SVM 교차검증을 활용한 토지피복 ROI 선정

정종철,윤형진 한국국토정보공사 2020 지적과 국토정보 Vol.50 No.1

This study examines machine learning cross-validation to utilized create ROI for classification of land cover. The study area located in Sejong and one KOMPSAT-3A image was used in this analysis: procedure on October 28, 2019. We used four bands(Red, Green, Blue, Near infra-red) for learning cross validation process. In this study, we used K-fold method in cross validation and used SVM kernel type with cross validation result. In addition, we used 4 kernels of SVM(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid) for supervised classification land cover map using extracted ROI. During the cross validation process, 1,813 data extracted from 3,500 data, and the most of the building, road and grass class data were removed about 60% during cross validation process. Based on this, the supervised SVM linear technique showed the highest classification accuracy of 91.77% compared to other kernel methods. The grass’ producer accuracy showed 79.43% and identified a large mis-classification in forests. Depending on the results of the study, extraction ROI using cross validation may be effective in forest, water and agriculture areas, but it is deemed necessary to improve the distinction of built-up, grass and bare-soil area. 본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.

순차적 크리깅모델의 평균-분산 정확도 검증기법

이태희(Tae Hee Lee),김호성(Hosung Kim) 대한기계학회 2010 大韓機械學會論文集A Vol.34 No.5

메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 ? 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 ? 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다. The rigorous validation of the accuracy of metamodels is an important topic in research on metamodel techniques. Although a leave-k-out cross-validation technique involves a considerably high computational cost, it cannot be used to measure the fidelity of metamodels. Recently, the mean? validation technique has been proposed to quantitatively determine the accuracy of metamodels. However, the use of mean? validation criterion may lead to premature termination of a sampling process even if the kriging model is inaccurate. In this study, we propose a new validation technique based on the mean and variance of the response evaluated when sequential sampling method, such as maximum entropy sampling, is used. The proposed validation technique is more efficient and accurate than the leave-k-out cross-validation technique, because instead of performing numerical integration, the kriging model is explicitly integrated to accurately evaluate the mean and variance of the response evaluated. The error in the proposed validation technique resembles a root mean squared error, thus it can be used to determine a stop criterion for sequential sampling of metamodels.

최적화 알고리즘을 이용한 정보데이터 분할방법에 대한 연구

장영훈(Young-Hun Jang),김진율(Jin-Yul Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.4

본 연구에서는 최적화 기법에 도움으로 설계된 개선된 교차 검증법을 소개한다. 교차 검증법은 적은 데이터를 가지고도 통계적 신뢰성을 높이기 위한 방법이고 개선된 교차 검증법은 최적화 기법에 알맞게 적용한 방법이다. 개선된 교차 검증법과 기존 교차 검증법을 이용하여 다양한 구조의 데이터 분할을 하고 이를 방사형 기저함수의 입력데이터로 사용한다. 은닉층을 FCM클러스터링 알고리즘기반의 RBFNNs을 분류기로 사용하고 은닉층의 연결가중치로는 규칙 후반부에 다항식 계수를 최소자승법으로 추정한다. RBFNNs에 사용되는 파라미터(예를 들면, 퍼지화 계수 클러스터의 개수) 뿐만 아니라 다항식 종류는 Multi Objective Particle Swarm Optimization와 Particle Swarm Optimization를 이용하여 최적화된다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 Machine Learning(ML)데이터를 사용하여 분류 성능을 구한다. 그리고 기존방법과 제안된 방법의 성능의 비교해석이 묘사된다. In this study, an improved cross validation method designed with the aid of optimization techni ues is introduced. The cross validation method is a method to improve the statistical reliability even with a small amount of data, and the improved cross validation method is applied to the optimization technique. By using both the improved cross validation method and the existing cross validation method, the data is divided into various structures and used as the input data of the radial basis function. RBFNNs based on FCM clustering algorithm are used as a classifier. as hidden weighting factors, the polynomial coefficients of the consequent part of rules are estimated using least square method. The parameters(viz. fuzzification coefficient and number of clusters) as well as polynomial type used in RBFNNs is optimized by using both Multi Objective Particle Swarm Optimization and Particle Swarm Optimization. To evaluate the performance of the proposed method, classification performance is obtained by using various kinds of Machine Learning (ML) dataset. The comparative analysis between the performance of the proposed method and that of the existing methods is described.

