• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제9권4호
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• pp.15-23
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• 2004

제설제를 살포하는 것은 도시지역에서 자동차가 겨울철에 운행하는 동안 안전한 운전을 가능하게 한다. 하지만 많은 양의 제설제 (염화칼슘과 소금)를 사용하는 것은 심각한 환경문제를 발생시키고 도로변 퇴적물에 함유된 중금속의 거동을 변화시키게 되며, 결과적으로 염소이온과의 착이온형성에 기인된 중금속의 이동성을 증가시키게 될 것이다. 제설제의 농도가 중금속 (카드뮴, 아연, 구리, 납, 비소, 니켈, 크롬, 코발트, 망간 및 철)의 용출특성과 이동성에 미치는 영향을 연구하기 위하여, 서울시 주요 도로변에서 채취한 퇴적물을 대상으로 제설제의 농도 (0.01-5.0M)를 변화시켜 용출실험을 수행하였다. 연구결과, 도로변 퇴적물에 함유된 아연, 구리 및 망간은 쉽게 용해되어 이동되는 반면, 크롬과 코발트는 도로변 퇴적물에 강하게 고정되어 있음을 관찰하였다. 이번 용출실험에서 검출된 아연 (최대 $118.6{\mu}g/g$). 구리 (최대 $44.9{\mu}g/g$) 및 망간 (최대 $42.2{\mu}g/g$)의 함량은 상대적으로 높은 함량이었다. 제설제는 흡착 (또는 침전)된 금속과 용해된 금속 사이의 분배를 감소시키며, 이는 제설제가 용해된 눈 녹은 물에 용존 중금속 함량을 증가시키게 되어 결과적으로 지표수의 수질을 악화시키게 된다. 또한, 도로에 제설제를 살포하는 것에 의해 중금속이 지하수까지 침투되어 지하수를 오염시키게 될 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.554-563
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• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.115-123
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• 2021

최근 자동차 산업은 차량의 전동화, 디지털화 및 자율 주행으로 대표되는 신기술 도입으로 급변하고 있다. 국내외 주요 자동차 회사는 성능 위주의 제품개발에서 UX(user interface)로 고객에게 특별한 경험과 가치를 제공하기 위해서 고객 만족에 대한 체계적인 접근을 시도하고 있다. 본 연구에서는 만족도에 대한 체계적이고 정성적인 연구방법으로 Kano 모델을 제안한다. 사례연구로 스마트 트렁크 시스템의 사용사례(use case)와 고객의 요구사양을 분석하여 17개의 기능(동작기능 3개, 안전기능 7개, 편의 기능 7개)을 정리하고 창의발상코드(creative ideation codes)를 이용하여 8개의 새로운 기능을 도출하였다. 그리고 기능별 고객이 느끼는 품질특성과 선호강도에 대한 과학적인 분석 방법을 제안하였다. 스마트 트렁크 기능에 대해 소비자가 느끼는 품질특성을 분석한 결과, 25개의 기능 중 18개는 매력적 품질특성, 3개는 일원적 품질특성 그리고 4개는 일원-당연 복합 품질특성으로 분류되었다. 그리고 일원적 품질특성과 일원-당연복합 품질특성을 갖는 기능이 매력적 품질특성의 기능보다 상대적으로 고객선호도가 높다는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트 트렁크 시스템을 개발하는 기업은 고객의 불만을 최소화하고 고객 만족을 극대화할 수 있기를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-57
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• 2021

자율주행의 핵심기술인 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems) 중 대표기술인 전방충돌경보(Forward Collision Warning)를 대상기술로 선정하여, 주행시뮬레이션 실험 기반의 교통사고 예방효과를 추정하였다. 효과척도로 ①인지반응시간(s) ②감속도(m/s2) ③충돌여부(회)로 선정하여, 전방충돌경보 미설치시와 설치시의 변화량 측정하였다. 실험 시나리오는 운전자 전방의 차량의 급정거하는 시나리오(1)과 옆차로에서 차량이 끼어드는 시나리오(2)를 진행하였으며, 주간/야간으로 구분하였다. 분석결과, 전방충돌경보장치를 설치하였을 경우, 인지반응시간(s)이 감소하였으며, 감속도(m/s2)는 감소하였다. 운전자의 위험상황을 빠르게 감지하여 여유로운 감속을 할 수 있게 되었으며, 그에 따른 전방충돌횟수도 감소한 것으로 분석되었다. 향후 운전자의 운전성향을 반영하고 실험 시나리오를 다양화하면, ADAS의 설치효과를 증대시키고 다른 기술의 효과추정에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.350-362
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• 2019

본 연구에서는 연령에 따른 운수업근로자의 직무특성과 건강이 사고경험에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고, 이를 통해 사고예방과 고령운수업근로자에 대한 다양한 관점을 제시하고자 하였다. 산업안전보건연구원에서 실시한 '제 4차 근로환경조사'의 자료를 활용하였으며, 최종적으로 1,997명의 운수업근로자 자료를 상관분석과 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 운수업근로자의 연령과 사고경험에는 상관관계가 나타나지 않았다. 운수업근로자의 특성과 사고경험과의 관계에서 고령근로자의 경우, '직무수행 중 실수 시 타인이 다침', '근골격계 문제', '심혈관계 문제', '손이나 팔의 반복동작' 순으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 변수들에 대한 모델 설명력은 56.9%였다(p<.01). 비고령근로자의 경우에는, '우울 및 불안장애', '직무와 안전과의 관계', '직무수행 중 실수 시 타인이 다침', '노동조합 여부' 순으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 모델 설명력은 21.8%였다(p<.01). 따라서 추후 운수업근로자들의 사고예방을 위해서는 연령 이외에도 건강과 직무특성 등 다양한 변수를 고려한 접근이 필요할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.475-486
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• 2021

본 연구는 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 물리적 특성을 파악함으로써 서울시 공공자전거 서비스 개선을 위한 정책방향을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위해 서울시 공공자전거를 이용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 최종적으로 567명의 설문조사 자료를 분석에 활용하였다. 분석방법은 IPA분석과 순서형 로지스틱 분석을 활용하였으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 공공자전거 IPA 분석 결과 모든 항목에서 중요도에 비해 만족도가 낮게 나타났다. 특히 자전거 도로설치, 자전거 도로의 연결성 개선, 자전거 도로관리상태 개선, 차도와 자전거 도로 구분, 야간주행 시 안전성 개선, 안전시설물 설치의 경우 중요도는 높은 반면 만족도는 낮은 것으로 나타나 가장 시급하게 개선이 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 인지된 근린환경특성 변수를 추가함에 따라 모형의 설명력이 0.062에서 0.437로 크게 증가한 것으로 나타나 인지된 근린환경특성이 서울시 공공자전거 이용환경 만족도를 결정하는 중요한 변수임을 확인하였다. 또한 인지된 근린환경특성 중에서는 접근성, 편의성, 관리성, 경제성 변수가 서울시 공공자전거 이용환경 만족도와 통계적으로 유의미한 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며, 경제성, 편의성, 관리성, 접근성 순으로 영향력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.268-278
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• 2021

사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.