개인형 이동장치에 대한 관심은 스마트 모빌리티 서비스에서 first-mile 및 last-mile 중요성이 증가함에 따라 높아졌다. 본 연구는 first-mile 및 last-mile 문제를 해결하기 위해 자유 주차방식(free-floating) 개인형 이동장치 공유 서비스 권역 설정 방법론을 제시하고 선정된 공유 서비스 권역을 대상으로 최적의 개인형 이동장치 운영 대수 결정을 목표로 한다. 인구 데이터, 스마트 카드 데이터, 건물 데이터를 사용하였으며, 개인형 이동장치 데이터를 이용하여 연령별, 거리별 이용률을 반영하여 잠재수요를 추정하였다. 추정된 잠재수요와 함께 대중교통 정류장과 건물의 위치를 기반으로 개인형 이동장치 공유 서비스 권역을 설정하였다. 인천 영종도를 대상지로 제안된 방법론을 적용한 결과 거주지가 밀집된 지역과 여행객들이 많은 해변 근처가 개인형 이동장치 공유 서비스 권역으로 선정되었다. 거주지가 밀집된 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 1,022대, 해변 근처 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 269대로 결정되었다.
개인형 이동장치의 사용 증가에 따라 관련 교통사고와 사회적 문제가 증가하는 상황에서 정부는 문제 해결을 위해 관련 법규를 지속적으로 개정하고 있다. 개정된 법규가 개인형 이동장치 안전에 미치는 영향력을 분석하기 위해 본 연구에서는 2021년 5월에 개정된 법규에 기반하여 사용자가 느끼는 위험특성과 법제도에 대한 대중의 인식을 반영한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 보도와 차도가 구분되지 않은 도로주행, 과속주행, 2인 탑승 등이 개인형 이동장치의 위험특성으로 분석되었으며 이는 개정된 개인형 이동장치 관련 법제도에 대한 인지도가 낮기 때문이라는 결론을 도출하였다. 따라서 개인형 이동장치의 보급이 확대됨에 따라 개인형 이동장치 관련 제도개선에 대한 시민들의 인지도 및 개선된 법규의 준수율 향상이 반드시 필요하다.
최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.
공유 모빌리티의 확산으로 개인형 이동장치의 이용률이 높아지고 있으나, 소리가 없어 보행자에게 사고위험과 두려움을 유발하고 있다. 이 연구에서는 전동킥보드의 다양한 경고방식과 주행 방향이 보행자의 위험 지각과 주행자에 대한 인식, 각 도로에 대한 허용 태도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 8가지 영상 처치물은 경고방식(silent, vess, bell, voice)과 주행 방향(전, 후방)에 따라 보행자 관점으로 제작되었다. 참가자는 각 영상을 시청한 후, 영상에 대한 설문에 응답하였다. 연구 결과, 주행 방향에 따른 영향은 없는 것으로 나타났다. 또, 경고방식과 상관없이 경고가 존재 할 때, 위험을 낮게 지각했고, 주행자에 대한 인식과 각 도로에 대한 허용 태도가 긍정적으로 나타났다. 이 연구는 보행자의 안전을 위해 개인형 이동장치 고유의 경고음이 필요함을 시사하고, 개인형 이동장치에 대한 인식 개선과 관련 정책, 규정을 마련하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 손동작 인식을 통하여 원격지의 로봇이나 기타 구동장치를 제어할 수 있는 개인용 커뮤니케이터(personal communicator)와 가정 내 정보가전기기를 제어할 수 있는 홈게이트웨이 및 이동형 홈서버의 설계 및 구현 대용을 기술한다. 임베디드 보드 기반의 개인용 커뮤니케이터는 사용자의 손동작을 인식하고 그 동작을 추적하여 원격지의 이동형 홈서버의 동작을 제어하기 위한 적절한 명령으로 변환한다. 본 구현에서는 LN2440 임베디드 전용보드 상에 손동작 인식 및 추적, 원격 이동형 홈서버 제어 명령 변환, 무선 접속기능을 이용한 홈게이트웨이 제어, 사용자 인터페이스의 설계 및 구현, 단위 및 통합 테스트의 내용을 기술한다. 본 구현은 원격탐사로봇 제어, 장애인 구동장치 제어 등 원격지의 구동 장치를 제어할 수 있는 다양한 분야에 활용될 수 있는 장점이 있다.
최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
이글에서는 상지 동작 훈련 지원 시스템, 보행 훈련 및 하지 기능 회복 지원 시스템, 자세 균형 훈련장치 등 신체 기능 회복 및 훈련 지원 시스템과 자립형 이동을 위한 동작보조장치, 일상생활 지원 실버 기기, 개인 휴대형 골정 방지 시스템 등 일상생활 보조 지원 실버 기기에 대해 소개한다.
유비쿼터스 시대가 도래하면 언제 어디에서나 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들이 생활 곳곳에 스며들어 사용자의 요구를 기다리고 있을 것이며 개개인의 사람마다 사용자의 기호에 맞는 개인화된 서비스가 필요하다. 사람의 위치이동에 따라 빠르게 변화하는 다양한 서비스 환경에서는 사용자의 개입을 최소화 하여야하여 관심 여부에 맞추어서 서비스 장치 및 동작 모드를 자동적으로 결정하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 환경에서 분산 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 요구에 가장 근접한 지능형 서비스 제공을 위해 크게 세 가지 단계로 구성하였다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트 공간을 가상의 시뮬레이터로 구현하여 물리적 장치 및 컴퓨팅 객체를 모델링한다. 둘째, 이기종 환경에서의 사용자의 대리인으로서 지능적인 서비스 수행을 위하여 멀티 에이전트 기반 구조를 제안한다. 마지막으로 사용자 프로파일을 통한 관심정보를 고려하여 개인화된 서비스 제공을 위한 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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