PURPOSES : This study aims to investigate the reliability of the real-time estimation of intersection traffic volumes based on the integration of location intelligence data and smart intersection data. METHODS : Location intelligence data (LID) and smart intersection data were obtained at eight intersections in Inju-daero, Incheon. The two datasets were then integrated to estimate traffic volumes for intersections in the shadow section, where traffic information was not expected to be obtained. The traffic estimation accuracy was evaluated using the total traffic, approach traffic, and turning movement volumes at the intersections. The estimated traffic was compared with the actual traffic volumes in the smart intersection data to validate the reliability of traffic estimation. RESULTS : The average traffic estimation error for the total intersection volume was approximately 4.5% for the five intersections in the shadow section. The estimation errors for the approach volumes (less than 5%) were also consistently low, except from 12 pm to 1 pm. CONCLUSIONS : The findings of this study suggest that location intelligence data can be combined with smart intersection data to estimate real-time traffic for shadow sections on roadways. This could enable a cost-effective cooperative intelligent transport system (C-ITS) when the municipal budget is limited, ultimately leading to the sustainable operation of C-ITS.

PURPOSES : We propose a framework to evaluate the reliability of integrating homogeneous or heterogeneous mobility data to produce the various data required for greenhouse gas emission estimation. METHODS : The mobility data used in the framework were collected at a fixed time from a specific point and were based on raster data. In general, the traffic volume for all traffic measurement points over 24 h can be considered raster data. In the future, the proposed framework can be applied to specific road points or road sections, depending on the presence or absence of raster data. RESULTS : The activity data required to calculate greenhouse gas emissions were derived from the mobility data analysis. With recent developments in information, communication, and artificial intelligence technologies, mobility data collected from different sources with the same collection purpose can be integrated to increase the reliability and accuracy of previously unknown or inaccurate information. CONCLUSIONS : This study will help assess the reliability of mobility data fusion as it is collected on the road, and will ultimately lead to more accurate estimates of greenhouse gas emissions.

We have developed a data integration system for ground-based space weather facilities in Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The data integration system is necessary to analyze and use ground-based space weather data efficiently, and consists of a server system and data monitoring systems. The server system consists of servers such as data acquisition server or web server, and storage. The data monitoring systems include data collecting and processing applications and data display monitors. With the data integration system we operate the Space Weather Monitoring Lab (SWML) where real-time space weather data are displayed and our ground-based observing facilities are monitored. We expect that this data integration system will be used for the highly efficient processing and analysis of the current and future space weather data at KASI.

The issues raised so far in the development of safety-critical systems have centered on how effectively the safety requirements are met in systems design. The systems are becoming more complex due to the increasing demand on the functionality and performance. As such, the integration of both the systems design and systems safety processes becomes more important and at the same time quite difficult to carry out. In this paper, an approach to solving the problem is presented, which is based on an integrated data model. To do so, the data generated from the inputs and outputs of the systems design and systems safety processes are analyzed first. The results of analysis are used to extract common attributes among the data, thereby making it possible to define classes. The classes then become the cores of the interface data model through which the interaction between the two processes under study can be modeled and interpreted. The approach taken has also been applied in a design case to demonstrate its value. It is expected that the results of the study could play a role of the stepping stone in extending to the architecture development of the integrated process.

Survival and development of manufacturing business depends on how the companies make competitive product and put out on the market. In other words, the core competitiveness of manufacturing business is "product" and companies’ competitiveness and sustainable growth could be guaranteed by management from product deveIopment to release onto the market. However, there are few examples about establishing successful system yet. The purpose of this study is to analyze on how PLM affect the performance. In particular, findout how iIlegal copying of PLM system that contains know-how gives company negative effect and emphasize why companies should recognize the importance of iIIegaI copying.

