• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.234-234
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• 2017

국내 지형의 대부분을 차지하고 있는 산지 사면에서 토양수분량 측정은 물순환을 이해하는데 중요하다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, TDR(Time Domain Reflectometry, TDR)방식의 장비를 이용하여 2시간 간격으로 토양이 동결되어 있는 기간을 제외한 2016년 3월 중순부터 12월초까지 측정을 수행하였다. 관측지점은 설마천 유역 내에 위치한 경기도 파주시 적성면의 감악산 범륜사 주변 산지 사면과, 청미천 유역 내에 위치한 충청북도 음성군 수레의산 산지 사면에 위치하고 있다. 각각의 관측소에서 측정된 토양수분량 자료는 분포 특성을 파악하기 위해 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차)을 수행하였다. 2016년 토양수분량 관측소 운영기간 동안에는 2014년, 2015년보다 많은 강우량이 발생하였다. 또한 강우 패턴이 과거와는 다르게 가을철 많은 강우량이 발생하였다. 설마천 유역에 위치한 설마천 토양수분량 관측소의 경우 2016년 평균토양수분량이 13.7%, 표준편차 6.3%로 2015년(평균 12.9%)보다 큰 특성을 보였다. 청미천 유역에 위치한 청미천 토양수분량 관측소에서도 2016년 평균토양수분량이 24.5%, 표준편차 5.0%로 2015년 (24.3%)보다 증가하였다. 설마천 관측소보다 청미천 관측소의 토양수분량 특성이 크게 나타나는데 이는 청미천 관측소가 설마천 관측소에 비해 유효토심이 깊고 토성의 점토 함량이 상대적으로 높기 때문으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.137-138
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• 2018

본 논문에서는 해경, 경찰 소방의 임무 상황 등에서 신속하고 능동적으로 대처할 수 있는 드론(Drone) 영상 종합정보처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 RTP/RTSP 프로토콜을 통해 수신하여 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 실험을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인한다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.19-38
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• 2002

일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.75-84
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• 2003

도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권2호
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• pp.153-159
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• 2012

자동차 에어컨 냉매로 사용되어온 CFC-12는 1991년부터 1994년에 걸쳐 HFC 계열의 냉매인 R134a로 대체되었으며, R-134a는 현재자동차 에어컨 냉매로 널리 사용되고 있다. 그러나 R-134a는 지구온난화 지수(GWP)가 1,300으로 매우 높으며, 교토의정서에서 정한 6대 온실가스 중에 하나로 포함되어 누출량 관리 및 대체 냉매 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 자동차에서 배출되는 $non-CO_2$ 온실가스 배출량 산출을 위한 기초연구로 실차 상태에서의 에어컨 냉매 누출량을 분석하기 위하여 가변온도밀폐실(VT shed)과 Running loss test shed를 이용하여 R-134a의 농도변화를 측정하였다. 대상차종에 대한 주차상태에서 R-134a 누출량을 분석한 결과, 연간 누출량이 6.46~13.28 g/yr 수준으로 기존의 에어컨 시스템을 이용한 누출량 분석결과와 유사한 수준으로 분석되었다. 동일 모델 차량에 단일증발기를 적용한 차량과 이중증발기를 적용한 차량에 대해 냉매 누출량을 비교한 결과, 단일증발기로 구성된 에어컨이 적용된 차량에 비하여 이중증발기가 적용된 에어컨이 장착된 차량에서 누출량이 높게 나타났다. 이는 이중증발기 적용에 따라 에어컨 시스템 구성시 연결부위(호스, 접합부 등)가 추가되면서 해당 부위에서의 누출이 증가된 것으로 보인다. 또한, 차속별 R-134a 농도변화를 분석한 결과, 고속주행시(100 km/hr) 냉매 누출이 증가하였으며, 송풍량 증가에 따른 누출량 변화는 나타나지 않았다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.143-148
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• 2015

현재의 도시의 설계 및 계획을 수행 하는데 있어 교통정보의 수집은 날로 그 중요성이 증대되고 있으나 현재의 도로변 매설 기반의 교통정보 수집방식으로는 국도나 신도시 예정 지구와 같은 예외의 상황에는 대처할 조사방법이 부족한 방법이며 이를 대처하기 위하여 주변지역의 데이터를 통해서 추정하는 방식을 사용하고 있다. 본 연구에서는 좀 더 나은 교통정보의 수집과 다양한 환경에서 조사가 가능할 수 있도록 DSRC와 레이더 검지기를 병합한 이동형 교통정보 수집기를 개발한다. 아울러 기존의 현장에서 단순한 데이터의 수집만을 수행하는 차원이 아닌 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 실제의 현장에서 테스트 되었으며 그 우수성을 검증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.223-238
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• 2015

램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.243-250
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• 2019

본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.77-87
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• 2018

교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접 수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반한 참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할 때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.