본 연구는 보행장애를 가진 고령의 전동이동 보조기기 이용자들의 이동 편의 향상을 위해 교통약자를 위한 무장애 코스 길 안내 서비스 '테마길'을 제시하였다. 이를 위해 동행 관찰 및 심층 인터뷰를 활용하여 이용자가 이동과정에서 겪는 불편사항들을 수집하였다. 공동 창의 워크숍을 통해 해결방안을 모색한 결과 코스설계 시 고려해야 하는 사항과 앱서비스로 구현할 기능을 도출할 수 있었다. 페르소나와 서비스 시나리오를 활용하여 무장애 코스 '테마길' 서비스를 설계하여 최종적으로 전용 내비게이션 애플리케이션 환경에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 본 연구는 단순히 경로안내 및 주변 지도정보를 제공하는 것을 넘어서, 이용자들의 경험분석을 통해 추천장소와 안전한 경로를 코스로 엮어 제공하는 무장애 코스 길 안내 서비스를 방안으로 제시함으로써 차별성을 가진다.
여성, 아이, 노인, 장애인 등 보행약자를 위한 보행친화가로를 조성하기 위하여, 차량 중심에서 보행자 중심으로 바뀌고 있는 도시환경변화의 패러다임을 반영시켜야 하며, 이를 통해 도시 가로의 보행환경의 질을 높이고, 보편적 이동권을 확보하여 사회통합을 유도해야 한다. 본 연구는 세종특별자치시 행정중심복합도시 1지구에 위치한 상업 주거지역 주변의 가로공간을 대상으로 보행도로 현황을 분석하고 파악하여, 보행환경을 향상시킬 수 있는 보행증진방안을 제안하고자 수행하였다. 연구 대상지의 물리적 환경을 파악하기 위해 위성지도와 수치지도를 사용하였으며, 조사 지역의 기본자료에 대해서 정리하고, 가로 현황과 보행 환경에 대하여 현장 조사를 결과를 바탕으로 사용자에 대하여 의식과 만족도를 평가하기 위해 설문 조사를 진행하였다. 총 315부의 설문지가 분석되었으며, 조사 대상지 4곳의 보행서비스 수준은 모두 최상급인 A급이었으며, 녹지 시설의 배치도 비교적 충분한 것으로 파악되었다. 연구 분석 결과, 요인분석을 통해 영향력 있는 요인들은 높은 순서에 따라 디자인>편리성>가로수 및 휴게시설>안전성>안전 보호시설>교통 및 안내시설>연속성>노면 기본상태>쾌적성 이다. 주거지역: 교통 및 안내 시설>노면 기본 상태>쾌적성>편리성>연속성>디자인>조명 및 범죄 방지시설>안전성>가로수 및 휴게시설로 나타났다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
우리나라는 국제해사기구(IMO)에 "여객선 탈출지도체계의 기술개발에 관한 정보"라는 안건(IMO SSE4/INF2)을 2017년에 제출한 바 있다. 이 의제에 소개된 지능형 선박 및 인명대피 안내시스템(SEGA)은 한국해양과학기술원의 주관으로 한국해양수산부의 지원을 받아 2016년부터 2020년 3월까지 약 4년간의 프로젝트로 개발 중에 있다. SEGA는 데이터 수집과 분석, 정보 표시의 프로세스를 자동화하여 우리나라 연안에서 항해 중인 선박에 비상상황이 발생할 경우 항해자의 의사결정을 지원하는 시스템이다. SEGA 시스템을 지원하기 위해 구축된 SEGA 서버와 데이터베이스는 해양기상정보, 수심정보, 해상교통정보를 처리 한다. 또한 비상상황 시 2차 사고를 방지하기 위해 선박이 대피 할 수 있는 장소에 대한 정보를 사용자가 확인할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다. 인명안전을 위해 SEGA는 비상상황 시 선박내부 구조정보와 화재 등 변수사항들을 고려하여 승객들에게 빠른 탈출을 위한 최적대피경로를 제공하며, 원격탐사기술을 이용하여 선박주변의 익수자를 탐지하도록 개발 중에 있다. 보다 상세한 내용은 항해항만학회 VTS 특별세션에서 발표할 예정이다.
