최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.
도시 교통 혼잡과 환경 문제에 대한 대안으로 차세대 비행체 Urban Air Mobility(UAM) 항공기 개발이 주목받고 있다. 이를 위해, UAM 항공기가 수직이착륙할 수 있는 플랫폼인 버티포트(Vertiport) 역시 논의되고 있다. 버티포트로 인한 지면 효과는 UAM 항공기의 공력과 소음 특성에 직접적인 영향을 미친다. UAM 항공기는 인구가 밀집된 도심에서 운용되므로 엄격한 소음 규제가 예상되므로, 설계단계에서 공기역학적 현상과 공력 소음의 정밀한 예측이 요구된다. 본 연구에서는 Lattice-Boltzmann Method(LBM) 시뮬레이션과 투과면 기반의 Ffowcs Williams and Hawkings(FW-H) 음향상사법을 이용하여 지면 효과에 대한 공력, 유동장, 원거리 소음 방사 특성을 분석하였다.
현재 신호교차로에서 긴급 상황 시 신호교차로의 혼잡 상황으로 인해 긴급차량이 신호를 무시하거나 차선이탈, 역주행 등 타 이동류 및 보행자의 안전을 위협하는 상황이 발생하고 있다. 일반적인 Preemption 제어는 긴급차량의 검지 즉시 Preemption 제어를 실시하고 있다. 이로 인해 긴급차량의 연속주행 확보는 가능하지만 일반차량의 지체는 증가하게 된다. 본 연구에서는 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어 전략을 개발하여 긴급차량의 연속주행 확보와 일반차량의 지체 최소화를 동시에 구현하고자 하였다. 개발된 제어전략에 대한 시뮬레이션 평가결과 9개 CASE 모두 긴급차량의 지체도는 일반신호제어와 비교하여 44.3%${\sim}$96.1% 감소하였고, 통행속도는 8.8%${\sim}$42.0% 증가하는 효과를 나타냈다. v/c 1.0 이상인 과포화 상황이거나 주도로 링크길이가 200m이하인 경우 기존 Preemption 제어가 우수하고, v/c 0.8 이하의 근포화 이하의 상황에서 주도로 링크길이가 500m 이상인 경우 기존 Preemption 제어에 비해 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어의 개선효과가 큰 것으로 나타났다.
세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.
세계적으로 1,000만명 이상의 인구를 보유한 메가시티는 1975년만 해도 전세계에서 3개에 불과했지만, 2013년에 24개, 2025년에는 30개 이상으로 확대될 것으로 예측되고 2050년까지 전 세계적으로 30억명 이상이 스마트시티로 흡수될 것으로 전망된다. 특히, 아시아, 아프리카에서도 도시화가 급속도로 진행될 것으로 예상된다. 이처럼, 도시화가 진전되어 도시에 거주하는 인구가 늘어나게 되면 이에 비례하여 에너지 소비의 급속한 증가, 교통의 혼잡, 각종 인프라 노후 등 다양한 문제점이 발생할 수 있다. 이에 따라, 도시문제 해결을 위한 새로운 대안으로 스마트시티가 부각되고 있다. 스마트시티는 관련 기술의 발전과 함께 빠르게 확산되고 있으며 비용절감, 도시서비스 향상, 삶의 질 제고, 생산성 지속가능성을 향상시킬 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 국내외 스마트시티 시장 규모와 동향을 분석하고 주요 국가별 스마트시티 관련 정책 및 추진 동향 과 구축사례 분석을 통해 스마트시티 관련 산업 분야별 개발현황과 시장을 전망함으로써 4차 산업혁명시대 국내 스마트시티 비즈니스 활용 모델을 제시한다.
본 연구는 연속류에서 수집된 AVI 자료 분석에 근거한 최적의 통행속도 산출을 목표로 하고 있으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 개별 프로브 차량의 구간 통행시간 분포를 살펴보았고, 개별 프로브 차량별 구간 통행속도의 차이를 비교하였다. 그 결과, 구간 통행시간의 분포는 이상치를 제거하여야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 비 혼잡구간에서는 1종(승용자동차)와 2종(승합자동차)는 4종(특수자동차) 간에는 차이가 있었다. 따라서, 구간 통행속도 산출시 4종(특수자동차)를 제거할 필요가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 이러한 결과를 바탕으로 최적의 이상치 제거 절차를 본 연구에 적용하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)은 0.3~2.0%이고, 평균제곱근오차(RMSE)는 0.3~2.3로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한 최소 표본수도 신뢰수준 95%에서 만족하였다. 본 연구의 결과는 AVI를 구축하고자 하는 지방자치단체를 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 향후에는 보다 정확한 교통정보를 위하여 AVI 자료와 다른 자료와의 통합 연구가 필요할 것이다.
