본 연구에서는 지리 교과 속에 공존하고 있는 다양한 유형의 지식을 고려하여 그에 걸맞는 다양한 교육 방법의 실제를 제시하였다. 지리학의 5대 주제에 따라 지리 교육에서 지식의 유형을 살펴 보면 첫째, 기술적 통제력을 확장시키려는 관심에 의한 경험-분석적 지식 중심 내용은 절대적 위치, 자연 경관 및 인문 경관의 특색, 자연 환경과 인간 생활과의 관계, 사람과 물자의 이동(교통) 및 지식과 정보의 이동(통신)으로서 거리와 운송비, 교통망, 교통 유동의 공간적 패턴, 중력 모형 내용, 지역 구분 및 학습 사례 지역 설정 등이며 개념 탐구 중심 수업 설계에 적합하다. 둘째, 어떤 행동이 지역 전통에 비추어 적절한 지를 해석하려는 관심에 의한 역사-해석적 지식 중심 내용은 관계적 위치, 자연 경관 및 인문 경관의 이해, 인문 환경과 인간 생활과의 관계, 교통과 통신 발달의 영향, 지역의 변화 등이며 문제 해결 중심 수업 설계에 적합하다. 셋째, 가치관으로부터 의식을 해방시키려는 관심에 의한 비판적 지식 중심 내용은 상대적 위치, 다양한 지방 문화, 환경 보전의 대책, 정보화 사회, 지역계획 및 지역 협력 등이며 의사 결정 중심 수업 설계에 적합하다. 본 연구에서는 실험 수업 결과에 근거하여 지리 교육에서 지식의 유형에 따른 개념 탐구 중심. 문제 해결 중심. 의사 결정 중심 수업 방법의 효율성을 강조했지만. 실제 교육 현장에서 지리 교사들은 보다 다양한 시각에서 수업 내용을 자신들의 관심 영역에 맞게 구성할 수 있음을 밝혀 둔다.
대도시의 도심 정체나 대중교통 장려책과 같은 요소로 인해 대중교통에 대한 관심과 이용도가 증가하고 있다. 그러나 노선의 설계나 배분에 관한 연구가 미흡하고 적절한 정량적인 방법론이 구축되어 있지 않기 때문에 설계, 운영에 어려움을 겪고 있다. 노선의 공급과잉이나 공급부족으로 인해 접근성이 지역간에 편중되어 나타나며, 도시 각 구역의 정류장은 다른 지역으로 이동하는 시간과 비용, 심적 부담에 있어 큰 편차를 보이고 있다. 한편, Space Syntax 이론은 도시공간이나 건축공간의 접근성을 공간의 기하학적인 연결구조에 기반하여 정량적으로 산출하는데 사용되는 이론이다. 본 연구는 Space Syntax 이론을 대중교통 문제에 효과적으로 적용하기 위해 알고리즘을 수정하였으며, GIS를 이용하여 간략한 가상의 네트워크를 구축한 후 이를 적용하는 과정을 예시하였다.
