• 한국산림과학회지
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• 제102권1호
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• pp.143-155
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• 2013

효율적인 임목수확작업시스템 구축과 프로그램을 개발하기 위한 기초자료를 제공할 목적으로 GIS에 의한 조망권 분석기법을 활용하여 GIS를 이용한 집재작업 가능구역 분석 및 노망배치를 위한 기법을 작성하고 적용성을 검토하였다. 집재작업 가능구역 분석결과, 집재작업 가능구역의 면적 비율은 최대집재거리가 길어질수록 지형의 영향 때문에 줄어들었으며, 집재작업 불가능구역에 추가로 임도망을 개설하여 노망개설 전후를 비교 분석한 결과, 집재작업 가능구역이 증가하는 것을 알 수 있었다. 신규로 노망배치를 실시할 경우, 노망의 배치형태에 따라 집재작업 가능구역이 달라지므로 GIS 노망배치기법을 적용하여 신규 노망배치에 따른 집재작업 가능구역을 비교 분석한 결과, 집재작업 가능구역이 최대로 되는 가장 효율적인 최적의 노망배치를 구축할 수 있었다. 본 연구결과는 GIS를 이용한 효율적인 임목수확작업시스템의 구축과 이를 위한 프로그램의 개발에 적용할 수 있는 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.100-107
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• 2024

현재 우리나라에서는 시설물의 급격한 고령화 및 노후화로 인해 '시설안전법' 또는 '기반시설관리법'에 근거하여 관할시설에 대한 최저유지관리수준 및 성능수준 결정이 요구된다. 시설물 유지관리 시 '유지관리 상태'나 '최소 성능 상태'로 시설물을 유지하는 것에는 어려움이 있다. 인프라 자산은 수명이 길고, 시간이 지남에 따라 악화되는 방식이 복잡하기 때문에 기술적인 측면 뿐 아니라 비용이나 자산 가치 등 회계적 측면에서의 '자산 관리'도 필요하다. 그러나 '자산관리'에 대한 이해관계자들의 인식 부족으로 인해 실제로는 기술 중심의 관리만 이뤄지고 있는 실정이다. 인프라 자산을 효과적으로 관리하기 위해서는 예산, 서비스, 안전성, 내구성 등 다양한 자산 가치 요소에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 위에서 언급한 인프라 중 도로망의 효율적인 자산관리를 위해 도로망 가치를 평가하고 정량화하는 이론을 제시하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제시된 이론을 노후 도로시설물 관리에 적용하는 방법론을 제안하였고, 실무 관점에서의 활용 방안을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.29-34
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• 2008

차량용 네비게이션 시스템은 자가 운전 차량의 증가, 여가 문화 확산 등으로 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 실시간 교통 정보, 디지털 멀티미디어 방송 등의 기능이 융합되면서 텔레매틱스의 가장 중요한 분야로 급성장하고 있다. 이러한 네비게이션 시스템의 다양한 구성 요소 중 네트워크 데이터는 실세계의 도로망을 반영하며, 경로탐색의 기반이 되는 데이터로 가장 핵심 요소라 할 수 있다. 하지만, 현재의 네비게이션 시스템은 stand-alone 형태로 단말기 내의 네트워크 데이터는 자체가 과거의 데이터로 이를 보완하기 위하여 사용자는 주기적으로 업데이트를 수행해야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 무선 통신을 활용하여 사용자가 요구하는 경로를 검증하여 항상 최신의 네트워크 데이터를 활용할 수 있는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.58-65
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• 2003

기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-11
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• 2006

This paper addresses a GIS (Geographic Information System) based system in order to reduce the rate of public transportation accidents occurring in Iranian roads network. Over the years, the road accidents are a major issue throughout the world. Today, particular consideration is given to those technologies which can lead to diminish on the number of critical incidents. One of the main factors resulting in accidents and fatalities rates growth is the speed violation of buses in Iranian road network. The conventional speed controlling approach in Iran based on the Tachograph which records vehicle's speed, time, and stoppage in the mechanical processing has many problems. Hence, this research is intended to design and implement a GIS-based system to manage road accident of Bus transportation system using offline tracking system. This was accomplished using a GIS-based technique that encompasses three steps. The first step is developing a GIS-based accident system. The second step includes designing and applying a tracking system inside 90 buses for recording Bus information for speed controlling. Lastly, by using mentioned system in police center, the illegal drivers' punishment would be considered properly. Overall, this system has been successfully applied in this work. Therefore, the police and transportation office are able to control and make policy to diminish the number of accident. It is anticipated that online tracking system through the Web GIS would be utilized In this system in the near future.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권1호
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• pp.26-31
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• 2015

Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.229-235
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• 2017

최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.894-902
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• 2010

This paper presents a vision-based robust off-road terrain classification method against environmental variation. As a supervised classification algorithm, we applied a neural network classifier using wavelet features extracted from wavelet transform of an image. In order to get over an effect of overall image feature variation, we adopted environment sensors and gathered the training parameters database according to environmental conditions. The robust terrain classification algorithm against environmental variation was implemented by choosing an optimal parameter using environmental information. The proposed algorithm was embedded on a processor board under the VxWorks real-time operating system. The processor board is containing four 1GHz 7448 PowerPC CPUs. In order to implement an optimal software architecture on which a distributed parallel processing is possible, we measured and analyzed the data delivery time between the CPUs. And the performance of the present algorithm was verified, comparing classification results using the real off-road images acquired under various environmental conditions in conformity with applied classifiers and features. Experiments show the robustness of the classification results on any environmental condition.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.51-62
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• 1996

전자감응식 교통신호시스템은 승용차환산계수를 고려하지 않음으로서 과포화상태에서 출발지연시간 및 승용차 대기시간을 유발하고 있다. 본 논문에서는 전처리로,우선 신경망을 이용하여, 하위 교차로의 승용차환산계수를 생성한다. 그러나, 간혹 차량의 무게, 속도가 틀리기때문에 최적주기신호를 부정확하게 산출할 수 있다. 그러므로 후처리로 상위교차로의 포화상태비율에 의한 Feed-Back된 데이터를 이용한 퍼지제어를 함으로서, 과포화시에 승용차대기 시간 및 출발지연시간을 감소기키는 연구이다. 뿐만아니라, 과포화상태에서 앞막힘현상을 예방제어하기 위해서 포화상태비율, 도로길이, 도로경사도, 도로폭등이 같지 않은 상위교차로에서도 앞막힘현상을 예방제어 할 수 있도록 하였다.

• 도시과학
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• 제10권1호
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• pp.49-60
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• 2021

The purpose of this study is to analysis the impact on the inside of the new city when an incidents occurs on the Songdo International City connecting road, which has a limited access. The analysis data used KTDB's O/D and network data of the Seoul metropolitan area. In addition, the scenario composition applied a method of reducing the number of lanes on the road according to the situation of incidents, targeting bridges advancing from Songdo International City to the outside in the morning peak hours. The analysis method analyzed the traffic volume, total travel time, total travel kilometer, and route change in the new city based on the results of the traffic allocation model. As a result of the analysis, the range of influence was shown to two types. First, of the seven bridges, Aam 3, Aam 2, and Aam 1 were analyzed to have an impact only in some areas of the northwestern part of the new city. On the other hand, the remaining bridges were analyzed to affect the new city as a whole. The analysis results of this study are expected to be used as basic data to establish the scope of internal road network management when similar cases occur in the future.