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- 저자 : 정설영(Seolyoung Jeong) (검색결과 5 건)
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자율주행기반 교통운영관리를 위한 ADA 개념 정립 및 적용 기법 개발
이설영(LEE, Seolyoung),오민수(OH, Minsoo),오철(OH, Cheol),정은비(JEONG, Eunbi) 대한교통학회 2018 대한교통학회지 Vol.- No.-
자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Emerging automated driving environments will lead to a mixed traffic flow depending on the interaction between automated vehicles (AVs) and manually driven vehicles (MVs) because the market penetration rate (MPR) of AVs will gradually increase over time. Understanding the characteristics of mixed traffic conditions, and developing a method to control both AV and MV maneuverings smoothly is a backbone of the traffic management in the era of automated driving. To facilitate smooth vehicle interactions, the maneuvering of AVs should be properly determined by various traffic and road conditions, which motivates this study. This study investigated whether the aggressiveness of AV maneuvering, defined as automated driving aggressiveness (ADA), affect the performance of mixed traffic flow. VISSIM microscopic simulation experiments were conducted to derive proper ADAs for satisfying both the traffic safety and the operational efficiency. Traffic conflict rates and average travel speeds were used as indicators for the performance of safety and operations. While conducting simulations, level of service(LOS) and market penetration rate(MPR) of AVs were also taken into considerations. Results implies that an effective guideline to manage the ADA under various traffic and road conditions needs to be developed from the perspective of traffic operations to optimize traffic performances.
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박지윤(Jiyun Park),엄지영(Jiyeong Eom),정다혜(Dahye Jeong),홍은솔(Eunsol Hong),김병현(ByeongHyun Kim),정설영(Seolyoung Jeong) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
현재 판매 중인 대부분의 그룹웨어는 큰 규모의 기업 위주로 설계되어 과도하게 많은 기능이 탑재되어 있다. 이로 인해 사용자들이 쉽게 적응할 수 없어 사용하기 어려운 기능들은 대부분 방치된 채 비용만 들어가고 있다. 이 논문에서는 직원 관리, 업무 내용 공유 및 관리, 보고 및 결재의 필수적인 기능만을 가진 그룹웨어를 설계·개발하여, 비용 절감과 효율적인 업무 관리를 가능하게 한다. Most of the groupware currently on sale is designed mainly for large companies and is equipped with excessively many functions. As a result, most of the functions that are difficult to use because users cannot easily adapt are left unattended and only costs money. In this paper, we design and develop groupware that has only essential functions of employee management, work content sharing and management, reporting, and approval, enabling cost reduction and efficient work management.
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CCTV 관제 업무의 효율성 강화를 위한 LLVM 기반 영상 정보의 텍스트 변환과 지능형 검색 시스템
윤새봄(Yoon Saebom),신시온(Shin Sion),안지우(Ahn Jiwoo),정설영(Jeong Seolyoung),조영욱(Cho Youngwook),김현석(Kim Hyunseok) 대한전자공학회 2024 대한전자공학회 학술대회 Vol.2024 No.6
본 연구는 관제 상황에서 취득한 영상 정보를 LLVM 기술을 사용하여 텍스트로 변환 및 데이터베이스에 저장함으로써, 관제 업무의 효율성을 향상하는 것을 목표로 한다. Human Falling Detection and Tracking 모델을 이용해 새로 등장하는 객체 감지 및 이상 행동을 식별하고, LLVM 기반의 Scene Recognition 모델로 상황을 텍스트로 설명하였다. 텍스트로 설명된 영상 정보를 Transformer의 Summarization 모델로 가독성을 높이기 위해 요약해 주었다. 또한 Elasticsearch 기술을 사용하여 텍스트화된 정보를 신속하게 검색할 수 있도록 함으로써, 소수 인력으로도 효과적인 관제 운용을 가능하게 할 것으로 기대한다.
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MobileNet 모델을 이용한 강아지 치주염 상태 분류
황윤호(Yoonho Hwang),박해광(HaeGwang Park),조현수(Hyunsoo Jo),조준표(Junpyo Jo),이효준(Hyojun Lee),정설영(SeolYoung, Jeong) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
본 논문에서는 스마트폰을 통해 촬영된 RGB 이미지를 바탕으로 강아지의 치주염 분류를 위해 모바일 환경에서의 사용 적합한 MobileNet 기반 치주염 분류 모델을 제안한다. 촬영 수집된 강아지 치아 데이터 총 671장을 바탕으로 이미지 필터 적용 유무, 이미지 크기, 배치 사이즈, 드랍아웃 비율, 데이터셋 비율 등을 고려한 비교 실험한다. 실험에서 도출한 최고 성능 모델의 성능은 약 64.41% 예측 정확도를 달성하였다. In this paper, we propose a MobileNet-based periodontitis classification model suitable for use in mobile environments for periodontitis classification of dogs based on RGB images taken through smart-phones. Based on a total of 671 dog teeth data collected and photographed, the best performance was derived through comparative experiments considering image filter application, image size, batch size, drop-out ratio, and dataset ratio, and about 64.41% prediction accuracy was achieved.
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