• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.303-311
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• 2010

현재 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 주행 후 저장된 차량데이터를 기반으로 위험 운전 여부를 분석하기 때문에 위험운전을 실시간으로 예방하기에는 큰 한계성을 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장 판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하여 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으나, 이에 대한 성능평가가 이루어 지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기 개발된 위험운전 판단장치의 성능평가를 위하여 DGPS를 이용한 정밀위치 인식시스템을 구축하였다. 실험 결과 위험운전 판단장치에서 취득되는 차량 동역학 데이터와 DGPS를 통하여 취득되는 데이터가 거의 일치하는 것으로 분석되었다. 따라서 구축된 정밀위치 인식시스템을 통하여 위험운전 판단장치의 성능이 검증되면 차량의 위험운전 관리에 매우 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.191-193
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• 2022

인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술의 촉발로 인한 4차 산업혁명의 도래는 사회, 문화, 산업 등에 많은 변화를 일으켰다. 하지만, 각 지역의 전통시장은 새로운 유통환경과 소비자 변화에 신속하게 대응하지 못하고 있다. 특히, 제주지역 전통시장의 경우 제주 방문 관광객 대상의 마케팅 전략 등 지역적 특성을 살리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 제주 지역적 특성을 고려한 빅데이터 및 인공지능 기반의 스마트 전통시장 구축에 대해 제언하고자 한다. 연구 내용으로는 방문자 빅데이터 분석을 통한 고객 프로파일링, 트래픽 분석을 통한 관광객 동선 결과제공, 실시간 인기 제품 차트 제공, 영상기반 화재 및 범죄 예방 기능 개발 등이 있다.

• Clinical Pain
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• 제18권2호
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• pp.59-64
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• 2019

Objective: This study evaluated the feasibility of ultrasound-guided lumbar nerve root block (LNRB) and S1 nerve root block by identifying spread patterns via fluoroscopy in cadavers. Method: A total of 48 ultrasound-guided injections were performed in 4 fresh cadavers from L1 to S1 roots. The target point of LNRB was the midpoint between the lower border of the transverse process and the facet joint at each level. The target point of S1 nerve root block was the S1 foramen, which can be visualized between the median sacral crest and the posterior superior iliac spine, below the L5-S1 facet joint. The injection was performed via an in-plane approach under real-time axial view ultrasound guidance. Fluoroscopic validation was performed after the injection of 2 cc of contrast agent. Results: The needle placements were correct in all injections. Fluoroscopy confirmed an intra-foraminal contrast spreading pattern following 41 of the 48 injections (85.4%). The other 7 injections (14.6%) yielded typical neurograms, but also resulted in extra-foraminal patterns that occurred evenly in each nerve root, including S1. Conclusion: Ultrasound-guided injection may be an option for the delivery of injectate into the S1 nerve root, as well as lumbar nerve root area.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.107-120
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• 2023

서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.357-362
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• 2023

교량은 중요한 교통 인프라지만 다양한 환경적 요인과 지속적인 교통 부하로 손상 및 균열을 겪게 되며, 이러한 요인들은 교량의 노후화를 가속화시킨다. 현재 건설한 지 오래된 교량이 많아지면서 안전성을 보장하고 노후화를 진단하기 위한 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이미 교량에서는 실시간 또는 주기적으로 교량의 상태를 모니터링하기 위해 구조물 건전도 모니터링(SHM) 기술이 활용되고 있다. 이 기술과 함께 인공지능과 사물인터넷 기술을 활용한 지능형 교량 모니터링 기술 개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 노후화된 교량의 유지관리를 위해 고속 푸리에 변환과 차원 축소 알고리즘을 활용한 교량 안전성을 예측 엣지 시스템 기법을 연구한다. 특히, 기존 연구와는 다르게 실제 교량에서 수집된 센서 데이터를 이용하여 데이터셋을 형성하고 교량의 안전성을 확인할 수 있는지 알아본다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1081-1086
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• 2023

현대 네트워크의 급속한 성장과 복잡성 증가는 전통적인 네트워크 아키텍처의 한계를 부각시켰다. 이러한 과제에 대응한 SDN(Software-Defined Network)의 등장은 기존의 네트워크 환경을 변화시켰다. SDN은 제어부와 데이터부를 분리하고 중앙 집중식 컨트롤러를 사용하여 네트워크 동작을 조정한다. 하지만 이러한 구조도 최근 수많은 IoT(Internet of Things) 기기의 급속한 확산으로 엄청난 양의 트래픽이 발생하게 되었고 이는 네트워크의 전송 속도를 느리게 할 뿐 아니라 QoS(Quality of Service)를 보장하기 어렵게 만들었다. 이에 본 논문에서는 어느 특정 IP에서 다량의 데이터가 유입되는 경우 즉, 서버 과부화 및 데이터 손실이 발생하게 되어 전체적인 네트워크 지연이 발생할 시 기존의 데이터처리 스케줄링 기법인 RR(Round-Robin) 방식에서 해당 IP와 임의의 서버(처리기)를 Mapping 하는 방식으로 전환하여 데이터를 부하분산하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.67-75
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• 2024

