• 한국항해항만학회지
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• 제40권6호
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• pp.375-384
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• 2016

본 연구는 해상교통관제사(이하 'VTS 관제사')의 해상교통관제(Vessel Traffic Service: 이하 'VTS') 수행 속성을 상황인식(situation awareness: 이하 'SA')과 관련된 세부 과제들의 수행 빈도와 SA 역량에 대한 주관적 평가의 측면에서 살펴보기 위해 실시되었다. SA 세부 과제들에 대한 수행 빈도 자료는 3개 VTS 센터의 VTS 관제사가 보인 VTS 수행을 직접 관찰하여 수집하였고, SA 역량에 대한 주관적 평가 자료는 18개 VTS 센터에서 근무하는 VTS 관제사를 대상으로 설문조사법을 통해 수집하였다. 수행 빈도 자료는 SA의 세 수준과 각 세부 과제에 따라 비교하였고, 주관적 평가 점수에 대해서는 VTS 관제사의 성별과 근무경력을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VTS 관제사는 SA 수준 중 정보지각에 해당하는 과제를 가장 높은 비율로 수행하였고, 이어서 정보통합과 예측에 해당하는 과제들을 각각 유사한 수준으로 수행하는 것이 관찰되었다. 둘째, VTS 관제사는 정보를 획득하거나 통합하는 역량에 비해 미래 상황을 예측하는 역량을 상대적으로 더 낮게 평가하였다. 셋째, 성별 차이를 비교한 결과, 남성 VTS 관제사는 여성에 비해 더 높은 수준으로 자신의 SA 역량을 평가하였다. 넷째, 성별로 근무경력에 따른 주관적 평가 차이를 비교한 결과, 남성의 경우 근무경력이 15년 이상인 VTS 관제사는 5년 미만의 VTS 관제사에 비해 SA의 모든 수준에 걸쳐 상대적으로 더 높은 주관적 평가를 보였으나, 여성의 경우는 근무경력에 따른 주관적 평가에서의 차이가 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 VTS 관제사의 SA 과제 수행 빈도와 SA에 대한 주관적 평가가 SA 수준과 개인차 변인에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제3권1호
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• pp.31-45
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• 1997

To date, research on data mining has focused primarily on individual techniques to su, pp.rt knowledge discovery. However, the integration of elementary learning techniques offers a promising strategy for challenging a, pp.ications such as forecasting nonlinear processes. This paper explores the utility of an integrated a, pp.oach which utilizes a second-order learning process. The a, pp.oach is compared against individual techniques relating to a neural network, case based reasoning, and induction. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving the prediction of network traffic for video-on-demand.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.34-41
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• 2017

V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.493-498
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• 2017

최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.142-142
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• 2021

An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.682-690
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• 2020

연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1033-1041
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• 2017

출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.86-98
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• 2018

한국도로공사는 2015년부터 전국 톨게이트 간 DSRC기반 통행 소요시간 예측정보를 제공하고 있다. 통행 소요시간 예측정보는 고속도로 이용자들의 합리적인 노선 결정을 지원하여 정체상황을 최소화 시킬 수 있다는 측면에서 공공데이터로서 신뢰도가 보장되어야 하며 지속적인 품질관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 통행 소요시간 예측정보 평가를 위한 측정지표 기준을 고찰해보았으며, 한국도로공사에서 운영하고 있는 전 노선을 대상으로 소요시간 예측정보를 정량적으로 평가해 보았다. 더불어, 예측오차에 원인을 파악하기 위해 EDA 분석을 수행하였다. 대부분의 노선에서 제공되는 예측정보의 신뢰성은 해당 기준을 충족시키는 것을 알 수 있었다. 다만 다수의 구간으로 구성된 장대 노선의 경우 일부 소수의 구간에서 과대 또는 과소 추정오차 발생이 노선 전체의 예측 정보 신뢰도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였으며, 이러한 문제 노선은 상당히 오랜 기간 존치되고 있었음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내에서 운영 중인 거의 모든 고속도로 통행시간 예측정보를 정량적으로 평가한 첫 사례라는 점에서 의의가 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2022

해상교통관제사는 항로폭이 협소한 항만에서 선박 충돌사고 예방을 위해 one-way로 항해하도록 선박의 입·출항 대기 지시를 한다. 현재 해상교통관제사의 입·출항대기 지시는 과학적이고 통계적인 데이터를 기반으로 하지 않고 해상교통관제사의 개인 역량에 따라 편차가 크다. 이에 따라 본 연구에서는 항만에서의 선박 입·출항 대기 지시를 위한 정확한 이동 시간을 예측하기 위해 선박 및 기상 데이터를 수집하여 1d-합성곱신경망 모델을 구축하였다. 제안한 모델이 다른 앙상블 기계학습 모델보다 4.5% 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 다양한 상황에서도 선박 입·출항 소요시간 예측이 가능하여 해상교통관제사는 선박에게 정확한 정보 제공 및 대기지시 판단에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.137-143
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• 2018

우리나라의 항공여객 운송실적은 지속적으로 성장하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 항공여객 운송 실적의 성장추이를 확인하기 위해 시스템다이내믹스를 활용한 항공여객 수요예측 모델을 제안하였다. 항공여객 수요예측은 항공여객 운송수요를 종속변수로 하고 국제항공유가, GDP 및 환율을 외생변수로 하여 시뮬레이션 하였다. 모델의 정확도는 MAPE와 $R^2$를 이용하여 검증하였고 검증 결과 제안된 예측모델은 정확한 예측모델로 확인되었다. 수요예측 결과 국적 항공사의 항공여객 처리실적은 앞으로도 지속적으로 성장하며, 특히 저비용항공사의 수송 분담률이 크게 증가할 것으로 예측되었다. 향후 한국에 진출해 있는 외국계 항공사들의 내국인 처리 실적 및 국적항공사들의 Alliance 체결에 따른 실적 등을 추가하여 보다 정확한 항공여객 수요예측 모델을 제안하고자 한다.