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김회경 연구실
동아대학교 도시공학과 김회경 교수
지능형교통시스템
V2I 통신
자율주행차
김회경 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

김회경 연구실

동아대학교 도시공학과 김회경 교수

김회경 연구실은 도시공학과 기반으로 지능형교통시스템의 교통관제및운영을 중심으로 연구를 수행합니다. V2I 통신과 신호정보를 활용해 connected and autonomous vehicles의 아이들링을 제어하고, 미시 시뮬레이션과 배출량 모델로 환경영향을 평가합니다. 또한 동적 환경최적경로 탐색을 위해 대기확산 모형과 환경최적경로 알고리즘을 결합합니다. 재난 상황에서는 위성영상 변화탐지 딥러닝으로 도로 손상을 정량화하고, IPA 기반 안전시설 평가 및 사고 요인 분석을 통해 운영·정책 의사결정 지원 연구도 병행합니다.

지능형교통시스템V2I 통신자율주행차미시교통시뮬레이션배출량 모델링
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
C-ITS 기반 친환경 신호제어 및 아이들링 감축 연구 thumbnail
C-ITS 기반 친환경 신호제어 및 아이들링 감축 연구
Green Signal Control and Idling Reduction for C-ITS
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

12총합

5개년 연도별 피인용 수

53총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
preprint
|
인용수 0
·
2026
Investigating the Impact of VMT Tax Coupled with Congestion Pricing on Traffic Operation in Busan, Korea
Hoe Kyoung Kim, Minjeong Kim, Jihyo Jung
SSRN Electronic Journal
https://doi.org/10.2139/ssrn.6626714
Vehicle miles of travel
Congestion pricing
Revenue
Tax revenue
Traffic congestion
Fuel tax
Road pricing
Sustainable transport
2
article
|
인용수 3
·
2025
Deep Learning-Based Detection and Assessment of Road Damage Caused by Disaster with Satellite Imagery
Jungeun Cha, Seunghyeok Lee, Hoe Kyoung Kim
IF 2.5 (2025)
Applied Sciences
자연재해는 도로망과 같은 주요 기반시설에 심각한 피해를 유발하여 구조 및 복구 활동을 크게 지연시킬 수 있다. 기존의 도로 손상 평가는 수작업 점검에 크게 의존하는데, 이는 노동 집약적이며 시간이 많이 소요되고 대규모 재해 피해 지역에서는 적용이 비현실적이다. 본 연구는 고해상도 재해 전후 위성영상을 활용하여 도로 손상을 자동으로 탐지하고 정량적으로 평가하기 위한 딥러닝 기반 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 세 가지 서로 다른 변화 탐지(change detection) 접근법, 즉 단일 시점 오버레이, 차이 기반 분할(difference-based segmentation), 그리고 Siamese 특징 융합(Siamese feature fusion)을 체계적으로 비교한다. 여러 차례의 반복 실험으로 검증한 결과, 차이 기반 모델이 가장 높은 전체 F1-score(0.594 ± 0.025)를 달성하였으며, 오버레이 및 Siamese 모델을 각각 약 127.6%와 27.5% 능가했다. 그러나 본 연구의 핵심 발견은, 이 최우수 모델조차 ‘손상된 도로(damaged road)’ 클래스에 대해 낮은 탐지 재현율(recall)(0.445 ± 0.051)에 의해 제약된다는 점이다. 