복잡한 도시 환경에서 횡단보도는 보행자의 안전한 이동을 위해 중요한 역할을 한다. 하지만 시각 장애인에게는 횡단보도가 큰 위험 요소가 될 수 있다. 안전한 보행을 위한 점자 블록이나 음향 신호등과 같은 보조 시설들이 존재하지만, 부실한 관리로 인하여 때로는 오히려 안전을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 시각 장애인의 보행 보조를 위한 애플리케이션에 활용할 수 있는 딥러닝 기반 실시간 횡단보도 탐지 모델에 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 횡단보도 이미지의 흰색 줄이 도로 표면과 대조를 이루는 특성을 활용하여 이미지를 이진화하고, 이를 통해 횡단보도를 더 잘 인식할 수 있게 하고 횡단보도 전체와 중간 부분을 각각 학습한 두 가지 모델을 활용하여 횡단보도의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있도록 하였다. 또한 횡단보도를 인식하는 경계 상자를 전체와 부분의 두 단계로 생성하여 정확도를 높이고자 하였다. 이러한 방법을 통해 횡단보도 횡단 영상에서 RGB 이미지 학습에서 탐지 모델이 탐지하지 못한 프레임들을 추가로 탐지할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.1-10
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• 2024

Individuals with visual impairments face numerous challenges in their daily lives, with navigating streets and public spaces being particularly daunting. The inability to identify safe crossing locations and assess the feasibility of crossing significantly restricts their mobility and independence. Globally, an estimated 285 million people suffer from visual impairment, with 39 million categorized as blind and 246 million as visually impaired, according to the World Health Organization. In Saudi Arabia alone, there are approximately 159 thousand blind individuals, as per unofficial statistics. The profound impact of visual impairments on daily activities underscores the urgent need for solutions to improve mobility and enhance safety. This study aims to address this pressing issue by leveraging computer vision and deep learning techniques to enhance object detection capabilities. Two models were trained to detect objects: one focused on street crossing obstacles, and the other aimed to search for objects. The first model was trained on a dataset comprising 5283 images of road obstacles and traffic signals, annotated to create a labeled dataset. Subsequently, it was trained using the YOLOv8 and YOLOv5 models, with YOLOv5 achieving a satisfactory accuracy of 84%. The second model was trained on the COCO dataset using YOLOv5, yielding an impressive accuracy of 94%. By improving object detection capabilities through advanced technology, this research seeks to empower individuals with visual impairments, enhancing their mobility, independence, and overall quality of life.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-157
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• 2004

국내 실시간 신호제어시스템은 주요교차로의 검지체계에서 산출되는 포화도 정보 및 실시간 신호운영자료를 토대로 차기 주기길이를 설계하고 있다. 이러한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에 의해 설계되는 차기주기길이는 교통량이 증가하면 주기길이도 증가한다는 주기길이 결정 기본원리를 따르고 있으나 해당 주기길이 설계모형으로 결정되는 주기길이가 과연 지체최소화 주기인지 검토가 요구된다. 또한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에는 운영자 결정 변수가 있어 차기 주기길이 설계가 비효율적일 수 있으므로 운영자 결정 변수를 제외한 주기길이 설계모형 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 (1)국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토하고, (2)운영자 결정변수를 제외한 주기길이 설계모형을 개발한다. 국내 실시간신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토한 결과 (1)교차로의 운영상태가 비포화일 경우 지체최소화 주기보다 큰 주기길이를 설계하는 것으로 검토되었고, (2)교차로의 현재 신호주기가 90초 이상일 경우 목적 운영포화도(Target operational volume-to-capacity ratio)가 0.90을 유지하는 반면 신호주기가 90초 미만일 경우 목적운영포화도가 0.90보다 작아지는 것으로 검토되었다. 본 연구는 이러한 점을 고려, 신경망을 이용하여 운영자 결정변수를 제외한 국내 실시간 신호제어시스템을 위한 지체 최소화 주기길이 설계 모형을 개발하였다. 모형 검증결과 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 국내 실시간 신호 제어시스템과는 달리 지체최소화 주기길이와 유사한 패턴으로 주기길이를 설계한다는 결과를 도출하였다.택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.