버스노선은 수요에 대응하여 탄력적인 노선조정이 가능하다. 다만 버스의 노선 조정은 다음과 같은 문제점의 해결이 선행되어져야한다. 첫 번째, 현재 버스 노선 배정의 가장 큰 문제점은 버스의 이용현황을 적절히 고려하지 못한 점, 중복노선 문제 등 수요에 대비한 공급의 불균형을 들 수 있다. 두 번째, 버스이용은 지리적 공간 내에서 일어나는 상호작용 있어서 동단위로 교통 수요를 예측함으로써 교통 수요가 세분화 되지 못한 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 GIS-T Data 및 지리적 가중 회귀분석을 통한 버스 정류장, 버스 노선의 버스 잠재 수요를 파악하고 공급 현황을 분석하여 버스의 수요와 공급의 균형여부를 파악함으로써 효율적 버스 노선을 구축할 필요가 있다. GWR모델을 이용하여 공간적 수요관계를 도출하였다. 공간효과를 고려한 GWR모델을 통해 SCD와 BIS data 이용한 버스 수요를 예측하고 공급과 비교하여 공급 부족을 파악하였다. 전체노선의 노선 과잉지과 부족지역을 파악하였다. 이를 통해서 추가 노선배정이 필요한 곳을 분석하여 버스 최적화를 도모와 GIS의 장점인 시각화를 시도하였다.
본 연구에서는 진주시에 현재 설치된 119안전센터에 대해 소방서비스 취약지역을 분석하고 취약지역의 서비스 개선을 위한 방법으로 기존의 센터의 이전이나 새로운 증설방안을 OD cost matrix분석을 통해 소방권역을 분석하였다. 그 결과 진주시의 행정구역 면적에 비하여 119안전센터의 수가 절대적으로 부족한 것을 알 수 있었다. 특히 진주시에 있는 5개 119안전센터 중 국가산업단지가 조성되고 있는 천전119안전센터와 신도시개발에 따른 인구증가로 화재 위험도가 날로 증대되는 문산119안전센터(반성119지역대 포함)의 소방서비스 관할구역을 재조정하거나 센터의 이전 및 증설이 요구되었다. 또한 OD cost matrix분석을 통해 현재의 천전119안전센터를 가호동으로 이전할 경우 중요 취약지역인 정촌산업단지의 소방서비스 시간을 8분에서 3.3분으로 단축할 수 있었으며, 최근 신도시 개발로 인구가 급격히 증가한 금산면지역에 안전센터 증설이 필요함을 알 수 있었다.
버스정보시스템은 실시간으로 버스 위치를 파악하여 정류장 안내기, 인터넷, 모바일 서비스 등을 통해 대중교통 이용 승객에게 버스운행 상황을 제공하는 도착 안내 정보 시스템이다. 신뢰성 있는 버스정보시스템의 구현과 정보 유지를 위해서는 기반정보 DB의 품질 관리를 통한 교통 정보의 질적 향상은 매우 중요하다. 이에 본 연구의 목적은 버스 기반정보 데이터의 각 절차 별 성과물의 데이터 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기준을 정립하고 품질 관리 방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 연구의 내용으로 우선, 국토해양부 실시간 환승 교통 종합정보(TAGO : Transport Advice GOing anywhere) 시스템의 기반정보 DB를 사례로 버스 네트워크 DB를 구축함에 따라 발생할 수 있는 논리적, 형상적 오류를 유형화하였다. 또한, 이에 대한 항목별 검수 방법과 절차에 대한 기준을 정립하고 일관적이고 체계적인 품질 관리 방안을 제시하였다. 연구 결과로서, 버스 기반 정보의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능 하였으며, 이를 통해 시스템 운영상의 오류 야기를 사전에 방지하여 보다 정확한 대중교통 정보 제공과 버스정보시스템의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
과학과 기술의 발전은 우리의 삶에서 다양한 변화를 만들고 있다. 특히 센서는 다양한 분야에서 실시간 모니터링과 효율적인 주변 환경 분석을 위해 사용되고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크는 조직별 자체 정의된 프로토콜과 아키텍처를 사용함으로써 네트워크 간의 통신에 추가적인 비용을 발생시켰다. 표준화된 센서 네트워크의 부재로 인한 단점을 해결하고자 OGC에서는 표준화된 센서 및 센서 시스템에 대한 접근, 조작 등을 위해 2007년 SWE v1.0과 2011년 SWE v2.0을 발표했다. SWE는 다양한 하위 컴포넌트들로 구성되어 있는데 그 중 센서 데이터 획득을 위한 SOS에 대한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 SOS들은 GeoSensor의 공간연산을 고려하지 않기 때문에 매번 클라이언트에서 공간연산이 구현 및 실행됨으로써 적은 리소스를 갖는 클라이언트에 많은 부하를 초래하고 SOS의 용이성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 고정 및 이동형 GeoSensor을 위한 spatialFilter와 spatialFinder 공간 연산을 확장한 S-SOS를 제안한다. 제안된 S-SOS를 사용하여 기존의 기구축된 SOS를 수정하지 않고 필요에 의해 최소한의 추가로 공간 연산을 지원할 수 있는 아키텍처를 지원하며 이에 필요한 공간 연산의 질의 표현을 설명한다. 따라서 S-SOS는 다양한 위치기반 서비스에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.
우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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