오늘날 세계는 빠르게 도시화가 되어가고 있으며 급속한 도시화에 따른 인구밀집현상은 교통 혼잡, 생태환경악화 등 도시의 전형적인 문제들을 초래하였으며, 폐기물 처리 및 공공위생, 치안 문제 등 도시 관리의 어려움은 점점 증대하고 있다. 특히 도시시설물 관리에 있어 정부와 지자체의 노력에도 불구하고 관리대상의 시설물 수와 종류가 많은 반면 관리인의 부족과 적정관리시스템의 부재로 인하여 도시민들이 많은 불편을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 도시시설물의 유지관리 효율화를 위해 스마트폰을 활용한 관리방법을 제시하는 것이다. 연구결과 첫째, 스마트폰을 활용하여 시설물의 사진과 위치정보를 수집 및 전송하기 때문에 시설물의 정보관리, 유지보수관리, 이력관리 등 원스톱으로 유지관리 업무가 가능하다. 둘째, 유지보수관리는 스마트폰의 위치가 아닌 시설물, 즉, 피사체의 위치 및 사진정보를 기반으로 하기 때문에 시설물의 상태파악 및 빠른 조치가 용이하며, 스마트폰의 앱을 통해 유지보수 관리자에게 접수와 동시에 정보가 전송되기 때문에 효율적이다. 셋째, 시설물의 정보 및 각종 자료와 도면을 데이터베이스로 관리하기 때문에 이력관리 및 데이터의 활용이 용이하다. 넷째, 스마트폰의 앱을 통해 도시민 누구나 쉽게 활용이 가능하기 때문에 별도의 인프라 투자 없이 시설물관리자 기능으로서 확대가 용이하다. 마지막으로 위치 정보 기반으로 도로, 수목, 산책로 등 비 시설물의 관리가 가능하다.
항공수요의 급속한 팽창으로 항공기 운항의 증가와 공역 및 활주로의 혼잡도 심화로 인해 운영상 위험(Operational risk)이 급증하고 있어 체계적인 항공안전에 대한 위기관리시스템의 구축이 필요하다 항공안전 분야의 선진국일수록 평상시 비상대응체계 및 여러 가지 위험관리기법을 가동함으로써 조직의 긴장감 유지 및 예방안전의 도구로 활용하고 있다. 따라서 항공운송산업의 안전에 대해 총괄적인 관리 감독의 의무가 있는 항공안전본부 차원에서 이와 같은 과학적인 위기관리 모형을 이용한 위기관리체계의 도입이 필요하다. 위험요인분석 기법들은 데이터베이스가 구축되어 있거나, 충분한 정보와 자료가 있는 경우에는 사용될 수 있으나 현재의 국내 여건 상 충분한 자료의 확보가 곤란하여 실용적으로 사용되기가 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 현재의 제한된 자료를 사용하여 실현가능 한 위험관리모형을 제시하기 위해 위험인자를 선정하고 각 위험인자에 대한 중요도와 발생빈도를 계산한 후 위험관리 모형을 제시하였다 이러한 위험관리 모형을 통해 항공운송분야에서 주기적 위험관리를 효과적으로 시행하기 위해서는 반드시 국가차원의 광범위한 자료의 수집이 선행되어야 한다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.
최근 가정, 교통, 의료, 전력망 등 우리 생활과 밀접한 연관을 가진 여러 분야에서 IoT(Internet of Things) 센서 장치를 활용해 데이터를 수집하는 센서 네트워크를 구축하고 활용하고 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센싱 데이터 조작은 재산 상, 안전 상의 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 외부 공격자가 센싱 데이터를 조작하지 못하도록 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 외부 공격자에 의해 조작된 센싱 데이터를 효과적으로 제거하기 위해 데이터 난독화와 변화량 분석을 활용한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법을 제안한다. IoT 센서 장치는 난독화 함수에 따라 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고, 사용자는 전송받은 값을 원래의 값으로 되돌려 사용한다. 적절한 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터는 유효 데이터와 다른 변화 양상을 보이고, 변화량 분석을 통해 거짓 데이터를 탐지할 수 있다. 성능 분석을 위해 데이터 유효성 검증 성능 및 검증 소요시간을 측정하였다. 그 결과, 기존 기법에 비해 최대 1.45배 거짓 데이터 차단율을 향상시키고, 0.1~002.0% 수준의 오검출률을 보였다. 또한 저전력, 저성능 IoT 센서 장치에서 검증 소요시간을 측정 결과, 데이터량 증가에 따라 2.5969초까지 증가되는 RSA 암호화 기법에 비해 제안 기법은 0.0003초로 높은 검증 효율을 확인하였다.
