• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2007년도 제6회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.266-269
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• 2007

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.273-279
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• 2022

Owing to the need to establish a cooperative-intelligent transport system (C-ITS) environment in the transportation sector locally and abroad, various research and development efforts such as high-tech road infrastructure, connection technology between road components, and traffic information systems are currently underway. However, the current central control center-oriented information collection and provision service structure and the insufficient road infrastructure limit the realization of the C-ITS, which requires a diversity of traffic information, real-time data, advanced traffic safety management, and transportation convenience services. In this study, a network construction method based on the existing received signal strength indicator (RSSI) selected as a comparison target, and the experimental target and the proposed intelligent edge network compared and analyzed. The result of the analysis showed that the data transmission rate in the intelligent edge network was 97.48%, the data transmission time was 215 ms, and the recovery time of network failure was 49,983 ms.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.147-158
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• 2008

ITS 근거법인 교통체계효율화법의 제정으로 ITS시스템이 활발히 구축, 개발되고 있다. 하지만 교통정보시스템의 상호 연계성을 고려하지 않아 교통정보서비스의 통합을 위한 활성화를 유도하지 못하였고, 이에 따라 국토해양부에서는 ITS 기술기준을 제정 고시하였다. 이에 본 연구에서는 센터와 단말기간의 정보교환에 대한 기본교통정보교환 기술기준 II 에 대하여 적합성 시험에 관한 연구를 실시하였다. 기술기준에 고시된 통신절차 분석을 수행하여 시험 항목을 정보요청시험과 정보제공시험으로 구분하였으며, 각 항목별로 세부시험 시나리오를 구성하였다 이에 대한 시험평가는 정보교환절차의 적합성과 데이터패킷 메시지의 정확도 등으로 구성하였으며, 기 제정된 기술기준에 의거하여 시험 횟수는 각 세부항목별 30회, 성공률은 95%를 기준으로 하였다. 본 연구는 ITS기술기준에 대한 적합성시험방법을 연구하여 국내 ITS시스템의 교통정보통합관리에 기여함을 목적으로 한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.11-20
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• 2022

In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.417-420
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• 2010

늘어나는 교통문제 해결의 최적의 대안으로 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)이 연구되고 있으며 국내에서는 2001년 "국가 ITS 기본계획 21"이 수립되어 사업을 추진 중이다. 본 논문은 국내의 지능형 교통시스템을 이용한 실시간 도로 상황과 교통정보 서비스를 구현하고, IPv6를 이용하기 위해 시스템에 IPv4와 IPv6의 호환기술을 적용하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.1-16
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• 2023

정확도가 높은 교통정보 예측은 지능형교통체계(intelligent transport systems, ITS)를 통한 교통 시설 이용자들의 혼잡 경로 회피 안내 등에서 활용되는 중요한 기능이다. 정확한 교통정보예측을 위해 다양한 딥러닝 모델들이 발전되어 왔다. 최근에는 앙상블 기법을 활용하여 다양한 모델들의 장단점을 결합하여 예측 정확도와 안정성을 높이고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 딥러닝 모델들을 활용하여 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, 개발된 딥러닝 모델들을 스태킹 앙상블(stacking ensemble)하여 성능을 개선하였다. 개별 모델들은 교통량 예측에서 10% 이내의 오차율을, 속도 예측에서 3% 이내의 오차율을 보였다. 앙상블 모델은 교차검증을 수행하지 않았을 때, 타 모델과 비교하여 더욱 높은 정확도를 보였다. 교차검증을 수행한 앙상블 모델은 장기예측에서 타 모델보다 균일한 오차율을 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.166-173
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• 2022

Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.14-23
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• 2015

본 연구는 코일센서를 이용한 차량검지기의 적용성을 검정하고자 한다. 이를 위하여 코일센서를 이용하여 차량검지기의 발진회로부, 데이터 수집부, 데이터 모니터링 및 저장부로 구성된 실험환경을 구성하였다. 실험환경에서 얻은 코일센서의 주파수를 분석한 결과, 코일센서를 이용한 차량검지기의 주파수가 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 시공 편의성을 확인하기 위하여 실제 도로에 기존 루프검지기와 코일센서를 이용한 차량검지기를 적용한 후 커팅면적 및 재료 소요량, 평균 작업시간을 측정하여 시공 용이성을 비교하였다. 비교 결과, 코일센서를 이용할 경우 시공시간의 개선이 가능하며, 도로 커팅 면적을 줄일 수 있어 기존의 루프검지기 설치 방식보다 코일센서를 이용한 차량검지기 시공 방식이 더 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회지
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• 제4권1호
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• pp.7-16
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• 2007

• 한국ITS학회지
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• 제4권1호
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• pp.25-29
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• 2007