계층적 군집분석(최단, 최장, 평균, 중앙연결)방법에 의한 아시아 컨테이너 항만의 클러스터링 측정 및 실루엣방법과 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형을 이용한 실증적 검증에 관한 연구

박노경(Park, Ro-Kyung) 한국항만경제학회 2021 韓國港灣經濟學會誌 Vol.37 No.1

본 논문에서는 계층적 군집모형(최단, 최장, 평균, 중앙연결), 실루엣방법, 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2009년부터 2018년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성의 증가가 큰 순서대로 살펴보면 실루엣(0.4052 증가), 계층적 군집분석(0.3097 증가), 2단계(Type II) 교차효율성(0.1057 증가)의 순서로 나타났다. 둘째, 실루엣모형과 2단계(Type II)교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 부산항은 8번(두바이), 11번(홍콩), 17번(탄중프리옥)항과 클러스터링 되고, 인천항과 광양항은 대부분의 항만들과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 윌콕슨 부호순위 검정결과를 보면 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.852 수준에서 모형들의 평균효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 넷째, 정치경제학적인 측면에서 아세안 항만들과 국내 항만들과 가장 클러스터링 횟수가 많은 항만들을 살펴보면, 부산항은 싱가포르 항만, 인천항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 마닐라,다바오,방콕항만, 광양항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 포트 클랑, 마닐라, 싱가포르, 림찬방, 방콕항만들과 클러스터링 하는 것이 좋을 것으로 나타났다. 또한 중국과 일본의 항만들과의 클러스터링을 고려해 보면, 부산항은 홍콩, 상해, 광저우, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 인천항은 닝보, 칭타오, 도쿄, 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 광양항은 홍콩, 상해, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카 항들과 클러스터링 하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 다섯째, 본 연구에서 사용한 모형들과 기존연구들과의 타 모형들과의 검증에서는 실루엣 모형이 가장 크게 효율성을 증진시키는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 하고, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교·분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다. The purpose of this paper is to measure the clustering change and analyze empirical results, and choose the clustering ports for Busan, Incheon, and Gwangyang ports by using Hierarchical clustering(single, complete, average, and centroid), Silhouette, and 2SCE[the Second Stage(Type II) cross-efficiency] matrix clustering models on Asian container ports over the period 2009-2018. The models have chosen number of cranes, depth, birth length, and total area as inputs and container TEU as output. The main empirical results are as follows. First, ranking order according to the efficiency increasing ratio during the 10 years analysis shows Silhouette(0.4052 up), Hierarchical clustering(0.3097 up), and 2SCE(0.1057 up). Second, according to empirical verification of the Silhouette and 2SCE models, 3 Korean ports should be clustered with ports like Busan Port[ Dubai, Hong Kong, and Tanjung Priok], and Incheon Port and Gwangyang Port are required to cluster with most ports. Third, in terms of the ASEAN, it would be good to cluster like Busan (Singapore), Incheon Port (Tanjung Priok, Tanjung Perak, Manila, Tanjung Pelpas, Leam Chanbang, and Bangkok), and Gwangyang Port(Tanjung Priok, Tanjung Perak, Port Kang, Tanjung Pelpas, Leam Chanbang, and Bangkok). Third, Wilcoxon"s signed-ranks test of models shows that all P values are significant at an average level of 0.852. It means that the average efficiency figures and ranking orders of the models are matched each other. The policy implication is that port policy makers and port operation managers should select benchmarking ports by introducing the models used in this study into the clustering of ports, compare and analyze the port development and operation plans of their ports, and introduce and implement the parts which required benchmarking quickly.