국민의 75%가 정부의 재난관리 정책을 비판하는 등 세월호 참사와 같은 대형 재난 관리실패는 정부 불신을 초래하고 있다. 세월호 참사와 같은 재난이 다시 발생하지 않도록 재난안전에 있어 골든타임 확보가 중요하며, 주민의 가장 가까운 곳에 위치한 경찰의 재난 위기관리 능력 개선이 필요하다. 재난 안전 역시 경찰 임무의 본질로서 다음과 같이 국가위기관리 단계별로 경찰의 재난안전 관리 시스템의 강화가 필요하다. 첫째, 예방단계에서는 과거 다중운집행사의 경우 수익성 행사의 경우 경찰력을 투입하지 않았으나, 앞으로는 기준을 수익성이 아닌 위험성 여부로 판단해야 한다. 그동안 교통 소통이 우선이었으나 안전 중심으로 교통 정책의 패러다임을 전화하고, 대형 사고를 예방하기 위해 수사 경찰은 비정상적 관행과 건축불법 하도급을 근절하며, 정보 경찰은 '안전'이라는 주제에 대한 정보 수집을 강화해야 한다. 둘째, 대비단계와 관련 최근 경찰관 대상 설문 조사 결과 경찰관의 72%는 안전관리와 경찰이 업무연관성이 없다고 응답하는 등 재난안전에 대한 인식도 개선이 시급하므로 재난 안전 교육 훈련을 강화해야 한다. 위기상황에 대한 민간 자원을 활용할 수 있도록 민 관 경재난 안전 네트워크를 구축해야 한다. 셋째, 대응단계에서 신속한 초동 대응을 위해 재난 통신망을 일원화하고, 경찰기관 상황실에 실시간 영상정보망을 도입해야 하며, 넷째, 복구단계에서는 2차 피해를 최소화하기 위한 복구지원팀을 운영해야 한다.
미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 GIS를 이용하여 기후변화에 대응하고 도시의 온실가스를 효율적으로 관리하기 위한 도시지역의 기후지도 제작방안에 대하여 연구하는데 있다. GIS를 이용한 도시기후지도 제작을 위하여 기후변화와 관련된 온실가스 통계자료와 공간자료를 수집 및 분석하고, 도시기후지도 제작 방안 정립, 도시기후지도 작성을 위한 GIS 프레임웍 데이터 구축방안수립, 시범지역에 대한 도시기후지도 작성 및 분석 등을 통하여 도시기후톱 유형과 도시 기후변화와의 상관관계를 분석하였다. 도시기후지도 작성을 통해 도시기후톱 유형별로 정확한 온실가스 배출량 및 흡수량을 산정 할 수 있음을 알 수 있었으며, 가정지역, 상업지역, 산업지역에서의 기온이 높은 것을 알 수 있었으며, 교통지역과 산업지역에서 단위면적당 배출량이 높은 것을 알 수 있다. 도시기후톱 유형별 도시기후 변화를 제시함으로써 도시개발에 따른 기후변화 영향을 제시하고, 기후변화 대응 및 적응을 위한 도시지역의 에너지 절감 및 온실가스 저감 정책 수립에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
현대사회의 자동차 산업은 교통사고를 예방하고 운전자의 운전 부담을 줄이기 위해 첨단 운전 보조 장치(ADAS)를 개발 해왔다. ADAS중 차선유지지원장치(LKAS)는 안전과 운전 향상을 위해 차량 시스템을 자동화시키기 위해 개발되었다. LKAS의 주요 역할은 현재 차선 내에서 차량을 유지하는데 있어 운전자를 도와주는 것이다. LKAS는 레이더센서와 카메라센서를 사용하여 차선 내에서 차량의 위치에 대한 정보를 수집하고 필요한 경우 엑츄에이터에 명령을 전송하여 차량의 측면 이동에 영향을 미친다. 최근 LKAS가 장착된 차량 일부가 일부 선진국에서 상용화되며 안정성이 증가되었다. 국제적으로 LKAS 평가를 위한 시험절차는 ISO(International Organization for Standardization)와 UNECE(United Nations Economic Commission for Europe)와 같은 국제위원회에서 논의하며 개발중이다. 한국에서는 차량 안전을 위한 LKAS의 평가가 KNCAP(Korean New Car Assessment Program)에 의해 도입될 예정이다. 따라서 국제표준에 부합하는 국내 도로환경에 적합한 LKAS의 시험 절차가 개발되어야한다. 본 논문에서는 국내도로환경에 맞춘 LKAS 시험시나리오 개발 및 목표 상대거리를 구하는 수식을 제안한다. 그리고 제안한 시나리오와 수식을 평가하기 위해 LKAS가 장착된 상용차량을 사용하여 시험평가를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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