본 연구의 목적은 신문기사를 통해 건설 이후 약 34년 동안 1기 신도시의 도시 성장 과정에서 발생한 도시 이슈를 탐색하는 것이다. 이를 위해, 웹크롤링 기법을 활용하여 1기 신도시 관련 신문기사를 수집하고, 텍스트마이닝 기법을 토대로 내용분석을 진행하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 1기 신도시 건설 초기에는 생활인프라, 부동산, 교통, 도시개발 및 정비, 안전, 주택 공급의 6개 부문에서 이슈가 다양하게 나타났으나, 점차 부동산과 도시개발 및 정비로 좁혀졌다. 둘째, 신도시 건설단계 및 도시 안정화 단계에서는 '서울시'를 중심으로 한 네트워크 구조가 유지되었는데, 이는 1기 신도시가 지리적으로 서울 근교에 건설되면서 발생한 이슈에 대해 서울과 비교하는 기사가 다수 나타났기 때문으로 볼 수 있다. 셋째, 도시 노후화에 대한 이슈는 준공 후 10년부터 나타났으며, 준공 후 30년의 시점부터는 도시 노후화에 따른 도시 재정비에 대한 논의가 본격화되었다. 본 연구는 1기 신도시의 도시 성장 과정 전반에서 발생한 이슈를 탐색하였으며, 1기 신도시 재정비 방안 마련에 기초자료로써 활용될 수 있다는 데에 연구의 의의가 있다.
최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.
운송 수단의 발전은 인간의 교통 편의 증진과 더불어 이동이 불편한 장애인들의 이동 반경 확대를 가능하게 하였다. 그러나 휠체어 탑재 차량의 경우 차량 사고 시 발생할 수 있는 안전성은 일반 승객 좌석에 비해 여전히 낮다. 특히 무방비 상태에서 발생할 수 있는 후방 추돌 사고의 경우 장애인 탑승객의 목 부상에 치명적으로 작용할 수 있다. 따라서 휠체어 탑재 차량에 적용될 headrest에는 보다 세밀한 설계안이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 휠체어 운송 차량의 저속 후방 추돌 시 headrest의 국부적 압축 특성 분포 구현을 위해 multi-cell headrest가 제안되었다. 이후 해석을 통한 데이터셋 구축과 k-means clustering을 적용한 군집화 결과를 이용해 탑승객의 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간 상관관계 분석이 수행되었다. 군집화 결과 유사한 특성을 지닌 데이터 군집이 형성된 것을 확인하였으며, 각 군집의 특성을 통한 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간의 상관관계 분석이 수행되었다. 분석 결과 Mid3와 Mid6에서의 cell 압축 특성이 soft할수록 충격 에너지 흡수량이 증가하는 것을 확인하였으며, Front2, Mid3, Mid6에서의 cell 압축 특성이 hard할수록 목 상해지수 감소에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국내 연안 해역 환경에서의 해상교통관제 서비스에 기여할 수 있는 항적 간 거리 척도를 개발하였다. 새로운 항적간 거리 척도는 전통적으로 위치 시계열 간의 유사도를 측정하는 데 활용되는 하우스도르프 거리(hausdorff distance)와 두 항적 간의 대지속력(Speed Over Ground, SOG)의 평균 간의 차이, 그리고 대지침로(Course Over Ground)의 분산 간의 차이를 가중합하여 설계되었다. 새로운 척도의 유효성을 검증하기 위하여 실제 AIS 항적 데이터와 병합 군집화 알고리즘을 활용한 기존 항적 간 거리 척도와의 비교 분석이 수행되었으며, 새로운 거리 척도를 활용한 항적 군집화 결과가 하우스도르프 거리(hausdorff distance), 그리고 다이내믹 타임 워핑 거리(Dynamic Time Warping distance) 등 기존 척도에 비해 항적 간 지리적 거리나 대지속도 및 대지침로 등 선박 거동 특성의 분포를 비슷하거나 그 이상의 수준으로 정교하게 반영하고 있음을 데이터 시각화로써 확인하였다. 정량적으로는 Davies-Bouldin 지표를 기준으로, 군집화 결과가 더욱 우수하거나 약간 낮은 수준을 기록한 한편, 거리 계산 효율성에서는 특히 우수함을 실증하였다.
