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편동현,표창우 한국컴퓨터정보학회 2023 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.28 No.5
In this paper, we propose a method predicting the speed of each lane from the link speed using a neural network. We took three measures for configuring learning data to increase prediction accuracy. The first one is to expand the spatial range of the data source by including 14 links connected to the beginning and end points of the link. We also increased the time interval from 07:00 to 22:00 and included the data generation time in the feature data. Finally, we marked weekdays and holidays. Results of experiments showed that the speed error was reduced by 21.9% from 6.4 km/h to 5.0 km/h for straight lane, by 12.9% from 8.5 km/h to 7.4 km/h for right turns, and by 5.7% from 8.7 km/h to 8.2 km/h for left-turns. As a secondary result, we confirmed that the prediction accuracy of each lane was high for city roads when the traffic flow was congested. The feature of the proposed method is that it predicts traffic conditions for each lane improving the accuracy of prediction. 본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
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인공 신경망을 사용하여 링크 속도로부터 차로별 속도를 예측하는 연구
편동현,표창우 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.8
In this paper, a method for predicting the speed for each lane from the link speed using an artificial neural network is presented to increase the accuracy of predicting the required time of a driving route. The time required for passing through a link is observed differently depending on the direction of going straight, turning right, or turning left at the intersection of the end of the link. Therefore, it is necessary to predict the speed according to the vehicle’s traveling direction. Data required for learning and verification were constructed by refining the data measured at the Gongpyeong intersection of Gukchaebosang-ro in Daegu Metropolitan City and four adjacent intersections around it. Five neural network models were used. In addition, error analysis of the prediction was performed to select a neural network experimentally suitable for the research purpose. Experimental results showed that the error in the estimation of the time required for each lane decreased by 17.4% for the straight lane, 4.4% for the right-turn lane, and 3.9% for the left-turn lane. This experiment is the result of analyzing only one link. If the entire pathway is tested, the effect is expected to be greater. 본 논문에서는 주행 경로의 소요 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 인공 신경망을 사용하여링크 속도로부터 각 차로 별 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 링크를 통과하는 차량의 소요시간은 해당 링크 끝의 교차로에서 직진하거나 우회전하거나 좌회전하는 방향에 따라 링크를 지나가는 소요 시간이 다르게 관찰된다. 따라서, 차량의 진행 방향에 따라 속도를 예측하는 것이 필요하다. 대구광역시 국채보상로의 공평네거리와 이를 중심으로 인접한 4개 교차로에서 측정한 데이터를 정제하여 학습과 검증에 필요한 데이터를 구성하였고, 5개의 신경망 모델을 사용하였다. 또한 예측 결과의 오류 분석을 수행하여 연구 목적에 적합한 신경망을 실험적으로 선별하였다. 실험 결과, 각 차로 별 소요 시간 예측에 대한 오차가 직진 차로는 17.4%, 우회전 차로는 4.4%, 좌회전 차로는 3.9% 감소하였다. 이 결과는 링크 하나의 분석 결과로 경로 전체를 대상으로 한다면 효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.
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편동현(Donghyun Pyun),박순동(Soondong Park),표창우(Changwoo Pyo),원유헌(Yoohun Won) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
aliasing은 변수의 명시적인 변화 이외에 묵시적인 변화를 일으키므로 자료 흐름 분석이나 중간 코드의 최적화를어렵게하는 요인이 된다. 본 연구는 aliasing을 분석함에 있어서 형 변환에 의한 alias 발생을 고려하였으며 함수 내의 처리를 기반으로 하여 함수간의 aliasing 분석도 가능하게 하였다. 또한 중간 코드의 묵시적인 변화를 명시적인 변화로 수정하여 aliasing의 효과를 줄였다.
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인터넷을 이용한 현장 시뮬레이션 헬스시스템에 관한 연구
주해종,한기준,편동현,Joo, Hae-Jong,Han, Ki-Jun,Pyun, Dong-Hyun 한국정보기술전략혁신학회 2003 情報學硏究 Vol.6 No.1
This paper supplies data of bulky amount such as slant environment by place's video and sound and topography that want all the world through internet. Therefore, do by purpose that offer spot simulation health system that use net that do so that can offer environment similar to that is run the country that want, area that want that user wants without receiving limitation in area.
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김유진(Yujin Kim),편동현(Dong Hyun Pyun),표창우(Changwoo Pyo) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
두 지점 사이의 직선경로 위에 위치하는 공간 객체를 검색하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 공간 객체의 인덱스 구조로 R-트리를 사용하였고, 한정 직사각형 (bounding rectangle)의 대각선 정보를 사용하여 검색하는 방식이다. R-트리를 구성할 때 각 노드에 대응하는 한정 직사각형의 2개의 대각선 정보를 추가해 놓으면 검색의 정확성을 높여 시간을 줄일 수 있다. 공간 객체의 밀집도가 높은 경우 10%~30% 검색 시간 감축 효과를 볼 수 있다.
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