• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.8
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• pp.40-46
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• 2020

As interest in traffic safety increases, research on autonomous driving, which reduces the incidence of traffic accidents, is increased. Object recognition and detection are essential for autonomous driving. Therefore, research on object recognition and detection through traffic image big data is being actively conducted to determine the road conditions. However, because most existing studies use only daytime data, it is difficult to recognize objects on night roads. Particularly, in the case of a light source object, it is difficult to use the features of the daytime as it is due to light smudging and whitening. Therefore, this study proposes Yolo based light source object detection for traffic image big data processing. The proposed method performs image processing by applying color model transitions to night traffic image. The object group is determined by extracting the characteristics of the object through image processing. It is possible to increase the recognition rate of light source object detection on a night road through a deep learning model using candidate group data.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.16 no.4
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• pp.682-690
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• 2020

Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.257-262
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• 2021

Accidents caused by black ice occur frequently every winter, and the fatality rate is very high compared to other traffic accidents. Therefore, a systematic method is needed to predict the black ice formation before accidents. In this paper, we proposed a black ice prediction model based on heterogenous and multi-type data. To this end, 12,574,630 cases of 46 types of land, infrastructure, transport public data and meteorological public data were collected. Subsequently, the data cleansing process including missing value detection and normalization was followed by the establishment of approximately 600,000 refined datasets. We analyzed the correlation of 42 factors collected to predict the occurrence of black ice by selecting only 21 factors that have a valid effect on black ice prediction. The prediction model developed through this will eventually be used to derive the route-specific black ice risk index, which will be utilized as a preliminary study for black ice warning alart services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.424-427
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• 2010

2006년 서해대교 추돌사고에서 볼 수 있듯이, 장대교량과 같은 대형 구조물의 경우에는 육로와의 접근성 문제 등으로 인하여 보다 철저한 이용자 안전에 대한 대책이 수립되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 장대교량을 이용하는 차량과 사람의 안전 확보를 위하여 교량의 노면 상태, 기상 상황, 사고 발생 상황 등과 같은 다양한 위험 정보를 수집 및 전송하여 교량의 안전을 실시간으로 관리 할 수 있는 ISB(Intelligent Safety Bridge) Pole 시스템 개발을 제안하고자 한다. ISB Pole 시스템은 교량 안전을 위하여 가장 우선시되는 u-Safety 센서와 신뢰성 향상을 위하여 이중화 통신구조를 지닌 게이트웨이를 Pole에 설치하여 실시간으로 교량의 교통 상황을 모니터링 한다. 뿐만 아니라, 수집된 정보를 통해 교량 안전관리자가 손쉽게 사고 및 위험에 대응할 수 있도록 교량의 각 구간에 위험지수를 표시할 수 있는 u-Safety 복합안전관리 프로그램을 개발한다. 이와같은 ISB Pole 시스템은 실제 교량에 다양한 현장실험을 진행함으로써 시스템의 안정성을 높이고, 인터페이스를 단일화하여 교량의다른 IT 시설물과도 통합이 가능한 형태로 제작되어 교량의 안전도 향상에 크게 기여할 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.9
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• pp.472-482
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• 2016

The purpose of this study was to determine if a geriatric injury would have a statistically significant relationship with the spatial safety within a specific region. To achieve the objectives of this study, an independent sample t-test and One-way ANOVA were performed to verify difference in mean value of regional safety grade, depending on the injury intentionality, injury location, activities at the time of injury, and injury mechanism, in 6,572 geriatric injury patients by combining the National Hospital Discharge Patients Injury Survey data and regional safety index data. The results of statistical validation suggested that there was no difference in the mean value of regional safety grade by sub-group with respect to the injury intentionality. However, a statistically significant difference was observed in terms of the mean value of regional safety grade in each sub-group with regard to the injury location, activities at the time of injury, and injury mechanism in connection with some areas of the regional safety index. Based on the results of such analysis, we derived and presented 3 implications related to policies and practice for the prevention of geriatric injury and a reduction of its occurrence rate in light of spatial safety after a discussion of the results through a comparison with previous studies that examined individual areas.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.8-10
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• 2017

