• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1208-1215
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• 2017

Recently, people's attention and worries about fine particulate matter have been increasing. Due to the construction and maintenance costs, there are insufficient air quality monitoring stations. As a result, people have limited information about the concentration of fine particulate matter, depending on the location. Studies have been undertaken to estimate the fine particle concentrations in areas without a measurement station. Yet there are limitations in that the estimate cannot take account of other factors that affect the concentration of fine particle. In order to solve these problems, we propose a framework for estimating the concentration of fine particulate matter of a specific area using meteorological data and traffic data. Since there are more grids without a monitor station than grids with a monitor station, we used a domain adversarial neural network based on the domain adaptation method. The features extracted from meteorological data and traffic data are learned in the network, and the air quality index of the corresponding area is then predicted by the generated model. Experimental results demonstrate that the proposed method performs better as the number of source data increases than the method using conditional random fields.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권12호
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• pp.9-17
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• 2003

본고는 차세대 IP망(NGN)에서의 대역 설계 방법에 관한 것이다. 특히, VoIP 뿐만 아니라 데이터 서비스를 수용하는 에지 라우터에서의 호레벨 및 패킷 레벨 음성 트래픽 대역 설계 방법을 제시하였다. 호레벨 모델은 실제 연결되는 호의 수를 통계적으로 계산하기 위해 평균, 분산과 같은 통계적 기법을 사용하고, 패킷레벨 모델은 M/G/1 큐잉 모델을 활용하여 음성 및 데이터 트래픽의 부하를 나타내었다. 제시된 트래픽 모델을 통해서 계산된, 음성과 데이터 연결을 위한 대역폭을 기반으로 최대 트래픽 부하를 예측할 수 있고, 또한 수치 시험을 통한 이의 결과를 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.14-22
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• 2011

본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운행데이터를 이용하여 신호교차로에서의 지체시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 실시간으로 수집되고 있는 운행데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS 운행데이터를 이용하여 실시간으로 지체시간을 산정하여 도시교통관리, 교통정보를 제공에 활용하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. VISSIM 5.20을 활용하여 시뮬레이션 모형을 구축하였으며 버스정류장에서의 서비스 시간을 제외한 버스 통행시간과 일반차량 지체시간 간의 상관관계가 유의한 것으로 분석되어 거시적 통계모형인 회귀모형으로 구축하여 분석한 결과 직선회귀모형의 결정계수가 0.826으로 가장 높게 나타났다. 구축된 모형을 통계적으로 검증하기 위하여 현장조사 값과 모형추정 값으로 T-test를 실시한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.189-196
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• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.19-30
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• 2005

본 논문에서는 수집된 데이터를 이용한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 수행하였다. 교통정보 이용자들은 출발지에서 목적지까지 통행하는데 소요되는 경로통행시간에 대해 다양한 정보를 요구하고 있다. 그러나 지금까지 경로통행시간 정보는 평균링크통행시간의 단순한 조합에 의한 평균경로통행시간의 단조로운 형태로 제공되고 있어 정보이용자들의 다양한 경로통행시간 정보에 대한 요구를 충족시키지 못하고 있는 실정이다. 이러한 획일적인 경로통행시간 정보제공의 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 동일구간, 동일조건에서 여러 대표값으로 분포하는 경로통행시간에 대한 연구를 통하여 다양한 경로통행시간에 대한 정보를 제공함으로써 정보 이용자의 요구에 부응하기 위한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 링크통행시간의 조합을 통해 경로통행시간의 분포를 추정하기 위해 링크통행시간과 경로통행시간과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 링크통행시간 분포비율을 조합하여 경로통행시간 분포비율을 추정하는 알고리즘을 구축하였으며, 알고리즘 적용결과 우수한 추정력을 가지는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권1호
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• pp.73-84
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• 2006

본 연구는 지점검지기의 효율적 배치기준인 동질구간 결정 로직을 정립하고자 수행되었다. 동질구간의 결정은 도로 및 운영조건과 실시간 교통패턴의 변동을 고려하며 시간대별 동질구간 및 최종 동질구간을 결정하였다 교통조건의 동질구간 결정은 실시간 자료에 기반한 군집분석을 이용하였다. 동질구간의 검증을 위해 모든 링크에 검지기를 설치하는 경우와 동질구간에 검지기를 설치하는 경우에 대하여 각각 통행시간 추정력을 비교한 결과 동질구간의 효과가 입증되었다. 본 연구결과는 향후 국토교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 본 연구결과에 의하면 본 연구에서 제안한 동질구간 결정 로직을 대규모 국도 ITS 구축사업에 적용할 경우 통행시간 추정력의 향상과 함께 지점검지기의 효율적 배치를 통한 구축 및 운영비용의 절감이 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.87-96
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• 2010

