In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.
자율운항선박은 제4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능 등이 집약된 미래 고부가가치 선박으로 주목받고 있는 반면, 실제 선박 운항 중 많은 위험요소들로 선박 안전상의 우려가 제기되고 있다. 해양교통에 있어 안전규제는 해사안전 증진 및 해양사고 위험성을 최소화하기 위한 중요요소라고 할 수 있으며, 자율운항선박 시대에서도 동일하게 작용할 것으로 보인다. 이에 자율운항선박 시대 준비를 위한 안전규제의 재정립은 선박의 안전운항을 위한 안전관리체계 정비를 위한 핵심사항이라고 할 수 있으며. 최근 국내·외에서 논의되고 있는 자율운항선박 운항을 위한 규제 개발 역시 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 자율운항선박 운용을 위한 안전규제체계 개선을 위해 실제 상용화를 앞둔 자율주행자동차 안전위험 이슈 분석 사례를 기반으로 자율운항선박 운용에 따른 안전위험 이슈를 도출했다. 이러한 결과는 자율운항선박의 운용을 위한 규제 개발 논의 시점에서 향후 자율운항선박의 상용화 및 안전규제체계 마련을 위한 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
자율운항선박, 스마트 해상물류 등 미래 해상환경의 패러다임 변화에 대응하여 항로표지 현장시설을 고도화하고 신해상교통인프라 지능화 및 정보서비스 개발을 위해 스마트 항로표지 및 연계기술 개발 사업을 수행하고 있다. 본 사업의 1단계 연구 성과로 스마트 항로표지 통합플랫폼과 항로표지 서비스 성능시험환경이 구축되는데, 본 연구에서는 스마트 항로표지 통합 플랫폼에 설치된 각종 센서에서 수집된 정보를 육상의 성능시험환경으로 연동 시험에 관한 시나리오를 설계하였다. 스마트 항로표지 통합 플랫폼 및 장착되는 센서에 사전에 설계된 해양자원명을 부여하고 항로표지 정보관리시스템의 등록하는 절차를 제시하였고, 실시간으로 수집되는 항로표지 정보를 연동하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 저장하고, 저장한 정보를 항로표지 서비스로의 적용과 활용에 관한 시나리오 설계 결과를 검토하였다.
본 연구는 통행자의 통행패턴이 도착지의 토지이용패턴에 따라 변화하는 특징을 반영하여 대규모 동적 O/D를 구축하는 방법을 제안하였다. 기존 동적 O/D 추정 방법 관련 연구들을 살펴보면 자료수집의 어려움으로 소규모 지역에 국한하여 적용 가능하거나, 고속도로망 혹은 대중교통망 등 특정 교통망에 제한하여 O/D를 구축하는 등 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 시대에 발맞추어 쉽게 수집, 이용이 가능한 교통 관련 자료들을 기반으로 분석 지역의 범위 제약 없이 동적 O/D를 추정하는 기법을 제시하였다. 군집 분석(Clustering Analysis) 기법을 이용하여 군집별 도착시간 기준 통행분포 비율로 출발시간 통행분포 비율을 산정하고 첨두 출발시간 분포함수를 추정하였다. 추정된 분포함수를 조사자료에 적용하여 비교 검증을 진행해본 결과 통계적으로 유의하게 나타났다.
본 연구의 목적은 미래도시의 모습을 시나리오로 만들고, 델파이 분석을 통해 미래도시 변화의 시기와 실현 가능성을 분석하는 것이다. 미래도시 시나리오는 빅데이터 분석과 환경스캐닝 기법, 문헌연구를 통해 도시구조, 토지 이용, 교통 및 인프라, 도시개발로 도출되었다. 델파이는 우리나라와 미국, 영국, 호주, 일본, 중국, 인도 등 6개국 24명의 전문가를 통해 진행되었다. 델파이 구조는 시나리오의 실현 가능성을 리커트 5점 척도로 전망할 수 있도록 구성하였으며, 실현 시기를 근미래(10년 이하), 중미래(10~20년), 먼미래(20년 이상)로 설정하였다. 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 도시구조는 단기적으로 수위 및 광역 대도시(Global and Mega-City)를 중심으로 집중되며, 중장기적으로 지방 중소도시는 쇠퇴할 것으로 전망되었다. 둘째, 토지 이용은 근미래에 수직적, 수평적으로 혼합될 것이며, 공유 공간이 증가될 것으로 예측되었다. 셋째, 교통 및 인프라는 ICT 기반의 통합 플랫폼을 통한 도시관리가 진행되며, 스마트 기술을 통해 공공 및 개인(민간) 교통이 활성화될 것으로 분석되었다. 넷째, 도시개발은 교통 결절지(TOD) 중심의 개발이 활성화될 것이며, 에너지 및 환경 분야에 중점을 둘 것으로 전망되었다.