교차검증을 통한 수해폐기물 예측 모형 개발 방법론 평가

박만호 ( Man Ho Park ),주문솔 ( Munsol Ju ),김재영 ( Jae Young Kim ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2020 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2020 No.-

하천 범람이나 도시 침수로 인해 발생하는 수해폐기물은 원활한 재해 복구와 환경 보호를 위해 신속하게 수거하여 처리해야 한다. 수해폐기물을 적절하게 처리하려면 구체적인 처리 계획을 준비할 수 있도록 폐기물 발생량을 정확히 산정할 필요가 있다. 환경부(2017)의 “재난폐기물 안전관리 지침”에서는 지역자치단체가 해당지역의 수해 이력에 따라 폐기물 발생량을 적절히 예측하거나 적절한 예측방법이 없으면 피해 건물 한 동 당1.7톤의 발생량 원 단위를 적용하도록 권고하고 있다. 그러나 아직 국내에는 현장에서 적용할 만한 수해폐기물예측방법이 마련되지 않았으며 환경부에서 제시하는 원 단위는 서울시의 과거 사례의 평균치로 계산된 바 다른 지역에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 과거 사례를 참고하여 전국에서 적용할 수 있는 예측모형을 개발할 필요가 있으며 예측모형의 현장 적용 가능성을 엄밀히 평가하기 위해 적절한 방법으로 모형을 검증하여야 할 것이다. 본 연구에서는 2008년부터 2017년까지 발생한 90건의 수해폐기물 발생 자료에 여러 통계 방법론을 적용하여 회귀 모형을 개발하였고 교차검증기법을 이용하여 각 방법론의 타당성을 평가하였다. 다중회귀분석을 기본 형태로 하여 자료 계층화 이후 선형회귀, 상호작용 항을 포함한 선형회귀, 심층신경망을 이용한 기계학습을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 전체 자료의 80%를 이용하여 각 방법론에 따라 예측모형을 개발했으며 나머지 20% 자료로 모형의 예측값과 실제 관측값의 평균제곱근편차를 계산하여 모형을 검증하였다. 모형 개발에 활용하는 자료집단과 평가에 사용하는 자료집단은 여러 가지 조합이 나올 수 있으므로 난수 추출을 통해 자료를 나눠 교차검증을 총 10회 반복하였다. 분석 결과 심층신경망의 예측성능이 가장 뛰어났으며 자료 계층화 기법이 근소한 차이로 그 뒤를 이었으며 상호작용을 고려한 선형회귀는 과적합이 일어나 수해폐기물 발생의 복잡성을 설명하지 못하였다.

교차로 시나리오 기반 V2X를 활용한 자율주행차량의 위험성 분석 및 고장안전성 검증 연구

백윤석,신성근,박종기,이혁기,엄성욱,조성우,신재곤 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.6

V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율 주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문 에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작 동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬 레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다. Autonomous vehicles using V2X can drive safely information on areas outside the sensor coverage of autonomous vehicles conventional autonomous vehicles. As V2X technology has emerged as a key component of autonomous vehicles, research on V2X security is actively underway research on risk analysis due to failure of V2X communication is insufficient. In this paper, the service scenario and function of autonomous driving system V2X were derived by presenting the intersection scenario of the autonomous vehicle, the malfunction was defined by analyzing the hazard of V2X. he ISO26262 Part3 process was used to analyze the risk of malfunction of autonomous vehicle V2X. In addition, a fault injection scenario was presented to verify the fail-safe of the simulation-based intersection scenario.

XGBoost와 교차검증을 이용한 품사부착말뭉치에서의 오류 탐지

최민석,김창현,박호민,천민아,윤호,남궁영,김재균,김재훈 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.9 No.7

