세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 노인 운수사고 입원 환자의 운수사고 유형과 사망 사이의 연관성을 분석하여, 노인 운수사고 입원 및 사망 환자를 줄이기 위한 운수사고 유형에 따른 체계적이고 효과적인 정책 개발 및 수립에 기여하기 위함이다. 본 연구의 방법은 2013-2017년의 질병관리본부 퇴원손상심층조사 데이터세트 중 운수사고를 입은 노인 입원환자를 추출하여 기술통계분석, 카이제곱검정과 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 인구사회학적, 의료기관, 의료이용 특성을 보정한 상태에서 분석한 결과 운수사고로 인한 노인의 입원 사망은 승용차 사고에 비하여 보행자 사고(OR : 2.522 95% CI 1.291-4.927), 자전거/카트 사고(OR : 2.809 95% CI 1.328-5.942), 오토바이 사고(OR : 2.330 95% CI 1.126-4.819)로 인한 사망이 각각 통계적으로 유의하게 높았다. 이와 같이 노인의 경우 승용차 사고로 인한 사망에 비하여 다른 유형의 운수사고로 인한 사망의 위험이 높지만, 우리나라 노인의 운수사고 관련 정책은 승용차 사고에 집중되어 있다. 따라서 증가하는 노인 집단의 운수사고 사망자를 줄이기 위하여 노인 집단의 운수사고 유형별 특성에 따른 효과적인 정책적 고려가 필요할 것으로 사료된다.
Mobility 4.0으로 일컬어지는 교통서비스의 핵심은 유연성 있는 모빌리티 구현이며, 이를 위해 수요-공급을 실시간, 유기적으로 이어줄 수 있는 플랫폼 구축이 요구되고 있다. 즉, 교통 정보 혹은 통합 모빌리티를 빅데이터 기반의 표준화 및 상시 업데이트가 가능한 DB로 구축하고 이를 분석할 수 있는 객관적이고 과학적인 분석 체계를 제시하는 것이다. 이러한 측면에서, 보행 통행을 포함하는 복합환승역사와 이를 기반으로 통행 전주기로 확장하여 분석하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 복합환승역사를 이용하는 통행자 중심의 통합 모빌리티 분석 체계를 3단계로 구성하여, Data Repository 생성 모듈, 통합 모빌리티 분석 모듈, 공간 정보를 융합한 결과해석 모듈로 정의하였다. 철도 및 광역버스 환승역사(사당, 신도림, 교대, 광화문, 삼성, 강남, 잠실) 7개 역사를 분석 대상 역사로 지정하여 사례 분석을 수행하였다. 분석 대상 역사는 통계적 유의성에 근거하여 3개 그룹으로 구분되었으며, 자료 기반으로 한 통행 전주기 분석과 해석을 통해 보다 다양하고 체계적인 복합환승역사 분석이 가능함을 제시하였다.
본 연구는 지역의 경관관리를 위해 경관협정이 많이 이루어지고 있는 현 시점에 역사문화경관을 보전하기 위한 방안으로 경관협정을 제시하고자 하였으며, 경관협정의 내용이 포괄적이고 광범위한 내용으로 구성되어 있는 문제점 및 경관유형에 따른 경관관리 방법과 경관협정내용의 일반화가 필요하다는 문제에서 진행되었다. 이를 위해 역사문화경관 보전 관련 가이드라인 고찰 및 주민자치 및 참여에 의한 경관관리가 이루어지고 있는 국 내외 지역 사례 등을 고찰하여 도출된 항목들을 통해 지역민이 직접 참여하여 스스로 지킬 수 있는 지속적이고 실효성 있는 경관관리방법을 제안하고자 하였다. 역사문화경관 보존을 위해 지역 주민이 자발적으로 지키는 것이 바람직한 것으로 판단되는 경관협정 항목으로는 역사문화경관 주변의 조성에 있어 건축물 외형 및 외부공간 등이 역사문화경관을 모티브로 하여 접근성과 상징성이 나타나도록 조성할 것으로 고려해야 하며, 가로환경에서 보행 친화적인 환경을 유지하기 위해 옥외광고물 및 시설물의 유지관리에 주의를 기울이고, 기존의 역사문화경관과 조화로운 디자인을 추구하는 것을 제안하였다. 중요도가 낮아 필요시 포함될 수 있는 사항으로 제안할 수 있는 내용은 건축물의 규모를 제한하고, 건축설비시설의 은폐 및 집약화로 노출을 막는 세부 사항과 외부공간의 유지관리, 자연친화적인 재료의 사용 및 야간경관의 네온표지판관리 및 야간조명시간 운영에 대한 사항 등으로 나타났다. 연구 결과를 통해 전통성이 나타나는 역사문화경관의 경관관리를 위해 지역민이 스스로 추진하여 경관향상 및 지역민의 경관에 대한 의식의 전환을 기대할 수 있는 것으로 판단된다.