최근 빈번한 항해 사고에 대응하여 항해 안전에 대한 관심이 높아지고 있으며 특히 항해중인 선박의 안전 항해에 대한 육상 감시기술 개발에 많은 노력이 기울려 지고 있다. 이러한 육상용 항해안전 감시시스템은 항만 교통 번잡도에 따른 조종 위험성 평가 기능 및 해양기상에 따른 선박 안전성능 평가 기능 등으로 구성되며, 선박 안전성능 평가를 위하여 선박에서 전송되는 AIS정보를 운항정보로 변환하여 구축된 선박별 동특성 정보와 연결한 후 안전성능지수를 도출하는 기술 구현이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 항해안전 감시시스템 개발을 위하여 환경 요인에 의한 항해중 선박의 위험 요소를 분석, 항해안전 평가 모델을 개발한 후 개발된 평가 모델에 대한 평가 기준을 제시하였고 각 평가 모델의 결과를 정량적 지수형태로 도출하여 안전항해 감시시스템의 정량적 평가 기능을 지원하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.192-202
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• 2021

In the past, various studies have been conducted on safety facility installation standards and road safety indices. But there are limitations in applying them to the field, such as using many survey items and variables that are difficult to use. Therefore, this study attempted to develop road safety judgment indicators considering the applicability of the research results and to prepare criteria for installing safety facilities. As part of the study, data of related systems were reviewed, and the use of variables already in use was figured out. Furthermore, the road safety judgment indicators reflecting traffic, road, and accident factors were developed through correlation and factor analysis. Later, the criteria score for determining the installation of safety facilities was derived through cluster analysis. The analyses suggested, that the installation judgment criterion score at the intersection was lower than that of the single road(crosswalk), and the road risk at the intersection was higher.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.33-43
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• 2002

Travel choice behavior is affected by real-time traffic information. Recently, in urban area, real-time traffic information is provided by several instruments such as transportation broadcasting, internet PC network and variable message sign, etc. Furthermore, it has been increasing for urban travelers to use real-time traffic information provided by several instruments. The purpose of this study is to analyze the effects of advanced traveler information on urban worker's travel choice behavior. Among several Advanced Traveler Information System(ATIS) employed in urban area. This study focuses on examining the effects of transportation broadcasting on urban worker's travel choice behavior. This study attempts to examine traveler's mode change behavior in the pre-trip stage and traveler's route change behavior in the on-route stage. For this study, the survey data collected from Daegu City in 2000 is used. For empirical analysis, several nested logit models are estimated, and among them, the best models are reported in this paper. Furthermore, based on the empirical models estimated for this research, important findings and their policy implications are discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.477-479
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• 2012

최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.277-285
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• 1997

본 연구에서는 운전 중에 빈번히 나타나는 부작업을 모의 운전 실험하에서 선정하여 그때의 운전 수행 도와 운전자의 심리적 작업부하에미치는 영향에 대해 연구하였다. 운전의 수행도는 브레이크 작동시의 시간의 적절성을 사용하였으며, 이를 측정하기 위해도로교통안전협회에 설치되어있는 운전기능검사기기를 사용하였다. 또한 운전자의 심리적 작업부하를 측정하기 위해 심리적 작업부하 측정 방법의 하나인 NASA- TLX를 사용하였다. 다양한 운전 상황을 설정하기 위해도로의 형태를 골목길과 일반도로로 나누었으며, 부작업의 종류는 전화 걸기, 라디오 조작, 대화로 선정하였다. 실험에는 17명의 피실험자가 참가하였고 결과에 대한 통계분석(SAS)이 이루어졌다. 본 연구 결과, 운전시 전화 걸기와 라디오 조작의 경우가 다른 부작업에 비해 운전 수행도를 통계적으로 유의한 정도 저하시키는 것이 조사되었다. 부작업에따라서 3 . approx. 22%의 수행도의 저하가 나타났으며, 42 .approx. 59%의 심리적 작업부하의 증가가 나타났다. 본 연구에서는 부작업이 정도의 차이는 있으나 수행도의 감소와 심리적 작업부하의 증가를 유발시키는 것이 정량적으로 입증되었다. 차후 보다 실제상황에 가가운 모의 실험과 다양한 수행도 측정지수를 사용한 연구 를 통해 운전시 부작업이 사고에 미치는 영향이 검증될 것으로 기대된다.