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미래 교통환경 지원을 위한 차량 빅데이터 기반의 미시구간 속도정보 서비스 방안 연구
최강혁,정규수 한국ITS학회 2022 한국ITS학회논문지 Vol.21 No.2
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나 로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개 별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지 점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도 로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안 된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하 였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다. Vehicle average speed information which measured at a point or a short section has a problem in that it cannot accurately provide the speed changes on an actual highway. In this study, segment separation method based on vehicle big data for accurate micro-speed estimation is proposed. In this study, to find the point where the speed deviation occurs using location-based individual vehicle big data, time and space mean speed functions were used. Next, points being changed micro-scale speed are classified through gradual segment separation based on geohash. By the comparative evaluation for the results, this study presents that the link-based speed is could not represent accurate speed for micro-scale segments.
의료용 방사성동위원소의 사용기간 연장을 위한 동위원소 농축 장치에 대한 연구
최강혁,이준식,박울재,김종범,장범수 한국공업화학회 2015 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2015 No.0
방사성동위원소의 높은 투과성과 에너지는 의료분야에서 외과적 수술없이 진단과 치료가 가능하게 하는 핵심물질이다. 특히, 방사성동위원소를 편리하게 장기간 사용할 수 있는 동위원소발생기의 개발은 의료적 활용에 있어서 새로운 페러다임을 가져왔다고 할 수 있다. 그 대표적 발생기는 99mTc와 188Re이 있으며 이는 각각 진단용, 치료용으로 활용된다. 의료용 동위원소 발생기는 장기간 사용시 단위부피당 방사능의 양은 어미핵종의 반감기에 의해 지수적으로 감소하게 되어 환자의 투여 용량을 초과하게되어 의약품으로 사용이 불가능하게 된다. 특히. 2000년 후반들어 동위원소를 생산공급하는 세계원자로가 노후화로 인하여 동위원소 수급 불안이 발생하였으며 실제 국내에서도 동위원소의 공급이 중단되는 사태가 발생하기도 하였다. 이러한 문제점을 일부 해소하는 방법은 잔여 동위원소를 농축하여 활용하는 방법이 있다. 본 연구 발표에서는 화학적 프로세스와 개발된 장비를 통해잉여 동위원소를 농축 재활용하는 방법을 소개하며 나아가 동위원소 발생기 사용연장을 위한 농축기술을 소개하고자 한다.
이미지 기반 실시간 차량 측위를 위한 선분 매칭 프레임워크
최강혁 한국ITS학회 2022 한국ITS학회논문지 Vol.21 No.2
차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기 술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보 를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에 서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행 환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구 에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경 에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으 로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다. Vehicle localization is one of the core technologies for autonomous driving. Image-based localization provides location information efficiently, and various related studies have been conducted. However, the image-based localization methods using feature points or lane information has a limitation that positioning accuracy may be greatly affected by road and driving environments. In this study, we propose a line segment matching framework for accurate vehicle localization. The proposed framework consists of four steps: line segment extraction, merging, overlap area detection, and MSLD-based segment matching. The proposed framework stably performed line segment matching at a sufficient level for vehicle positioning regardless of vehicle speed, driving method, and surrounding environment.