4차 산업혁명의 기술이 발전함에 따라 공간정보의 디지털화가 심화되고 있다. 이제는 스마트폰으로도 메가시티 내의 국가·군사중요시설의 위치를 쉽게 식별할 수 있다. 이로 인해 메가시티의 국가·군사중요시설은 전통적 위협뿐만 아니라 테러, 사이버 해킹, 범죄 활동 등과 같은 비전통적 위협에 노출되었다. 본 연구에서는 이와 같은 위협으로부터 메가시티의 국가·군사중요시설을 방호할 수 있는 방안을 제시하였다. 시간·자원의 제약을 고려할 때, 모든 국가·중요시설을 방호하는 것은 제한되므로 이들의 핵심노드에 집중해야 한다. 구체적으로 핵심노드와 주변 환경과의 조화로운 설계 및 배치, 지하·복토화, 허식(虛飾) 등의 방법을 융·복합하는 방안을 대책으로 제시하였다. 향후, 도심항공모빌리티와 자율주행차량의 등장으로 디지털 공간정보의 투명성은 더욱 증대될 것이다. 따라서, 미래 위협에 대비하기 위해 메가시티 핵심노드의 노출을 최소화하기 위한 방안이 강구되어야 할 것이다.
최근 도심항공모빌리티(UAM) 상용화에 앞서 도심 내 항공 교통수단 관련 산업에 대한 연구개발 중요성이 급격히 증가하고 있다. 도심항공모빌리티(UAM) 환경을 조성하기 위해서 핵심 항공 이동 수단 비행체인 개인용 항공기(PAV) 기체에 관한 연구가 수행되고 있으나, 탑승자 관점의 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 특히 PAV는 탑승자의 새로운 생활공간으로 활용될 것으로 예상되기 때문에 탑승자의 실내행위를 지원하는 실내공간 설계를 위해서는 PAV 기체에서 발생하는 물리적 요소가 인체에 미치는 영향에 관한 연구가 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구의 목적은 PAV의 공중 운항 특성으로 인해 인체에 영향을 주는 제약 요소를 도출하고, 이러한 제약 요소가 실내행위를 수행하는 탑승자 인체에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 연구 결과, 항공 이동 수단 비행 기체 PAV는 4,000ft 이하에서 운항해야 하는 기준에 따라, 운항고도에 따른 제약 요소는 소음, 진동, 저주파 운동에 의한 멀미로 나타났다. 이러한 제약 요소가 실내행위에 영향을 미친다는 관점에서 PAV에서 행할 수 있는 실내행위를 자율주행 자동차, 비행기, PAV 컨셉 사례를 활용하여 도출하고 인체에 미치는 영향과 수준을 고려하여 실내행위 지원을 위한 제약 요소 권장기준을 설정하였다. 또한 실내행위 지원을 위한 제약 요소의 인체 영향 수준을 감소시키기 위해서는 시트의 형태 및 내장기능(진동 저감 기능, 온도조절, LED조명 등), 개인 좌석별 지향성 스피커를 활용한 외부소음 감소, 소음과 진동 감소를 위한 내장재 등을 실내공간 설계에 반영해야 함을 제시하였다. 본 연구는 PAV 실내행위에 영향을 주는 제약 요소를 도출하였고, 인체에 미치는 영향 수준을 확인하였으며, 추후 PAV 실내 설계 시 기초자료로써 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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