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수요 응답형 모빌리티 운영 최적화를 위한 동적 라우팅 시뮬레이터 개발
탁해성,박무열,조환규 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2022 No.05
교통 기술 및 빅데이터 기술의 발달에 따라, 지능형 교통체계와 다수 사용자에 대한 최적 운행 경로를 제공하는 수요 응답형 모빌리티를 도입하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 수요 응답형 모빌리티는 버스나 택시와 달리 다수의 이용객에 대해 차량 위치와 이동 경로를 분석해 탑승 정류장을 선별하고, 운행 중인 차량과 경로가 비슷할 경우 합승이 가능한 최적 경로를 계산하여 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 여러 사용자의 이용 요청에 대한 다중 경로를 계산하는 동적 라우팅 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터 평가에 앞서 세부 시스템을 소개하고자 한다. 또한, 차량 배차 규칙에 따른 시뮬레이션 과정과 운행 효율 평가 방법을 설명하고자 한다. 시뮬레이터 평가를 위해 인천 영종도의 가상 배차 요청 데이터를 이용한 실험을 진행하였다.
[우수논문] 인기 인터넷 댓글 트리의 구조적 특성 분석
탁해성,조환규 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1D
인터넷이 보급화 됨에 따라 사용자들이 온라인 커뮤니티에 댓글을 다는 것으로 자신의 의견을 적극적으로 나타내려는 추세가 심화되고 있다. 일부 활성화 되어있는 인터넷 커뮤니티에서는 수천 수만개의 댓글이 달린 게시물도 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 게시물들이 나타내는 댓글이 형성하는 구조에 대해 트리구조로 정의하고 이러한 댓글 트리의 단일 성분이 어떠한 분포를 나타내는지 알아보고자 한다.
탁해성 ( Haesung Tak ),조환규 ( Hwan-gue Cho ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근 블로그나 인터넷 게시판과 같은 온라인 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자하는 이용자들이 계속해서 증가하고 있다. 실제 댓글 활동이 활발한 인터넷 게시판에서는 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 게시판의 글의 정보와 댓글을 이용하여, 댓글의 확장과 조회 수와의 상관관계에 대해 알아보았다.
탁해성 ( Haesung Tak ),이상민 ( Sang-min Lee ),박기정 ( Kiejung Park ),이도훈 ( Dohoon Lee ),조환규 ( Hwan-gue Cho ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
차세대 유전자 서열 시퀀싱 기법이 등장함에 따라 참조 유전자 서열로부터 리드를 생성하는 시퀀서의 기술이 다양화 되었다. 이전 시퀀싱 방식에 비해 비용 및 시간 측면에서 효율성이 증대 되었으나, 매핑도구의 검증을 위해서 다양한 생물학적 특이성을 반영하거나 비용이 소요되지 않는 방법을 연구하는 과정에서 리드 시퀀싱 시뮬레이터가 개발되었다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 리드 시퀀싱 시뮬레이터에서 반영된 시퀀싱 기법을 분석하고 시뮬레이터의 기능적 특성을 분석하고자 한다. 이는 시뮬레이터 개발에 필요한 기능 설계 및 생물학적 특성을 반영하는데 활용하고자 한다.
탁해성(Haesung Tak),김태용(Taeyong Kim),조환규(Hwan-Gue Cho),김희제(Heeje Kim) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.11
많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다. Much of the information is stored as data, research has been activated for analyzing the data and predicting the special circumstances. In the case of power data, the studies, such as research of renewable energy utilization, power prediction depending on site characteristics, smart grid, and micro-grid, is actively in progress. In this paper, we propose a power prediction model using the substation environment data. In this case, we try to verify the power prediction result to reflect the multiple arguments on the power and weather data, rather than a simple power data. The validation process is the effect of multiple factors compared to other two methods, one of power prediction result considering power data and the other result using power pattern data that have been made in the similar weather data. Our system shows that it can achieve max prediction error of less than 15%.