전 세계적으로 도로 상에서의 교통사고를 줄이고 교통 효율을 향상시키기 위한 많은 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 특히 C-ITS(Cooperative Intelligent Transportation System, 협력형 지능형교통체계) 기술을 기반으로 한 연구가 활발히 진행되고 있다. C-ITS 기술의 핵심은 인프라, 차량, 사람 등 도로시스템을 구성하는 요소들이 서로 간에 정보를 공유하고 재생성함으로써 도로안전 및 교통효율의 향상을 도모하는 것이며, 이를 위해 차량용 무선통신기술인 V2X(Vehicle-to-X) 통신기술이 적용되고 있다. 국내에서는 스마트하이웨이 연구를 통해 V2X 통신기술에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 실제 고속도로 환경에서의 기술성능을 검증하기 위해 테스트베드를 구축하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 스마트하이웨이 테스트베드에 대해 간략히 소개하고, 테스트베드 상에서의 성능 분석 절차 및 결과에 대해 기술한다.
최근 차세대 ITS로서 도로공사 주관 하에 스마트하이웨이에 대한 연구가 수행되고 있으며, 스마트하이웨이에서 교통 분야 서비스의 효과평가 입력 자료로 신뢰성 높은 동적 OD를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 스마트하이웨이의 핵심 기술인 WAVE 통신 기술로 대표되는 C&R 통신에서 수집되는 노드 정보와 차량정보를 이용할 경우 노드정보와 차량정보를 활용하여 궤적자료 및 표본경로교통량을 산출할 수 있으며, 이를 이용하여 동적 OD를 구축하였다. 이에 대한 검증을 위해 연속류의 토이네트워크에서 1시간 OD를 임의 분포하여 수집된 정보를 통해서 5분 단위의 동적 OD를 산출한 결과 15분단위의 교통량, 통행시간 측면에서 교통량 오차율이 20% 이내에 들어오는 경우가 전체의 84.79%, 통행시간 오차율이 20% 이내로 들어오는 경우가 전체의 85.42%로 신뢰성 있는 동적 OD를 구축할 수 있다고 판단된다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 차세대 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 도로조건 및 주행 중인 차량들의 상태, 기타 다양한 데이터의 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 광학센서(CCTV 등)를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 도로상태 정보를 운전자와 자동차에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 환경 변화에 영향을 받지 않은 레이더 시스템과 알고리즘 처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 노면상대 성능을 실험하가 위해 9.4GHz 레이더를 이용하였고, 표적 탐지 성능 시험은 개발한 레이더 시스템을 사용하였다. 각 레이더로부터 획득한 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교, 분석하였다.
최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
본 연구는 남북한간 교류협력 증진과 국제협력사업 활성화에 따라 향후 동북아 차원에서 연계가 예상되는 아시안하이웨이 6번노선(간성-선봉)의 이용을 가정하고, 현존하지 않는 북한 육로망 연계에 따른 한반도 주변의 국제여객수송 행태 변화를 분석하였다. 이를 위해 SP(Stated Preference), RP(Revealed Preference) 자료를 기반으로 다항로짓(ML)과 네스티드로짓(NL) 모형을 구축하였다. NL모형을 통해 분석한 결과, 현재 한중(동북부), 한러(극동러시아)간 국제여객수송 대부분이 육상로 단절로 인해 항공을 통해 이루어지나, AH6노선이 구축될 경우에는 약 90%이상이 육상운송으로 전환될 것으로 분석되었다. 또한, 여객수송거리가 길어질수록(903~1,631km) 국제철도의 수단분담률은 62.8%에서 66.1%로 증가하고, 이 때 도로수송은 29.6%에서 21.9%로 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 항공수송은 육상수송과는 달리 수송 거리대별 증감경향이 뚜렷하게 나타나지 않고, 약 10% 수준의 수단분담률을 나타내는 것으로 추정되었다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
서산 대산항은 국내 무역항 중 물동량 6위의 항만이며, 항만의 지속적인 성장을 위해 항만 인프라 확장, 정기항로 개발, 해외 마케팅, 항만인센티브제 등을 추진하고 있다. 또한, 중국 위해항으로 운항하는 카페리 정기노선개설을 계획 중인 상황으로 이에 대한 수요분석이 필요한 시점이다. 본 연구는 서산 대산항의 대 중국(위해시)카페리 항로 개설 타당성에 대해 분석하여 효율적인 의사결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있는 연구제공을 목표로 한다. 현재 국내에서 중국으로 운항하는 카페리 항로는 인천항, 평택·당진항, 군산항에 개설되어 있으며, 연도별로 약간의 등락은 있으나 증가하는 추세에 있다. 서산 대산항에서 위해시로 가는 카페리 항로가 개설될 시 창출 가능한 물동량을 분석하기 위해서 서산 대산항이 위치한 충청남도 지역으로부터 국내 각 항이 위치한 지역으로의 국내 화물물동량을 분석한 후, 국내 각 항에서 위해시로 카페리를 통해 운송되는 물동량을 파악하여 서산 대산항에서 중국 위해항으로 운송될 수 있는 카페리 물동량을 예측하였다. 그 결과, 2020년 기준 여객 약 76,000명, 화물 약 5만톤 정도의 물동량 창출이 가능할 것으로 분석되었다. 또한, 정책제언으로 카페리 여객 활성화를 위한 전략, 카페리 화물물동량 확보를 위한 전략 및 항만인센티브제도의 도입 방향을 제시하였다.
SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영의 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 안전한 키 교환이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 안전한 키 교환이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적이고 안전한 키 교환을 위해 사인크립션을 이용한 차량 간 그룹키 교환기법을 제안한다.
본 논문은 스마트 그리드 환경에 사용되는 네트워크 기술의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위해 블록체인 기반의 LoRa 멀티홉 네트워크를 제안하고 구현한다. 스마트 그리드는 다양한 환경에 구축되어 운영되기 때문에 인터넷 인프라 구축이 불가능한 경우가 있다. 저자는 Flooding 라우팅 프로토콜을 사용한 멀티홉으로 LoRa 네트워크를 제안한다. 스마트 그리드 환경은 응용에 따라 다양한 전력망 프로토콜을 사용하는 독립적인 네트워크를 구성한다. 이는 네트워크마다 독립적인 인프라를 구축해야 한다는 문제가 있다. 이를 하나의 게이트웨이 장치가 다중 전력망 프로토콜을 지원하여 네트워크 통합이 가능한 방법을 구현한다. 마지막으로 스마트 그리드 환경에서 데이터의 무결성을 보장하기 위해 하이퍼레저 기반의 블록체인을 LoRa 네트워크에 적용하고 물리적으로 분산하여 보안성을 강화하였다. 세 가지 제안사항을 실제 테스트베드에 구축 후 실험을 통해 네트워크가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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