In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
서울특별시는 2009년 초 4개의 GNSS 고정 기준국을 설치하고 네트워크 RTK 시스템을 구축하여 현재 운영 중에 있다. 현재는 무선인터넷을 이용한 VRS 측위 서비스와 후처리를 위한 고정 기준국 RINEX 데이터를 제공하고 있다. 본 연구에서는 서울특별시 네트워크 RTK 시스템의 활용성 증대 방안을 검토하고, Virtual RINEX 실용성 검토를 위한 실험을 수행하였다. 네트워크 RTK 시스템의 활용 다양화를 위한 검토는 1) GNSS 고정 기준국의 관측 데이터를 NTRIP을 통하여 타기관의 사용자 시스템으로 실시간 전송하고 수신측 기관에서는 이를 RINEX 데이터로 변환 생성하는 방법, 2) GNSS를 이용하여 주요 장대 시설물의 변위를 모니터링 하는 방법을 검토하였다. 또한 3) NTRIP을 이용한 GNSS Internet Radio로 VRS 보정 데이터를 네트워크 RTK 시스템으로부터 수신하고 무선모뎀을 이용, 소규모 작업 지역을 대상으로 방송하여 RTK측위를 실시하는 방법을 소개 하였다. Virtual RINEX 실용성검토를 위한 실험은 1) GNSS고정 기준국에서 관측한 기준국 데이터와 특정 지점에서 실제로 관측한 GNSS 관측 데이터로 후처리한 성과와 그 지점의 Virtual RINEX 데이터를 이동국 데이터로 한 후처리 성과를 비교하였다. 또한 2) 특정 지점에 대한 VRS RTK 측위 결과와 이동국 측위 지점에 대한 Virtual RINEX 데이터의 후처리 성과를 비교하였다. 그 결과, Virtual RINEX와 GPS 관측 성과는 거의 동일하여 향후 Virtual RINEX도 후처리 데이터로 사용할 수 있는 가능성을 확인하였고, VRS RTK 측위 성과는 Virtual RINEX 후처리 성과와 수 mm 이내 차이를 보여 산출된 성과가 거의 같음을 확인할 수 있었다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
대용량, 고속 정보처리가 요구되는 시스템의 모듈은 데이터 처리의 고속성 및 회로의 고집적이 가능한 MCM의 형태로 구현되어 ATM, GPS 및 PCS 등의 분야에 광범위하게 응용되고 있다. 3개의 칩으로 구성되고 2.48 Gbps의 데이터 처리용량을 가지는 ATM Switching 모듈을 기판 Size 48$\times$48mm2, Cu/PhotoBCB를 이용한 10 Multi-Layer 그리고 491 Pin PBGA 형태의 MCM을 개발하였다. MCM 개발을 위해 요구되는 기술로는 고속신호 특성구현을 위해 Interconnect Characterization을 통한 기판/ 패키지의 설계 파라미터 추출, 고밀도 MCM 에서의 방열처리 그리고 MCM 개발의 가장 난점중의 하나인 시험성 확보를 들 수 있다. ATM Switching MCM 개발을 위해 MCM-D 기판에서의 Interconnect Characterization을 통한 신호지연, 비아특성, 신호간섭(Cross-talk) 파라미터 등을 추출하였다. 고집적 구조에서 15.6Watt의 방열처리를 위해 열 해석을 진행하고 기판에 열 비아 1.108개를 형성하고 패키지 전체에 $85^{\circ}C$ 이하 유지조건의 방열처리를 하였다. 마지막으로 시험성 확보를 위해 미세 간격 프로빙을 통한 기판 검증 및 복잡한 패키지/어셈블리 공정검증을 위해 Boundary Scan Test(BST)를 적용하여 효과적이고 비용 절감형의 제품을 개발하였다.
본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.
본 논문에서는 U-Health 시스템의 효율성을 높이는 EEF 기법을 제안하고 이를 적용하여 심전도 센서를 이용한 U-Health 시스템 설계에 대하여 기술한다. EEF 기법은 센서노드가 이상 데이터 수집 시에만 베이스 노드로 데이터를 전송하는 기법이다. 이러한 기법은 센서노드의 통신 빈도수를 줄여 전력 소모를 최소화 하고 여러 환자의 데이터를 수집해야 하는 베이스 노드의 처리 부담을 감소시키는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 EEF를 적용한 U-Health 시스템은 심전도 센서와 GPS 센서를 통하여 환자의 심전도 상태 정보와 환자의 위치 정보를 서버로 전송한다. 서버는 환자의 이상 유무를 판단하고 병원의 단말기로 환자의 상태와 위치를 전송하는 구조로 동작하며 시뮬레이션을 통해 EEF 기법의 U-Health 시스템에 대한 적합성을 확인하였다.
iRTK 시스템을 개발하고 측위정확도 검증을 위해 중저가 수신기를 이용한 실험을 수행하였다. 각기 다른 네 가지 기선에 대해 iRTK 시스템을 이용한 측위실험이 이루어겼고, 1-3m수준의 측위정확도를 얻을 수 있었다. 제안하는 iRTK 기법은 기존의 RTK와 적용범위 및 정확도는 유사하지만, 중앙처리센터에서 일괄적으로 사용자의 위치를 계산하는 점이 다르며 유무선 인터넷을 이용하므로 통신범위에 제약을 받지 않는 장점이 있다. 그러나 유효응용범위가 5km미만인 단점도 있다. 따라서 향후 iRTK시스템의 효율적인 전국서비스에 대비한 보완책의 한 방안으로 VRS의 도입을 검토하였다.
본 논문에서는 3차원 데이터베이스와 4S-Van에서 획득된 GPS 관련 데이터를 이용하여 사용자에게 비디오내의 지리 객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 미디어 GIS 시스템 구조를 제안한다. 비디오내의 지리객체에 대한 지리정보 서비스를 위해 실세계 비디오와 3차원 그래픽 세계를 매핑할 수 있는 가상세계 매핑(VWM)이라는 새로운 상호 운용적인 지리데이터 서비스 개념을 소개한다. 제안한 기법은 임의의 비디오 프레임에 대한 3차원 가상공간을 재구성하여 지리정보 및 속성정보를 쉽게 검색해 낼 수 있다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보 시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 제안하는 시스템은 별도의 이미지 처리과정 없이도 비디오 스트림을 통해 지리정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 기법으로 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스를 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.
대기오염 모니터링은 삶의 질 향상에 직접적으로 연관되어 많은 관심을 받고 있다. 현재 운영되고 있는 대부분의 대기질 정보 시스템은 특정장소에 측정소를 구축하여 대기 질을 측정하고 있으며, 고가의 장비를 사용하기 때문에 다양한 장소에 설치하여 운영하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 소형화 측정시스템을 구현하였다. 뿐만 아니라 제작비용을 최소화하여 대기 오염 예보에 적용할 수 있는 무선센서 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 개발한 대기오염 모니터링 시스템은 대기오염을 측정하기 위한 센서부, 취득된 대기오염 정보를 처리하는 중앙처리부, 전원공급을 위한 전원부, 그리고 무선으로 데이터를 송수신하기 위한 무선회로를 구성하였으며, 실제 현장에 직접 적용할 수 있도록 구성하였다. 또한, Global Positioning System(GPS) 회로를 장착하여 센서의 위치 정보를 무선 송신할 수 있도록 함으로써 실시간 위치추적을 할 수 있도록 하였다. 다양한 대기 환경을 측정하기 위해서 CO, $O_3$, $NO_2$ 센서 및 먼지센서를 장착하였다.
스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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