• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.82-96
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• 2024

교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.45-54
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• 2008

텔레매틱스 네트워크 구성을 위한 유용한 가이드라인과 정보를 제공하기 위하여 본 논문은 현재 운영되고 있는 택시 텔레매틱스 시스템으로부터 수집된 실제 이동이력 데이터를 바탕으로 하이브리드 텔레매틱스 네트워크에 있어서의 연결성 분석기를 설계하고 구현한다. 본 설계에 따라 구현된 분석기는 다양한 인자들을 고려한 시뮬레이션에 의해 1) 각각의 차량의 위치를 추적하고, 2) 차량의 타입, 즉, 게이트웨이 또는 일반 노드인지를 설정하며, 3) 특정시간에 한 노드가 모바일 게이트웨이에 연결 될 수 있는지 판단하고 4) 차량의 상태추적에 의해 연결의 단절 시간을 계산한다. 무선 전송거리와 게이트웨이 비율 등의 성능인자를 고려한 이 분석을 통해, 셀룰러 네트워크와 애드혹 네트워크가 결합된 하이브리드 네트워크에서 각 노드의 연결성과 연결 단절시간에 대한 사전분석을 시행할 수 있으며 이에 의해 효율적인 모바일 게이트웨이의 밀도와 버퍼 공간의 양을 결정할 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권12호
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• pp.863-870
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• 2012

본 연구에서는 디지털 수도계량기(smart water meter) 연계형 상수도 원격검침시스템(automatic meter reading)의 국외 시장동향 및 원격검침시스템의 각 구성 요소기술의 개발현황과 현장적용 사례 등을 조사 분석하였다. 국외의 디지털 수도계량기 제조업체는 주로 미국 또는 유럽업체들로서 최근에는 북미뿐만 아니라 아시아 및 유럽에서도 원격검침시스템 사업을 확장하고 있다. 대부분의 디지털 수도계량기 제조업체는 원격검침용 디지털 수도 계량기에서 측정된 데이터를 활용하여 실시간 소비량 검침 및 비용 고지, 절수, 누수탐지, 수질 모니터링, 유량제어 등의 기능이 부가된 통합관리시스템(integrated water management system)과 연계하여 운영하고 있다. 데이터 전송방식은 디지털 수도계량기, 센서를 통해 검출된 데이터를 근거리 통신망(neighborhood area network)을 통해 수집기(data concentration unit)로 전송 후 광역 통신망(wide area network)을 통해 검침서버로 전송하였으며, 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 일반적인 검침방식은 (1) 고정망(fixed network)을 통한 중앙 검침, (2) 차량(drive by)을 이용한 검침, (3) 사람(walk by)에 의한 검침, 그리고 (4) 비행식(fly by) 검침방식 등이 적용되었다. 전 세계적으로 디지털 수도계량기 연계형 원격검침시스템이 확산되어 용수 및 에너지를 절감하고 수도 요금을 절약하여 온실가스의 배출을 최소화하고 있는 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1273-1284
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• 2016

본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.139-148
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• 1999

오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in

• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.141-153
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• 2000

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 공간정보를 중심으로 한 산사태 공간 정보 시스템을 개발하고 활용하는 것을 목적으로 하였다. 항공사진 판독 및 현장조사로 산사태 위치를 탐지하고 , 지형도, 토양도, 임상도, 지질도 등이 연구지역인 용인지역에 대해 수집되고 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었다. 산사태 발생요인인 지형의 경사, 경상방향, , 곡률등은 지형 데이터베이스로부터 계산되었고 토질, 토양모재, 배수, 유효토심 등은 토양 데이터베이스로부터 추출되었고, 임상, 영급, 경급, 밀도 등은 임상 데이터베이스로부터 추출되었다. 그리고 역시 산사태 발생요인인 임상은 지질데이터베이스로부터 추출되었고, 토지이용은 Landsat TM 영상을 이용하여 추출되었다. 여기에 빌딩, 도로, 철도, 각종 시설물 등 산사태로 인해 피해를 받을 수 있는 요소에 대해서도 지형데이터베이스로부터 추출되었다. 산사태 취약성은 이러한 산사태 발생요인을 이용하여 확률, 로지스틱 회귀모델, 인공신경망 기법을 적용하여 분석되었다. 이러한 산사태 발생 요인 및 취약성 분석결과를 검색하기 위해 산사태 공간정보시스템이 개발되었다. 이 시스템은 ArcView 의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 쉽게 개발되었다. 그리고 구축된 산사태 발생요인 및 취약성 분석결과를 인터넷 GIS 기술을 이용하여 인터넷 WWW 환경에서 검색할 수 있게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.433-440
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• 2018

