• 지역연구
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• 제38권3호
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• pp.3-17
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• 2022

자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.293-299
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• 2022

본 연구에서는 도로변 미세먼지 내 타이어와 도로 마모입자의 정량화 분석과 타이어와 도로 마모입자 내 타이어 및 도로 성분 비율을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 이에 시간당 1,300여대 교통량을 갖는 충청남도 지자체중에서 C도시의 종합버스터미널 부근 정류장의 경계석 6곳에서 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플 1,000 g에 대해 크기와 밀도 분리 수행한 결과 미세먼지 샘플 24 g과 타이어와 도로 마모입자 약 0.05 g이 분리되었다. 즉, 도로변 미세먼지에는 타이어와 도로 마모입자가 약 0.21 % 존재하는 것으로 분석되었다. 분리된 타이어와 도로 마모입자에 대해 주사전자현미경(SEM)을 이용하여 형상을 분석한 결과 지우개가루 형상이 관찰되었다. 또한, 도로변 미세먼지 내 존재하는 타이어와 도로 마모입자는 자동차 주행 중 타이어와 도로간 마찰에 의해 생성되어 도로변으로 분산되었기 때문에 열중량분석기(TGA)와 가스크로마토 질량분석기(GC/MS)를 이용하여 성분 분석을 수행하였다. 정량화 계산식을 통해 성분에 대한 타이어 및 도로 성분 비율을 도출한 결과 약 3:7로 분석되었다. 본 연구는 도로변 미세먼지 발생원의 구성원과 함량 분석을 위해 객관적이고 신뢰도 높은 분석 기법을 제시하였다. 추후, 도로건설과 타이어 소재의 미세먼지 저감 기술 확보와 개선 방안 확보를 위한 선행적 기초 연구로써 활용되기를 기대하고 지속적으로 더 많은 지역과 샘플 분석에 대한 통계 데이터를 확보하여 신뢰도 높은 연구를 수행하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권2호
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• pp.291-317
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• 2022

본 연구는 에너지총조사 자료를 이용하여 친환경 차량의 보급과 관련하여 소비자의 차량 선택에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존의 차량 선택에 대한 소비자 선호의 연구는 대부분 단편적인 설문조사를 이용하였는데, 매번 설문조사표와 설문대상이 바뀌어서 지속적이고 일관성 있는 분석이 불가능하였다. 이에 본 연구에서는 주기적으로 수행되는 에너지총조사 자료를 이용하여 차량 선택에 대한 소비자 선호 분석이 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 에너지총조사는 많은 표본의 유용한 정보를 수집함에도 불구하고 많은 경우 단순 통계를 작성하는 데 한정적으로 사용되고 있다. 2017년 에너지총조사의 수송부문 마이크로데이터 2,771개 자료를 바탕으로 소비자의 선택에 따라 변화하는 대안 특성 변수인 차량 가격, 연료 효율, 차량모델 수를 수집하여 컨조인트 분석이 가능하도록 자료를 변환하고 분석하였다. 분석 결과 연료비 1만 원당 주행 거리가 1km(연료 효율 1단위) 증가할 때마다 해당 연료 차량의 선택 확률은 2.2% 증가하고, 대체 가능한 차량의 모델 수가 하나 증가할 때마다 해당 차량의 선택 확률은 20.5% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 별도의 조사 없이 주기적으로 국가에서 시행되는 에너지총조사 결과를 이용하여 자동차 선택에 대한 소비자 선호를 분석하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.161-171
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• 2023

고령 운전자는 다른 연령대에 비해 사망사고 유발 가능성이 높다. 2021년 교통사고 통계에 따르면 고령 운전자 1만 명당 유발한 사망자수가 1.77로 30대 운전자 0.55에 비해 2.67배 높다. 본 연구는 자동긴급제동장치(Automatic Emergency Braking System, AEBS) 설치로 고령 운전자의 추돌사고 유발 가능성을 얼마나 낮출 수 있는지 파악하기 위해 시도되었다. 이를 위해 자동차보험 데이터를 활용하여 자동긴급제동장치가 장착한 차량이 그렇지 않은 차량에 비해 얼마나 추돌사고 발생률이 낮은지 통계적 기법으로 분석하였다. 그 결과 자동긴급제동장치를 장착한 차량과 그렇지 않은 차량의 교통사고 유발 오즈비가 0.75에 그쳐 사고감소 효과가 분명히 있는 것으로 나타났다. 성별로는 남성 운전자가 0.78로 여성 운전자 0.81에 비해 사고감소 효과가 컸다. 연령별로도 65세 이상의 오즈비가 0.76으로 분석되어 교통사고 감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 남성 고령운전자가 0.49로 감소효과가 가장 높았다. 향후 고령운전자를 대상으로 자동긴급제동장치 장착 차량을 운전할 경우 보험료 할인 등 혜택을 부여한다면 추돌사고를 예방하는데 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-37
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• 2023

본 연구는 지속 확대 설치되고 있는 교통신호기가 교통사고 예방에 어떤 효과가 있는지 분석하기 위한 것이다. 대전광역시 교통신호기 1,602개소 중에서 2013~2019년까지 7년간 TCS에 등록된 신호위반 등 교통사고 자료 7,045건을 수기 검색하였다. 교통사고 다발 상위 20개소 교차로를 특정하고, 교통사고 조사기록과 현장지도를 열람하여 위반차량의 주행 방향, 신호현시를 비교분석하고, 신호위반 교통사고 원인을 신호운영 설계(운영) 미흡과 운전자 과실(고의)을 구분해서 문제점 및 개선안을 제안하였다. 분석 결과 직좌동시신호와 중복현시 등에서 신호위반 교통사고 75%가 발생하였고, 황색신호에서 발생하는 교통사고 대책으로 황색신호시간 연장 또는 전적색(All Red)신호 운영시 교통사고가 줄어들었다. 비보호 좌회전은 정상신호로 개선이 필요하다. 또한, 경찰에서는 교통사고 현장지도 및 신호관련 자료에 대하여 수기 열람으로 교통사고 예방대책 수립시 많은 인력과 활용도가 떨어져 교통업무관리시스템(TCS)의 개선이 필요하다. 본 연구는 현장에서 수집한 방대한 데이터를 분석하여 개선방안을 제시한 것으로 신호운영에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.236-238
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• 2022

현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.113-130
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• 2023

경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.161-172
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• 2023

자율주행차량은 차량에 장착된 다양한 센서를 통해 주행환경을 인지하고 수집된 정보를 기반으로 판단 및 제어한다. 센서 기술 및 수집된 데이터를 처리하는 알고리즘의 발달로 자율주행기술의 수준은 향상되고 있으나 완벽한 자율주행기술의 구현에는 이르지 못하고 있는 한계점을 인프라를 중심으로 하는 자율협력주행을 통해 극복하려는 움직임을 보인다. 본 연구에서는 자율주행차량의 측위를 보정할 수 있는 인프라로서 기준을 제공하는 측위 보정 표지를 개발하였다. 우선 기존의 자율주행을 위한 측위 기술 현황에 대한 분석을 수행하였다. 다음으로 정사각형의 반사면 두 개로 구성된 1차 제작물과 각 반사면의 상하 길이를 늘인 2차 제작물에 대해 포인트 클라우드 개수를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 1차 및 2차 제작물 모두 최소 15m 거리에서 시설물을 라이다 센서로 인식할 수 있었고, 상하 길이를 확장한 2차 제작물이 1차 제작물보다 포인트 클라우드 개수도 더 많으며 시설물의 형상을 구체적으로 표현하는 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-121
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• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.