• 한국조경학회지
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• 제36권2호
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• pp.1-13
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• 2008

버스정류장은 기다림, 만남, 휴식 등 다양한 이용행태가 이루어지는 곳이다. 따라서 이용의 요구들을 만족시켜야하며, 이용자들에게 쾌적감과 만족감을 부여할 수 있는 공간으로 조성되어야 한다. 현재 버스정류장은 경관, 생태 및 행태를 고려하지 않고 인위적이고 획일적인 형태로 조성되어 이용자들은 열악한 환경에 노출되어 있다. 작지만 요긴하고 편리함을 상징하는 도시소공원을 버스정류장과 결합시켜 시민들의 일상생활 속에서 가깝게 이용할 수 있는 휴식공간의 양적 증대뿐만 아니라 도시경관의 향상 및 다양한 형태의 공원조성 등 질적인 변화를 가져올 수 있을 것이다. 사례지의 조사를 통해 버스정류장에 소공원을 연계시킴으로써 나타날 수 있는 효과들은 첫째, 소공원은 버스를 기다리는 버스이용자에게 쉼터를 마련해준다. 둘째, 편의시설들에 더하여 모자란 휴식공간을 공원이 보완해주며, 버스탑승과 공원이용을 편리하게 해준다. 셋째, 버스정류장의 기능인 버스의 승 하차 및 공원의 기능을 동시에 달성할 수 있는 다기능적 공간으로 효율적인 공간이용을 가능하게 한다. 넷째, 문화적인 요소를 가하여 지역의 색을 나타낼 수 있는 상징적인 랜드마크적 요소가 될 수 있다. 다섯째, 공원에 존재하는 녹지는 그린웨이의 한 거점으로서 도심지의 환경복원에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 버스정류장의 소공원화를 제안하기 위해 선정된 지표를 토대로 일반적인 버스정류장의 문제점을 도출하고, 버스정류장에 공원으로 활용되고 있거나 또는 활용될 수 있는 잠재력을 가진 공간을 조사하여 해결방안을 찾아보았다. 또한, 현재 존재하지 않는 이 새로운 형태의 공간을 버스정류장공원(Bus Stop Park)라 정의하고, 이를 조성하기 위한 사례들의 모듈을 제안하였다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.43-52
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• 2012

최근 국내외에서 체험형 교육서비스의 도입과 활용이 활발해지고 있다. 체험형 교육서비스가 제대로 관리됨으로써 효과적인 체험형 교육서비스가 제공될 경우 다양한 체험형 교육서비스 제공자와 이용자 사이의 사회적, 경제적 교환의 기회가 지속적으로 확대될 개연성이 존재한다. 이를 위해 필요한 선결과제 중 하나가 바로 '성과 측정 수단'인데, 문제는 새로운 체험형 교육서비스 성과 측정에 적합한 성과 측정 수단이 마땅치 않다는 점이다. 이와 같은 상황에서 우선적으로 고려해볼 수 있는 연구화두는 다음과 같다: 창의적 체험활동과 같은 체험형 교육 서비스 품질을 어떻게 측정할 것인가. 본 연구에서는 바로 이 화두에 대한 답을 모색하기 위해 체험형 교육 서비스 중 하나인 창의적 체험활동 교육 서비스 품질 측정 문항을 개발하여 체험형 교육서비스 품질 측정 도구화 하는 것을 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 체험형 교육 서비스 품질 평가를 위한 척도를 개발하기 위해 창의적 체험활동에 초점을 맞추어 이론적 배경으로부터 실무 전문가의 검토 조정을 거쳐 평가 척도 후보군을 개발하고, 실증적 정제 과정을 통해 최종 척도 항목을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 체험형 교육 서비스 품질 측정 항목은 (체험형 교육) 결과 품질 (EE-outcome), (체험형 교육) 공감 품질 (EE-empathy), (체험형 교육) 신뢰 품질 (EE-reliability), (체험형 교육) 물리적환경 품질 (EE-scape) 등 4차원으로 구성되며, 전반적인 신뢰성과 타당성이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시하는 체험형 교육 서비스 품질 측정 도구는 운용 주체에게 기획 포인트를 제공하고 '교육용' 세분시장을 추구하는 서비스 제공 주체에게는 관리 포인트를 제공한다는 점에서 유용한 지침이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.80-88
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• 2020

2019년 3월 미세먼지 비상저감조치가 일주일 동안 발령되면서, 미세먼지로 인한 국민의 불안감은 점차 가중되고 있다. 본 연구는 공기정화식물이 적용된 바이오필터의 다중이용시설 내 적용성 평가를 위해 입자상 오염원의 실내 연속방출환경을 조성하여 오염원 저감효과에 대한 측정방법을 제안하고, 시스템의 실내공기질 개선 여부를 확인할 수 있는 기초연구를 진행하였다. 강의실을 대상으로 춘절기에 모니터링 1시간 전 모기향을 오염원으로 배경농도를 조성한 후, 스케줄에 따라 2시간 관수, 1시간 송풍하여 미세먼지의 저감능을 확인하였으며, 바이오필터 2m 전방에 PM₁₀, PM_2.5 및 온습도 센서를 설치하고, 3개 송풍구 중 중앙에 풍속 프로브를 설치하여 시계열 모니터링을 수행하였다. 바이오필터에 구비된 총 3개소의 송풍구 평균 면풍속은 0.38±0.16 m/s로 댐퍼 면적이 제외된 송풍구별 면적 0.29m×0.65m을 적용한 총 공조풍량이 776.89±320.16㎥/h로 산출되었다. 시스템 가동으로 평균온도 21.5~22.3℃, 평균상대습도 63.79~73.6%를 유지하여, 선행연구의 다양한 조건별 온습도 범위에 부합하는 것으로 판단된다. 시스템 공조부 구동을 통해 급격하게 상대습도를 상승시키는 효과를 효율적으로 운용할 경우, 계절에 따른 실내 미세먼지 저감과 적정한 상대습도 확보도 가능할 것으로 판단된다. 미세먼지 농도는 바이오필터 시스템 가동 전의 모든 주기에서 상승 현상이 동일하게 집계되었으며, 시스템 가동 후 1주기 송풍구간(B-1, β=-3.83, β=-2.45)에서 미세먼지(PM₁₀)는 최대 28.8% 수준인 560.3㎍/㎥, 초미세 먼지(PM_2.5)는 최대 28.0% 수준인 350.0㎍/㎥까지 저감되었다. 이후 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5)의 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=-5.50, β=-3.30)로 각각 최대 32.6% 수준인 647.0㎍/㎥, 32.4% 수준인 401.3㎍/㎥까지 저감되었고, 3주기 송풍구간감소(B-3, β=5.48, β=-3.51)로 최대 30.8% 수준인 732.7㎍/㎥, 31.0% 수준인 459.3㎍/㎥까지 저감된 것으로 확인되었다. 본 연구는 식생 바이오필터의 다중이용시설 내 설치와 유관한 관련 표준 및 규정을 참조하여, 객관적인 성능평가환경의 구축 방안을 제시할 수 있었다. 이를 통해 일반 강의실 환경 내에 보다 객관화된 모니터링 인프라를 조성하여, 상대적으로 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능했던 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.