교통정책과 계획수립을 위한 교통수요의 합리적인 분석을 위해서는 현실적이고 신뢰성 있는 교통자료의 구축이 요구된다. 또한 교통계획 및 운영의 측면에서 복잡한 교통문제를 쉽게 전달할 수 있는 사용자 위주의 시스템이 필요하다 일반적으로 교통 분석 존에 대한 사회${\cdot}$경제적 특성 자료를 수집하고 분석용 네트워크를 구축하는 과정은 교통계획모형 수립과정에서 가장 중요한 부분으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 수집된 데이터를 통합하고 이용 가능한 형식으로 변화하기 위해서는 상당한 비용이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 자료를 효과적으로 선택, 수정, 가시화할 수 있고, 네트워크의 특성 변화를 보다 효율적으로 파악할 수 있도록 GIS를 도입하는 것이 바람직하다. 교통계획과정에 GIS의 기능이 특히 중요시되어지고 있지만 교통문제에 GIS를 이용하는 것은 초보적인 단계이다. 본 연구는 GIS의 공간표현, 분석기능을 바탕으로 다양한 교통정보를 제공하고 교통계획을 가능하게 하기 위한 GIS-T 통합시스템 구현에 목적을 두었다. 이를 위해 교통분석용 패키지와 GIS 환경사이에 양방향 데이터 교환이 가능하게 하고, 네트워크 수정${\cdot}$편집${\cdot}$검수기능 등 보다 효율적인 교통네트워크 관리를 위한 인터페이스를 설계하였다. 또한 GIS가 가지는 공간 데이터의 효과적인 처리에 활용가능 하도록 교통정보 처리모듈을 개발하여 통합시스템에 추가하였다. 이러한 GIS-T 통합시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 수 있으며, 다양한 교통문제 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
기존의 동적 통행배정모형은 출발시간 선택에 있어서 도착시간제약을 고려하지 못하고 있으며, 이를 고려하더라도 수단분담을 고려하지 못하거나 별도의 문제로 다루고 있다. 따라서 대중교통의 수단분담비가 높고, 도착시간에 대한 제약이 따르는 출근·통학통행이 주류를 이루는 오전첨두시의 교통관리·분석을 위해서는 이들을 동시에 고려하는 동적 통행배정모형이 요구된다. 본 연구에서는 Ran과 Boyce가 구축한 모형에 기반하여 통행수단과 도착시간 제약에 따른 출발시간 선택을 경로선택과 동시에 고려할 수 있는 통합모형을 제시하였다. 모형의 풀이를 위해 Ran과 Boyce가 사용한 시·공간 확장 가로망을 새롭게 설계하여 사용하였으며, 가상 가로망에 적용하여 모형의 적합성을 검증하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 제시한 모형이 동적 사용자최적 통행배점상태를 나타내는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 오전 첨두시의 교통관리·분석을 위해 적용 가능함을 입증하였다.
각국에서 통용되는 동전 제작에 사용되는 제한된 종류의 재질과 동전의 휴대성 등을 고려한 디자인은 각국의 통화가 달라도 동전의 모양, 크기, 색상을 비슷하게 하였다. 이로 인해 여러 국가를 방문하는 사람은 비슷한 모양의 여러 나라 동전을 식별하는 것에 어려움을 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 처리에 효과적인 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 동전 분류 방법을 제안한다. 동전 분류를 위한 학습 이미지는 웹 크롤링을 이용하여 수집하고, 이미지 전처리를 위해 OpenCV를 사용하였다. 전처리가 완료된 이미지를 대상으로 특징 추출을 위해 세계층의 합성곱 계층을 사용하였고, 분류를 위해 두 계층의 완전연결 신경망을 사용하였다. 본 논문에서 설계한 모델이 동전 분류에 효과가 있음을 보이기 위해 여덟 종류의 동전을 대상으로 시험하였다. 실험 결과에 의하면 동전 분류의 정확도는 약 99.5%이다.
개인 승용차의 증가로 인해 다양한 교통문제가 발생하고 있다. 이에 따른 교통문제를 해결할 수 있도록 개인 승용차의 이용을 줄이고 대중교통 활성화를 위한 MaaS(Mobility as a Service)의 국내 외 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 카쉐어링, 공공자전거 정보를 통해 이용자들에게 교통수단간 환승을 고려한 최적경로를 Simulation을 통해 구현하고자 하며, 연계된 교통수단을 통해 이용가능한 경로의 효과분석을 하고자 한다. 분석 대상지는 다양한 광역 교통망으로 설계된 세종특별자치시로 선정하였으며, 분석 결과로는 기존 경로는 대중교통(버스, 지하철)으로만 이용 경로가 도출되나 카쉐어링과 공공자전거를 활용해 최종 목적지까지 효율적으로 통행할 수 있는 경로가 분석되었다. 다양한 교통수단 이용정보 및 위치기반 서비스를 스마트폰 Application에 도입할 시 이용자들에게 매우 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 향후 교통체증과 환경문제 등 사회적 문제 해결에 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
