• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.315-328
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• 2024

연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 대한통합의학회지
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• 제9권4호
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• pp.291-298
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• 2021

Purpose: The Pedisole is a newly developed shoe-mounted wearable assessment system for analyzing balance and gait. This study aimed to determine the reliability and validity of the parameters provided by the system for static balance and gait analysis of healthy adults. Methods: This study included 38 healthy adults (22.4±1.9 years) with no history of injury in the lower limbs. All participants were asked to perform balance and gait tasks for undertaking measurements. For analysis of balance, both the smart Pedisole and Pedoscan systems were concurrently used to analyze the path length of the center of pressure (COP) and the weight ratio of the left and right for 10 s. Gait was measured using the smart Pedisole and GaitRite walkway systems simultaneously. The participants walked at a self-selected preferred gait speed. The cadence, stance time, swing time, and step time were used to analyze gait characteristics. Using the paired t-test, the intra-class coefficient correlation (ICC) was calculated for reliability. The Spearman correlation was used to assess the validity of the measurements. In total, data for balance from 36 participants and the gait profiles of 37 participants were evaluated. Results: There were significant differences between the COP path lengths (p<.050) derived from the two systems, and a significant correlation was found for COP path length (r=.382~.523) for static balance. The ICC for COP path length and weight ratio was found to be greater than .687, indicating moderate agreement in balance parameters. The ICC of gait parameters was found to be greater than .697 except for stance time, and there was significant correlation (r=.678~.922) with the GaitRite system. Conclusion: The newly developed smart insole-type Pedisole system and the related application are useful, reliable, and valid tools for balance and gait analysis compared to the gold standard Pedoscan and the GaitRite systems in healthy individuals.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.593-605
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• 2022

본 연구는 Kinect Sensor 기반의 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 개발하고, 개발 시스템의 사용성을 평가하는 것이다. 개발 시스템을 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 모션캡쳐 도구로서 이용할 수 있을지에 대한 가능성 검증을 위해서 스마트 거울 시스템에 부착된 키넥트 센서(Kinect sensor)에서 측정된 인체 움직임 데이터와 적외선 모션캡쳐 장비에서 측정된 인체 움직임 데이터를 비교하여 타당성과 신뢰성을 분석하였다. 타당성 검증 결과 상관계수 r=0.871~0.919로 높은 양의 상관성을 보였고, 예측가능정도가 88%로 높게 나타났다. 신뢰성 검증 결과 r=0.743~0.916 높은 양의 상관성을 보였고, 반복 측정에 대한 일관성도 ICC=0.937로 매우 높게 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 키넥트 센서기반의 운동 처방 시스템에서 인간 골격에 대한 특징 벡터를 통한 관절의 가동범위 평가 및 자세측정평가가 운동 처방을 제공하는데 있어서 하나의 기준이 될 수 있다는 가능성을 보여주었다. 향후 병원, 임상시험센터, 스포츠센터 등의 운동처방사 혹은 물리치료사, 퍼스널 트레이너들에게 전문성 제고에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.145-160
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• 2023

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52^**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53^** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61^**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.12-28
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• 2017

Mobility 4.0으로 일컬어지는 교통서비스의 핵심은 유연성 있는 모빌리티 구현이며, 이를 위해 수요-공급을 실시간, 유기적으로 이어줄 수 있는 플랫폼 구축이 요구되고 있다. 즉, 교통 정보 혹은 통합 모빌리티를 빅데이터 기반의 표준화 및 상시 업데이트가 가능한 DB로 구축하고 이를 분석할 수 있는 객관적이고 과학적인 분석 체계를 제시하는 것이다. 이러한 측면에서, 보행 통행을 포함하는 복합환승역사와 이를 기반으로 통행 전주기로 확장하여 분석하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 복합환승역사를 이용하는 통행자 중심의 통합 모빌리티 분석 체계를 3단계로 구성하여, Data Repository 생성 모듈, 통합 모빌리티 분석 모듈, 공간 정보를 융합한 결과해석 모듈로 정의하였다. 철도 및 광역버스 환승역사(사당, 신도림, 교대, 광화문, 삼성, 강남, 잠실) 7개 역사를 분석 대상 역사로 지정하여 사례 분석을 수행하였다. 분석 대상 역사는 통계적 유의성에 근거하여 3개 그룹으로 구분되었으며, 자료 기반으로 한 통행 전주기 분석과 해석을 통해 보다 다양하고 체계적인 복합환승역사 분석이 가능함을 제시하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.61-75
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• 2021

Roadside greenery in the city is not only a means of reducing fine dust, but also an indispensable element of the city in various aspects such as improvement of urban thermal environment, noise reduction, ecosystem connectivity, and aesthetics. However, in studies dealing with the effect of reducing fine dust through trees in existing urban spaces, microscopic aspects such as the adsorption effect of plants were dealt with, structural changes such as the width of urban buildings and streets, and the presence or absence of trees, Impact studies that reflect the actual form of In this study, the effect of greenery composition applicable to urban space on PM2.5 was simulated through the microclimate epidemiologic model ENVI-met, and field measurements were performed in parallel to verify the results. In addition, by analyzing the results of fine dust background concentration, wind speed, and leaf area index, the sensitivity to major influencing variables was tested. As a result of the study, it was confirmed that the fine dust reduction effect was the highest in the case with a high planting amount, and the reduction effect was the greatest at a low background concentration. Based on this, the cost of planting street green areas and the effect of reducing PM2.5 were compared. The results of this study can contribute as a basis for considering the effect of pedestrian space on air quality when planning and designing street green spaces.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.200-215
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• 2023

자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

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.

• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.382-391
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• 2019

최근 GPS 등의 위치정보가 태그된 위치기반 소셜 네트워크 서비스에 대한 개발 및 활용사례가 증가하고 있는 흐름 속에 본 연구는 스마트폰 산행앱(APP)이 산림휴양공간의 이용특성을 분석함에 있어, 공간정보 빅데이터의 툴로서 효용성이 있는지, 효과적이고 유용한 도구인지를 검증하는 데 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 국내 산행앱의 기능과 서비스 특성을 파악하였고 산행앱을 기반으로 대관령 선자령 일대의 이용행태를 분석하여 설문조사 결과와 비교하고 활용가능성을 고찰하였다. 분석결과, 국내산행앱은 '정보제공형', '산행기록형', '정보공유형' 3가지로 분석되었으며 본 연구에서는 '산행기록형'에 해당하며 국내 이용자수가 많은 산행앱을 채용하여 분석하였다. 또한 대관령 선자령 일대를 대상으로 산행앱조사와 설문조사를 실시한 결과, 첫째, 방문장소와 동선의 경우, 산행앱과 설문조사기법 모두 조사가 가능하지만, GPS기반의 산행앱을 통해서는 이용동선 뿐 아니라 이용자 촬영사진 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 산림휴양공간의 이용패턴을 파악하는데 좀 더 효율적이고 객관적인 수단임을 확인하였다. 둘째, 체류공간의 경우, 산행앱의 구간 보행속도 데이터를 통해 객관적으로 분석할 수 있다는 점이 장점이지만, 각 공간에서의 활동유형을 파악하기 위해서는 설문조사와 관찰조사가 보완 실시되어야할 필요성이 도출되었다. 본 연구는 등산객들이 직접 자신의 산행정보를 기록하는 '산행앱'의 위치기반 소셜네트워크 데이터가 기존의 설문조사 한계를 보완하여 양적과 질적인 측면에서 산림휴양공간의 이용패턴을 분석하는데 유용하다는 것을 보여주는 연구라는 점에 의의가 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.86-92
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.