• 설비공학논문집
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• 제15권8호
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• pp.630-640
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• 2003

As tunnel ventilation has recently been playing a major role in the tunnel construction and maintenance, longitudinal ventilation systems with jet fans have been utilized a great deal because they are economical and effective. However, due to the length of tunnels and heavy traffic, it is hard to take the field measurements. In this study, therefore, the computer simulation and the model experiment of producing a wind tunnel were carried out simultaneously and the results were compared. The ultimate objective of this research was to interpret the air flow pattern inside the tunnel with a jet-fan was set up, and to offer the useful data for jet-fan installation and operation. The experiment was carried out with varying the jet-fan diameters, location of installation, the discharge velocity. Result showed that as the initial static pressure came up with the negative pressure, the tunnel air flowed into the inside of tunnel from outside due to the entrainment-effect and the backflow-phenomenon by separation-effect was observed in the lower half part of the tunnel. As the jet-fan was getting closer to the tunnel wall, the entrainment-effect caused by the interaction with the wall was increased; however, the mixing distance and irregular flow section became longer, and also the air pressure loss generated by wall friction was large.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.85-93
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• 2019

프리캐스트 바닥판 공법은 바닥판간 이음부가 존재하며, 이음부의 연결성능에 따라 전체 교량 구조물의 성능이 좌우되므로 이음부의 연결성능 확보가 중요한 요소이다. 특히, 교량바닥판은 차량하중과 같은 반복하중을 받는 구조물이므로 피로하중에 대한 이음부의 거동 및 성능평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 비대칭 요철형 루프이음을 적용한 2거더 연속합성형 교량을 제작하여 정적 및 200만회 반복하중의 피로실험을 통해 프리캐스트 바닥판의 구조적 거동 및 균열양상을 검토하였다. 실험결과, 제안된 프리캐스트 바닥판 연결시스템은 균열 폭, 누수, 인장철근의 응력 등 충분한 피로성능 및 파괴강도를 확보하는 것으로 나타났으며, 프리캐스트 바닥판 이음부에 효과적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-172
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• 2018

화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-38
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• 2019

스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.293-296
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• 2016

복잡한 도심의 도로 상황에서 긴급 상황 발생 시 이동하는 특수목적 차량(경찰, 소방, 구급 등)에 대한 신속한 양보가 필요하다. 이러한 긴급 차량의 이동 상황을 도로 인프라가 인지해 교통 신호 제어기 및 일반 차량들에 WAVE나 TPEG 등 무선 네트워크를 통해 먼 곳까지 메시지를 전달한다면 일반 차량들이 길을 양보하기 위한 사전 준비 작업이 가능해져 특수목적 차량들이 훨씬 더 신속하게 이동할 수 있게 된다. 본 논문에서는 마크 인식 알고리즘을 통해 특수차량의 지붕에 설치한 루프 마크를 활용하여 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩으로 마크를 검출하고 내부의 정보를 획득한다. 실험 결과 마크의 크기가 $88cm{\times}88cm$ 이상일 때 50Km/h의 속도에서 100% 인식이 되고 마크 내부의 디지털 데이터도 93.3% 인식 가능함을 확인하였다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권2호
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• pp.87-96
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• 2020

Recently, due to the child-friendly city project being conducted by UNICEF, the movement to create a child-friendly cities has been actively promoted by the South Korean government. However, due to the lack of specific physical plans to improve the basic rights of children in the city, the project has been mainly implemented for educational and institutional projects. In this study, we investigated the activities of children and parents living in elementary school neighborhoods. Based on our investigation, we attempted to generate the desired results that can be referred to by physical planners looking to make changes to school neighborhoods by comparing and analyzing children and parents' activity range and life patterns in the neighborhood. The GPS and traffic log surveys were conducted as the primary research methods. The results of this study are as follows: First, both children and parents are most likely to walk in their neighborhoods. In addition, the use of private cars and school vehicles was high, but the use of public transportation was low. Second, the longer parents and children stayed together, the wider the range of their activities. Third, children who spent a lot of time with parents were more likely to have diverse life patterns than children who did not spend a lot of time with parents. Fourth, parents who live in elementary school neighborhoods frequently used commercial facilities and cultural centers around the school. Therefore, it is important to construct facilities around the school for parent-use.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.35-45
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• 2004

폭발적으로 증가하는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중의 하나이다. 현재 이에 대한 대응방안으로 IDS, 방화벽, VPN 등 여러 보안 솔루션들이 사용되고 있지만 TCP/IP를 근간으로 하는 인터넷 환경은 기본적으로 프로토콜 자체의 취약성을 가지고 있다. 그 중에서도, TCP/IP 헤더 중 ICMP Payload. Identification(ID), Sequence Number(SEQ), Acknowledge(ACK). Timestamp의 필드 내용을 조작함으로써 특정 정보를 전송할 수 있는 은닉채널이 가능하다고 이미 알려져 있다. 특히 본 논문에서는 TCP/IP 헤더의 여러 필드들 중에서도 IP 헤더의 ID 필드, TCP 헤더의 SEQ 필드를 이용한 은닉채널 탐지에 초점을 맞추었으며, 이러한 은닉채널의 탐지를 위하여, 패턴분류 문제 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 탐지방안이 정상 TCP/IP 트래픽으로부터 은닉채널이 포함된 TCP/IP 패킷을 구분할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1874-1881
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• 2021

폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.861-866
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• 2022

서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.