• 기술사
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• 제37권4호
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• pp.43-47
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• 2004

The unanimous of adoption of the intergovernmental agreement on the Asian Highway network by 32 member countries was a significant event and the Asian Highway project has entered into a new phase with a giant momentum. In an era of globalization, the availability of transport linkages and services is a prerequistite for countries to fully participate in the globalizing economy. The Asian Highway is one of initiatives of ESCAP to promote international transport in the region. With a total coverage of over 140,000kilometers, the asian highway network will be playing a vital role in bringing peoples together through both trade and travel.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1014-1019
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• 2005

In this paper, a neural network technique for automatic steering control of a four wheel drive autonomous highway snowplow vehicle is presented. Controllers are designed by the LQR method based on the vehicle model. Then, neural network is used as an auxiliary controller to minimize lateral tracking error under the presence of load. Simulation studies of LQR control and neural network control are conducted for the vehicle model under a virtual snowplowing situation. Tracking performances are also compared for two and four wheeled steering vehicles.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.9-18
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• 2018

본 논문에서는 우리나라 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하기 위하여 새로운 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 분석하고 비교한다. 이를 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 이용하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다. 또 네트워크에는 편입되어 있지만 상대적으로 교통이 낙후된 도시를 찾아, 향후 전국의 교통의 연결성을 높이는 기초자료로 사용할 수 있도록 한다. 더욱이 고속도로 교통망을 모델로 하는 접근성 지표의 알고리즘을 제안하면 각 도시들의 접근성 공간구조를 파악할 수 있고, 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.85-91
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• 2021

재난과 사고로 인해 고속도로 일부 구간이 폐쇄되는 경우가 발생한다. 이런 상황에서 고속도로 망에 기능적으로 어떠한 상황이 발생하는지를 분석한다. 국내의 고속도로 망은 하나의 그래프로 표현할 수 있다. 고속도로의 일부 구간의 차단은 국가적인 재앙으로 번질 수 있다. 본 논문에서는 국내 고속도로 망의 강건성을 분석한다. 고속도로의 강건성은 일부 구간의 차단에 따라 국내 고속도로 망의 교통 통행 상황이 어느 정도 나빠지는지를 말한다. 강건성이 클수록 일부 차단의 효과가 작게 나타난다. 교통망의 하나의 구간의 혼잡도를 평가하기 위해 사용하는 방법으로 구간교통량(V)을 구간의 교통용량(C)으로 나누는 값을 사용한다. 본 연구는 국내 고속도로의 출발지점, 도착지점의 실제 교통량 데이터를 이용하여 고속도로의 강건성을 분석하고, 일부 차단에 따른 교통량의 변화를 실험계산을 통해 분석한다. 본 분석이 실제 국내 고속도로의 정확한 실상을 반영할 수는 없지만, 전체적인 망의 기초적인 강건성을 확인하는 목적으로 충분할 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5669-5684
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• 2018

The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1759-1772
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• 2023

Chinese named entity recognition (NER) is a challenging work that seeks to find, recognize and classify various types of information elements in unstructured text. Due to the Chinese text has no natural boundary like the spaces in the English text, Chinese named entity identification is much more difficult. At present, most deep learning based NER models are developed using a bidirectional long short-term memory network (BiLSTM), yet the performance still has some space to improve. To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve multiscale context aggregation from a long sequence of words. Highway network is used to effectively connect different layers of networks, allowing information to pass through network layers smoothly without attenuation. Finally, the global optimum tag result is obtained by introducing conditional random field (CRF). The experimental results show that compared with other popular deep learning-based NER models, our model shows superior performance on two Chinese NER data sets: Resume and Yidu-S4k, The F1-scores are 94.98 and 77.59, respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.180-189
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• 2013

SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영의 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 안전한 키 교환이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 안전한 키 교환이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적이고 안전한 키 교환을 위해 사인크립션을 이용한 차량 간 그룹키 교환기법을 제안한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.18-24
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• 2022

State highway agencies (SHAs) typically apply a competitive procurement procedure to select contractors for their design-bid-build projects. Since the level of competition affects construction bid prices and project outcomes, the Federal Highway Agency (FHWA) suggests SHAs seek ways to improve competition among contractors continuously. However, they rarely conduct an empirical assessment of the current competition level necessary to identify room for improvement. Besides the number of bidders on a project, other factors such as winning or losing rates among the contractors in previous projects can also indicate the degree of competition; only a few contractors may have won the majority of the projects in a specific region. However, few studies have investigated such factors. This paper proposes a network analysis-based approach to evaluating contractor competition levels of highway projects using historical bid tabulation data. The proposed method provides insights into overall competition levels, the determination of competitive contractors, and winning rate distribution among contractors.