• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.217-226
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• 2008

통행시간 신뢰성은 통행자가 예측하기 힘든 통행시간의 변동을 설명하는 개념이다. 본 연구는 통행시간 신뢰성을 측정할 수 있는 지표를 개발하고, 국내 도로 및 철도 이용 실적자료를 바탕으로 통행시간 신뢰성 지표 원단위를 산정한다. 통행시간 신뢰성 측정 지표로 수정형 완충시간 지표를 제안하며, 신뢰성/비신뢰성의 임계점으로는 로그정규 통행시간분포를 기반으로 한 계획 통행시간과 실제 통행시간의 차이를 측정한다. 이를 통해 철도는 상수형 도로는 음의 포물선형 통행시간 신뢰성 지표함수를 개발한다. 본 연구의 결과가 도로 및 철도 투자사업의 신중한 의사결정에 일조할 수 있기를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.33-38
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• 2009

본 논문은 자동차 오디오 시스템에 내장된 라디오에서 실시간으로 재생되는 연속적인 오디오 신호로부터 음악 신호를 선별하고, 해당 음악에 대한 실시간 음악장르 분류를 통해 자동으로 이퀄라이저를 조절하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 음악분류 정확도를 높이고 실시간 신호처리를 실행하기 위해 연속적인 오디오 신호로부터 추출한 음색 특징 벡터와 리듬 특징 벡터를 GMM (Gaussian mixture model) 분류 방식에 적용하여 음악 분류를 수행한다. 제안된 방식은 카오디오 시스템의 라디오로부터 출력된 오디오 신호로부터 분할된 다양한 오디오 구간을 5가지 음악장르로 분류하여 음악 장르 분류 성능을 측정하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.57-65
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• 2012

PURPOSES : Efficiency Improvement of a public road construction project management work using the development of a real-time remote site monitoring system METHODS : In this study, we developed the remote site monitoring system using a web camera for road construction projects in the RCMA(Regional Construction Management Administration). We can be monitored a construction progress and a weak point of the situation in real time using this. To achieve this, we tested about 10 road construction projects ordered by RCMA. Then, we verified a applicability for the site monitoring system in future. RESULTS : Take advantage of the remote site monitoring system consists of the Construction CALS System, one of the business systems used in the part of the MLTM(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) institution-agencies. Was configured to be served through the "Construction CALS System" of "Construction Management System(Contractors)" and the "Construction CALS Portal System". Through this, Benefit analysis through a pilot application of the 10 road construction sites and developing considerations and "Guide for visual information processing equipment installation-operating in construction sites"are presented. CONCLUSIONS : Through the establishment of remote site monitoring system can improve the efficiency of construction management services. In addition, Various disasters and calamities, accidents and illegal construction will be prevented in advance is expected. This is expected to further improve the quality of the facilities.

• 천문학논총
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• 제20권1호
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• pp.63-71
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• 2005

e-VLBI was invented to enhance the efficiency of VLBI (Very-Long-Baseline Interferometry) system by transmitting the data via high speed network. Korean VLBI Network (KVN) has a plan to construct e-VLBI system named e-KVN. High speed backbone network and efficient network model are essential to implement successful e-VLBI system. This paper introduces a network model based on PC cluster technology. The present status of high speed backbone network in Korea is overviewed. We suggest that the network link via Korea Advanced Research Network (KOREN) is one of feasible way for e-KVN. We also describe the principles of e-VLBI and protocol for network transmission such as VSI-E (VLBI Standard Interface - Electronic), RTP (Real-Time Transport Protocol) and RTCP (Real-Time Transport Control protocol).

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.17-26
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• 2018

Connected car plays an important role on Intelligent Transport System (ITS). ITS is able to secure drivers' convenience and safety, however, the overall system can be threatened by hacking attempt. Blockchain is one strong candidate of the remedy to promote the security of the ITS network. However, there will be many challenges to adopt previously proposed blockchain technologies to ITS. This work presents a new ITS structure based on blockchain technology. Proposed scheme includes three major layers. The first layer is central manager which is initiated once to register a certain connected car. The third layer is RSU (Road Side Unit) layer which exploits PoS (Proof of Stake) for consortium blockchains and retains real-time information. In addition, this layer performs block expiration based on timers to maintain manageable block length. In the second layer, the generated blocks of the third layer without expiration are housed as private blockchains. We finally demonstrate possible merits of newly proposed scheme.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.380-385
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• 2019

본 연구는 실제 공항에서 수집되는 여객 데이터를 활용하여 공항 내 여객의 체류 시간을 분석한 연구이다. 여객의 체류 시간은 공항 터미널 설계, 공항의 수익성에 영향을 주어 중요한 여객 특성으로 간주되어 왔지만 실제 여객 데이터 수집의 어려움으로 그에 대한 분석이나 실시간 공항 운영에 활용하기가 어려웠다. 하지만 스마트 공항의 일환으로 세계 유수의 공항에서 방대한 양의 여객 데이터를 수집하고 있고, 축적된 데이터를 활용하여 공항 내 여객 체류 시간 분석이 가능해졌다. 본 연구에서는 인천 국제 공항에서 수집된 여객 데이터를 활용하여 여객 체류 시간 분석을 수행하였으며, 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법인 클러스터링을 활용하여 여객을 체류 시간에 따라 구분하였다. 분석 결과 인천 국제 공항 출발 여객은 체류 시간에 따라 1) 체류 시간이 짧고 대부분의 시간을 에어사이드에서 보내는 여객, 2) 평균 3 시간 정도의 체류 시간을 갖는 여객, 3) 총 체류 시간이 압도적으로 긴 여객 등 크게 3 개의 클러스터로 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.101-108
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• 2003

