본 논문은 오랫동안 논의되어 왔던 자치경찰제의 도입방안에 대한 참여정부의 도입안이 확정됨에 따라 주요내용을 분석하고 쟁점사항을 검토하여 보완책을 제시하는데 목적이 있다. 참여정부의 자치경찰 구성은 해당 시${\cdot}$군${\cdot}$구가 자치경찰제 도입의 필요성이 있다고 판단되면 의회에서 조례를 제정하여 실시할 수 있도록 했으며, 시장, 군수, 구청 조직에 과단위의 기구로 운영되도록 한다는 것이다. 주요 업무는 방범, 순찰, 교통단속 등 주민생활과 밀접한 치안서비스와 현재 자치단체가 벌이고 있는 보건, 위생, 환경단속의 업무를 수행하게 된다. 그러나 정부안의 수용을 전제로, 예상되는 몇 가지 쟁점사항을 정리하면 다음의 세가지로 요약할 수 있다. 첫째, 경찰의 기본기능과 관련된 논점이다. 정부안에는 자치경찰에게 일반범죄에 대한 수사권을 주지 않고 있어 ‘경찰의 보조원’에 불과한 것이 아닌가, 하는 것이 논점이 되고 있다. 둘째, 지자체간의 치안서비스의 균형성 논란이 제기될 수 있다. 지방 자치단체간에는 치안환경이 상이하고, 따라서 치안수요도 각기 다르다. 그러기에 자치경찰의 치안서비스는 지자체에 따라 질적인 면에서 차이를 보이게 될 것이다. 셋째, 자치단체 예산으로 운영됨으로서 예상되는 논점이다. 자치경찰이 지자체의 예산으로 운영된다는 점에서, (1) 경찰행정이 일반행정의 하위에 놓여 집행력이 약화 될 수 있다. (2) 경찰기관 간에 협조가 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. (3) 예비경찰 보유의 어려움으로 인해 경찰의 기동성(機動性)이 다소 떨어질 수도 있다.
In this paper, I will report the cases of children who are able to study at kindergarten or elementary school because they learned how to move by themselves using a moving aid before school age, and I will also discuss the development of a mobility device which allows severely disabled preschoolers to practice moving around by themselves safely and easily at home and institutions.
This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.
선박을 주로 하는 자율 해상 모빌리티의 안전한 운항을 위해 필수적인 직접통신의 필요성에 대응하여 M-S2X 통신 개발 방안을 제시한다. M-S2X 통신을 선박중심 직접통신, SCDC(Ship Centric Direct Communication)으로 정의하며 선박과 선박 통신 중에서 선박과 선박 통신의 대용량 및 고속화가 필요한 점, 그리고 선박 운항 안전을 위한 통신 수요의 대부분이 선박을 중심으로 그 주변 객체와 상호 통신이 필요한 점을 고려한 것이다. 관련 연구에서 선박과 선박, 선박과 육상 간 통신 소요를 제시하였고 이를 통해 기존 AIS등의 레거시 해상통신만으로는 자율운항선박과 같은 해양 모빌리티의 자율성 확보에 어려움이 있음을 알 수 있다. 이에 따라 M-S2X 통신을 구현하는 기술로 VDE와 비면허대역과 같은 고대역의 통신기술을 활용하여 선박과 같은 해양 모빌리티가 주변의 객체(선박, 해양모빌리티, 인프라, 익수자 등)와 직접 통신할 수 있는 통신 인프라 환경을 제공한다면 향후 도래할 해양 모빌리티 환경의 기본 통신 기술로 활용될 수 있을 것이다.
Recently, V2X (vehicle-to-everyting) communication has established itself as an essential technology for cooperative autonomous driving. V2X communication currently includes DSRC (dedicated short range communication) communication technology, which is a WLAN (wireless local area network) based communication technology, and C-V2X (cellular-V2X) communication technology, which is a Cellular-based communication technology. Since these two communication methods are not compatible with each other, various studies and experiments are being conducted to select one of the two communication methods. In the case of C-V2X communication, there are LTE-V2X (long term evolutionV2X) communication technology, which is an initial version, and 5G-V2X communication technology, which is a next-generation version. 5G-V2X communication technology has been completed only until standardization, so LTE-V2X communication technology is mainly used. In this paper, we introduce trends related to various issues in V2X communication, including communication method decisions.
