• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.148-154
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• 2021

컨테이너터미널 운영에서 안벽영역의 장비와 기술이 발전함에 따라 항만운영의 정체가 장치장으로 이전되었다. 따라서 장치장 관리가 터미널 운영 전반에 미치는 영향이 매우 커졌다. 이에 따라 컨테이너터미널 장치장 운영의 최적화를 위한 연구가 많이 수행되었으나 장래 장치장 점유율 변화 자체를 추정한 연구는 없는 실정이다. 본 연구는 부산항 신항을 대상으로 시간의 경과에 따른 확률의 변화를 설명하는 마코프 체인을 적용하여 부산항 신항 컨테이너 터미널의 장치장 점유율 수준에 대한 확률을 분석하였다. 분석결과 부산항 신항의 장치장 점유율은 향후에도 높은 수준을 유지할 확률이 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권6호
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• pp.1254-1269
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• 2023

This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.123-135
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• 2005

3GPP는 RLC 프로토콜 명세서에서 신뢰할 수 있는 데이타 전송을 위해 window에 의해 조절되는 selective-repeat ARQ 방식을 채택하였다. 3GPP의 ARQ는 selective-repeat ARQ 부류에 속하므로 재정렬 문제가 불가피하게 야기된다. 긴 재정렬 시간은 throughput 및 지연 성능의 열화를 빚어내고 재정렬 버퍼의 범람을 불러올 수 있다. 또한 데이타의 상실 및 지연에 모두 민감한 서비스의 요구 조건을 수용하기 위해 재정렬 시간은 반드시 통제되어야 한다. 3GPP ARQ에서 window의 크기나 상태 보고 주기를 줄여 재정렬 버퍼의 점유량을 감소시킬 수 있다. 이로 인해 throughput 및 지연 성능이 저하되고 역방향 채널의 자원이 잠식된다. 재정렬 버퍼의 점유량을 줄이는 동시에 throughput 및 지연 성능의 열화를 억제하기 위한 방안으로 본 논문에서는 post-threshold 방식과 pre-threshold 방식이라는 threshold에 의존하는 점유량 조절 방식을 제안한다. 제안한 방식의 효과성을 판단하기 위해 fading 채널 등 실제적인 환경에서 최고 점유량, 최대 throughput, 평균 지연을 조사한다. 모의 실험 결과로부터 제안한 방식이 점유량과 throughput 간에 trade-off를 불러옴을 관찰한다. 또한 post-threshold 방식은 3GPP의 ARQ와 비교하여 재정렬 버퍼의 점유량을 증가시키지 않고 throughput 및 지연 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.666-673
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• 2023

착륙 항공기의 활주로 점유 시간은 활주로 수용량을 결정하는 중요한 요인이다. 본 연구는 기존 공항의 운영 개선을 위해 활주로 점유시간에 대한 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 개선 방안 도출을 위해서 사례 공항의 특정일에 대한 항공기 운영 현황 데이터를 가지고 개선의 효과성에 대하여 비교 분석을 하였다. 개선안에 대한 분석은 FAA REDIM 모델을 사용하였으며, 모델의 개선 적용 기능을 활용하여 고속탈출유도로가 없는 공항에 고속탈출유도로를 추가함으로써 나타나는 활주로 수용량 개선 효과를 확인하였다. 본 연구의 접근 방법은 활주로 개선 방안의 도출과 효과성에 대한 사전 예측에 적용할 수 있으며, 향후 진행되는 공항 건설 사업 또는 공항의 개선 사업 등에 적용할 수 있는 사례를 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.569-575
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• 2010

재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.671-680
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• 2016

본 연구에서는 통행시간과 점유율의 융합 정보를 이용하는 새로운 실시간 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호운영에 적용하였으며, 통행시간으로 부터 산정한 포화도를 신호제어에 이용하기 위한 프로세스를 개발하였다. 결정적 지체모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬 길이를 생성하고, 대기행렬 길이를 다시 포화도로 변환하는 과정이 적용되었다. 또한 통행시간 기반 포화도와 루프검지기 포화도를 융합해 신호시간이 산정되도록 하였다. 신호제어 알고리즘의 효과평가를 위해 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태에서 기존 루프검지기 기반 실시간 신호제어 대비 최대 27%의 지체 감소 효과를 확인하였다. 또한 과포화 및 검지기 고장상황에 대한 효과적이고, 유용한 대응이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서는 교통신호제어시스템과 교통정보시스템의 교통정보 통합이용 방안을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

• 대한교통학회지
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• 제34권3호
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• pp.222-233
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• 2016

본 연구에서는 이동통신 자료를 활용하여 존재인구를 산정하기 위한 방안을 제시하였다. 존재인구란 특정 시간 및 공간 단위에 거주하거나 활동하는 인구로 정의하였다. 이를 위하여 SKT에서 제공하는 이동통신 자료를 활용하였으며, 통신확률 개념을 적용하여 이동통신 자료의 전수화를 통한 존재인구 산정 방안을 제시하였다. 서울시 개별 구를 대상으로 시간대별 존재인구를 산정한 후, 이를 활용하여 일간 존재인구 및 존재인구지수를 도출하였으며, 통계청에서 제공하고 있는 주간인구 및 주간인구지수와의 비교분석을 통해 두 값 사이에 강한 양의 상관관계가 있음을 제시하였다. 이처럼 시간대별, 일간 존재인구 산정에 이동통신 자료를 활용할 경우 기존의 조사 방법에 비해 비용 효율적이며, 합리적이고 일관성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단되며, 본 연구에서 제시된 시간대별, 요일별 패턴 분석 등을 통해 보다 합리적인 정책 수립과 행정력 배분이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.43-56
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• 2005

본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.161-167
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• 2015

본 논문에서는 첨단 주택에서 가전기기 에너지 절약을 위한 재실 기반 에너지 절약 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 센싱 시스템과 홈 게이트웨이 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 사람의 움직임을 감지하는 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드와 CT센서를 이용하여 전류 사용량을 측정하고 무선으로 전달하는 스마트 플러그로 구성된다. 스마트 플러그를 이용하여 가전기기의 전류 소모량을 측정하고, 방과 문에 설치한 재실 감지 센서를 이용하여 거주자의 재실 유무를 확인하였다. 제안한 시스템은 부재 공간의 불필요한 전기 에너지 사용량을 스위치를 끔으로서 절약한다. 실험 결과 재실 기반으로 전기 에너지를 절약한다면 약 34%를 절약할 수 있음을 확인하였다.