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여화수,박경환,박병욱 한국공간정보학회 1997 한국공간정보학회지 Vol.5 No.1
원격탐사는 1972년이래 꾸준히 발전을 거듭해와 오늘날 고해상도의 위성영상을 수집하는 단계에까지 이르렀다. 고해상도 위성영상은 1m 이하의 공간 해상력을 갖는 영상으로 98년도부터 본격적인 공급이 시작될 것이며, 이것은 지도제작 분야를 비롯하여 측량, 정부 또는 자치단체, 가스/전력회사, 수자원 관리, 통신, 농업 등 여러 분야에서 다양하게 활용될 것이다. 특히 지도제작 분야에 있어서는 고해상도 위성영상을 이용하므로서 기존의 항공사진을 이용하는 지도제작 방법을 혁명적으로 바꾸게 될 것이다. 따라서 본고에서는 이러한 최신기술의 동향과 그 기술의 활용방안에 대하여 검토하고자 하였다. Since 1972, Remote Sensing has been consistently developed and reached today's technology of gaining high resolution images from space, Images from some high resolution satellites have a spatial resolution better than 1m, for example, one by Space Imaging EOSAT which will be in operation by 1998. These Images can be used in various applicable areas such as map makings, surveyings, water resource management, agriculture, by many different users, for example, central and local governments, utility companies of gas, electricity, telecommunication, and so on. Specially, availability of 1m space images will bring revolutionary changes in map making methods that has been mostly adapted for air photos, In this paper, we review trends of this new technology and discuss how to use these images.
Cell Transmission Model 시뮬레이션을 기반으로 한 클라우드 환경 아래에서의 고속도로 교통 예측 및 최적 제어 시스템 개발
탁세현,여화수 한국ITS학회 2016 한국ITS학회논문지 Vol.15 No.4
이 연구는 도로 이용의 효율을 향상시키기 위하여, 거시적 시뮬레이션 기법인 Cell Transmission Model (CTM)과 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한, 클라우드 환경에서의 고속도로 교통 예측 및 최적 제어 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 4가지로 구성된다: 1) 전처리 모듈에서는 도로에 설치된 차량 검지기에서 수접된 데 이터를 1차적으로 처리하여 보정한다. 2) 데이터 기반 교통 예측 모듈에서는 계층적 구조 기반의 K-근접이웃 분류기법 (MK-NN)으로 1차 처리된 데이터를 분석하여 미래의 교통량과 스피드를 예측한다. 3) 온라인 교통 시뮬레이션에서는 MK-NN을 통하여 예측된 교통량과 스피드에 기초하여 사고, 공사, 날씨 등의 다양한 도로 환경에 따른 교통 상황의 변 화를 예측 한다. 4) 최적 교통 제어에서는 유전 알고리즘과 CTM을 기반으로 도로의 교통을 제어할 수 있는 최적 해법 을 도출한다. 본 연구의 분석에 따르면 제안된 알고리즘을 현재 고속도로의 교통 제어에 적용할 경우 평균 26%에서 66%의 총통행시간(VHT) 향상을 기대할 수 있다. This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data-driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi-level K-Nearest Neighbor (MK-NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK-NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.