본 연구는 공동발의 네트워크에서 국회의원의 자아 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보았다. 네트워크 결속 이론과 구조적 공백 이론을 바탕으로 이론적 근거를 마련하였고, 19대 국회의 공동발의 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 의안정보시스템을 이용하여 공동발의에 관한 데이터를 수집하였으며, 공동발의자가 대표발의자를 지지하는 방향성이 있고 가중 값을 갖는 네트워크를 구성하였다. 입법 활동의 성과는 발의건수와 반영비율로 측정하였으며, 네트워크 구조의 특성은 크기, 밀도, 계층성, 제약성으로 측정하였다. 상관분석, 회귀분석, 평균비교의 결과에 의하면, 자아 네트워크가 중개 구조를 갖는 의원은 다양한 집단의 다수 의원들과 정치적 또는 사회적 관계를 맺으면서 결속 구조를 갖는 의원들보다 많은 법안을 발의한다. 그리고 자아 네트워크가 결속(계층) 구조를 갖는 의원은 소속 집단의 의원들과 지속적이고 강한 지지를 교환하면서 법안의 반영비율을 높일 수 있다. 마지막으로, 야당 의원들은 여당 의원들보다 제약성이 낮고 다수의 법안을 발의하는 반면, 여당 의원들은 야당 의원들보다 계층성이 높고 법안의 반영비율이 높은 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.193-207
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• 2008

본 연구는 정보 시스템 분야에서 최고 학술지 중 하나인 MIS Quarterly를 중심으로 공저자 관계를 설명하고 논문을 게재한 연구자들의 협력 네트워크 패턴을 살펴보고자 하였다. 1996년부터 2004년까지 MIS Quarterly에 게재된 242편의 논문 공저자 네트워크에 대한 사회연결망분석을 통해 그 해답을 찾고자 하였다. 공저자 자료에 대한 사회연결망분석 결과 이 기간 MIS Quarterly 전체 불 완전 네트워크는 낮은 밀도를 나타내고 있다. 따라서, 세 개의 서브네트워크들을 대상으로 분석을 진행하고 그 서브네트워크에서 중요 역할을 하는 저자가 누구인지를 분석하였다. 다음으로, 키워드 분류 스키마에 따라 분류된 논문에서 관련된 데이터를 수집 및 코딩을 하여 MIS Quarterly 커뮤니티에 세 개의 중요한 협력 패턴이 존재함을 분석 및 확인하였다. 마지막으로 각 서브네트워크의 중심에 있는 연구 키워드들에 근거하여 협력 네트워크 패턴을 제시하고 시사점들을 논의하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.16-41
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• 2020

실제 공간의 분포 또는 양적 속성을 대변하는 지리정보 입력은 지구시스템 모의 내에서 주요 관심사가 되고 있다. 많은 연구에서 다양한 격자 해상도에서의 지표면 특성에 대한 부정확한 추정이 모델링 결과를 크게 바꾸는 것으로 나타났다. 따라서, 이 논문은 도시지역 건물들의 분포와 면적·체적 속성을 반영하기 위해서, 항공라이다로 수집된 3DPC(three-dimensional point cloud) 샘플링 체계에 Monte Carlo Integration(MCI) 기법 기반 공간확률(spatial probability)을 적용을 제안하였다. 건물 식별과 관련해 공간확률(SP) 임계치, 격자 크기, 3차원점군 밀도 세 인자의 결정규칙 적용 결과가 비교되었다. 연구 결과, 건물의 격자가 커짐에 따라 식별되는 건물의 면적 속성이 증가하였다. 공간 모델링 및 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 샘플링 체계에서의 결정규칙을 사용하여 건물의 면적 속성을 조정하는 것이 권장된다. 제안된 방법은 모델링 분야가 요구하는 크고 작은 격자의 변화에서도 일정하게 건물 면적 속성이 유지되도록 지원할 것이다.