철도를 통한 승객 및 화물 운송의 수요가 증대함에 따라 철도 교통량 및 혼잡도가 증가하여 이에 따른 사고발생 가능성의 상승과 승객서비스 품질의 저하가 중요한 문제로 부각되고 있다. 이러한 문제들에 대한 해결책의 하나로 철도운영에 이용되는 통신서비스망의 통합을 통한 망의 고품질화가 최근에 많은 주목을 받게 되었다. GSM-R이 그러한 요구에 부응하는 유럽에서 개발된 통합 철도통신망인데, 망 자체의 속도 제한 때문에 다양하고 고품질이 요구되는 철도통신 서비스를 제공하는 데에는 제약이 있음이 알려져 있다. 이에 국내에서는 차세대 통신수단인 LTE 기반의 첨단 철도 통합무선망 구축에 관한 연구가 진행 중에 있다. 하지만 철도 통합무선망 자체에 대한 구축이 이루어진다 해도, 통합 통신망을 운영하고 관리하는 시스템이 필요한데 관련 연구가 미흡하다. 본 연구에서는 구축되는 철도 통합무선망을 위한 망의 운영관리 시스템에 대해 연구하는 것이 목표이다. 이를 위해 모델 기반 접근법을 통해 통신망 운영관리 시스템에 대한 개념설계를 수행하였다. 운영관리 시스템 설계에 있어서 먼저 운영관리의 개념을 명확하게 하는 것이 중요하기 때문에, 유스 케이스 다이어그램을 통해 시스템 컨텍스트 모델을 생성하였다. 또한 운영관리 개념의 명확성을 확보하기 위해서 모델링 표준언어인 SysML을 사용하여 운영 시나리오 모델을 생성하였다. 계속해서 SysML 모델들을 EFFBD 모델로 변환한 후 모델 시뮬레이션 및 검증을 수행하였다. 따라서 본 논문에서 보고된 연구 결과는 향후 운영관리 시스템의 개발 단계에서 상세설계를 진행할 때 기본 토대로 활용될 수 있다.
교통카드는1997년 처음 도입된 이후 비약적으로 발전하여 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 그 기술력을 인정받아 해외에서도 우리나라 교통시스템을 도입하고 있는 실정이다. 특히 온실가스 감축과 환경문제에 따른 대중교통의 중요성이 부각되고 있어 교통카드 이용 시의 불편사항 해소 및 2013년 교통카드 전국 호환망이 완료에 따른 교통카드 무인판매/충전기의 보급이 더욱 절실하다. 본 논문에서는 기존 교통카드 충전기의 문제점을 분석하여 새로운 무인판매/충전기 통합 운영시스템을 설계하고 구현하였다. 제안한 통합 운영시스템은 장비 초기화모듈, 일 마감모듈, 판매모듈, 충전모듈, A/S처리모듈, 관리자모듈로 구성되며, 현재 서울, 경기지역에 설치 운용중이다. 대중교통 이용자 친화형 통합 운영시스템 서비스 제공으로 요금 충전소 부족으로 인한 대국민 불편해소 및 지역별, 대중 교통수단별 비 호환에 따른 일반 시민들의 대중교통 이용 불편함을 해소하는데 일조할 것이다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
교통신호와 개별 통행자의 경로선택은 서로 상호작용하는 관계이다. 통행자의 경로 선택은 교통신호에 따라 결정될 수 있으며 또한 최적의 교통신호 역시 이동류별 교통량에 따라 달라지게된다. 본 연구는 양방향 링크를 포함하는 4현시 교차로로 구성된 네트워크에서 모든 이동류에 대하여 교통신호의 영향을 반영할 수 있는 통행배정 모형을 구축하고 이를 신호최적화 문제와 결합하여 네트워크의 총 지체를 최소화하는 신호제어변수와 통행배정 결과를 산출하는 모형을 bi-level problem으로 구축하였다. 본 연구에서 사용된 경로기반 통행배정 모형은 M.H. Xu 등이 제한한 Column Generation 방법의 일종인 heuristic Equilibrium Assignment 기법을 기반으로 하여 교차로의 이동류별 통행비용을 고려할 수 있도록 수정하여 구성하였으며 지체최소화를 목적함수로하는 신호최적화 방법론으로는 Genetic Algorithm을 사용하였다. 본 모형을 모의네트워크에 적용하여 실험한 결과 네트워크의 통행비용함수를 최소화하는 신호변수와 통행자의 경로선택 결과를 산출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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