수요대응 교통수단 및 자율주행 대중교통서비스 등 이용자 중심의 대중교통서비스가 제공되고 있으나 수요대응 교통수단의 도입 기준인 대중교통 최소서비스 수준은 이용자의 대중교통 접근성을 확인할 수 있는 자료의 부재로 운영자 중심으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 법정동보다 작은 GRID 분석을 통해 동일 법정동 내에서도 대중교통 접근성이 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 제안하였다. 제안한 방식을 적용한 결과 현재 대중교통 최소서비스 수준에서는 확보 지역인 많은 법정동이 비확보 지역으로 분석되었다. 그러나 알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 이동 시간과 대기 시간을 포함하고 있으므로 확보 여부 판단 기준에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직·간접적으로 체험할 수 있는 기회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가능한 실험차를 활용하여 종·횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주행 실험을 통하여 도출한 5가지 종·횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.
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.
차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.
본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
스마트시티의 미래를 구축하는 과정에서, 모빌리티와 도로 인프라의 혁신은 중요한 주제 중 하나이다. 특히 오늘날 자율주행 자동차의 보급과 전기자전거, 전동킥보드, 전동휠 등 도로에 등장하는 모빌리티의 종류가 다양해짐에 따라 도로는 기존의 자동차와 보행자를 비롯해 수용해야 할 주체들이 다양해졌으며 각 모빌리티 간의 상충 또한 해결해야 할 문제이다. 완전도로(Complete Street)는 2003년 미국에서 등장한 용어로 보행자, 자전거 이용자, 대중교통 이용자, PM(Personal Mobility) 이용자, 자동차 운전자 등 모든 도로 이용자의 공평한 안전과 편의를 고려한 도로 설계와 운영을 의미한다. 현재 해외 여러 도시에서 완전도로를 구현하고 있으며, 이를 제도화하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 완전도로에 대한 연구와 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 델파이 (Delphi)기법을 통해 학계 및 실무 전문가들의 의견을 수집 및 분석하여 완전도로 설계에서 고려해야 할 주요 요인들을 정형화하고자 한다. 총 세 차례의 델파이 설문이 진행되며 1차 개방형 설문을 통해 전문가들의 자유로운 답변을 수집하고 이를 키워드 위주로 정리하여 2·3차 폐쇄형 설문을 작성하였다. 2·3차 설문은 총 52개의 문항으로 구성되었으며 설문 결과 52개의 문항 중 34개의 항목이 최종 요인으로 채택되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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