• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.131-146
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• 2023

교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.597-607
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• 2008

첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.315-316
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• 2022

해양사고를 줄이고 해사안전 및 바다국민 행복을 도모하기 위해 해양수산부는 2021년 1월말부터 국민을 대상으로 지능형 해상교통정보서비스를 제공하고 있다. 본 서비스를 통해 다양한 정보가 생성 및 수집되고 있으며, 수집된 정보를 기반으로 데이터과학에 접목시켜 서비스 알고리즘을 개발하고 검증하여 보다 안전하고 효율적인 지능형 해상교통정보서비스 구현을 위한 연구개발이 진행 중에 있다. 향상된 서비스를 개발 및 구현하기 위해서는 수집·저장된 데이터를 연계하고 여러 시스템에서 데이터를 원활하게 접근하여 사용하고 저장할 수 있는 데이터파이프라인 체계가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 데이터과학 기반 서비스 알고리즘 개발 환경과 지능형 해상교통서비스 테스트베드 등 다양한 시스템에서 활용 가능한 데이터파이프라인을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.1115-1122
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• 2013

각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.7-18
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• 2006

신뢰성 있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 통상 국내에서는 5분 주기로 통행시간자료를 수집하고 있다. 그러나 주기 단위로 수집할 경우 수집주기내에 링크를 통과하지 못하는 데이터는 사용할 수 없으며, 특히 혼잡시 이러한 데이터가 많이 발생하므로 혼잡정보가 늦게 제공되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대기행렬소멸길이와 신호현시 등을 추정하여 링크통행시간 추정하는 기법을 개발하였다 현장실험을 기반으로 MAPE와 MAE를 사용하여 평가한 결과 제안기법의 정확도는 1.98%, 4.75초로 실측치와 큰 차이를 보이지 않았다. 제안기법은 혼잡할 경우에 GPS기반으로 부족한 데이터의 절대량을 보족해 줄 수 있는 대안으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.173-182
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• 2007

기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.295-297
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• 2007

교통 관련 검지기 시스템에 의해 수집된 교통량, 점유율, 속도와 같은 교통 정보 데이터는 품질평가, 오류판단, 결측보정의 자료처리를 거치게 되며 이러한 전처리 후 다양한 목적에 의해 연구자들에게 활용된다. 신속하고 정확한 자료처리와 보다 편리하고 효과적인 웹 UI 의 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 품질평가, 오류판단, 결측보정에 해당하는 세 단계의 자료처리 알고리즘을 개발하고 사용자에게 자료처리의 과정을 제공하는 웹 UI 시스템을 구현한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.597-598
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• 2018

최근의 미래교통시스템은 주로 교통체계를 활용한 교통정보의 수집과 관리, 제공을 함으로서 교통안전을 도모하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 활용되고 있는 교통 인프라인 교통안전표지를 활용한 교통안전을 제안하고자 한다. 교통안전표지를 호스트로 하여 센싱 된 데이터를 차량이 수신하게 됨으로서 차량간 또는 인프라간 통신을 하게 된다. 센싱 데이터의 정보를 활용함으로서 다양한 정보를 얻게 되는데, 공사구간 뿐만 아니라 교통사고 등도 활용이 가능하다. 따라서 본 논문은 센싱 데이터의 프레임을 간단하게 설계하고, 향후 지속적인 연구를 통하여 교통안전에 이바지하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.22-35
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• 2013

본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.