본 논문에서는 통합제품개발 관점에서 Computer-Aided Engineering(CAE) 활동을 지원하는 제품자료모델(Product Data Model)을 제안한다. 제안된 제품자료모델은 제품개발 프로세스를 관리하는 제품생애주기관리(Product Lifecycle Management: PLM) 시스템에 현재 독립되어 진행되고 있는 CAE 활동을 통합될 수 있도록 한다. 제안된 제품자료모델에 포함된 제품관점(Product View)은 설계와 제품구조를 공유하여 다양한 대안을 해석하고, 그 결과를 손쉽게 설계로 전달할 수 있는 독립적 CAE 활동을 보장한다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 제품개발 프로세스와 통합된 CAE 활동을 지원하는 PLM 시제품을 개발하였다.

W3C에서 XML 표준을 발표한 이후 XML을 지원하는 관련 기술들이 지속적으로 개발되고 있으며 데이터의 중립성을 응용하는 것을 주제로 하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 응용범위가 확대되고 있다. 이들 연구는 Business 현장에서 발생하는 데이터의 통합 및 재활용을 과제로, XML Schema간의 통합, 데이터의 저장 및 생성을 위한 DB 스키마와 XML 스키마 통합, 대용량 XML 데이터 관리를 위한 DB 저장 및 검색 등의 분야에서 큰 성과를 거두고 있다. 최근 활발하게 진행되고 있는 기업간 전자상거래(B2B) 에서는 일반 디지털 파일 또는 전자거래에 사용되는 전자문서 등 다양한 형식의 데이터들이 존재한다. 이러한 자료들을 이용하여 거래 당사자간에는 주문신청부터 송금 및 수금 확인까지 B2B 거래 프로세스에 관련된 다양한 데이터 들이 교환된다. 기업간 교환되는 데이터에는 일정한 규칙이 존재하며 이들을 확인하는 것은 중요하다고 볼 수 있다. 즉, 관련 자료의 통합시 고려되어야 하는 제약조건의 관리에 대한 연구가 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기업간 전자상거래 환경에서 데이터 교환의 표준으로 자리잡고 있는 XML 데이터를 중심으로 데이터 통합시 고려되어야 할 제약조건들을 정리하고 이를 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 먼저 스키마 충돌에 따른 제약조건과 자료 자체의 무결성 및 업무규칙 제약조건을 정리하여 분류하였으며, 이들 제약조건을 표현하여 관리할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 즉, XML의 특징을 활용하여 분산 이기종 데이터 간의 통합 및 제약조건을 해결하는 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 B2B 전자거래에서 교환되는 문서의 생성, 검색, 저장 및 재활용 과정에서 필요한 데이터의 검증에 기여할 것으로 기대된다.

기업의 제조현장에서는 현재 많이 도입중인 자동화 프로세스들을 지원할 목적뿐만 아니라 생산효율을 높이고 생산실적 파악 등의 목적을 위해 관련 데이터의 통합에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이러한 기업에서는 통합적인 정보시스템의 운영을 위해 ERP 등과 같은 Infra 시스템은 갖추어져 있으나 요구되는 데이터를 쉽게 효율적으로 모아서 활용할 방안에 대해서는 여전히 많은 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지금까지 Database 측면에서는 Multidatabase의 도입, 프로그램 측면에서는 Corba, DCom 등과 같은 미들웨어를 활용하여 해결하려 노력하여 왔다. 국내 G사에서는 제조 프로세스에서 통합적으로 관리할 필요성이 있는 데이터가 존재하는데 이러한 데이터 들은 도처에 분산되어 있다. 이러한 데이터는 생산계획, 생산지시, 생산실적, 작업조건 파라미터 관리, RFID 관련 데이터 등을 포함하고 있다. 이러한 데이터는 제조 자체를 지원하기 위해서도 접근 필요성이 존재하며 또한 제조 프로세스 라이프사이클 상에서 관련 Activity들을 지원하기 위해서도 접근할 필요가 있다. 본 연구에서는 자동차 제조 프로세스를 지원하기 위해 관련된 데이터들을 통합하여 운영할 방안에 대해서 제시하고자 한다. 먼저, 자동차 제조 프로세스에 관련된 데이터들을 파악하여 분류하였다. 이렇게 분류된 데이터를 기반으로 제조 프로세스 상에서 데이터를 표현하고 관리할 수 있는 XML Schema를 제시하였다. 또한 이렇게 통합된 기업의 정보를 현재 도입되어 있는 ERP 및 제조현장 실무 (예를 들면 작업지시서 출력, Label 출력, 출고서 출력, RFID 컨트롤러와의 연계서 출력 등)에 활용할 방안에 대해 제안한다. 본 연구에서는 제안된 방법론의 실현 가능성을 보여주기 위해 프로토타입 시스템을 구현하였는데 이때 데이터의 통합을 지원하기 위해 Altova MapForce 툴을 활용하였다. 통합데이터는 XSLT등의 기술을 이용해서 ERP 지원, Label 출력, 출고서 출력 등에서 활용하고자 한다. 본 연구를 통해 구축되는 통합 데이터는 자사내의 생산현장에서 활용될 수 있을 뿐만 아니라 JIT 시스템 도입 등을 통해 연계관계에 있는 협력관계 회사와의 데이터 연계를 위해서도 기반이 되리라 기대된다.