이는 이 분야에서의 중증한 클래스 불균형(severe class imbalance)이 근본적인 장애물임을 보여주며, 표준적인 학습 전략으로는 이를 충분히 해결하기 어렵다는 사실을 시사한다. 본 연구는 해당 분야에 중요한 벤치마크를 정립하며, 향후 연구는 탐지 재현율을 향상시키기 위해 클래스 불균형을 직접적으로 다루는 방법에 초점을 맞춰야 함을 강조한다. 정량적으로 드러난 한계에도 불구하고, 제안된 프레임워크는 손상 밀도 지도(damage density map)를 시각화할 수 있어, 재해로 피해를 입은 지역에서 도로 복구 우선순위 설정 및 접근성 계획 수립과 같은 긴급 대응 전략을 지원한다.
https://doi.org/10.3390/app15147669
Remote sensing
Computer science
Artificial intelligence
Environmental science
Geology
3
article
|
·
인용수 0
·
2025
Optimal traffic signal control for an atypical isolated intersection using composite AI model
Seunghyeok Lee, Benjamin Choi, Weeyoung Kwon, Jungeun Cha, Jihyo Jung, Hoe Kyoung Kim
IF 3 (2025)
International Journal of Urban Sciences
https://doi.org/10.1080/12265934.2025.2586754
Intersection (aeronautics)
SIGNAL (programming language)
Composite number
Control (management)
Pattern recognition (psychology)
Noise (video)
최신 정부 과제
8
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1
주관|
2021년 2월-2024년 2월
|95,607,000
동적 환경최적경로 탐색 시스템의 개발과 평가
○ 1차년도 연구 목표 및 내용 : 동적 환경최적경로탐색 알고리즘 개발 - 환경기반 복합 경로탐색 변수 선정 · 운전자의 선호도에 따라 최단시간, 최단거리, 미세먼지 농도 변수를 복합적으로 고려하는 경로 탐색 알고리즘의 개발을 통해 현실적인 동적 환경최적경로 탐색을 구현한다. - 환경기반 복합 최적경로 탐색 알고리즘 개발 · 다수의 경로탐색 알고리즘을 검토한 후 동적 환경최적경로를 가장 효과적으로 탐색할 수 있는 최적의 알고리즘을 선택한다. ○ 2차년도 연구 목표 및 내용 : 경로탐색 환경과 미세먼지 지도 구축 - 차량용 미세먼지 수집장치 개발 · 본 연구에서는 다양한 하드웨어 제작에 사용되는 아두이노나 라즈베리파이 보드와 관련 센서들의 조합을 통해 휴대용 미세먼지 측정기를 제작하여 실험차량에 부착하고자 한다. - 실험차량을 이용한 사례지역 미세먼지 수집 · 격자형 도로망 구조를 가진 도시를 선정한 후 휴대용 미세먼지 측정기를 장착한 실험차량을 운행하여 시간대에 따른 링크별 동적 미세먼지 값을 측정한다. - 공간보간법(Spatial Interpolation)을 이용한 미세먼지 지도 구축 · 실험차량이 주행하지 못한 링크에 대한 미세먼지 값은 Kriging이나 IDW(Inverse Distance Weighted)와 같은 공간보간법을 이용해 링크별 동적 미세먼지 값을 추정하여 네트워크 전체의 미세먼지 지도를 구축한다. ○ 3차년도 연구 목표 및 내용 : 동적 환경최적경로탐색 알고리즘 평가 - 시나리오별 동적 환경최적경로 탐색 알고리즘 구현 · 시스템 개발과 운영과정에서 도출된 교통관제센터(server) 중심의 링크별 동적 미세먼지 값 수집 및 추정과 동적 환경최적경로 탐색 알고리즘의 평가를 위해 미시적 시뮬레이션 모델을 사용한다. - 환경과 효율기반의 알고리즘 평가 · 환경최적경로 비율에 따른 개별차량의 통행시간 차이와 MOVES를 활용하여 동적환경최적경로 탐색 시스템의 미세먼지 분산효과를 평가한다.
