도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해, 또한 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로서 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집도구인 차량감지기(VDS)를 활용한 교통 정보 수집 시스템에 관하여 조사하였다. 이러한 차량 검지기를 활용한 교통정보는 차량의 속도와 교통량을 산출하는 데에는 효율적이지만, 공사와 수집 장비 불량으로 인하여 모든 교통 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 이로 인해 전체적인 교통상황을 파악하기 위한 새로운 시도와 알고리즘 개발이 요구된다.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 수도권 지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 그러나 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션은 일반적인 시간표를 알려주거나, 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능만 제공해 주고 있다. 본 논문에서는 실시간에 따른 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능을 제공하여 사용자가 대중교통의 이용을 편리하게 이용할 수 있도록 하며, 대중교통이 아닌 도보의 경우까지 포함하여 정보를 제공하는 앱을 설계 및 구현하였다.
자율주행차를 신뢰하고 이용하기 위해서는 도로에서의 안전한 주행이 보장되어야 한다. 이를 위해 최우선으로 갖추어야 할 자율주행 인프라는 교통안전시설이다. 한편 도로에서는 Level 3 수준의 자율주행차와 일반 자동차가 혼재하여 주행하고 있기 때문에 기존에 존재하고 있는 일반 교통안전시설의 관리도 추가로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 인프라 기반 교통안전시설 현장관리 체계를 연구하고, 이를 기반으로 실증지역(판교)를 선정하여(판교) 현장관리 시험시스템을 구현하였다. 시험시스템 구성은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기, 현장관리 단말기, 현장관리 App(Application) 등으로 구성하였으며, 현장 실증 결과 도심지에서도 손쉽게 교통안전시설 정보를 송수신하였고, 교통안전시설에 대하여 효율적으로 운영관리 할 수 있음을 확인하였다. 금번 연구결과는 향후 자율주행 인프라의 지자체 확산 및 인프라 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대한다.
지능형 교통 시스템(ITS : Intelligent Transportation Systems)은 IT(Information Technology)를 이용하여 교통운영 효율을 도모하기 위한 체계이다. 이를 통해 수집된 정보들이 정부기관에서 만 제공되던 양상을 벗어나 사용자의 요구에 맞게 통합되고 가공되어 제공되고 있다. 스마트폰의 보급에 따라 정보의 제공수단의 다양화, 환경, 요구조건을 만족할 수 있는 앱의 개발을 장려할 필요가 있다. 본 논문에서는 현재 스마트폰내의 교통관련 앱의 현황을 분석하고 교통정보의 연계 및 제공방식을 조사 분석하였다. 스마트폰에서 교통정보를 제공하는 기법의 문제점과 개방형 체계를 대안으로 제시하고 방안을 제시하였다.
현재 국내 지하철에서는 노약자석과 교통약자 배려석 이외에도 임산부만을 위한 '임산부 배려석'을 운영하고 있다. 그러나 실효성이 미비하여 많은 임산부가 교통약자로서 사회적 배려를 받지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 임산부 배려석을 활성화하는 방안으로서 근거리 통신기술 중 하이브리드 비콘(Hybrid Beacon)과 모바일 애플리케이션(App)을 활용한 좌석시스템을 제안한다. 먼저 현재 임산부 배려석의 문제점에 대해 알아본 후 시스템의 개념과 시나리오를 소개한다.
본 연구의 목적은 도로에서 발생하는 다양한 문제점을 심각도에 따라 구분하고, 이미지 객체검출을 통해 도로관리자의 우선처리 판단을 위한 의사결정방법을 제시하는 것이다. 이를 위해 도로에서 발생하는 문제점들을 도로불편신고 플랫폼인 척척앱의 신고내용을 이용하여 구분하였고, 각 문제점들의 심각도 가중치를 도로위험도 분석에서 사용되는 EPDO를 이용하여 산출하였다. 정립된 방법론의 현장 적용성 검토를 위해 실제 척척앱에서 추출된 이미지를 딥러닝을 이용하여 기계학습을 수행하고, 실제 이미지 테스트를 통해 결과를 검증하였다. 심각도가 높은 로드킬과 차로 장애물, 노면균열 등의 검출률은 90% 이상으로 나타나 실제 현장에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 본 연구는 기존의 단순 민원접수 및 해결에서 벗어나 실제 도로현장에서 접수되는 문제점을 심각도로 구분함으로써 실제 민원 처리의 우선순위 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
실시간 교통 상황을 제공하기 위해 사용자가 직접 교통 상황을 직접 제보하고 이를 공유하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 기존 교통 정보 서비스는 특정 서비스 참여자들이 제보한 정보만을 공유하기 때문에 제한된 교통 상황을 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 직접적인 제보와 공개 교통상황을 수집하여 실시간 교통 상황을 제공하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스를 설계하고 개발한다. 제안하는 서비스는 사용자가 직접적인 교통 상황을 음성 및 텍스트로 제보할 수 있으며 외부 기관에서 공개한 교통 상황을 수집하고 통합한다. 수집된 교통 상황은 푸시 서비스를 통해 실시간 제공하며 사용자의 위치가 변경될 경우 새로운 교통 상황을 전송한다. 제안하는 서비스는 안드로이드 앱을 통해 교통 상황을 제보하고 실시간 교통 상황을 공유할 수 있다.
본 연구는 D&M 모델과 ECM모델을 기반으로 소비자가 대중교통 모바일 결제 앱을 지속적으로 사용하는 데 영향을 미치는 연구 모델을 구축하였다. 온라인 설문조사를 통해 중국 베이징지역에서 264개의 유효한 설문지를 획득하여 Smartpls3.0으로 분석하였다. 연구 결과는, 지각된 정보의 질, 지각된 시스템의 질, 그리고 지각된 인터페이스 설계의 질은 지각된 유용성과 만족을 통하여 소비자 지속적 사용의도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 기능의 질은 단지 지각된 유용성만을 통해 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것이다.
최근 대학 모바일 구축 환경의 트랜드가 변화하면서 네이티브 앱과 모바일 웹의 장점을 가진 하이브리드 앱의 필요성이 증가하고 있다. 현재 대학생들을 위한 공지사항, 취업정보, 학사 정보, 식당 메뉴, 교통정도 등의 정보를 보여주는 애플리케이션에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 모바일에서 접근할 수 없었던 학사정보를 모바일 하이브리드 환경에서의 애플리케이션 앱을 설계하고 개발하였다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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