일반적으로 통행시간과 통행비용은 운전자들의 경로선택에 있어서 가장 중요한 두 요소로 고려되는데, 만약 각 경로에 대한 실시간 정보가 없다면 운전자들은 자신의 선택가능경로 중에서 최적경로를 선정하는데 어려움을 겪게 된다. 이로 인한 결과는 거시적인 관점에서 해당 교통망의 경로통행시간진동 혹은 불균형으로 나타나게 된다. 이와 같이 제한된 경로통행시간정보로 운전자가 자신의 최적경로선택에 있어서 어려움을 겪게 되는 것은 대안경로 효용비교에 대한 투명성 이슈(transparency issue)라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 교통정보의 수준이 단계별로 높아져 감에 따라, 즉, 대안들의 효용이 보다 명확해져감에 따라 최적경로선택의 여지가 높아져가고 이는 대안경로들의 통행시간안정화로 이어질 수 있음을 확률적으로 보여주고, 이를 사례연구를 통해서 입증해 보았다. 사례는 서울시 남산권 교통정보시스템을 선정하였으며, 실시간 통행시간정보의 강화가 운전자들의 경로선정 상의 불확실성을 감소시키고 결국은 경로통행시간의 안정화에 기여한다는 것을 통계적으로 분석하였다. 본 연구는 실시간 교통정보제공이 도시부 교통류 관리에 있어서 상당한 역할수행이 가능함을 확인해준 사례로 의미가 크며, 또한 실시간 교통정보의 제공수준에 따라서 운전자들이 차별화된 영향을 받게 된다는 사실을 실증적으로 확인했다는데 가치가 있다.

• 대한수의학회지
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• 제55권1호
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• pp.9-12
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• 2015

Brachyspira (B.) hyodysenteriae is a causative agent of swine dysentery that is responsible for death and economic losses in the pig industry. It is imperative that clinical samples be delivered fresh for accurate diagnosis. The viability and DNA detection of B. hyodysenteriae using lab-made (phosphate buffered saline and modified tryptic soy broth) or commercial transport media (C, D, and E) were compared by culturing and real-time PCR at $4^{\circ}C$ or room temperature (RT), respectively. B. hyodysenteriae grown in D (Anaerobe Systems, USA) and E (Starplex Scientific, Canada) media was viable for 4 days at $4^{\circ}C$ and RT. However, B. hyodysenteriae in A, B, and C (culture swab; BD Biosciences, USA) media were not recovered after 2 days at RT. Ct values for real-time PCR at $4^{\circ}C$ and RT ranged from $27.2{\pm}2.1$ (C) to $29.6{\pm}0.5$ (B), and $28.0{\pm}0.9$ (E) to $30.2{\pm}1.5$ (B), respectively. Considering the field conditions, it is important that transport media is used for specimen isolation and PCR to obtain an accurate diagnosis of swine dysentery.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.99-105
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• 2021

The cloud computing evolution has brought us increasing necessity to manage virtual resources. For this reason, Kubernetes has developed to realize autonomous resource management in a large scale. It provides cloud computing infrastructure to handle cluster creations and deletions in a secure virtual computing environment. In the paper, we provide a monitoring scheme in which users can observe securely encrypted protocols while each Kubernetes component exchanges their packets. Eventually, users can utilize the proposed scheme for debugging as well as monitoring.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권2호
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• pp.147-163
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• 2021

Purpose The study aims to predict real estate prices by utilizing regional characteristics. Since real estate has the characteristic of immobility, the characteristics of a region have a great influence on the price of real estate. In addition, real estate prices are closely related to economic development and are a major concern for policy makers and investors. Accurate house price forecasting is necessary to prepare for the impact of house price fluctuations. To improve the performance of our predictive models, we applied LSTM, a widely used deep learning technique for predicting time series data. Design/methodology/approach This study used time series data on real estate prices provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. For time series data preprocessing, HP filters were applied to decompose trends and SOM was used to cluster regions with similar price directions. To build a real estate price prediction model, SVR and LSTM were applied, and the prices of regions classified into similar clusters by SOM were used as input variables. Findings The clustering results showed that the region of the same cluster was geographically close, and it was possible to confirm the characteristics of being classified as the same cluster even if there was a price level and a similar industry group. As a result of predicting real estate prices in 1, 2, and 3 months, LSTM showed better predictive performance than SVR, and LSTM showed better predictive performance in long-term forecasting 3 months later than in 1-month short-term forecasting.