• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.39-44
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• 2018

논문은 E-Mobility용 전력변환기의 고장 진단을 위해 차량 상태의 모니터링 기술을 IoT 기술을 접목하여 스마트폰으로 연동하여 운용하는 것에 대한 것이다. 중국에서는 EV 규제를 실시하여 기술의 발전과 전기자동차에 대한 시장 변화를 유도하고 있다. 이러한 추세에 맞게 E-Mobility도 적합한 모니터링 기술을 연구해야 한다. 기존 자동차에서 적용하는 OBD-II를 이용한 방법은 유무선 통신 방법이다. E-Mobility에 적용하기 위해서는 추가의 인터페이스 및 통신연동이 필요하다. 본 논문에서는 기존 기술과 IoT를 접목시켜 E-Mobility용 전력변환기의 상태정보를 모니터링 하는 기술을 제안하였다. 이 기술을 통해서 기존 네트워크 프로토콜 및 하드웨어 인터페이스를 간소화 하였고, 사용자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 E-Mobility용 전력변환기와 스마트폰의 연동이 가능함을 확인하였다. 그리고 기능 측면에서 고부가가치 제품 설계가 되도록 연구를 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.42-50
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• 2016

최근 LED 어레이와 카메라간의 통신 (일명, 'Visual-MIMO') 연구가 활발히 진행되고 있으며, 차량 및 스마트폰 등으로의 응용이 극대화될 것으로 기대된다. LED 어레이에서 ISI 정도가 심해지면 비트 판정에 오류가 발생하므로 다중화에서 다이버시티로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 참조 어레이 패턴의 사용 유무에 따라 각각 다이버시티로의 전환시점을 결정하기 위한 방법을 제시하고 검증한다. 참조 어레이 패턴을 사용할 경우에는 수신 영상의 휘도 정보를 이용하여 다중화에서 다이버시티 모드로의 전환 시점 결정한다. 참조 어레이 패턴을 사용하지 않을 경우에는 거리에 따른 전체 영상 대비 LED 어레이 영상의 크기를 이용한다. ISI가 심해지는 거리에서의 LED 어레이의 크기를 파악하여 다이버시티로의 전환시점 결정에 이용한다. LED간 ISI 정도 및 거리의 변화에 따라 제안한 방법의 성능을 분석하고 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 타당성을 검증한다.

• 감성과학
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• 제17권3호
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• pp.117-128
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• 2014

자동차사고의 주요 원인으로 운전자의 주의분산이 지목됨이 따라 운전자의 전방주시율을 높여주는 HUD(Head Up Display)에 대한 중요성이 높아지고 있다. 최근에는 다양한 콘텐츠가 포함된 HUD 제품들이 등장하면서 주행중 인지부하가 증가할 가능성이 높아졌다. 이에 본 논문은 현재 자동차에 사용되고 있는 HUD에 제시된 콘텐츠가 운전자에게 미치는 영향에 대해 알아보기 위하여 조도환경과 성별의 차이를 두어 인지적 측면과 활용적 측면에 대한 실험을 진행하였다. 실험 결과, HUD가 제공하는 콘텐츠는 외부 조도와 차량 내의 내부 조도의 차이가 클수록 시인성이 높아 인지부하가 줄어들었다. 또한 HUD 콘텐츠의 경우 주행과 직접적인 관련이 높을수록 인지율이 높았으며, 운전과 관련성이 낮은 콘텐츠의 경우 운전자의 집중을 저해하는 것을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.127-136
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• 2012

다중추돌사고의 형태는 연쇄 추돌이라고 불리우는 뒤로부터의 순차적인 추돌과 앞으로부터의 순차적인 추돌, 그리고 순서가 섞여 있는 추돌형태로 구분된다. 다중추돌사고에 대하여 몇가지 효과적인 재구성 해석 방안을 제시한다. 브레이크 다이브 등으로 인한 차량 파손과 승객 부상을 활용하는 전통적인 경험적 수법과 강체역학 범주내에서의 이론적인 해석 결과를 구하여 당장에의 실용적인 적용이 가능하도록 하였다. 국내에 보급이 확산되고 있는 영상사고기록장치를 활용하고 시뮬레이션 프로그램 등을 병행 활용하여 다중추돌사고를 효과적으로 해석하는 방안을 제시하였다. 저장 동영상에 대한 단순 직관적인 조사를 넘어설 수 있도록 동영상 분석 결과에 근거한 시뮬레이션 해석을 수행하여 다중추돌사고에 대한 구체적이고 다양한 정보의 획득을 가능하게 하여 원인 규명 및 책임 소재 등을 명확하게 구분할 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.13-24
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• 2008

