• 한국도로학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.73-81
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• 2012

자전거는 에너지 소모나 오염을 발생시키지 않는 지속가능한 녹색교통수단으로 정부는 자전거이용 활성화를 적극 추진하고 있다. 그러나 자전거 시장규모 증가와 함께 자전거 사고 또한 지속적으로 증가하고 있다. 현재 KHCM에서 제시하고 있는 자전거도로 평가는 자전거도로를 유형별로 구분하여 각기 다른 효과척도를 적용하여 자전거의 이동성과 안전성을 평가하고 있으며, 현장조사를 통한 자료수집을 통해 도로를 평가하고 있다. 본 연구에서는 공공자전거에 장착된 GPS수신기를 활용한 자전거 주행환경 평가 방안으로 수집된 자전거 주행속도자료를 이용하여 모든 자전거도로에 적용 가능한 구간단위의 자전거 주행환경을 평가하는 방법론을 제시하였다. 주행쾌적성 평가지표 개발을 위해 자전거GPS속도계를 장착한 실험자전거를 이용하여 도로선형, 신호교차로 및 과속방지턱의 유무 등 주행환경이 다른 자전거도로의 속도자료를 수집하였다. 분석시간동안 자전거 주행환경평가를 위해 자전거 주행속도 감소량을 분석하여 주행쾌적성을 0~1 사이의 값으로 계량화한 CCI(Cycling Comfortability Index)를 개발하였다. 실험구간별로 산출된 CCI를 분석한 결과, 주행쾌적성은 신호교차로와 종단구배의 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, 이를 바탕으로 도로환경에 따른 LOCC(Level of Cycling Comfortability)를 도출하였다. 본 연구의 결과는 GPS수신기를 장착한 공공자전거에 적용하여 자전거 교통의 모니터링 시스템으로 발전시키는데 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권4호
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• pp.337-343
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• 2013

정박중인 선박의 안전을 위하여 항해사, 선장 및 해상교통관제사는 항상 선박이 주묘되고 있는가를 확인하여야 한다. 정박선의 주묘판별을 위하여 VTS 관제사가 선회권과 그 중심을 인지하는 것이 중요하다. VTS에서 정박선 주묘여부 감시는 레이더 및 AIS를 이용할 수 있다. 또한 이용가능하다면, CCTV 영상이나 육안에 의한 관측도 이루어 질 수 있다. 그러나 VTS 시스템은 AIS 및 ARPA Radar로부터 수집된 데이터만으로 정박선을 모니터링하고 있으므로 정박지내에서 정박선의 선회중심을 알기가 어렵다. 본 연구에서는 VTS에서 AIS에 의해 수집된 정박 선박의 선수방위각과 위치데이터를 활용하여 선회중심을 추정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 실 환경에서 정박한 선박에 대한 실험연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1391-1396
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• 2011

노동 집약적인 농업의 생산성을 높일 수 있는 방법은 IT 기술을 접목시키는 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 기술은 교통, 자동차, 건설, 군방, 헬스, 농업, 의료 서비스 등 사회 전 분야에 적용되고 있다. 이러한 IT 기술은 전통산업 간의 융합기술 개발이 새로운 화두로 부상하고 있다. 유비쿼터스 농업 환경을 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드 H/W, 센서노드 미들웨이 플랫폼, 라우팅 프로토콜, 농업환경 응용 서비스 등 농업에 최적화된 핵심기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 정밀한 식물 생장환경관리를 위해서 재배온실에 환경요인 모니터링 센서 및 생체 정보 센서들을 이용하여 그린 생장환경 관리 시스템을 제안했다. 제안한 시스템을 이용하면 사용자는 저비용으로 특화된 융복합 농업을 실현할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.289-295
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• 2016

지하철은 버스와 택시에 비해 많은 승객들을 안전하고 신속하게 대량 수송할 수 있는 미래 지향적인 교통수단이다. 지하철 이용자의 증가에 따른 혼잡도 증가는 지하철을 쾌적하게 이용할 수 있는 시민들의 권리를 저해하는 요인 중의 하나이다. 따라서 지하철 내의 혼잡도 예측은 승객의 이용 편의성과 쾌적성을 극대화할 수 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 지하철 혼잡도를 다중 회귀 분석으로 예측하고 빅데이터 처리를 통한 실시간으로 혼잡도를 모니터링하고, 자신의 출발역과 도착역 정보뿐만 아니라 다양한 정보를 추가하여 개인화된 혼잡도 예측 시스템을 제안한다. 제안된 혼잡도 예측 시스템을 적용한 결과 예측혼잡도가 실제혼잡도에 비해 평균 81% 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 예측 및 추천 어플리케이션을 지하철 고객에 적용하면 지하철 혼잡도 예측과 개인 사용자의 편리성에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.507-515
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• 2016