Part-of-Speech (POS) tagged corpus is a collection of electronic text in which each word is annotated with a tag as the corresponding POS and is widely used for various training data for natural language processing. The training data generally assumes that there are no errors, but in reality they include various types of errors, which cause performance degradation of systems trained using the data. To alleviate this problem, we propose a novel method for detecting errors in the existing POS tagged corpus using the classifier of XGBoost and cross-validation as evaluation techniques. We first train a classifier of a POS tagger using the POS-tagged corpus with some errors and then detect errors from the POS-tagged corpus using cross-validation, but the classifier cannot detect errors because there is no training data for detecting POS tagged errors. We thus detect errors by comparing the outputs (probabilities of POS) of the classifier, adjusting hyperparameters. The hyperparameters is estimated by a small scale error-tagged corpus, in which text is sampled from a POS-tagged corpus and which is marked up POS errors by experts. In this paper, we use recall and precision as evaluation metrics which are widely used in information retrieval. We have shown that the proposed method is valid by comparing two distributions of the sample (the error-tagged corpus) and the population (the POS-tagged corpus) because all detected errors cannot be checked. In the near future, we will apply the proposed method to a dependency tree-tagged corpus and a semantic role tagged corpus. 품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.

메타프론티어와 교차효율성 모형을 통한 항만 클러스터링의 실증적 검증

박노경(Ro-Kyung Park) 한국무역학회 2015 한국무역학회 학술대회 Vol.2015 No.12

본 논문에서는 아시아 13개 항만의 2009년, 2010년, 2013년의 자료와, 3개의 투입요소(수심, 총면적 크레인 수)와 1개의 산출요소(컨테이너화물 총처리량)를 이용하여 교차효율성모형과 메타프론티어 분석방법으로 개별효율성과 그룹효율성, 기술갭을 측정함으로써, 교차효율성모형에 의해서 측정된 클러스터링이 국내항만들의 메타효율성을 증진시켰는지를 실증적으로 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2010년과 2013년의 경우에는 부산, 인천, 광양항만 모두 그룹효율성이 증가하였다. 둘째, 중국의 항만들이 국내 항만들에 비해서 메타효율성과 그룹효율성 측면에서 더 높은 것으로 나타났다. 셋째, 기술갭 측면에서 보았을 때, 광양항의 기술격차의 왜곡이 부산항이나 인천항에 비해서 작은 것으로 나타났다. 넷째, 광양항은 2009년(닝보, 칭타오, 토쿄, 카오슝항)과 2013년(두바이항)과 클러스터링을 통해서 효율성을 증진시킬 수 있었다. 부산항은 2010년에 2그룹, 2013년에 1그룹항만, 인천항은 2010년과 2013년에 2그룹 항만들과 클러스터링을 통해서 효율성을 증진시킬 수 있었다. 다섯째, 교차효율성 모형과 메타효율성 분석방법을 통해서 부산, 인천, 광양항은 효율성을 증진시킬 수 있다는 것이 실증적으로 검증되었다. 본 논문의 정책적인 함의는 본 연구에서 실증적으로 검증된 아시아 항만들간의 클러스터링 방법[부산항은 홍콩, 상하이, 싱가포르항, 인천과 광양항은 칭타오, 나고야, 닝보, 토쿄, 카오슝항과 클러스터링]을 국내항만들이 적극적으로 정책적인 도입을 해야만 한다. This study is to investigate seaport clustering by using meta-frontier and cross-efficiency models. Data covers the 13 Asian ports during 2009, 2010 and 2013 with 3 inputs(depth, total area, and number of cranes) and 1 output(TEU). Correlatons coefficient from cross-efficiency matrix are used for measuring clustering dendrogram. After that, meta-frontier analysis for investigating whether the clustering using cross-efficiency method increases the meta-efficiency. Empirical main results are as follows. First, group efficiencies of Busan, Incheon, and Gwangyang Ports are increased. Second, meta and group efficiencies of China ports are more greater than those of Korean ports. Third, distortion of technology gap of Gwangyang is more lower than those of Busan and Incheon in terms of technology gap. Fourth, Gwangyang, in 2009 clustering with Ningbo, Chingtao, Tokyo and Caosung ports and in 2013 with Dubai port can increase the efficiency. Fifth, to enhance the efficiency, Busan port should be clustered to group 2 in 2010 and group 1 in 2013 and Incheon port clustered to group 2 in 2010 and 2013. Fifth, it is empirically investigated that Busan, Incheon and Gwangyang ports can increase the efficiency by using Cross-efficiency and Meta-frontier models. Port policy planner should promote the clustering policy for Busan with Hongkong, Shanghai, and Singapore), Incheon and Gwangyang with Chingtao, Nagoya, Ningbo, Tokyo, and Kaoshung ports.

