• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.205-215
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• 2008

1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.814-822
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• 2022

The deployment of sensors for Structural Health Monitoring requires a complicated network arrangement, ground truthing, and calibration for validating sensor performance periodically. Any conventional sensor on a structural element is also subjected to static and dynamic vertical loadings in conjunction with other environmental factors, such as brightness, noise, temperature, and humidity. A structural model with strain gauges was built and tested to get realistic sensory information. This paper investigates different deep learning architectures and algorithms, including unsupervised, autoencoder, and supervised methods, to benchmark blind drift calibration methods using deep learning. It involves a fully connected neural network (FCNN), a long short-term memory (LSTM), and a gated recurrent unit (GRU) to address the blind drift calibration problem (i.e., performing calibrations of installed sensors when ground truth is not available). The results show that the supervised methods perform much better than unsupervised methods, such as an autoencoder, when ground truths are available. Furthermore, taking advantage of time-series information, the GRU model generates the most precise predictions to remove the drift overall.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.525-543
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• 2010

Testing and validation processes are critical tasks in developing a new hardware platform based on a new technology. This paper describes a series of experiments to evaluate the performance of a newly developed MEMS-based wireless sensor node as part of a wireless sensor network (WSN). The sensor node consists of a sensor board with four accelerometers, a thermometer and filtering and digitization units, and a MICAz mote for control, local computation and communication. The experiments include calibration and linearity tests for all sensor channels on the sensor boards, dynamic range tests to evaluate their performance when subjected to varying excitation, noise characteristic tests to quantify the noise floor of the sensor board, and temperature tests to study the behavior of the sensors under changing temperature profiles. The paper also describes a large-scale deployment of the WSN on a long-span suspension bridge, which lasted over three months and continuously collected ambient vibration and temperature data on the bridge. Statistical modal properties of a bridge tower are presented and compared with similar estimates from a previous deployment of sensors on the bridge and finite element models.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.179-201
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• 2004

지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4117-4135
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• 2020

Due to the angle of view, illumination and scene diversity, real-time dynamic face detection and recognition is no small difficulty in those unrestricted environments. In this study, we used the intrinsic correlation between detection and calibration, using a multi-task cascaded convolutional neural network(MTCNN) to improve the efficiency of face recognition, and the output of each core network is mapped in parallel to a compact Euclidean space, where distance represents the similarity of facial features, so that the target face can be identified as quickly as possible, without waiting for all network iteration calculations to complete the recognition results. And after the angle of the target face and the illumination change, the correlation between the recognition results can be well obtained. In the actual application scenario, we use a multi-camera real-time monitoring system to perform face matching and recognition using successive frames acquired from different angles. The effectiveness of the method was verified by several real-time monitoring experiments, and good results were obtained.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.124-129
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• 1992

The goal of the proposed Intelligent Assisting System - IAS is to assist human operators in an intelligent way, while leaving decision and goal planning instances for the human. To realize the IAS the very important issue of manipulation skill identification and analysis has to be solved, which then is stored in a Skill Data Base. Using this data base the IAS is able to perform complex manipulations on the motion control level and to assist the human operator flexibly. We propose a model for manipulation skill based on the dynamics of the grip transformation matrix, which describes the dynamic transformation between object space and finger joint space. Interaction with a virtual world simulator allows the calculation and feedback of appropriate forces through controlled actuators of the sensor glove with 10 degrees-of-freedom. To solve the sensor glove calibration problem, we learn the nonlinear calibration mapping by an artificial neural network(ANN). In this paper we also describe the experimental system setup of the skill acquisition and transfer system as a first approach to the IAS. Some simple manipulation examples and simulation results show the feasibility of the proposed manipulation skill model.

• 경영과학
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• 제33권1호
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• pp.49-58
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• 2016

Focusing on the drastic increase of smart devices, machine generated data expansion is a general phenomenon in network services and IoT (Internet of Things). Especially, built-in multi sensors in a smart device are used for collection of user status and moving data. Combining the internal sensor data and environmental information, we can determine landmarks that decide a pedestrian's locations. We use an ANOVA method to analyze data acquired from multi sensors and propose a landmark classification algorithm. We expect that the proposed algorithm can achieve higher accuracy of indoor-outdoor positioning system for pedestrians.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제31권5호
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• pp.531-542
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• 2007

Simultaneous measurement technique for temperature and velocity fields near a heated solid body has been constructed. The measurement system consists of a 3-late CCD color camera, a color image grabber, a 1ighting system, a host computer and a software for the whole quantification process. Thermo Chromic Liquid Crystals (TCLC) was used as temperature sensors. A neural network was used to get a calibration curve between the temperature and the color change of the TCLC in order to enhance the dynamic range of temperature measurement. The velocity field measurement was attained by the use of the fray-level images taken for the flow field, and by introducing the cross-correlation technique. The temperature and the velocity fields of the forced and the natural convective flows neat the surface of a cartridge heater were measured simultaneously with the constructed measurement system.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.731-738
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• 2006

교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1847-1855
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• 2012

클록 보정회로를 가진 1V 1.6-GS/s 6-비트 flash 아날로그-디지털 변환기 (ADC: analog-to-digital converter)가 제안된다. 1V의 저전압에서 고속 동작의 입력단을 위해 bootstrapped 아날로그 스위치를 사용하는 단일 track/hold 회로가 사용되며, 아날로그 노이즈의 감소와 고속의 동작을 위해 평균화 기법이 적용된 두 단의 프리앰프와 두 단의 비교기가 이용된다. 제안하는 flash ADC는 클록 보정회로에 의해 클록 duty cycle과 phase를 최적화함으로 flash ADC의 동적특성을 개선한다. 클록 보정 회로는 비교기를 위한 클록의 duty cycle을 제어하여 evaluation과 reset 시간을 최적화한다. 제안된 1.6-GS/s 6-비트 flash ADC는 1V 90nm의 1-poly 9-metal CMOS 공정에서 제작되었다. Nyquist sampling rate인 800 MHz의 아날로그 입력신호에 대해 측정된 SNDR은 32.8 dB이며, DNL과 INL은 각각 +0.38/-0.37 LSB, +0.64/-0.64 LSB이다. 구현된 flash ADC의 면적과 전력소모는 각각 $800{\times}500{\mu}m2$와 193.02 mW 이다.