환경최적경로 탐색 알고리즘
실험차량
온실가스
대기확산모형
공간보간법
미시적 시뮬레이션 모델
휴대용 미세먼지
2
주관|
2021년 2월-2024년 2월
|95,607,000
동적 환경최적경로 탐색 시스템의 개발과 평가
1. 환경기반 복합 경로탐색 변수 선정 · 운전자의 선호도에 따라 최단시간, 최단거리, 미세먼지 농도 변수를 복합적으로 고려하는 경로 탐색 알고리즘의 개발을 통해 현실적인 동적 환경최적경로 탐색을 구현한다. 2. 환경기반 복합 최적경로 탐색 알고리즘 개발 · 다수의 경로탐색 알고리즘을 검토한 후 동적 환경최적경로를 가장 효과적으로 탐색할 수 있는 최적의 알고리즘을 선택한다. · 운전자가 설정한 변수별 선호도(가중치)에 따라 실험차량의 현 지점에서 종점까지의 경로 중 환경최적경로 비중이 달라지며, 최적경로를 탐색한 후 차량 내비게이션과 같은 단말기를 통해 기존경로와 최적경로 간 환경측면의 편익차를 표출하는 과정을 포함한다. 3. 차량용 미세먼지 수집장치 개발 · 특별·광역시급의 기초자치단체를 공간적 단위로 하는 고정식 미세먼지 측정수단 대신 차량(실험차량)에 장착하는 휴대용 미세먼지 측정기(Liu et al., 2011)를 제작하고자 한다. · 이동식으로 미세먼지를 측정하기 위해서는 미세먼지 측정센서, GPS, 메모리 그리고 통신 모듈과 같은 다수의 센서 조합이 요구된다. · 따라서 본 연구에서는 다양한 하드웨어 제작에 사용되는 아두이노나 라즈베리파이 보드와 관련 센서들의 조합을 통해 휴대용 미세먼지 측정기를 제작하여 실험차량에 부착하고자 한다. 4. 실험차량을 이용한 사례지역 미세먼지 수집 · 격자형 도로망 구조를 가진 도시를 선정한 후 휴대용 미세먼지 측정기를 장착한 실험차량을 운행하여 시간대에 따른 링크별 동적 미세먼지 값을 측정한다. · 측정한 링크 단위 미세먼지 농도를 휴대용 미세먼지 측정기의 통신 기능을 통해 교통관제센터(server)로 전송하여 미세먼지 데이터베이스(DB)를 구축한다. 5. 공간보간법(Spatial Interpolation)을 이용한 미세먼지 지도 구축 · 실험차량이 주행하지 못한 링크에 대한 미세먼지 값은 Kriging이나 IDW(Inverse Distance Weighted)와 같은 공간보간법을 이용해 링크별 동적 미세먼지 값을 추정하여 네트워크 전체의 미세먼지 지도를 구축한다. 6. 시나리오별 동적 환경최적경로 탐색 알고리즘 구현 · 시스템 개발과 운영과정에서 도출된 교통관제센터(server) 중심의 링크별 동적 미세먼지 값 수집 및 추정과 동적 환경최적경로 탐색 알고리즘의 평가를 위해 미시적 시뮬레이션 모델을 사용한다. · 본 연구에서는 현재 산·학·연에서 가장 보편적으로 사용하고 있는 미시적 시뮬레이션 모델을 선택(Otkovic et al., 2013)하고 시스템 개발과정의 정확한 구현을 위해 기본 시뮬레이션 모델과 함께 제공되는 사용자 인터페이스를 활용한다. 7. 환경과 효율기반의 알고리즘 평가 · 미시적 시뮬레이션 모델은 환경최적경로와 최단경로의 선택 비중을 다르게 설정하여 운전자가 시나리오별 동적환경최적경로를 탐색하도록 구축한다. · 동적환경최적경로탐색 시 각각의 변수에 대한 운전자의 선호도가 다르기 때문에 각각의 변수의 가중치에 따른 개별차량의 통행시간 및 네트워크 전체의 미세먼지 분산효과를 평가한다. · 환경최적경로 비율에 따른 개별차량의 통행시간 차이와 MOVES를 활용하여 동적환경최적경로 탐색 시스템의 미세먼지 분산효과를 평가한다.
환경최적경로 탐색 알고리즘
실험차량
온실가스
대기확산모형
공간보간법
미시적 시뮬레이션 모델
휴대용 미세먼지
3
주관|
2018년 7월-2020년 12월
|2,015,000,000
도로위험정보 및 교통량 수집기술 개발