다표적-다무장 환경에서 무장 궤적 간 교차 검증 및 간섭 배제 알고리즘

윤문형(Moonhyung Yoon),박준호(Junho Park),이정훈(JeongHoon Yi),김갑수(Kapsoo Kim),구봉주(BongJoo Koo) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.9

다표적-다무장 전장 환경에는 다수의 무장이 동시에 발사되기 때문에 무장 간의 궤적 교차로 인한 충돌이 발생할 가능성이 항시 존재한다. 무장간 충돌은 신속한 작전 수행을 저해할 뿐만 아니라 아군 무장자산을 무의미하게 손실시킴으로써 아군의 적군에 대한 위협 대응력을 약화시킨다. 본 논문에서는 다표적-다무장 전장 환경에서 무장 궤적 간 교차 검증 및 간섭 배제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무장 궤적 간 교차 분석을 통해 간섭 여부를 확인 한 후, 교차점이 발생할 경우 무장 궤적 간의 상호 간섭을 배제하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 표적 수 및 무장군 수와 무관하게 교차점이 존재하지 않음을 보여줌으로써 효과적인 간섭 배제를 수행함을 입증하였다. As multiple weapons are fired simultaneously in multi-target and multi-weapon environments, a possibility always exists in the collision occurred by the intersection between weapon trajectories. The collision between weapons not only hinders the rapid reaction but also causes the loss of the asset of weapons of friendly force to weaken the responsive power against the threat by an enemy. In this paper, we propose an intersection validation and interference elimination algorithm between weapon trajectories in multi-target and multi-weapon environments. The core points of our algorithm are to confirm the possible interference through the analysis on the intersections between weapon trajectories and to eliminate the mutual interference. To show the superiority of our algorithm, we implement the evaluation and verification of performances through the simulation and visualization of our algorithm. Our experimental results show that the proposed algorithm performs effectively the interference elimination regardless of the number of targets and weapon groups by showing that no cross point exists.

현장 임계간격을 이용한 다지 회전교차로 분석

박순용(Soon-Yong Park),김동녕(Dong-Nyong Kim),정준화(Jun-Hwa Jeong) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.9

본 연구에서는 한국 운전자의 특성을 고려한 회전교차로 진입 임계간격을 조사하여 이를 기반으로 다양한 교통조건 및 다지 회전교차로에 대하여 그 효과를 분석하였다. 회전교차로의 임계간격은 4지, 5지, 6지, 그리고 7지에 대하여 현장조사를 수행하였으며, Raff의 추정기법을 이용하여 임계간격을 도출하였다. 도출된 임계간격은 모의실험을 위한 정산 및 통계적 검증과정을 거쳤으며, 이를 기반으로 다양한 조건에서 회전교차로 운영분석을 수행하였다. 그 결과 운영 교통량 및 회전비율 등에 따른 다지 회전교차로의 설계요소인 내접원 직경을 서비스수준별로 제시하였다. 이는 향후 회전교차로 설계지침에 반영할 수 있을 것으로 사료된다. In this paper, considering the characteristics of the driver at roundabouts by investigating the critical gap acceptance on various traffic conditions, multi-legged roundabouts were evaluated. The gap acceptance and rejection of 4-legged, 5-legged, 6-legged, and 7-legged roundabout were surveyed on real fields, and the critical gap acceptance was estimated using Raff’s methods. Derived the critical gap acceptance was processed calibration and validation for micro-simulation, and then multi-legged roundabouts under variable conditions such as variations of traffic volume, turning ratio, and size of inscribed circle diameter were evaluated to verify operating conditions of roundabouts. As the results, according to the operating traffic volume and turning ratio, the inscribed circle diameters were proposed at each level of service. These inscribed circle diameters were able to reflect the guideline of geometric design for multi-legged roundabouts.