• 한국안전학회지
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• 제32권2호
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• pp.132-146
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• 2017

Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.10-23
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• 2016

본 연구는 빅데이터를 활용하여 감사 시 유의해서 살펴보아야 할 ITS 관련 정책이슈 탐색방법 개발 및 적용을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 William Dunn이 제안한 경계분석을 이론적 토대로 하여, 여기에 감사원 감사실무 프로세스를 접목한 감사이슈 분석 틀을 제안했다. 그리고 이 분석 틀을 전산으로 구현하기 위해 메타문제를 추정하는 개념이 경계분석과 유사한 텍스트마이닝 기법을 응용했다. 텍스트마이닝의 구체적 모형은 David Blei가 제안한 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모형을 기반으로 하는 비대칭-대칭 혼합 어휘소 기반 LDA를 응용했다. 사례분석 결과, 경찰청에서 운영하는 도시교통정보시스템의 교통정보 수집률 저조와 국토교통부의 첨단교통관리시스템과의 중복 문제, 디지털 운행기록계의 주행거리 조작 등이 주요 이슈로 도출됐다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.693-704
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• 2020

기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1510-1532
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• 2017

In smart grid, privacy implications to individuals and their families are an important issue because of the fine-grained usage data collection. Wireless communications are utilized by many utility companies to obtain information. Network coding is exploited in smart grids, to enhance network performance in terms of throughput, delay, robustness, and energy consumption. However, random linear network coding introduces a new challenge for privacy preserving due to the encoding of data and updating of coefficients in forwarder nodes. We propose a distributed privacy preserving scheme for random linear network coding in smart grid that considers the converged flows character of the smart grid and exploits a homomorphic encryption function to decrease the complexities in the forwarder node. It offers a data confidentiality privacy preserving feature, which can efficiently thwart traffic analysis. The data of the packet is encrypted and the tag of the packet is encrypted by a homomorphic encryption function. The forwarder node random linearly codes the encrypted data and directly processes the cryptotext tags based on the homomorphism feature. Extensive security analysis and performance evaluations demonstrate the validity and efficiency of the proposed scheme.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.221-228
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• 2020

산업 기술이 발달함에 따라 편리함을 추구하게 되면서 교통수단 역시 발달하고 있다. 대도시에 거주하는 많은 사람들은 버스, 택시, 자가용 등의 교통수단을 이용하여 출퇴근을 하고 있고 여가를 즐기므로 이동시 발생하는 교통사고의 피해를 줄이기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 실시간으로 도로단위 강우량을 추정하는 법을 다루고 있다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 강우 관측 자료와 강우 레이더자료를 실시간으로 수집하여 통합 데이터베이스를 만들고 이를 크리깅 방법을 통해 도로단위 강우량으로 추정하였다. 이 외에도 도로의 실시간 교통소통정보도 강우정보와 융합하여 인터렉티브하게 시각화하는 연구를 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.34-48
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• 2019

본 연구는 우리나라 전체 도로 유형을 대상으로 빅데이터를 이용하여 안전성능함수(safety performance function, SPF)를 개발하고, 그것을 바탕으로 다양한 도로에 대한 안전등급을 평가함으로써 상대적으로 위험한 도로에 대한 대책을 수립할 수 있는 기초 정보를 제공하고자 하였다. 교통사고 자료를 국가표준 노드 및 링크 체계를 기반으로 전국의 도로에 매칭 하여 종속 변수로 활용하였으며, 독립변수로 링크 길이, 차로 수 등 기하구조 자료 및 한국교통연구원의 ViewT 교통량 자료, 그리고 사업용 차량에 장착된 운행기록계를 통한 위험운전행동 건수를 활용한 4개 시스템의 교통 빅데이터를 활용하여 연구를 진행하여 7개 도로 유형별 안전성능함수를 개발하고, 개발된 안전성능함수를 활용하여 도로유형별로 A, B, C, D 네 개의 안전등급을 평가하였다. 본 연구에서 사용한 방법론과 분석 결과를 토대로 우리나라의 위험도로를 선정하였다. 도출된 결과를 바탕으로 교통안전 개선사업의 대상을 선정하고 그에 따른 효과 등을 모니터링하고 계량화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.1-11
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• 2022

Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.25-40
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• 2022

본 논문은 실시간 정보를 제공하는 M2M 빅데이터의 품질이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지에 관한 것이다. 최근 들어 데이터의 종류(Variety), 양(Volume), 속도(Velocity) 등이 급변함에 따라 데이터의 획득 및 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제는 데이터의 품질 저하로 이어질 뿐만 아니라 데이터를 활용하여 의사결정을 내릴 때 부정적인 영향을 줄 수 있다. 일반적으로 데이터의 품질을 '사용 적합성'으로 정의하는 데 이는 데이터 품질이 사용자 요구의 기대치를 충족해야 함을 의미한다. 이것은 데이터의 품질이 빅데이터의 활용에 중요한 요소임으로 데이터의 획득과정에서부터 데이터 품질 영역(Data Quality Dimensions)에 대한 관리가 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 시스템에 사용되는 실시간 M2M 데이터의 품질 영역과 사용자 만족도의 관계를 분석하였다. M2M 빅데이터 관련 변수 간의 영향을 분석하기 위해 연구 모델과 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해 데이터 이용자를 대상으로 설문조사 실시하고 분석을 하여 주요 요인들 간의 인과관계를 파악했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.111-121
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• 2004

인터넷의 급속한 발달과 더불어 네트워크 환경에서의 침입은 빠르게 증가하고 있으며, 그 피해 또한 급격히 증가하고 있다. 최근의 인터넷 공격은 특정 호스트나 네트워크에 대한 피해를 초래할 뿐만 아니라, 네트워크 전반의 성능저하를 유발한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 각 지역망 및 특정한 대상 시스템을 보호하기 위한 솔루션들로, 기간망 수준의 실시간 공격 탐지에 적용하기 힘든 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수준의 실시간 공격탐지를 위하여 각 포트별 트래픽을 대상으로 지수평활법을 적용하는 광대역 네트워크 침입 탐지 기법 제안하였다. 8일간의 기간망의 트래픽 데이터를 대상으로 한 실험에서, 제안한 기법은 공격으로 추정되는 급격한 트래픽의 증가를 적절히 탐지함을 보여주었다.