○ 교통관련 계획 및 영향평가 시 교통량 정보는 필수적으로 활용 교통량 정보는 공공 정보로 수익성 사업이 아닌 비수익성 사업으로 국가 주도하에 기술개발 필요 전국 단위 교통량 정보 수집을 위해 필요한 대규모 국가 예산투자의 한계를 극복하기 위한 새로운 교통정보 수집 기술개발 필요 ※ 현재 전국 약 11만km의 국도 및 지방도에 대하여 고정식 교통정보수집 검지기 설치 도로구간은 약 1만3천km로 미설치 구간 약 10만km에 대하여 2km 당 1개소 설치 시 약 1조원(1개소 당 2천만원 기준)이 소요되며, 노후로 인한 교체 및 유지보수 비용을 감안하면 더욱 커질 것으로 예상○ 정부의 국가교통 통계 신뢰성 확보를 위한 교통량 정보 및 속도 정보 확보 필요 교통혼잡비용, 교통사고비용, 교통환경비용, 교통물류비용 등 교통관련 주요 국가지표의 추정을 위해서는 정확한 교통량 및 속도 정보 필요 현재 국가교통지표는 산발적으로 구축된 고정식 교통량 수집체계와 교통계획 모형을 활용하여 추정·적용하여 신뢰성 극복을 위한 기술개발 필요 국가 교통의 핵심 지표 구축의 기반이 되는 국가교통데이터베이스(KTDB)에 대한 신뢰성 확보를 위한 교통량 및 속도 등 교통 핵심 자료 수집 기술개발 필요이러한 배경 하에 본 연구에서는 다음과 같은 내용에 대한 연구를 수행함○ 개발 예정 기술의 전반적인 설계 및 자료의 특성 등 요구사항 정리- 차량 장치에서 수집되는 자료의 규격, 시공간적 한계, 자료의 신뢰성 등의 정리○ 이동중인 사업용 차량(Probe 차량)을 활용한 차량 간 차두거리 측정기술 기반 연속류 도로 시공간적 교통밀도 추정 전처리 기술 개발- 차량용 블랙박스/ADAS 장비를 활용한 주행차로의 선행, 후미, 좌우 차로의 차량 간 차두거리의 신뢰성 평가- 시간대별, 교통상황별, 기상변화에 따른 이동 중 차두거리 측정의 신뢰성 평가- 주행 차로의 선행, 후미, 좌우 차로의 차간 거리별 교통밀도 추정 알고리즘 개발 ○ Probe 차량 간 차두거리 기반 시공간적 적정 교통 밀도 추정기술(연속류 구간) - 연속류 대상 교통밀도 추정 기술 개발- 차량간 차두 거리 활용 교통 밀도 추정을 위한 시공간적 적정 구간(적정 aggregation 구간/규격) 산정 기술 개발- 1초 간격으로 측정되는 차두거리 기반 교통 밀도 추정을 위한 적정 시간 간격과 도로 구간 산정○ Probe 차량 기반 측정 교통밀도 및 속도 활용 교통량 추정기술 개발- 집계된 교통 밀도 및 공간평균 속도 기반 교통량 추정기술 개발- 도로의 유형별(연속류 구간) 교통량 추정 기술 개발○ Probe 차량 기반 교통밀도 및 교통량 추정을 위한 적정 차량 대수 산정기술- 개발 기술의 신뢰성 보장을 위한 장치 장착 차량의 적정 대수 산정 기술 개발- 소통상황별, 도로 유형별 최소 적정 대수 변화 평가 및 신뢰성 제시○ 도로 유형별 이동 중인 차량 기반 교통량 추정 결과의 적용변수 추정 및 결과의 신뢰성 평가 기술- 도로의 기하구조, 도로의 유형, 외부 환경에 변화에 따른 개발 알고리즘의 적용(adjust) 변수 추정○ 개발 기술 기반 추정된 교통량, 교통 밀도 정보의 신뢰성 평가- 개발된 기술의 신뢰성 평가를 위한 테스트 베드 선정- 개발된 기술의 신뢰성 평가를 위한 방법론 개발- 개발된 신뢰성 평가기술 기반 현장 검증 결과 도출
사업용 차량
차량운행기록계
블랙박스/ADAS
교통량
위험도로정보
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024밀집 알람 시스템 및 방법1020240002733
공개2024자동차 공회전 제어 시스템 및 제어방법1020240002705
취하2021개인형 이동수단 공유 서비스와 대중교통간 환승요금 산출 방법1020210144141
전체 특허

밀집 알람 시스템 및 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240002733

자동차 공회전 제어 시스템 및 제어방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240002705

개인형 이동수단 공유 서비스와 대중교통간 환승요금 산출 방법

상태
취하
출원연도
2021
출원번호
1020210144141

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