해양 사고는 대부분 지형지물, 혼잡한 해상교통 및 기상악화 등에 의한 충돌 사고이다. 따라서 안전한 통항을 위해서는 정확한 정보를 토대로 사전에 통항안전을 판단하여야 하지만, 정보가 부족하거나 부정확하다면 통항안전 판단이 어렵게 된다. 따라서 다양하고 정확한 환경 정보를 토대로 사전에 통항안전을 정확하게 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선박의 통항안전을 예측하는 시스템을 구성하였다. 제안한 시스템은 항로 내 지형지물 정보에 대한 데이터베이스를 포함하며, 정확한 위치 정보를 토대로 현재 선박의 위치와 각 요소 사이의 수평 또는 수직 간격을 계산한다. 본 논문에서는 정확한 선박의 3차원 위치를 구하기 위하여, PPP 기반의 GPS 항법 알고리즘을 적용하였다. 또한, 기상악화로 인하여 시계가 불안정하더라도 항해가 가능하도록 데이터베이스 기반의 3차원 모니터링 기능을 추가하였다. 아울러 실제로 경인아라뱃길과 선박의 정보를 이용하여 시스템을 구성하고, 기능 및 성능을 평가하였다.
급속한 도시성장에 따라 도시지역에는 다양하고 복잡한 시설물들이 증가되고 있으며, 이에 따른 화재발생 피해에 대한 위험도도 증가되고 있다. 특히 화재사고는 인위적 재해 중 교통사고와 함께 도시지역에서 가장 높은 발생빈도를 나타내고 있다. 이에 따라 소방방재청에서는 효과적인 화재관리를 위하여 국가화재정보시스템을 운영하고 있으며 2007년부터 화재발생정보를 인터넷을 통해 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이 시스템에서 제공하는 데이터와 진주시 소방서로부터 자료를 취득하여 진주시 화재데이터베이스를 구축하고, 2007년부터 2013년까지 화재발생 추이에 대한 시계열분석과 Moran's I, Getis-Ord $Gi^*$분석을 통하여 진주시 공간상의 화재발생 밀도변화분석과 시설물별 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 화재발생위치의 시계열적 변화와 화재발생 밀집도가 높은 Hot Spot지역을 추출할 수 있었으며, 시설물별 인명피해 및 재산피해 매트릭스를 작성하여 화재위험등급을 산출함으로서 도시지역의 화재발생위험을 예측할 수 있는 방안을 제시하였다.
정적 사용자에 한정되었던 Network RTK 서비스는, 최근 차량 사용자와 같은 동적 사용자를 위한 고 정확도 항법에 대한 요구 증가로 동적 사용자에 대한 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 동적 사용자는 위치 이동에 따라 보정정보가 생성되는 기준국 조합이 변경될 가능성이 있으며, 사용자의 균일한 정확도 유지를 위해서 Compact Network RTK 보정정보는 기준국 조합에 상관없이 일관성을 유지해야 한다. 따라서 본 논문에서는 기준국에서 수행 가능한 네트워크 간 미지정수 수준 조정 방법을 제안하고, 이론적 수식전개를 통해 설명하였다. 전국 단위의 가상의 다중 네트워크를 설정하여 미지정수 수준 조정 방법에 대한 성능 검증을 수행하였으며, 사용자 이동에 따른 네트워크 변경 상황을 가정하고, 사용자 위치의 보정정보를 미지정수 수준 조정 여부에 대해 비교 분석하였다. 또한, 두 네트워크 경계 지점에 있는 사용자에 대해 GPS 실측 데이터를 활용하여 사용자 성능을 예측하였다. 그 결과, 미지정수 수준 전 수 cycle에 해당하는 두 네트워크 간 보정정보 불연속이 0.25 cycle 이내로 감소하였으며, 미지정수 수준 전, 2DRMS 40~50cm에 달했던 수평오차가 사용자는 네트워크 변경에 상관없이 수평 정확도 8 cm (2DRMS) 이내의 일관된 위치 정확도의 연속적인 획득이 가능하였다.
지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌던 한반도에서 2017년 규모 5.4의 강진이 포항지역에 발생함으로써 액상화 현상이 민가, 농지에서 광범위하게 나타났고 이에 액상화 현상을 예측하는 액상화 재해도 작성에 관한 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상이란 느슨한 사질토에서 지진과 같은 큰 동적응력이 짧은 시간 작용할 때 과잉간극수압의 급격한 증가로 지반의 강도가 완전히 상실되는 현상을 의미한다. 액상화는 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)를 통해 평가할 수 있지만 LPI는 단일 시추공 별로 산출되기 때문에 해당지역의 대표성에 대한 문제가 발생하게 된다. 이러한 대표성의 문제는 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 활용한 공간보간을 통해 보완될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구통계학적인 공간보간 기법 중 하나인 크리깅(kriging)을 활용하여 지반정보의 대표성 문제를 해결하고자 하였으며 액상화 평가를 위한 지반정보DB를 구축하고자 하였다. 또한 구축된 지반정보DB를 활용하여 재현주기 별 액상화 재해도를 작성하였으며 액상화 재해도 결과는 교차검증을 통하여 정밀도 검증을 수행하였다.
