도시의 급속한 발전과 인구유입에 따른 차량의 증가로 부족한 도시의 주차 공간에 대한 효율적인 관리가 필요하고 사용자에게 보다 편리함을 제고할 필요가 증대되고 있다. 그러나 기존의 주차장 관리시스템은 공간적 및 시간적으로 제한되어 있거나, 편리함을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 광역의 분산된 주차 공간 관리서비스에 LPWA기반의 통신, IoT 클라우드를 구축하여 주차 공간 관리서비스에 대한 효율화 및 편리성을 높이도록 제안한다. 주차 센서는 주차장의 주차 공간 정보를 수집하며 저전력 광역 네트워크를 통해 전송되며, 모든 주차 데이터는 IoT 클라우드에서 처리되고 분석되어, 주차 공간관리 서비스 시스템을 통하여, 도시의 사람들에게 주차 가능 면적을 확인하도록 하여 시간적인 편리함과 주차 공간에 대한 면적 효율화를 제공한다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
Characterization of reliable field-scale root-zone soil moisture (RZSM) variability contribute to effective hydro-meterological monitoring. Although a promising cosmic-ray neutron probe (CRNP) holds the pontential for field-scale RZSM measurement, it is often restricted at deeper depths due to the non-unique sensitivity of CRNP-measured fast neutron signal to other hydrogen pools. In this study, a merging framework relied on coupling cosmic-ray soil moisture with a representative additional RZSM, was introduced to scale shallower CRNP effective depth to represent root-zone layer. We tested our proposed framework over a densely vegetated region in South Korea covering a network of one CRNP and nine in-situ point measurements. In particular, cosmic-ray soil moisture and ancillary RZSM retrieved from the most time stable location were considered as input datasets; whereas the remaining point locations were used to generate a reference RZSM product. The errors between these two input datasets and the reference were forecasted by a linear autoregressive model. A linear combination of forecasts was then employed to compute a suitable weight for merging two input products from the predicted errors. The performance of merging framework was evaluated against reference RZSM in comparison to the two original products and a commonly used exponential filter technique. The results of this study showed that merging framework outperformed other products, demonstrating its robustness in improving field-scale RZSM. Moreover, a strong relationship between the quality of input data and the performance merging framework in light of CRNP effective depth variation has been also underlined via the merging framework.
"Gangwon Yeongdong Wind Experiments (G-WEX) Pilot Study: Downslope windstorms in the Taebaek Mountains, South Korea" is promoted based on joint organization by Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Research and participation by 12 institutions to understand the mechanism in development of Yeongdong wind phenomena. The special observation (G-WEX) involved total of 5 intensive observations in March 2020 and April 2020. To collect the data necessary for the research on Yeongdong wind phenomena, (1) high-resolution surface observation network was used to examine surface wind and (2) atmospheric soundings were observed by using Rawinsonde, Wind profiler, Wind Lidar, and Drone. This study covers the detailed information on the special observational experiments for downslope windstorms in the leeward of the Taebaek Mountains, named as the Yeongdong wind, including the observational strategies, experimental designs, and pilot studies during the Intensified Observing Period (IOPs). According to 2020 G-WEX observation results, downslope windstorms were observed in 2~3 km of upper atmosphere when the strong winds happened around the top of the mountain near Daegwallyeong. Also, dry adiabatic expansion related to downslope windstorms caused temperature rise and led to formation of an inversion layer in altitude below 2.5 km. Bands of strong wind were located right under the altitude where downslope windstorms are observed with temporal rise of the temperature. As these are preliminary observation results, there needs to be continuous related researches and high-resolution weather observation.
지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
본 논문에서는 부가 정보를 이용하는 오토 인코더 기반의 새로운 오디오 고대역 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MDCT 영역에서 동작하고, 부호화 할 정보만 입력하는 기존의 오토 인코더와 다르게, 과거와 현재의 저대역 정보로 구성된 부가 정보를 추가로 입력하여 오토 인코더의 복원 성능을 향상시킨다. 특히, 시간-주파수 영역의 부가 정보를 사용하여 시간에 따른 신호 특성을 고대역 복원에 활용하도록 한다. 제안하는 방법에서 부호화기는 매 프레임마다 오토 인코더가 생성한 4차원 latent 벡터와 이득 정보를 12비트로 양자화 하여 전송한다. 복호화기는 과거와 현재 프레임에서 복원된 저대역 정보와 전송 받은 정보를 오토 인코더에 입력하여 고대역 정보를 복원한다. 청취 평가를 통하여 제안하는 방법이 SBR에 비하여 약 1/2의 비트율로 SBR과 동등 품질의 고대역 정보를 복원하는 것을 확인하였다.
본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.
본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.
Coastal sand dunes have been regarded as natural defenses to protect hinterland from disasters such as storm surge and typhoons. However, many dunes are not well-deserved in South Korea because of imprudent land development or inappropriate measures after coastal erosion. Lately, beach nourishment and dune reinforcement are emphasized as the effective and environmentally sustainable solution for the coastal protection. They are regarded good strategies to keep landscapes for a time, with little side effects. However, there is little knowledge on the construction methods including proper design and time plans for the best results.In addition, the effects of dune reinforcement in the field should be tested.In thisstudy, we performed sand filling in an eroded dune scarp and surveyed topographic changes in the beach-dune system, which is located along Dasa-ri coast, Chungnam Province, South Korea. Using a network RTK-GPS and drone-based aerial photographs, we analyzed the temporal and spatial changes in the area, before and after the reinforcement. As a result, the dune reinforcement seems to be helpful to mitigates the coastal erosion and to prevent the coastline retreat at least for one year.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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