한국은 산지가 많은 지형적인 특징으로 터널이 많고, 지형적 특성 극복을 위해 터널의 길이도 점차 장대화되고 있는 중이다. 사고 감소를 위한 노력에도 불구하고 터널내 사고는 지속적으로 증가하고 있어 터널관리시 현 터널관리 콘텐츠의 문제점 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 터널관리시스템은 전통적으로 방재기능 중심으로 운영되고 있어 터널관리자들이 섬세한 교통류를 관리하기 위한 콘텐츠들은 대부분을 CCTV영상에 의존하는 경향이 크다. 이에 본 논문은 IPA 기법을 활용하여 현재의 터널관리시스템 콘텐츠를 조사하여, 중요도는 높으나 만족도는 상대적으로 낮은 중점개선 콘텐츠(돌발상황 관리 지원, 돌발상황 2차사고 관리 지원, 교통류의 모니터링)를 도출하였다. 또한 이들 콘텐츠의 만족도가 떨어지는 이유를 터널관리자를 대상으로 설문조사하여 직관적 이해가 떨어지는 CCTV영상을 원인으로 판단하였다. 도출된 문제점 극복을 위해 영상정합기술을 활용하여 개별 CCTV를 평면화하여 위에서 아래로 내려다 보이는 새로운 영상을 제공하기 위한 시스템을 개발하고, 이를 테스트하여 콘텐츠 개선 전략을 수립하였다. 신규 콘텐츠는 터널관리자를 대상으로 만족도 조사를 재시행 하였으며 5점 만점에 4.2점이 도출되었다. 이를 통해 신규 콘텐츠의 활용성을 확인하였으며, 장대터널의 증가 및 해저터널 건설 등이 추진되고 있는 현 시점에서 정책적 활용이 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.837-847
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• 2019

국내 장대 지하도로는 선진화 교통망 구현을 위해 대도시를 중심으로 추진되고 있다. 폐합되고 장대화된 지하도로의 화재안전성 확보를 위해 많은 방재시설이 적용되며, 1등급 터널에서는 물분무 설비를 이용하여 초기 화재 진압을 위한 설비로 적용되지만 2~4등급 터널에서는 초기 화재진압을 위한 방재시설 대응 및 화재진압 주체가 불분명하여 화재확산에 따른 추가적인 인적/물적 피해가 불가피하다. 따라서 본 연구에서는 1등급 물분무 설비와 같이 초기화재 진압이 가능하도록 옥내소화전 소화용수를 이용하여 관리실에서 CCTV로 모니터링 하고 자동 제어를 통하여 화재지점에 직접 분사하는 원격 자동소화설비 시스템을 개발하였으며, Test Bed를 통하여 실용화를 위한 통하여 성능개선방안을 연구하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제10권7호
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• pp.67-79
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• 2009

댐의 경과년수에 따라 고장으로 폐기되는 매설계기의 지속적인 증가로 인해 기존 필댐의 유지관리를 위한 계측시스템의 재정립이 필요한 상황이지만 필댐의 파괴모드와 계측기의 중요도에 대한 체계적이고 정량적인 분석 없이 과거의 경험과 소수 전문가의 자문의견에만 의존하여 유지관리 계측계획을 수립하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 선행연구(Andersen 등, 1999)를 기초로 하여 5개 기존 필댐 계측항목의 중요도를 정량적으로 분석하여 우선순위를 산정한 결과로서 상세 외관조사와 함께 침투수량계, 표면 침하점, 간극수압계에 대한 상시 모니터링 체계의 구축을 기존 필댐 계측시스템의 재정립 방안으로 제시하였으며 이것은 일본토목연구소(1984), 일본 대댐회(국토교통성, 1986)의 권고사항과 Bagherzadeh-Khakkahali와 Mirghasemi(2005)의 분석결과와도 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.