• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.46-53
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• 2008

지능형 교통 체계(ITS: Intelligent Transport Systems)는 기존의 교통에 정보통신, 전기 및 전자, 기계, 제어 동의 기술을 접목시켜 도로 및 교통 체계의 안전 및 운영 효율을 극대화하여 교통 문제를 해결하는 시스템이다. 현재 대량의 교통 원시 데이터를 위해 시스템을 통합하는 문제는 다른 소스데이터 간의 표현상의 이질성 및 데이터의 양과 다양성 그리고 소스의 자동화와 서로 다른 성능 등 몇 가지 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는 고속도로 교통관리시스템과 우회도로 교통정보시스템에서 수집되는 이질적인 대용량 교통데이터의 데이터웨어하우스를 구축하기 위해 상용 도구를 활용해 추출 및 적재하는 방안을 기술한다. 또한, 고품질 교통데이터를 제공하기 위한 통합 품질관리 기법을 적용하여 평가 한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2003년도 창립 10주년 기념 국제학술대회 논문집
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• pp.163-168
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• 2003

급속한 도시화와 교통 수요의 증가로 인해 각종 도로 정보가 빠르게 변화하고 있어 이에 대한 정보들의 추출, 수정 또는 보완의 중요성이 커지고 있다. 도로 정보 및 도로 파손 상태 정보를 이용하면 도로를 효율적이고 경제적으로 유자 관리할 수 있고, 수치지도 및 GIS 분석의 입력자료로서 사용될 수 있다. 본 연구에서는 분당지역의 항공사진을 이용하여 반자동으로 도로를 추출하였다. 항공사진에 탑햇 필터(top-hat filter)를 적용하고 적절한 임계값을 설정하여 후보 개체를 선택하고 모양 유사성을 고려하여 차로분리선만을 선택함으로써 효율적으로 차로분리선을 추출하였다. 추출된 차로분리선을 연결하고 중심선을 구함으로써 도심지역의 도로를 추출할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.176-186
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• 2009

경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.153-154
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• 2023

대한민국의 교통 혼잡 비용은 2018년 기준 67조 원으로 국내총생산(GDP)의 3.6%를 차지하고 있다. 또한 국민 교통 고통지수는 매년 상승하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인구 밀집도가 가장 높은 서울시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 빅데이터 분석을 통한 효과적인 정책을 제공하고자 한다. 국가 표준 링크 아이디(LINK_ID)와 노드 아이디(NODE_ID)를 통해 위도 경도 데이터를 추출하고, 정체성이 높은 도로를 시각화해 추려진 특성과 공통점을 파악한다. 이를 토대로 정체성을 낮출 방안을 제공하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.89-95
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• 2014

교통정보는 우리 생활과 밀접한 관련이 있으며, 최근 휴대용 전자기기의 보급과 발전이 급속화 됨에 따라 시공간의 제약 없이 손쉽게 얻을 수 있게 되었다. 특히 스마트 폰의 보급 율이 높아지면서 모바일 앱 형식의 교통정보 제공이 활발하게 이루어지고 있으며 그에 따른 이들 정보에 대한 사용자 편의성을 개선시키기 위한 사용성(Usability)향상이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 그에 따라 이 논문에서는 현재 우리나라에서 제공되고 있는 교통정보 모바일 앱 네 개를 선정하여 그에 대한 비교평가 및 사용자 니즈를 도출하여 향후 교통정보 모바일 앱의 시각화 방향을 제시한다. 먼저 정보 시각화 평가와 관련 된 연구 및 연구동향을 정리하고, 교통정보 모바일 앱의 소개와 함께 각 모바일 앱에서 제공하는 시각화 서비스에 대하여 정리하였다. 다양한 평가기법 중 시각화 평가기법으로 적절한 휴리스틱 평가기법을 도입하여 교통정보 시각화 평가에 적절한 평가요소를 추출하였다. 평가 요소를 기준으로 설문조사를 실시하여 주관적일 수 있는 시각화 평가에 객관성을 부여하였고, 그 결과를 토대로 네 가지 교통정보 모바일 앱의 시각화 평가 결과를 도출하였다. 이 논문을 통해 도출 된 결과가 향후 교통정보의 시각화 서비스 발전에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.193-196
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• 1999

본 논문에서는 수년 내에 실용화될 것으로 예상되는 DAB (Digital Audio Broadcasting)에 필요한 음성 인터페이스 기술에 대한 기본연구 결과를 소개한다. 연구의 시작 단계이므로 적용 분야는 고속도로 상에서의 교통정보 안내 시스템으로 제한하였다. 즉 목표시스템은 고속도로 상의 출발지와 목적지를 고립단어로 입력하면 시스템이 이를 인식한 후 미리 저장되어 있는 교통 정보 안내 text중 해당 구간에 대한 정보를 추출하여 음성어로 사용자에게 들려 주는 것이다. 현재의 연구 결과는 상기 시스템 중 음성인식 기능은 구현이 완료되었으며 교통 정보 안내는 아직은 문장으로 보여주는 수준이다. 향후 이를 편집 합성기를 이용하여 음성어로 들려 주는 연구를 금년 말까지 개발하여 전체 시스템에 대한 초벌 구현을 완료할 예 정 이 다. 논문에서 소개될 내용은 전체 시스템 개념, 고립단어 인식 기술, 표본화 주파수 및 양자화 bit수에 따른 인식율 변화, 최종 시스템 구현을 위한 향후 계획 등이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.873-882
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• 2017

교통카드는 현재 수도권을 포함한 약 150개 지역에서 이용하고 있으며, 대중교통, 시내버스 노선개편, 대중교통 이용 수요 등 다양한 공공부분의 정책 기초자료로 활용되고 있다. 그러나 교통카드 데이터를 사용하는 지역 중 수도권 및 일부 광역시를 제외하고 기존 BIS 정보와 미 매칭 또는 교통카드 자체에 버스 노선별 정류장 정보가 부재한 지역이 많다. 본 연구에서는 이러한 교통카드 기반정보 중 버스 노선별 정류장 정보를 생성하는 모형을 제시하였으며, 연구에서 제시한 모형을 통하여 추출 및 생성된 노선별 정류장 정보를 실제 BIS 정류장 정보와 매칭하여 정확도를 산정하였다.