우리나라는 자동차 등록대 수 1만 대당 사망자 수는 1.4명으로 여전히 OECD 가입국 중 최하위권에 있으며 교통사고 발생 시 생명과 재산의 보호에 직결되는 신속한 구조 및 대응체계의 필요성이 대두되고 있다. 이에 국토교통부 및 미래창조과학부 다부처 공동 기획 과제로 교통사고 발생 시 자동으로 사고감지 및 관련 정보를 중앙센터로 전송하여 신속하고 정확한 인명구조 등 사고처리가 가능한 차량 ICT 기반 긴급구난체계(e-Call)를 개발하고 있다. 다만, 일반 시민들은 e-Call 서비스의 설치 및 비용적인 측면에서 부정적이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 단말기 보급 활성화를 위한 e-Call의 다양한 도입방식과 효율적인 운영을 위한 센터운영 주체별 운영방식에 대하여 방안을 제시하였다. 또한, e-Call 단말기의 보급률을 예측하여 e-Call 도입에 따른 효과를 분석하였다. 분석결과 e-Call 단말기 도입 시 2022년부터 2031년까지 463~926명 사망자감소 및 3,335~6,669억 원이 절감되는 것으로 나타났다.
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 일반국도의 통행특성을 고려한 지점검지기의 적정설치지점 선정을 다루고 있다. 일반국도에서의 ITS 구축은 활발히 진행되고 있으나. 자료수집 구간에서의 통행시간 추정 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지점검지기의 설치지점에 관해 적절한 기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반국도의 구간 통행시간의 추정을 위해 대표성을 확보할 수 있는 지점검지기의 적정설치지점을 선정하여 제시하고자 한다 이를 위하여 GPS 프로브 차량과 지점검지기를 이용하여 대상지역의 통행특성을 수집하고, 지점속도와 구간통행시간의 상관분석을 통하여 적정설치지점을 선택한다. 분석결과 일반국도의 구간별 적정설치지점의 특성은 다음과 같다. 첫째. 구간 통행시간과 지점 속도와의 상관관계는 구간의 시점에서부터 높아지다가 일정시점이 지나서는 낮아지는 U자형 형태를 보이고 있다. 둘째. 최적설치지점은 분석구간마다 상이하게 존재하나, 대부분 구간연장을 기준으로 중류부 및 중 하류부에 존재한다. 셋째, 구간의 적정설치지점은 구간의 중류부에서 하류부로 넘어가는 지점이 적절하며, 일반적으로 자료수집 구간 연장을 기준으로 시점부로부터 $55{\sim}60%$가 되는 지점이다. 넷째, 종단경사는 적정설치지점과 관련하여 중요한 결정인자가 되며, 종단경사가 큰 경우에 있어서 검지기의 설치는 배제되어야 한다. 끝으로, 본 연구의 결과를 토대로 한 지점검지기의 현장적용을 통해, 정보제공 구간내 통행시간 추정 및 예측력의 개선을 기대한다.
본 연구에서는 개통 12년을 맞는 한국고속철도(KTX, Korea Train eXpress)를 대상으로 여객수요 증가 에 대해 새로운 시각에서 검증하고 이에 바탕하여 장래 KTX의 지속가능 운영방안을 고찰하고자 한다. 지속적으로 증가되고 있는 KTX 여객수요의 영향요인으로는 노선의 확대와 녹색성장을 통한 대중교통의 인식 전환 등이 될 수 있겠으나, 현재까지 KTX 관련연구는 이러한 점을 고려하지 못한 채 주로 여객수요 예측에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 통행시간 감소로 인한 이용객의 사회적, 심리적 영향에 초점을 맞춘 요인을 고찰하였으며 이를 위해 확산이론 개념을 적용하여 여객수요 증가현상을 설명하였다. 소비자가 가지고 있는 정보가 다양한 네트워크를 통해 전파되는 현상인 확산효과는 제품선택과 구매태도에 영향을 미치는 마케팅학적 개념으로 이 영향이 KTX 이용에도 적용되어 여객수요 확산을 촉진시켰다는 가설을 설정하고 분석을 진행하였다. KTX 경부선을 대상으로 여객수요 증가에 기인하는 이용자의 사회적, 심리적 영향을 Bass의 확산모형(Diffusion Model)을 통해 분석하고 그 결과를 토대로 장래 KTX의 지속가능한 운영에 있어서 여객수요 향상을 위한 교통서비스의 마케팅적 정책추진이 가능하다는 시사점에 대해 고찰해본다.
컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.
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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