• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.113-118
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• 2016

현재 교통약자(장애인, 고령자, 어린이 등)의 보행 속도는 일반인 보다 느려, 기존 신호등의 제한된 시간 동안 안전하게 횡단이 불가능하다. 단지 기존의 보행신호등의 시간을 늘려 해결할 수 있지만 교통약자의 구분 없이 신호 대기 시간만 늘리면 신호등의 효율성이 떨어진다. 본 논문은 스마트 보행신호 등과 보행자의 스마트기기 연동 메커니즘을 제안하고, 이를 통해 교통약자와 일반인을 구분하여 교통약자에게 추가 보행 시간을 제공으로 교통체증을 최소화 하고자 한다. 스마트 보행신호등은 사물인터넷(IOT) 기술을 활용하여 교통약자를 식별하는 교통약자 중심의 보행신호등 메커니즘이다. 또한 시뮬레이션 기법을 통한 효율적 스마트 보행신호등 메커니즘 구축에 필요한 Data를 추출하고 스마트 보행신호등의 효율성 확인을 위해 가상의 시뮬레이션 환경에서 여러 종류의 신호등을 구축하여 인원 증가에 따른 신호대기시간 비교 분석 통해 효율적 시간을 검증한다.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.366-375
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• 2020

The network traffic prediction of a smart substation is key in strengthening its system security protection. To improve the performance of its traffic prediction, in this paper, we propose an improved gravitational search algorithm (IGSA), then introduce the IGSA into a wavelet neural network (WNN), iteratively optimize the initial connection weighting, scalability factor, and shift factor, and establish a smart substation network traffic prediction model based on the IGSA-WNN. A comparative analysis of the experimental results shows that the performance of the IGSA-WNN-based prediction model further improves the convergence velocity and prediction accuracy, and that the proposed model solves the deficiency issues of the original WNN, such as slow convergence velocity and ease of falling into a locally optimal solution; thus, it is a better smart substation network traffic prediction model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.67-72
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• 2019

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.48-62
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• 2023

최근 국내 많은 지능형교통체계 사업에서 스마트교차로를 설치하고 있으나, 교통량 수집 및 통계분석 이외에 교통신호운영에 활용하는 사례가 미비한 상태이다. 하지만, 고질적인 교통혼잡에 대응하기 위해서는 스마트교차로에서 수집된 자료를 활용하여 효율적인 신호운영을 수행하는 방안이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 효율적인 교통신호운영을 위해 스마트교차로 자료를 활용한 실시간 교통신호제어 알고리즘 운영을 위한 절차를 수립하였으며, 기존 알고리즘을 개선하여 실제 스마트교차로에서 운영이 가능하도록 하였다. 효과 분석 결과, 교차로 지체가 감소하였고 옵셋 조정 시 구간 속도도 개선되는 효과가 나타나는 것으로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.336-342
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• 2017

트래픽 지역화는 전통적인 패킷 네트워크의 종단에서 트래픽이 발생하도록 함으로써 물리적 네트워크의 부하 부담을 줄이고, 사물 인터넷 기반의 민감한 센서 데이터 관련 보안 이슈에도 효율적으로 지원할 수 있으며, 기존 네트워크 인프라의 변경 없이 차세대 융 복합 스마트 네트워크 환경에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 네트워크 기반의 IoT 데이터에 콘텐츠 우선순위 기법을 적용하였다. 사물 인터넷 콘텐츠를 지역화시킴으로써 네트워크상에서 트래픽의 흐름을 효율적으로 지역화 하여 스마트 포워딩을 가능하게 하는 연구를 수행하였다. 또한, 콘텐츠 지역화를 통해 효과적인 네트워크 트래픽 경로를 결정하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 네트워크 부하를 줄일 수 있었으며 이용자 품질을 보장 할 수 있는 사물 인터넷 서비스에 유용한 네트워크 구조임을 증명 할 수 있었다. 또한, 스마트 네트워크기반 환경에서 사물 인터넷 서비스를 효과적으로 수용할 수 있음을 증명하였다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.470-477
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• 2015

ITS의 대표적인 교통정보표출수단인 VMS가 국가 기간고속도로망뿐만 아니라 도심 간선도로에 설치 운영되어 불특정다수의 운전자들을 대상으로 교통정보를 제공하고 있다. 하지만 최근 몇 년 사이 급속도로 보급된 스마트폰을 통해 교통정보가 제공됨에 따라 공공재인 VMS의 효율성이나 활용성이 도전받고 있는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 2013년 8월 부산광역시에 거주하는 운전자들을 대상으로 교통정보 제공 매체의 선호도에 대한 설문을 수행한 결과 60%의 응답자들이 VMS를 선호하는 것으로 나타났다. 스마트폰을 보유한 175명에 대한 추가 분석에서는 여성이 남성보다, 나이가 어릴수록, 고학력자일수록, 운전경력이 적을수록 스마트폰 내비게이션을 더 선호하는 것으로 나타났으며, 직업과 소득의 차이는 교통정보 제공 매체의 선호도에 무차별한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 VMS 이용활성화의 필요성에 대한 선행연구 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.867-878
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• 2021

최근 도로조명시설에 영상 및 레이더 등을 부착하여, 실시간 교통데이터 수집과 교통 정보제공이 가능한 스마트 가로등에 대한 연구가 활발하다. 스마트 가로등 기술은 이에 따라 기존 대비 고해상도 검지, 판별, 조밀한 정보제공이 가능하다. 스마트 가로등의 장점으로 고해상도 정보전달매체로서 효과적으로 활용하기 위해서는 기존 중앙집중식 운영 전략과 다른 지점형 운영 전략이 요구된다. 본 연구는 스마트 가로등 기반사고 발생 전/후의 상황에 따라 구분된 공간적 범위에서 목적성을 달리하는 동적 정보 제공 전략, 해제 전략 및 그 기준에 대해서 제시하였다. 이를 통해 스마트 도로조명시설을 보다 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.127-134
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• 2013

While there are many services that can check current traffic condition and application program such as bus arrival alarm are developed, since it only provide simple alarm and check level of information, it is still insufficient in many senses. Therefore, the program that try to develop in this study is the system that predict arrival time to destination and inform the bus passengers by applying real time traffic information. The system developed related to this study is still very inadequate. In the system developed in this thesis, when the user input the current bus number and destination using smart-phone, relevant server acquire the bus route information from bus information DB, and analyze real time traffic information based on the information from traffic information DB, and inform customer of expected arrival time to destination. In this thesis, traffic congestion can be eased off and regular operation of public transportation can be improved with reliable destination arrival alarm. Also, it is considered that pattern of bus users can be analyzed by using these information, and analyzing average transport speed and time of public transportation, travel time depending on various situation can give a boost to study related to transportation information and its development.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3191-3196
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• 2011

스마트 홈 시스템은 주거 생활의 편리함을 위해 새롭게 신축되는 건물에 대부분 설치되고 있다. 그러나, 스마트 홈 시스템이 보편화되고, 확산 속도가 빨라짐에 따라 해커들의 홈 네트워크 시스템 공격이 증가할 것으로 예상된다. 본 논문에서는, 스마트 홈의 위험수준별 침입 대응을 하기 위해 유선 네트워크와 무선 네트워크에서 발생한 침입 사례와 공격이 발생할 수 있는 가상 상황을 시나리오로 만들어 데이터베이스로 구축하였다. 이것을 기반으로 보안에 취약한 스마트 홈 사용자들에게 실시간으로 불법 침입 트래픽을 찾아내 침입 사실을 알려주고 공격을 차단하는 침입대응 알고리즘을 설계하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.951-969
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• 2017

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.