• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.5165-5176
• /
• 2010

본 연구는 최근 극심한 쇠퇴현상을 겪고 있는 천안역 앞 명동패션거리 일대를 대상으로 도심재생차원에서의 가로활성화 방안을 모색한다. 천안시내 기존도심 지역의 물리 환경적 측면, 역사 문화적 측면, 사회 경제적 측면에서 현황과 문제점들을 검토하고, 아울러 가로 방문자들을 대상으로 가로이용행태와 가로활성화와 관련한 의식을 조사하였다. 연구를 통해 제안된 해당 지역의 잠정적인 가로활성화 방안들을 요약하면 다음과 같다. 물리 환경적 측면에서는 기존도심 토지소유자들의 개발동기를 유발할 수 있도록 법적 인센티브 장치를 마련하는 것이 요구되며, '명동거리' 내에 휴식 및 녹지공간 조성, 기존건물을 활용한 문화예술 공간의 확충과 함께 지하공간을 활용한 공영주차장 조성 등이 제안된다. 사회 경제적 측면에서는 기존 가로별 업종 특성을 최대한 살리면서 획일적이지 않도록 '명동거리', '은행길', '옛시청길' 등 가로별로 독특한 테마를 설정하고 각각의 테마업종들이 예시된다. 역사 문화적 차원에서는 기존 도심이 갖고 있는 역사적 요소들을 적극적으로 발굴하여 역사탐방로 등의 프로그램을 개발하고 기존 패션거리와 연계하여 보행네트워크화 하는 방안이 제시된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.135-147
• /
• 2008

도시의 무분별한 확대를 방지하고 대중교통 이용을 활성화 하기 위한 다양한 노력이 지속되고 있으며, 그 중 하나가 대중교통지향형 도시개발(TOD)이다. 이는 대중교통결절점을 중심으로 여러 구성요소가 조화롭게 개발되는 계획기법이다. 본 연구의 목적은 밀도(Density) 및 다양성(Diversity) 등의 토지이용특성과 가로망 및 건물형성 등의 도시설계특성이 대중교통이용증대에 미치는 영향을 서울시를 대상으로 실증적으로 파악하는 것이다. 먼저 토지이용특성과 도시설계특성을 대변하는 다양한 계획요소를 고찰하고 서울시를 대상으로 총 32개의 계획요소를 도출하였다. 다음으로 요인분석을 수행하여 7개의 요인을 도출한 후, 다중회귀분석을 수행하였다. 그 결과 전반적으로 업무 및 상업중심의 고밀도 특성과 토지이용의 복합화, 그리고 협소한 가로망이 밀집되어 있는 특성은 대중교통이용증대에 매우 큰 긍정적인 영향이 있었다. 그러므로 신도시개발시 또는 기존 역세권을 정비할 때 이와 같은 요소의 반영은 대중교통의 이용을 증대시켜 대중교통중심도시가 형성될 수 있음을 본 연구결과는 보여주고 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제15권2호
• /
• pp.175-185
• /
• 2019

연구목적: 본 연구에서는 산업항구도시의 재도약을 위한 도시경제기능과 다양한 도시활동을 추구하기 위한 지역역사 기반의 생활문화공간 조성 측면에서 항구도시의 특성을 살린 워터프론트 통합계획방안을 제안하고자 한다. 연구방법: 요코하마의 성장과정과 개발배경을 살펴보고 MM21의 개발정책 및 전략 체계를 기초로 하여 MM21의 워터프론트 및 역사문화공간 계획특성을 분석한다. 연구결과: MM21은 도쿄의 확장으로 위성도시의 위기에 처한 요코하마가 추진한 6대 사업 중 핵심이 되는 공공프로젝트로, 도시자립성 강화, 항만기능의 질적 전환, 수도권의 업무기능 분담을 목표로 하여 항구도시, 창조문화도시, 녹색수변도시, 정보도시 건설을 위해 워터프론트 통합도시개발을 계획하였다. 결론: MM21 분석을 통해 도출된 항구도시의 특성을 살린 워터프론트 문화도시 계획방안은 워터프론트 중심의 토지이용계획과 내륙지역과의 통합계획, 항구도시로 성장한 도시조직을 최대한 보존하고 워터프론트 도시로 전환할 수 있는 구역계획 구축, 조망점을 통해 바다와 항만을 향한 도시경관 제공, 항만과 바다를 향한 워터프론트 오픈스페이스와 에스플라나드 경관조성, 역사적 건축물과 문화자산 보존 및 문화예술공간으로 재활용, 공공문화예술과 보행네트워크를 연계한 워터프론트 공간계획 등이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 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.