물리탐사와 시추자료에 대해 지구통계학적 복합해석 기술을 적용하여 3차원의 암반등급 해석을 수행하였다. 자료 복합 해석을 위한 다양한 지구통계학적 기술 중에서, 본 연구에서는 물리탐사 자료의 값을 추정하고자 하는 지점의 암반등급의 평균치로 치환하는 국소 변이 평균에 의한 단순 크리깅 기술(Simple Kriging with local varying means)을 사용하였다. 암석의 전기비저항 값은 RMR(Rock Mass Rating)값과 양의 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나 상관 관계 만에 의한 대응방식은 그 양상이 매우 복잡하고 공간적으로 연관되어 있는 경우가 많아 단순히 적용하기 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 전기비저항과 RMR의 일반적 선형 상관관계 외에 지시자 변환(indicator transform)에 의한 비선형 상관관계를 유도하는 방식을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 선형 및 비선형 상관관계에 의해 대응된 비저항 값이 실제 RMR과 비교할 때 나타나는 잔차(residual)에 대해 3차원 지구통계학적 분석을 적용하여 이 결과를 상관관계 결과에 추가함으로써 공간적 특성을 반영하는 RMR 평가를 수행할 수 있었다. 사용된 물리탐사 자료는 전기비저항 및 MT(Magnetotelluric) 탐사 자료이며, 총 10공의 시추자료를 통해 획득한 암반등급 값을 이용하였다. 이와 같은 해석은 조사 대상에 대한 광역적 지질조건을 보다 현실적으로 반영하는 암반등급 분포를 만들어내는 것으로 보인다.

Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.

여러 지질재해 중에서 산사태로부터 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 산사태에 대해 취약한 지역의 추정이 필요하다. 산사태 위험성의 정량적 분석을 목적으로, 본 논문에서는 확률론적 공간통합 방법인 베이지안 기법의 적용가능성에 대해서 논의하고자 한다. 우선 산사태 발생과 관련이 있는 여러 공간자료의 확률론적 표현을 위해 우도비 함수를 사용하였으며, 베이지안 결합 규칙을 이용하여 최종적으로 통합된 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태 공간 분포의 분할을 통한 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태로 피해를 입은 경기도 장흥지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사례연구 수행 결과, 우도비에 기반한 베이지안 공간 통합 기법은 효율적으로 다양한 공간 자료를 통합할 수 있었으며, 검증결과는 해석과 의사결정 보조자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

A dynamic displacement estimation system is developed by integrating laser Doppler vibromter (LDV) and light detection and ranging (LiDAR). The system includes hardware level integration for simultaneous measurement of two devices and data fusion of two measurement signals based on Kalman filter smoothing algorithms. For hardware integration of two devices, the laser beam directions and the triggering of measurement of LDV and LiDAR are controlled on the level of built-in commands of the devices. The distance data sequentially measured by LiDAR is converted to dynamic displacement of high noise and low sampling rate, and fused with the velocity measured by LDV which has high sampling rate and low noise but accumulated bias error when integrated. Using the Kalman filter based data fusion algorithm, it is able to estimate dynamic displacement in which the drawbacks of two devices are effectively removed. The proposed system is applied to a dynamic loading test on a highway bridge and the performance is verified.