최근 건강검진센터는 병원의 보조시설에서 핵심적이고 독립적인 의료시설로 위상이 높아지고 있다. 그러나 검진센터를 비롯한 의료시설들은 공간 및 인간간의 관계가 주체가 되는 가변적 특성으로 인하여 개선이 쉽지 않다. 이에 검진센터의 문제점과 및 개선방법을 발견하기 위하여 보행자 기반 이산사건시뮬레이션 분석프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램은 5가지 평가지표와 수검자 밀도를 분석할 수 있도록 구축하였으며, 시뮬레이션을 통해 소요시간, 수용능력, 검사항목별 대기열 규모를 분석하여 문제점을 도출하였다. 제안된 평가방법을 통해 검사시간이 길어지는 가장 큰 원인은 대기열의 증가와 집중에 의한 장시간 대기자의 발생으로 밝혀졌다. 적정한 서비스 재배분으로 대기열을 분산시켜 검사시간을 크게 단축시킬 수 있었으며 조정안의 검증 결과, 수검인원 18% 증가, 1인당 수검시간 15% 단축, 이동거리 5.5% 단축의 효과를 정량적으로 계산해 낼 수 있었다. 또한 히트맵 분석과 병행한 공간 재배치 계획으로 복도의 교차부에 집중되었던 과밀현상을 해소할 수 있었으며, 이는 통행자와 대기자간의 혼잡을 줄이는 긍정적 효과를 가져올 것이다. 본 연구는 분석프로그램을 구축하기 위한 기초적 성격을 가진 알고리즘 중심의 검토연구이지만, 이러한 복잡계 시뮬레이션 분석방법론은 운영 중인 시스템을 중단시키지 않으면서도 저비용의 최적 대안을 도출하는 도구로서 충분한 활용가치를 가질 수 있을 것으로 기대하고 있다.
교통노면표시는 다양한 도로정보를 일차적으로 이용자에게 전달하는 중요한 교통시설 중 하나로, 교통노면표시에 대한 올바른 이해는 교통안전 향상 및 올바른 교통문화 정착에 필수적인 사항이다. 그러나 전술한 교통노면표시의 중요도에도 불구하고 교통노면표시 이해도에 대한 국내 연구결과는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이용자별 교통노면표시의 이해도를 설문조사를 통해 추정하였으며, 이용자 특성에 따른 이해도 차이의 유의성을 교차표와 로지스틱 모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과 분석대상 교통노면표시에 대한 평균 이해도는 57.41%로 비교적 낮게 나타났으며, 양보표시의 이해도가 25.88%로 가장 낮았으며, 횡단보도예고표시의 이해도는 91.18%로 가장 높게 분석되었다. 한편 교차분석결과 일부 노면표시의 이해도는 운전면허 정지 및 취소자(특별교통안전교육대상자)와 같은 이용자 그룹에 따라 유의한 영향을 받으나, 보다 일반적인 이용자 특성(성별 및 운전경력)에 따라서는 크게 달라지지 않음을 알 수 있었다(${\alpha}$=0.05). 이처럼 교통노면표시에 대한 전반적인 이해도는 이용자 특성에 따라 유의한 차이를 보이지 않는바, 모든 이용자를 대상으로 하는 전반적인 노면표시 이해도 향상 방안의 도출이 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
본 연구는 충남에 거주하는 지체장애인의 이동권 현황을 파악하여, 이들의 이동권을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 2단계에 걸쳐 설문지를 개발하였으며, 일반적 특성, 외출 및 이동현황, 저상버스 및 장애인 콜택시 사용현황, 서비스 개선사항, 광역이동지원센터 관련 문항으로 구성되었다. 연구대상은 충남에 거주하는 지체장애인으로 총 219명이 참여하였다. 조사 결과 응답자 중 54.6%는 매일 외출하였으며, 17.0%는 거의 외출을 하지 않았다. 53.4%의 응답자만 홀로 외출이 가능했으며, 외출하지 않는 주된 이유로는 계단과 대중교통의 불편함을 꼽았다. 응답자 중 26.9%는 저상버스를, 71.1%는 장애인 콜택시를 이용했으며, 이를 위해 각각 66.57분, 42.65분 동안 기다린 것으로 나타났다. 78.7%는 광역지원센터가 필요하다고 한 반면, 49.8%만이 센터를 인지하고 있었다. 연구결과에 기초하여 이동권 향상 방안으로 특별교통수단의 확대, 지체장애인의 보행환경 개선, 광역이동지원센터 기능 활성화 등에 대해 논의하였다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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