본 논문은 효율적인 스트리밍 캐쉬 서버 개발에 필수적인 스트림 제어 기법의 설계와 구현에 대해 기술한다. 논문에서 사용한 스트리밍 프로토콜은 표준 프로토콜인 RTSP/RTP/RTCP이다. 스트림 제인 기법은 기존 스트리밍 환경에서 On-Demand 캐슁과 실시간 Splitting 기능등을 제공하며, 프로토콜 수준의 세션 관리와 캐쉬 관리 기능으로 구성된다. 프로토콜 수준의 세션 관리는 RTSP 세션 제어, RTP 송수신과 RTCP 세션 제어를 양방향으로 제공하고, 캐쉬 관리 기능은 RTP 패킷 수준의 캐슁과 패킷 미디어 일관성 유지를 제공한다. 스트리밍 캐쉬 서버는 Apple의 QTSS 서버와 QuickTime Player로 구성된 스트리밍 환경에서 리눅스 시스템을 기반으로 구현하였다. 구현된 시스템은 On-Demand 캐슁과 스트림 Splitting 서비스를 원활하게 제공하였다.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
연구목적: 현재 국내에서는 지능형 교통체계(Intelligent transport system)의 일환으로 실시간 교통정보를 수집하여 도로운영의 효율성을 높이고 있다. 하지만 실시간 자료를 기반으로 한 교통정보는 운전자가 경험하게 될 교통상황과는 차이가 존재한다. 연구방법: 본 연구에서는 기존 교통량 이력자료 바탕으로 이력자료의 과거참조일수를 3일, 5일, 10일로 조정하여 요일별, 시간대별로 장래의 고속도로 교통량 예측을 수행하였다. 연구결과: 과거 참조일수가 적을수록 예측오차가 작게 나타나는 것을 알 수 있었다. 5번의 과거이력을 참조하여 월요일을 예측한 결과는 10번의 과거이력을 참조했을 때보다 오차가 크게 나타났는데 이는 분석대상 기간인 2016년의 6번째 월요일이 명절이기 때문에 평소의 월요일 교통흐름과는 다소 차이가 있었기 때문으로 판단된다. 결론: 본 연구를 통해 교통량예측 시 과거이력의 참조일수가 적을수록 비교적 오차가 적은 것을 알 수 있었으며 특수한 날에는 해당 이벤트의 교통량이력의 자료를 사용하면 보다 정확도 높은 결과를 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. X, Y, Z의 3차원으로 측정되는 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 2대 이상의 연속주행 차량에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 따라서 그간 자료수집의 한계로 인해 제한적으로 진행되던 연구에 많은 도움이 되고 있다. 하지만 GPS를 통해 수집한 자료의 정확성을 규명하는 것이 선행되지 않고는 합리적인 결과를 기대하기는 어려울 것이다. 기본적으로 수반되는 오차의 크기에 따라 연구결과에 대한 신뢰성이 달라질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 GPS 수신기로부터 측정되는 자료의 정확도를 분석 보정함으로서 동일 기종의 장비를 이용하여 수행되는 향후 연구에 대한 준거를 제시하고자 함이다. 연구는 2가지 유형의 구간으로 구분하여 진행하였는데, 대상구간 주변의 3, 4등 삼각점을 설정하고, 이로부터 측정된 측량 좌표와 DGPS 수신자료에 의한 좌표를 비교하였다. DGPS 수신 결과는 최대 0.6m 이내의 오차를 수반하는 것으로 나타났다.
인간수명의 연장에 따라 우리나라도 2018년부터 고령사회에 진입하면서 빠른 속도로 증가하고 있는 노인교통사고가 사회적 문제로 나타나고 있다. 65세 이상 노인 교통사고율은 점점 높아지고 있지만, 이에 대한 교통 안전 정책은 미비한 실정이다. 2014년부터 최근 5년간 노인교통사고 현황 및 노인 운전자 교통사고에 대한 분석을 토대로 크게 3가지 측면에서 감소방안 제시하고자 한다. 먼저, 제도적 측면에서 미국, 영국, 일본처럼 정부기관 내 노인 교통정책 전담부서 설치 및 노인운전면허 제도를 강화하여 체계적인 관리가 필요하여, 환경적 측면으로는 교통약자를 위한 보행시간 및 횡단보도 통행환경을 개선해 나가야 한다. 또한, 인적측면에서는 노인 교통안전교육 강화를 위해 교통안전 전문가를 양성하여 교육의 실효성을 확보하고, 노인운전면허 소지자 안전교육 강화 및 체험식 교통안전시설을 확충하여 노인들에게 실시간 변하는 교통상황에 대처할 수 있는 능력을 향상시켜야 한다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
기존의 도로교통의 속도관리 목표는 이동성 및 안전성 개선을 목표로 운영되어 왔으며, 환경적 측면과 에너지 효율 측면에 대한 고려는 미미하였다. 하지만, 최근 들어 기후변화로 인한 경제적 피해규모가 증가하고 있으며, 외부적 여건변화에 따라 환경가치는 상승할 것으로 예상된다. 또한, 교통부문에서의 탄소배출량 저감정책은 개인교통수단에서 대중교통으로 의 전환 및 친환경자동차 개발에만 집중되어있어 상대적으로 도로운영의 개선을 통한 저감 노력이 부족하다는 평가를 받았다. 향후 우리나라의 자동차 보유대수는 증가할 것으로 예상되므로 이에 대한 적응전략 및 대비책이 필요한 시점이다. 이를 위해서는 기존의 이동성 중심의 도로운영 정책에서 환경측면을 고려한 정책으로, 도로운영의 패러다임 전환을 통해 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 교통운영 측면에서 온실가스 배출량을 저감하기 위해서는 현재 도로상에서 어느 정도 온실가스가 배출되는지를 실시간으로 모니터링 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 수집되는 교통자료를 이용하여 5분 후의 상태를 예측하고 이를 통해 실시간 온실가스 배출량 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 방법론을 제안하였다.
4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.
케이블 교량의 거동은 동적 응답에 의해 지배적이며 상대적으로 복잡하므로 교량의 상태를 평가하기 위한 장단기 현장 계측이 요구되는 경우가 빈번하다. 영구적인 SHMS(Structural Health Monitoring System)가 설치되지 않은 경우 성능평가를 위해 이동식 모니터링 시스템이 필요하다. 이 경우 교량의 위치와 형태에 따라 전력, 통신 등의 제한된 여건으로 인해 이동식 모니터링 시스템 운영에 어려움이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 국내는 물론 동남아 지역 교량의 장 ‧ 단기 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있는 포터블 기반의 스마트 구조응답 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 현장에서 자체 전원 공급 시스템을 이용하여 장시간 운용이 가능한 다채널 휴대용 데이터 수집 및 분석 장비이며, 실시간 데이터를 이용하여 케이블 교량의 동적 특성을 자동으로 분석할 수 있는 알고리즘을 탑재하고 있다. 개발된 시스템의 현장 적용성을 평가하기 위해 한국과 베트남의 케이블 교량에서 현장 실증을 수행하였으며, 이를 통해 개발된 시스템의 현장 운영의 신뢰성과 효율성을 확인하였고, 추가적으로 케이블 교량 모니터링 분야에서의 해외 시장 적용 가능성을 확인하였다.
연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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