택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
최근 Path-diversity에 근거한 통신 방식은 다양한 P2P streaming 어플리케이션에 대역폭 고갈 현상을 해결하는 쪽으로 연구가 진행 중이다. 이 논문에서는 네트워크의 대역폭 확보와 효과적인 데이터 전송을 위해서 다소 직관적인 방법인 다중시간이론을 소개하고, 이를 P2P 네트워크에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
가상 다중 세그먼트 (Virtual Multi-Segment)란 하나의 LAN이 라우터나 방화벽을 사용하지 않고 가상적으로 여러 개의 세그먼트로 나뉘어진 것을 의미한다. 일반적으로 같은 LAN에 속한 호스트들일지라도 다양한 보안 정책을 가지게 되는데 그 결과로 우회 경로 공격(bypass path attack)이 가능해지고 (Hierarchical)방화벽 시스템을 구성하여 다른 보안 정책을 가진 세스먼트마다 방화벽을 구축하고 있는데 이 방식은 방화벽 시스템을 구성하여 다른 보안 정책을 가진 세그먼트마다 방화벽을 구축하고 있는데 이 방식은 방화벽을 여러 개 설치해야 하는 문제가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 방화벽을 통해 지나오는 각 연결에 대해서 회선체인을 구성하는 기법을 이용하여 가상적인 다중 세그먼크를 구성한다. 회선체인구성을 효과적으로 수행하기 위해 Thumbpint기법을 사용하는데 이 기법은 동일한 시간대에 모든 회선이 갖는 내용에 대한 요약을 만들어 그 요약들을 가지고 어떤 회선들이 같은 내용을 가지고 있는지를 판단하여 회선체인을 구성하는 기법이다. 본 논문에서 가상 다중 세그먼트 방화벽을 설계와 구현하였다.
코드분할 다중통신(Code Division Multiple Access Communication)은 Spread Spectrum 통신의 발전된 형태로서 군사목적상 이동 무선통신(Combat Multiple Communication)을 위해서 최근들어 급속도로 중요시 되고있다. 잘 알려진 바와 같이 두 가지 가장 일반적인 다중통신 방식은 주파수 분할 다중통신방식과 시분할 다중 통신 방식이다. 주파수 분할 다중통신 방식에서는 모든 사용자가 각각 다른 주파수를 사용하여 동시에 신호를 보내고 시분할 다중통신에서는 같은 주파수를 사용하되 시간대를 달리하고 있다. 이 두가지 방식을 결합하여 모든 사용자가 같은 시각과 같은 주파수를 공유하여 통신을 가능케 할 수 있는 방식이 코드분할 다중통신이다. 여기에서 사용자는 각각 고유한 코드를 부여받는다. 이때 각 코드간에는 낮은 상관계수(Cross-correlation )를 가져야 하며, 이러한 성질을 만족하는 코드 집합을 구하기 위한 노력이 경주되었으며 현재까지 2진법 코드 집합으로서 Gold, Kasami, No 코드가 알려져 있으며, 복잡성(Complexity)을 증가시키기 위한 노력으로서 (군사목적에 중요) 다진법 코드에 대한 연구가 활발해지고 있으나 공개된 것은 없었다. 최근에 (1990), 다진법 코드로서 Kumar 코드가 발표되었다. 그러나 이러한 코드들은 복잡성(Complexity or Linear Span)을 증가시키지는 못하였다. 본 논문은 복잡성(Complexity)이 증가한 새로운 다진법 코드의 집합을 제안하였다. 각 집합은 $P^{n}$ 개의 코드로 구성되며, 최대 상관계수 값은 $f^{m}$ (p-1)-1 이다. (n=2m)
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
강의시간표 문제(Lecture timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint)문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.275-284
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2016
정확한 전력수요 예측은 에너지 소비를 줄이고 전력수급의 불균형을 방지한다. 본 연구는 외부요인의 영향을 가장 적게 받는 특정 시간대의 일 단위 전력 수요량을 참조선 (reference line)으로 한 시계열모형을 세우고자 한다. 고려된 시계열모형은 슬라이딩 창을 이용한 이중 계절성 Holt-Winters 모형과 TBATS 모형이다. 시계열모형의 모수는 2009년 1월 4일부터 2011년 12월 31일까지 자료를 이용하여 추정되었으며, 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 29일까지의 각 모형의 전력수요량을 예측하여 성능을 비교하였다. RMSE와 MAPE를 통해 예측 성능을 비교한 결과 TBATS 모형의 성능이 우수하였다.
본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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