• 대한공간정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.127-140
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• 1993

전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제12권3호
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• pp.232-243
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• 2018

The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.131-143
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• 2014

본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.114-128
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• 2013

급속한 경제성장과 산업화는 오픈스페이스의 감소, 환경 훼손, 교통체증, 무분별한 도시성장 등 심각한 도시문제를 야기시키고 있으며, 국토의 효율적인 보전 및 관리가 되지 않아 다양한 사회갈등이 야기되었다. 이로 인해 많은 학자와 정부는 친환경적인 계획을 수립하여 관리함으로써 지속가능한 발전을 실현하고자 노력하고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 대한민국을 대상으로 미래 토지피복 변화에 따른 생태계의 기능적 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 통계청의 추계 인구수와 로지스틱 회귀분석을 이용한 도시성장확률지도를 작성하여 2010~2060년의 토지피복 변화를 예측하였고, Costanza의 계수를 이용하여 생태계 용역가치를 분석하였다. 분석결과 시나리오 1의 생태계 용역가치는 6,783~7,092백만 USD로 나타났고, 시나리오 2는 시나리오 1에 비하여 2.9~7.6백만 USD가 감소한 6,775~7,089백만 USD로 나타났다. 이 같은 결과는 시나리오 2의 경우 개발관점에서 도시가 성장함에 따라 상대적으로 보전가치가 높은 농업지역과 습지지역의 많은 면적이 훼손되어 생태계 용역가치가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 지속가능한 개발을 위해서는 친환경적이고 체계적인 도시개발을 통해 환경적 보호가 이루어져야 함을 알 수 있다. 또한, 환경정책수행에 따른 환경적 가치를 정량적으로 분석함으로써 정책입안자 및 도시개발자들에게 판단기준을 제시해줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 정확한 도시성장 수요량을 산정하고, 이를 바탕으로 도시성장예측모델링을 수행하여 보다 정밀한 도시성장예측 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.63-69
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• 2014

건설 기술의 발달과 도시지역의 인구증가로 인하여 생활공간은 지상과 지하로 확대되었고 도시 교통난이 증가함에 따라 대중교통수단으로서 지하철건설이 확대 되었다. 이로 인하여 지하상가가 발달하였고 지하도시공간은 생활공간과 문화공간의 중심이 되었다. 그러나 지하도시공간은 지상공간과는 달리 화재가 발생 했을 때 조도가 낮아 연기로 인한 시야확보의 어려움, 순간적인 판단오류로 인한 방위감 상실, 열기의 급격한 확산과 외기 획득 제한성으로 인한 산소 결핍 등으로 막대한 인명피해와 재산손실을 초래한다. 이에 본 연구에서는 기존의 지하상가의 주소체계에 대하여 분석하고 도로명주소와 연계하여 직선의 지하상가와 원형의 지하상가에 대한 주소체계를 제시하고자 한다. 또한 지하상가 주소체계표준화를 통하여 화재 발생 시 지하상가 내부에 있는 시민들이 주소만으로 자신의 위치를 알고 대피할 수 있으며, 소방서에서는 정확한 위치 파악이 가능할 것이라 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.13-22
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• 2009

도시확장은 난개발, 환경, 교통 및 부동산 문제 등을 발생시켰다. 도시확장 패턴분석은 도시확장으로 발생된 문제 해결과 국토관리, 도시계획과 토지이용 분석 및 예측을 위해 필요하다. 본 연구는 환경부에서 제작된 1980년대, 2000년대 토지피복도, 1: 25,000 지형도를 이용한 DEM, 통계청의 인구자료와 대한민국 면적 1ha 이상 도시지역을 추출 후 광역자치단체별로 도시확장 패턴을 GIS, 통계적 기법을 이용해 공간구조 및 패턴분석을 실시하였다. 그 결과, 경기, 인천, 울산은 인구 증가율이 높고, 전남이 낮으며 개발지역 면적은 2.51배 확장 하였다. 경사향은 남향 혹은 동향으로 도시확장은 충남, 경기, 전남 등 지방권에서 주로 증가하였다. 도로 접근성은 기존 도시지역(1980년대 이전 도시 및 건조지역)이 개발지역(1980년대 이후 도시 및 건조지역)보다 높았다. 즉, 도시확장은 각종규제와 정책에 의해 대도시급(특별시, 광역시)에서 지방급(도, 특별자치도)으로, 지형적 조건은 개발에 유리한곳에서 불리한 지역으로 개발됨을 알 수 있었다. 또한 도시확장은 개발지역을 중심으로 인구가 급속히 증가됨을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.437-447
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• 2020

본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.209-221
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• 2009

운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1255-1263
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• 2021

안개는 대체수자원이 될 수 있으나 교통사고 위험을 높이고 공항 운영에 제약을 가하는 사회적 영향이 큰 기상현상이다. 본 연구에서는 1 km 미만 가시거리(시정)로 정의되는 안개 발생을 기상자료로 예측하는 지역 기계학습모형을 개발하고 그 예측력을 평가하였다. 전라북도 지역의 10개 기상청 지상관측소의 2017-2019년 시정 및 기상관측자료로 앙상블 분류기법인 Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting(LGB), Random Forests (RF)를 학습시켜 지역 안개 모형을 개발하였고 독립적인 2020년 자료로 모형의 사용성을 평가하였다. 그 결과, 학습·검증기간(2017-2019)에는 True Skill Score를 기준으로 가장 높은 예측력을 보인 방법은 LGB 기법이었지만 다른 두 모형에 비해 False Alarm Ratio가 컸다. RF 모형과 XGB 방법 역시 기존 연구에 상응하는 예측성능을 보이는 것으로 확인되었다. 2020년 자료를 입력해 안개 발생을 모의했을 때 세 모형의 예측성능은 2017-2019년 기간보다 떨어졌지만 모두 관측 안개일수의 공간분포와 일관되는 안개 위험을 예측했다. 세 기계학습모형은 안개위험이 상대적으로 높은 지역을 추출하는 기법으로 사용이 가능할 것으로 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.200-215
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• 2023

자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.