블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 3법과 데이터 산업법에 따라 가명정보 결합전문기관 및 데이터안심구역 시스템이 물리적으로 분리되어 운영 중이므로, 가명정보의 처리 및 활용을 원하는 중소기업 또는 스타트업 등의 사용자에게 복잡한 절차와 병목으로 인한 부담으로 작용한다. 또한, 개인정보의 유출 등을 우려한, 지나치게 엄격한 가명 처리 과정은 오히려 데이터의 품질을 훼손하는 역효과가 발생한다. 가명정보의 안전한 처리 및 활용을 위한 일련의 조치는 사용자의 편의와 데이터의 품질을 동시에 보장할 수 있도록 구성되어야 한다. 따라서 본 연구는 기존 가명정보 처리 및 활용의 문제점을 개선한 통합데이터안심구역의 프로토타입 시스템을 제시한다. 이를 위해 기존 BPR 가이드라인을 선택적으로 수정하여 새로운 워크플로우 재설계 가이드라인을 개발 및 적용하며, 핵심성능지표를 도출하여 개발된 프로토타입의 성능을 판단한다. 성능평가 결과 제시된 프로토타입은 기존의 시스템에 비해 시간적 측면에서는 약 6배, 비용적 측면에서는 1.28배, 품질적 측면에서는 1.3배의 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
스마트시티의 미래를 구축하는 과정에서, 모빌리티와 도로 인프라의 혁신은 중요한 주제 중 하나이다. 특히 오늘날 자율주행 자동차의 보급과 전기자전거, 전동킥보드, 전동휠 등 도로에 등장하는 모빌리티의 종류가 다양해짐에 따라 도로는 기존의 자동차와 보행자를 비롯해 수용해야 할 주체들이 다양해졌으며 각 모빌리티 간의 상충 또한 해결해야 할 문제이다. 완전도로(Complete Street)는 2003년 미국에서 등장한 용어로 보행자, 자전거 이용자, 대중교통 이용자, PM(Personal Mobility) 이용자, 자동차 운전자 등 모든 도로 이용자의 공평한 안전과 편의를 고려한 도로 설계와 운영을 의미한다. 현재 해외 여러 도시에서 완전도로를 구현하고 있으며, 이를 제도화하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 완전도로에 대한 연구와 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 델파이 (Delphi)기법을 통해 학계 및 실무 전문가들의 의견을 수집 및 분석하여 완전도로 설계에서 고려해야 할 주요 요인들을 정형화하고자 한다. 총 세 차례의 델파이 설문이 진행되며 1차 개방형 설문을 통해 전문가들의 자유로운 답변을 수집하고 이를 키워드 위주로 정리하여 2·3차 폐쇄형 설문을 작성하였다. 2·3차 설문은 총 52개의 문항으로 구성되었으며 설문 결과 52개의 문항 중 34개의 항목이 최종 요인으로 채택되었다.
본 연구에서는 갓길차로제 운영시작속도 외에 종료속도와 최소운영시간 등을 포함하는 동적 갓길차로제 알고리즘을 개발하고 운영방안을 제시하였다. 알고리즘은 1단계는 red로 갓길차로의 차량통행이 금지된다. 2단계는 red amber로 운전자들에게는 갓길차로 통행을 예고해주고 운영자에게는 갓길차로에 차량통행을 방해할 요소가 있는지를 점검할 시간을 주게 된다. 3단계는 green으로 갓길차로의 차량통행이 허용되는 단계이다. 4단계는 amber로 차량통행은 허용되면서 갓길차로 종료가 임박했다는 신호를 운전자들에게 주게 된다. 그리고 green 과 red에는 최소운영시간을 적용하되 red의 경우에는 정체가 심한 경우 조기 종료되도록 하여 정체가 악화되지 않도록 하고 본선램프미터링과 차로수 조화로 상·하류부 교통류를 안정적으로 관리되도록 하였다. 운영기준속도는 고속도로를 이용하는 차량과 운전자 특성을 반영하고 시뮬레이션한 결과를 토대로 소통측면과 안전측면을 고려하여 7090을 최적 운영기준속도로 선정하였다. 최소운영시간은 갓길차로가 운영되는 개별 링크거리를 최저속도로 나눈 통행시간을 제안하여 통행의 연속성이 확보되도록 하였다.
본 연구는 자전거도로에서의 사고 예방 및 위험요소 관리를 위해 이동형 IoT 센서 장비 운용을 위한 자전거도로 위험 감지요소 선정 및 서비스 적용방안을 제시하였다. 전문가 심층조사를 통해 12개의 자전거도로 위험 감지요소를 도출하였고, 도로·교통 전문가 30명을 대상으로 Fuzzy AHP 기반의 중요도 분석을 수행하였다. 그 결과, 시인성이 낮으나 사고 위험성이 높은 포장상태 손상(전체 1순위), 환경적 장애요소(2순위)가 최상위권에 선정되었다. 중상위권으로는 단절노선 발생(4순위), 인공적 장애요소(5순위), 유효 폭(6순위), 배수 불량(7순위) 등 시설관리 요소들이 선정되었다. 노면표시 손실(11순위), 여유공간 폭(12순위)과 같이 직접적인 사고유발 요인이 아닌 요소들은 최하위권에 선정되었다. 이를 토대로 자전거도로 위험 감지 서비스 적용방안 및 실시간성에 따른 서비스 운영전략을 함께 제시하였다. 향후 자전거도로 유형별 분석, 서비스 실증 및 시범운영 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 안전하게 이용할 수 있는 자전거도로 운영 및 관리가 이루어지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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