본 연구에서는 인구주택총조사자료를 이용하여 과거 $1990{\sim}2000$년간 수도권내 각 시군의 접근도를 정량적으로 산출하여 시계열적으로 분석하였다. 분석결과, 수도권 시군별 접근도 변화를 살펴보면, $1990{\sim}1995$년에는 수도권 시군별 접근도가 전반적으로 향상되었으나 $1995{\sim}2000$년에는 악화된 것으로 나타났다. 수도권에서 가장 접근도가 놓은 지역은 서울, 광주, 여주, 양평, 가평 등으로 나타났다. 수도권 지역별 접근도의 불평등 정도를 분석하기 위해 지니 계수를 분석해 본 결과 1990년에서 1995년에는 시군별 불균형이 증가하였으나 2000년의 경우는 상대적인 불균형정도가 감소한 것으로 나타났다. 수도권의 각 시군에서 서울시로의 접근도 변화를 살펴본 결과 $1990{\sim}1995$년에는 서지로의 유입통근통행의 접근도가 향상된 것으로 나타났으나 $1995{\sim}2000$년에는 서울시로의 접근도가 전반적으로 악화된 것으로 나타났다. 서울시로의 유입통행의 접근도가 높은 지역은 과천시, 광주군, 성남시 등으로 서울시로의 유입통행비율이 높고 서울에 근접한 곳으로 나타났다. 반면, 수도권에서 접근도가 높은 지역인 여주, 가평, 포천 등은 서울로의 유입통행에 대해서는 접근도가 낮은 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석한 접근도의 결과는 그동안의 지속적인 교통시설투자와 공급정책에도 불구하고 유발교통량으로 인한 교통 혼잡 등으로 수도권내 접근성이 악화된 도시도 많은 것으로 나타났다.
최근 유류비와 도로혼잡의 증가, 환경오염에 대한 높은 관심으로 인하여 공급체인에서 수송부분에 대한 다양한 이슈가 제시되고 있다. 특히, 공급자와 소매상에 유리한 전략들이 운송회사 입장에서도 반드시 유리하지 않다는 이슈가 제시되면서 다양한 연구가 시도되기 시작하였다. 그러므로 본 연구에서는 전통적인 공급체인분석 관점에서 벗어나 운송회사 입장에서 재고전략 및 네트워크 구성에 따른 공급체인의 운영특성을 파악하고, 그에 따른 운송회사의 운영환경을 해석하고자 한다. 분석방법은 가상의 공급체인을 구성하고, 각 네트워크(분산형, 집중형)구성에서 EOQ재고전략(Economic Order Quantity)과 POQ재고전략(Periodic Order Quantity)에 따른 배송차량의 운영특성(배송차량의 적재율, 소요대수, 운행시간 등)을 TranCAD프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 재고전략이 EOQ 재고전략에서 POQ 재고전략으로 바뀌면 운송회사가 보유해야 하는 배송차량과 운전자의 수를 줄일 수 있었으며, 차량 운행시간이 감소하였다. 또한 네트워크 구성이 분산형에서 집중형으로 변경되면 차량 적재율이 향상되고 차량 운행시간이 감소하였다. 즉, 운송회사 입장에서는 분산형 네트워크에서 EOQ 재고전략을 이용하는 것보다는 집중형 네트워크를 구성하고 POQ 재고전략을 이용하는 것이 유리하다는 사실을 확인 할 수 있었으며, 이러한 효과는 월 1,300만원의 고정비와 월 260만원의 변동비 절감효과를 가져왔다.
본 연구는 대도시 아스팔트 포장에 대한 포장공법에 대한 LCC 분석모델 개발 및 VE 평가에 관한 연구로 대도시 포장의 공용연수 동안에 발생하는 총 생애주기비용을 고려하여, 지역 특성과 교통량 등 포장의 수명에 영향을 주는 인자에 대해 보다 효율적으로 대처할 수 있는 포장공법 선정에 대한 의사 결정을 지원하기 위해 수행되었다. 이를 위해 우리나라의 대표적 대도시라고 할 수 있는 서울시의 관련 자료를 토대로 LCC 분석모델을 개발하였고, 관련 실무자의 의견을 반영하여 VE 평가를 실시하였다. LCC 분석모델 개발은 포장공법별로 공통되는 비용항목을 제외한 포장공법 선정에 직접적으로 영향을 주는 비용항목으로 구성하였으며, 이렇게 개발된 LCC 분석모델을 서울시에 현재 공용중인 사례 대상노선을 선정하여 적용해 그 타당성을 검토하였다. 분석에 사용되는 비용항목의 근거자료는 서울시 통계자료와 단가산출 기준자료 등을 이용하여 분석의 신뢰성을 높였다. 개발된 LCC 분석 모델은 대도시 아스팔트 포장에 국한적으로 사용되고 있는 개질 아스팔트와 재생 아스팔트를 일반아스팔트와 비교 분석하여 대도시의 지역 특성과 교통량 등을 고려한 최적 포장공법의 선정을 지원할 수 있을 것이라 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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