연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계가 직면한 심각한 대기오염의 주요 원인 중 하나는 도로 이동원의 배출 가스이다. 차량 배출 가스 저감을 위해 여러 국가가 노력하고 있으며 서울시도 2030년까지 온실가스 배출 40% 감축 목표를 설정하여 활발한 배출 가스 감축 정책을 실시하고 있다. 이러한 정책의 시행을 위해서는 실질적인 정책적 지표가 필요하다. 국내 배출 가스량은 대부분 환경부 산하국립환경과학원의 속도 함수인 배출계수에 의해 산정되지만 동적 변수인 속도는 친환경차량목표 보급 대수 산정 지표로 활용하기에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 서울시 자동차 등록정보와 한국교통안전공단 자동차 검사 정보를 활용하여 서울시 배출 가스량 원단위를 산정하였다. 차종, 연료, 주행거리 등 주요 변수에 따른 배출 가스 경향성을 파악하여 그룹화하고 자동차 검사에서 측정하는 일산화탄소, 탄화수소, 질소산화물, 매연을 기준으로 하였다. 그 결과 모델연도와 주행거리에 따라 배출 가스량 원단위가 유의미한 추세를 보였다. 이는 서울시 친환경 차량 전환 시 모델연도가 오래되고 주행거리가 긴 영업용 차량을 우선적으로 전환하기 위한 정책적 지표로 활용할 수 있을 것이다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
모바일 기반 온라인 쇼핑의 급성장과 COVID-19로 인해 시작된 비대면 비즈니스의 성장은 택배와 같은 물류 서비스 수요를 폭발적인 증가를 이끌어냈다. 급격하게 성장한 수요에 대응하기 위해 대부분의 물류·유통기업들은 도심 내 풀필먼트 센터 구축을 통한 고객 서비스 수준 향상을 위해 노력하고 있다. 그러나, 높은 지가와 교통 체증 등과 같은 사회적 요인에 의해 도심 내 풀필먼트 센터를 확보하는 데 큰 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 향후 고속도로에 스마트톨링 서비스가 전면 확대됨에 따라 유휴부지로 전환될 요금소 부지를 공유물류센터로 전환하기 위한 후보지 선정 방안을 제시한다. 이를 위해 사회연결망 분석을 통해 각 후보지들의 중심성을 분석하였으며, 중심성 평가의 특성에 따른 결과의 해석을 위한 네트워크 구조를 거리기반과 시간기반의 두 가지 방법으로 재설계하여 평가하였다. 누적된 중요도를 기준으로 적정 후보지 군을 선택하는데 활용될 수 있을 것이다.
최근 운전자의 안전과 원활한 교통을 위하여 VANET 환경에서 차량들을 클러스터로 구축하고 안전 메시지를 배포하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 차량의 밀도와 이동성이 높은 VANET 환경에서 V2V 통신과 V2I 통신을 통해 안전 메시지 배포를 배포하기 위한 클러스터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메시지 수 감소와 수신율을 높이기 위해 수신 품질, 차량이 보유한 전체 데이터 수, 이동속도, 연결된 차량 수 등을 고려한 클러스터 헤드(CH) 선출과 기존 클러스터 안전 메시지 배포 환경에서 고려하지 못했던 클러스터의 잦은 이탈과 가입을 고려하여 메시지 배포의 주체인 클러스터 헤드 후보를 유지함으로써 패킷 손실을 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 RSU(Road Side Unit)와 협업하여 동작함으로써 클러스터를 활용하여 중복 메시지를 추가적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해 메시지 패킷 손실과 RSU 처리 요청 수 관점에서 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터 관리 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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