국내에서 차대 자전거사고 분석시 사용되는 충돌속도 예측모형은 외국의 연구결과를 그대로 인용하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 결과는 제한된 실험조건 하에서 인체모형을 이용하여 도출되었고, 국내 도로 환경 및 자동차의 특성을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내사고 자료를 이용하여 차대자전거 사고시 충돌속도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위하여 충돌속도와 자전거 전도거리가 정확하게 확인된 23건의 사고 자료를 수집하여 자전거 전도거리와 충돌속도의 상관관계를 선형 회귀모형으로 도출하고 모형의 변수들에 대한 통계적인 검증을 실시하였다. 그리고 개발된 모형의 실제적인 검증을 위하여 2건의 실제 사고 자료와 비교 분석한 결과, 제시된 모형이 실제 충돌속도와 약 3%이내의 오차를 갖는 매우 유사한 결과를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시된 모형은 향후 국내 차대자전거사고를 재현 및 분석하는 과정에 매우 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.303-314
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• 2014

본 연구는 우리나라 도로 교통부분의 이산화탄소 배출량 관리를 위한 지역별 배출량 산정 방법에 대한 연구로서 지역별로 서로 다른 통행패턴(기종점 통행, 통과 통행)을 고려하였다. 기초자료는 국가교통DB센터(KTDB)에서 제공하는 O/D 및 Network 자료를 이용하였다. 분석 결과, 기존 연구에서 제공하는 수도권의 총 이산화탄소 배출량은 매우 유사한 수준으로 분석되었다. 경기도를 중심으로 권역을 설정하여 분석한 결과, 경기도 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 지역 배출량에 비해 높게 나타났으며, 북부 지역에서는 지역 배출량의 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통행의 구분에 따라 지자체에서 관리할 수 있는 배출량과 국가 차원에서 관리할 수 있는 배출량을 구분할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.29-42
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• 2012

최근 개인차량의 증가로 인해 도로교통의 혼잡은 심화되고 있다. 개인차량의 운행 억제를 위한 여러 방편 중 카쉐어링, 렌트카 등의 시스템이 IT 기술과 접목되어 등장하고 있다. 또한, 차량의 소유를 억제하고 아울러 지속가능한 교통환경을 위한 차량공유 시스템에 대한 도입이 검토되고 있다. 이러한 차량 공유는 도로교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키며 보다 친환경적인 교통의 구현을 목적으로 한다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 체계도, 운영시나리오 등을 소개하고자 한다. 아울러 차량 공유시스템 운영에 있어 최우선 과제인 차량 대여소 입지선정 및 수요를 추정하였다. 연구지역은 부산시 남구, 해운대구, 수영구를 연구 지역으로 선정하고 인구수, 종사자수, 학생수, OD 통행량 등 주요 교통현황을 분석하고 이용 설문조사를 통해 설정된 존의 수요를 추정하였다. 각 존의 발생통행과 도착통행을 고려하고, 이용 빈도 평균사용시간을 분석해 필요 수요를 산정하였다. 대여소 입지선정은 입지후보지를 인구 밀도와 접근성을 통해 평가하고 평가단위를 통일하기위해 평과결과를 정규화 하여 각 후보지를 평가하였다. 평가점수에 따라 선정된 입지후보지의 CTS 존 수요에 따른 차량 대수 및 주차면수를 산정하였다. 산정결과 대표존으로 해운대구 우1동의 3개의 후보지중 해운대광장공영주차장과 동백사거리공영주차장이 선정되었으며 각각의 차량대수와 주차면은 11대와 14.23면, 7.9대와 10.29면으로 추정되었다. 향후연구로 클라우드 교통 구현시 발생된 실데이터의 적용을 통한 정확한 수요추정이 필요하며 선정된 대여소간의 차량 재분배를 위한 효율적인 네트워크 설계와 알고리즘이 연구되어야 할 것이다.