• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.42-48
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• 2019

4차 산업혁명 사회에서의 PNT(Position, Navigation, and Timing) 정보의 중요성은 과거와는 또 다른 의미를 가진다. 자율 주행차, 자율 운항선박, 스마트그리드 그리고 국가 주요 기간시설에서는 PNT 정보의 고정확성 이외에도 지속가능하고, 신뢰할만한 서비스를 요구하고 있다. PNT 정보를 제공하는 가장 대표적인 시스템인 위성항법시스템은 지구 대기 밖 위성으로부터 신호를 수신하므로 수신 신호전력이 낮고, 민간신호의 경우 신호구조가 공개되어 있다. 따라서 비의도적 또는 의도적인 간섭이나 해킹에 취약하다. 사용자 관점에서 적은 비용으로 높은 성능의 PNT 정보를 쉽게 획득할 수 있는 위성항법시스템은 해킹의 취약성 때문에 이에 대한 보완이 요구된다. 이에 따라 응용분야 별로 다양한 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 기회신호 측면에서 현재 구축, 운영 중인 해상항법 및 통신 인프라를 활용한 R-Mode(Ranging Mode) 기술에 대해 다룬다. 이를 위하여 현재 전국망의 중파 비컨 기반 보강정보를서비스하고 있는 NDGNSS(Nationwide Differential Global Navigation Satellite System) 인프라에 대해 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 국내 해상분야에서의 백업 PNT 기술로서의 가능성을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.274-280
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• 2017

스마트카 산업은 급속한 ICT기술의 발전과 함께 커넥티드카, 인포테인먼트, 텔레매틱스, 자율주행차, 무인자동차, 전기자동차의 상용화 추세와 함께 미래 자동차 산업의 판도를 결정할 주요한 변수로 부각되고 있다. 본 연구는 스마트카 시장의 방향을 결정할 플랫폼공급자와 완성차업체의 주도권경쟁 및 전략적 포지셔닝을 비교 분석하였다. 연구 결과, 스마트카 기술을 주도하고 있는 플랫폼업체에 비해 완성차업체는 규모의 경제, 산업 인프라 및 글로벌 생산 네트워크와 같은 높은 산업구조적 진입장벽과 헤드섹터 정보의 보유와 같은 기술적 진입장벽에도 불구하고 ICT기술면에서의 혁신적 변화가 뒷받침 되지 않을 경우, 맵핑기술과 사용자정보 접근성, 빅데이터 활용능력, 사용자 인터페이스 경험 등 스마트카 관련 영역에서 우위에 있는 플랫폼업체들에게로 주도권이 이전될 것으로 예상된다. 이러한 예상의 근거는 보다 중요해지고 있는 소프트웨어 및 플랫폼의 가치와 전기차의 상용화로 증명된 자동차구조의 간편화에 기반하고 있다. 본 연구는 기능 및 안전 적용방안이나 업체별 기술력에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있던 기존 스마트카 관련 연구에서 한걸음 나아가 기술제휴 동향 및 플랫폼업체의 전략적 접근성 관점에서 향후 스마트카 시장의 경쟁구도를 완성차업체와 비교 연구하고 시사점을 제시한 측면에서 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.679-691
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• 2020

향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.

• 지식경영연구
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• 제18권3호
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• pp.1-35
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• 2017

This study conducted comparative study on autonomous car's industry policy and corporate strategy of US, China, Germany, Japan and Korea. By analyzing core technologies and industry paradigm shifts of autonomous car industry, I was able to figure out autonomous car has high potential to be dominant transportation in the future and it is important to construct core competency in technology area. The meaningful findings by analyzing various primary and secondary data are as followings: First, in case of US, Google was leading autonomous car industry by developing its own OS and Platform. US government has been actively supporting and interacting with private firms and Universities for stimulating industry/technology convergence and establishing standard. Second, in case of Germany, autonomous car development was leading by several auto makers such as Mercedes, BMW in Hardware and manufacturing area, and German government was focusing on deregulations for private company. Third, in case of Japan which quite similar with German situation, they were both independently developing technology and expanding alliances with MNCs. And Japanese government was supporting triple helix system construction between local companies and universities. Fourth, in case of China, autonomous car industry was leading by IT companies, and various cooperations between IT companies and automakers were established. Chinese government was regulating foreign companies and supporting domestic companies both in market and technologies Last, in Korean case, the active and extensive alliances were lacking in Korean companies while strategic and strong government supports were missing in public sector. For competing with other countries and players, more active collaboration between different countries and strong policy supports are needed in Korean auto industry.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.495-500
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• 2020

자동차를 기반으로 하는 애드 혹 네트워크 중 하나인 Vehicular Ad Hoc Network(VANET)은 자율 주행차와 커넥티드 카 등의 기술 개발과 더불어 많은 연구가 진행 중인 주제 중 하나이다. VANET을 구현하는 경우 기존의 TCP/IP를 이용한 연구도 진행하고 있지만, Content Centric Networking (CCN)을 이용한 VANET over CCN (VCCN) 관련 연구도 다양한 장점으로 인해 높은 실현 가능성을 보여주고 있다. 본 논문은 CCN 노드들이 관리하는 전송관련 정보 테이블 중에서 Content Store(CS)에 할당된 공간이 모두 사용되어 새로운 항목을 추가할 경우 기존의 일부 항목을 교체하는 경우에 사용되는 다양한 교체 알고리즘의 성능을 평가하고 특정 네트워크 상황에서의 전송특성을 분석하였다. 모의실험 결과, LRU 교체 알고리즘의 성능이 다른 세 가지 교체 알고리즘 보다 우수하였다. 또한 CS 의 크기가 작더라도 전송 성능이 일정 수준을 유지하였으며, CS의 크기가 클수록 전송 성능은 그에 비례하여 상승하였다. 네트워크가 혼잡한 경우 또는 전송 노드 사이의 거리가 먼 경우 데이터 전송 성능도 감소하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.104-109
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• 2020

본 논문에서는 지능형 주차검지센서에 장착하기 위한 ISM-대역(중심주파수 447 MHz) 소형화된 역 F 안테나를 제안하였다. 먼저 제한된 크기를 가진 지능형 주차검지센서 모듈(72 mm × 70 mm)내에 안테나를 내장하기 위해, ISM-대역의 낮은 주파수 447 MHz(파장 λ : 670mm)에서 폴디드 형태의 역 F 안테나를 설계하였다. 그 결과, ISM 대역(중심주파수 447 MHz)에서 공진하며, -10 dB 대역폭 13 MHz(2.9%)로 적합한 특성을 얻었다. 또한, 수직·수평소자에 의한 H-plane 패턴은 null point가 제거된 전방향성 패턴을 나타내며, E-plane은 특정 방향으로 지향성을 가지므로, 주차장에서의 차량 관리용 안테나로써 적합함을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제29권1호
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• pp.1-11
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• 2019

본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.68-83
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• 2019

국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40%가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하는 것의 중요성을 확인하게 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.169-170
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• 2019

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.