Aviation industry is moving towards the third innovative era of AAM with electric power and AI after the JET-powered era following the Wright brothers' first flights. Research on UAM, eVTOL development, certification, and operations is competitively progressing, primarily in aviation-leading countries, aiming to resolve urban traffic saturation and foster the future aviation industries. This study introduces the concept of the pilot's role transition in operational safety as AI autonomous flight advances, comparing K-UAM operational concept with research from FAA, NASA, and EASA. It is to identify and propose solutions for challenges from the pilot's perspective in developing UAM and its safe operation system. To succeed in Advanced Air Mobility National Project, we suggest the collaboration among industry, academia, and institutions, along with the cooperation between civilians, governments, military, and the need for Urban Air Mobility integrated policies.
Urban Air Mobility (UAM) is considered the future of transportation, offering solutions to urban challenges and reducing environmental issues through the use of electric power and leveraging the sky as a new transportation corridor. UAM has diverse applications, including passenger and goods transportation, emergency rescue operations, patient transfers, and urban tourism. Furthermore, it is poised to revolutionize the transportation landscape, impacting existing infrastructures such as roads and parking lots, along with autonomous vehicles. The UAM industry is anticipated to exert a significant impact on various sectors, including airframe manufacturing, the development of new materials (e.g., fuel cells and batteries), and even the defense industry, resulting in substantial economic benefits. Consequently, conducting proactive research and setting industry standards for UAM takeoff and landing infrastructure is crucial for securing market leadership. In this regard, the case of Pontoise-Cormeiles, France, stands out as it achieved the world's inaugural successful demonstration of a vertiport before the 2024 Olympics. This achievement has significant implications for our preparations for the commercialization of UAMs. Thus, a detailed review of the French vertiport construction case in this study will serve as a foundation for guiding the planning and operation of UAMs in South Korea, particularly in anticipation of upcoming demonstration tests.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
본 논문은 다수의 자율무인차량 (Autonomous Unmanned Ground Vehicle) 들이 서로 협력하여 그룹 이동하는 타겟을 추적하고 지속적인 커버리지를 제공하는 무인차량 기반의 추적 네트워크 (UVTN: Unmanned Vehicle based Tracking Network) 구조와 알고리즘을 제안한다. UVTN은 움직이는 사람 또는 사물을 추적 감시하거나 이동하는 구조팀 또는 병사들에게 지속적인 네트워크 Access를 제공해 주기 위하여 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 UVTN은 주기적인 네트워크 확장과 수축 과정을 통한 무인차량 노드 재배치 및 네트워크 토폴로지 최적화를 수행한다. 또한 본 논문에서는 평균 커버리지비율과 이동거리 관점에서의 성능향상을 위한 개선 알고리즘들이 제안된다. 시뮬레이션을 통해 UVTN과 개선 알고리즘들이 그룹이 동성을 갖는 대상을 효율적으로 추적하여 지속적인 커버리지를 제공할 수 있음을 보인다.
본 연구는 운전자 개입 없이 운행이 가능한 전기차 기반의 자율주행 택시인 로보택시에 대하여 혜택요인과 희생요인을 전반적으로 고려한 가치기반수용모델 기반의 사용자 수용성 영향 요인을 분석하였다. 지각된 혜택(지각된 유용성, 지각된 즐거움), 지각된 희생(기술적 특성, 지각된 비용), 사용자 경험(차량공유서비스, 택시, 자율주행자동차, 자가용)을 독립변수로 최종 선정하여, 경기도민 429명을 대상으로 지각된 가치 및 수용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 지각된 혜택 요인에 해당하는 지각된 유용성과 지각된 즐거움, 지각된 희생 요인에 해당하는 지각된 비용이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지각된 가치는 로보택시 수용 의도에 영향을 미치고, 일부 사용자 경험이 지각된 혜택 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 가치기반수용모델 결과를 로보택시 활성화를 위한 서비스 설계에 접목시킬 수 있는 중요한 의미가 있으며, 나아가 연구 결과를 효과적으로 이용하기 위한 이론적 근거를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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