국내에서는 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론 등을 이용하여 사회기반시설(SOC)를 디지털화하는 한국판뉴딜 정책을 추진 중에 있고, 국외에서도 열화상카메라 등 융복합센서를 드론에 탑재하여 다양한 산업 분야에서 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고속도로 교면포장 공사에서 포장 품질을 개선하기 위하여 드론에 열화상 카메라를 탑재하여 포장 작업 구간에 대한 온도 측정 및 검증을 수행하였다. 기존의 방식인 레이저 온도계를 활용한다면 포장 온도를 부분적으로만 측정이 가능하지만, 제안된 방식을 활용하면 포장 작업 구간 전체에 대한 실시간 온도 모니터링 뿐 아니라 온도 분포 확인을 통한 균일성 검증이 가능한 것을 확인하였다. 제안된 방식을 현장에 적용한다면 도로 개방 시기(포장 표면온도≦40℃)에 대한 오판의 가능성을 낮춰줌에 따라 고속도로 포장 품질관리 제고 및 신속한 교통 개방 시기 결정이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위급한 상황(예 : COVID-19)에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 그래프 기반 사용자 경로 제어와 이것을 도시 맵에서 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 가상환경에서 많이 활용되는 길찾기(Pathfinding) 알고리즘인 A*나 네비게이션 메쉬 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하기 때문에 가상환경에서 에이전트를 제어하는 CS(Computer science)문제에 적용할 할 경우 효율적이다. 하지만, 실제 COVID-19 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있고, 다양한 상황을 디지털 트윈 방식으로 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
본 연구는 연속류 도로에서 안정교통류를 유지하기 위하여 교통흐름이 불안정한 현상을 감지하기 위한 방안을 제시하였다. 연속류 도로의 안정성이론에 기초하여 안정 교통류의 임계수준을 판단할 수 있는 교통류지표들 간의 관계를 도출하였다. 안정교통류임을 판단할 수 있는 거시적인 교통류 지표들이 다양한 상황에서 적용하기 어려운 점을 감안하여 본 연구에서는 검지기를 통해 측정된 연속차량의 속도배열에 대한 누적이동평균(IMA: Integrated Moving Average)을 사용하여 연속류 도로의 불안정성을 파악하는 모형을 개발하여 혼잡상황이 발생하기 이전에 진입교통량을 감소시키거나 속도제한을 통하여 혼잡을 사전에 예방할 수 있는 모형을 제시하였다. 천안-논산고속도로의 혼잡상황 자료를 바탕으로 분석한 결과 불안정 교통류 상황을 나타내는 안정도 평가지수인 값의 변화추세가 혼잡으로 인한 속도와 점유율 등의 시계열적 변화와 유사한 것으로 분석되었다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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