지능형 교통체계(ITS)는 검지시스템의 지원으로 도로 현장에서 전개되는 교통상황을 실시간 모니터링 한다. 또한 이렇게 수집된 교통자료는 다양한 처리 및 가공 기법을 적용하여 교통운영, 교통계획, 교통안전 등 교통분야에서 다양하게 추가 활용된다. 그러나 실시간으로 검지되는 교통자료에 대한 활용 및 신뢰성이 선진 외국에 비해 낮은 실정으로 신뢰성 있는 교통정보 제공 및 분석을 위하여 교통자료의 품질확보가 우선 되어야 한다. 품질확보를 위한 기존의 연구에서는 기본 자료처리 3단계인 이상치 검지 및 제거, 결측자료 보정, 평활화 각각에 대한 알고리즘 및 관련 파라메터 추정에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 각각의 자료처리 과정은 사용자의 궁극적인 자료 활용목적에 따라 다양한 상호연관성을 나타낸다. 따라서 사용자에게 보다 신뢰성 높은 교통자료를 제공하기 위해서는 자료처리 기법을 통합평가할 수 있는 방법론 및 도구가 필요하다. 본 연구에서는 차량 검지기로부터 수집되는 교통자료의 통합평가 방법론을 연구하였고, 사용자의 자료 활용 목적에 부합하는 교통자료를 손쉽게 추출할 수 있는 도구를 개발하였다. 교통자료 품질확보를 위하여 자료처리 방법선택, 입력파라미터 선택, 자료처리 알고리즘 등록이 가능하도록 하였으며 품질확보를 위하여 반복적 자료처리가 가능하도록 하였다. 또한, 실제 경부선 2개구간에서 수집된 교통자료를 본 연구에서 개발한 방법론 및 도구에 적용한 사례를 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.431-445
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• 2003

본 연구에서는 사진측량 관점에서 4S-Van 영상을 이용한 3차원 위치결정의 정밀도를 실험적으로 검증하였다. 실외에 3차원 검정타겟을 설치하고 45-Van에 탑재된 2대의 CCD카메라로부터 검정타겟 영상을 개별적으로 취득하여 자체검정기법으로 각각의 CCD카메라에 대한 내부표정요소를 개별적으로 정확하게 결정하였다. 이와 같이 얻어진 내부표정요소와 검정타겟의 지상좌표 및 검정타겟을 동시에 촬영한 좌ㆍ우측 카메라의 영상좌표를 이용하여 광속조정법으로 2대 CCD카메라의 외부표정요소를 동시에 결정하였다. 또한, 렌즈왜곡이 고려된 에피폴라선을 이용하기 위하여 역렌즈왜곡계수를 최소제곱법을 이용하여 결정하였다. 역렌즈왜곡계수를 이용하여 약 0.5 pixel 이내로 렌즈왜곡이 포함된 영상좌표로 변환이 가능하였다. 렌즈왜곡이 고려된 에피폴라선을 이용한 반자동 영상매칭을 적용하여 3차원 위치결정의 정밀도를 검증하였다. 실험적으로 촬영거리 20m이내에서는 대략2cm 정도의 정밀도를 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2019

건물, 차량, 사회인프라시설과 달리 농작물이란 물리적인 시설이 아닌 농업경제 활동의 결과물로서 최종적으로 판매를 통해 수익을 창출하는 행위에서 재난으로 인하여 지장을 받게 되는 경제적 피해가 고려되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 홍수로 인한 농작물 피해를 "생산비 매몰비용"과 "순수익 손해"를 농작물 피해추정의 척도로 하였다. 생산비 매몰비용이란 경작시작부터 피해발생까지 투입된 생산비의 회수불가에 따른 피해이며, 순수익 손해란 피해발생에 따른 기대 순수익 하락에 따른 피해를 의미한다. 다양한 작물 가운데 10종의 대표작물을 선택하고, 각 작물의 표준생산비와 표준순수익을 농업생산 및 수익과 관련한 통계자료로부터 결정하였다. 이로부터 생육경과율과 홍수 발생시기(6~9월)를 고려하여 월별 투입생산비 및 기대순수익을 결정하였다. 대상지역 내 재난에 노출된 작물정보를 정의하는 농작물 인벤토리는 농림축산식품부에서 제작된 스마트 팜 맵(농경지 전자지도)을 활용하였고, 다양한 작물이 혼재된 밭의 경우 농업면적조사 결과를 토대로 결정한 밭작물 재배현황비를 고려하였다. 홍수에 따른 취약성을 설명하는 농작물 손상함수는 영향인자는 침수심, 침수기간이며, 이를 기준으로 한 손상함수는 농림부의 농업재해피해조사요령과 일본 치수경제조사메뉴얼을 참고하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 농작물 피해 추정 방법은 기존 방법인 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)과 비교할 때 대표작물의 현실화, 국내 실정을 고려한 손상함수, 그리고 면적 기반의 원단위를 사용함으로써 실무적으로 명확하고 실용적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.54-61
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• 2019

최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.