매년 집중호우로 인해 침수 및 산사태와 같은 자연재해발생으로 인명 및 재산피해 발생이 증가하며 더불어 도로 침수로 인해 교통 혼잡과 고립을 유발하고 있다. 재해가 발생 하였을 때 사전에 정보제공이 부족할 시 해당 지역으로 진입을 통해 2차적인 피해를 입게 되며 혼란을 야기 시킨다. 이러한 추가적인 피해를 예방하기 위하여 본 연구에서는 관리자가 재해지역 입력 시 해당지역으로의 우회경로가 표출되어 재해지역내에서 각 노드까지의 대피경로가 분석되는 스마트폰 애플리케이션을 이용하여 사용자가 제공받을 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 연구는 한국 역사 속 과학탐방에 대하여 교사들이 가지고 있는 교육적 가치, 지도방식, 어려운 점에 대한 인식을 알아보는데 있다. "98 과학교육자 큰모임"에 참석한 현직 교사 및 과학교육자 97명을 대상으로 연구가 이루어졌다. 검사도구는 본 연구자들에 의해 개발되어 과학교육전문가 4인으로부터 안면 타당도를 검증받았다. 수집된 자료를 분석한 결과, 한국 역사 속 과학탐방은 교육적으로 매우 가치 있다고 응답하였다. 응답자의 다수가 한국 역사 속 과학탐방이 한국 문화를 이해하고, 탐구과정기능의 습득에 기여할 것이라고 하였다. 또한 발산적 탐구와 협동학습의 기회를 제공하며, 통합교과적이고 종합적인 사고능력을 기르는데 도움을 줄 것이라고 반응하였다. 정규 과학교과 내용과 밀접한 관련이 있고, 과학관련 진로지도 및 생활지도로 활용할 수 있다는 의견을 제시하였다. 기존 과학탐방의 지도경험에 대한 조사를 통해 볼 때, 탐방 전 활동이 거의 없었고 탐방 중에는 교사설명 중심의 활동이 이루어졌으며 탐방 후에는 과학기사나 일기 형식의 작문을 주로 하였다. 이에 비해 교사들이 생각하는 바람직한 한국 역사 속 과학탐방의 지도방식은 학생용 탐방자료나 비디오를 통한 탐방 전 활동, 간단한 안내 후 조별 탐구로 이루어진 탐방 중 활동, 탐방결과에 대하여 발표 토론하는 탐방 후 활동을 강조하였다. 한국 역사 속 과학탐방의 어려운 점으로 교사들은 교수학습자료의 부족과 거리 비용 및 교통문제, 교사의 경험부족 등을 언급하였다. 또한 한국 역사 속 과학탐방이 잘 이루어지기 위해서는 과학탐방 교수학습 자료의 개발과 탐방활동에 대한 정규 교사 연수 과정이 필요하다고 제안하였다.
본 논문에서는 휴대폰에서 실시간으로 사용할 수 있는 GIS 기반의 약도를 생성하는 기법을 소개한다. 휴대폰의 출력 창은 크기가 제한되어, 자세한 도로 정보들이나 건물 정보 등의 GIS 정보를 모두 출력 창에 표현하면 사용자들이 인식하기가 매우 어렵다. 그러므로, 출력창의 크기에 맞춘 간략한 약도를 제공하여 사용자들이 지리 정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 도와주자는 것이다. 기존의 GPS와 지리 정보를 이용한 경로 탐색 및 안내 장비는 차량 운전자를 위한 도로 중심의 지리 정보를 제공한다. 우리나라 도로 환경에서는 휴대폰을 가진 보행자가 장소 찾기에 필요한 지리 정보를 원하는 경우도 않다. 그러므로 본 연구에서는 도보 통행자 및 대중교통 사용자들이 이용하기 편리하도록 지하철역이나 버스 정류장, 대형건물과 같은 이정표를 중심으로 하고. 장소 찾기에 필요한 도로만을 출력 창에 나타내어 단순화된 지리정보를 제공하고자 한다. 또한, 기존에 사용하던 방위 개념 중심의 지도들을 가지고, 지도 읽기에 익숙하지 않은 일반 보행자들이 길 찾기에 바로 사용하는 것은 쉽지 않다. 그러므로 수직 개념을 이용한 단순화된 도로 표현 기법을 사용하여 일반인도 쉴게 지도를 보고 길을 찾을 수 있도록 하였다. GIS 정보 중에서 필요로 하는 도로들을 선택하여 그 경로들을 수직선과 수평선에 가깝게 변형하고, 불필요한 도로를 생략, 지도를 단순화하였다. 또한 포함되어 있던 많은 정보들 중에서 일반적으로 보행자들이 길을 찾아갈 때에 참고하는 정보들을 제외한 나머지 정보들을 생략함으로써, 불필요한 정보로 인한 지도의 복잡도를 줄이고, 지리 정보의 가독성을 향상시켰다. 본 연구의 결과를 활용하면 휴대폰의 출력 창에는 이정표 중심의 약도를 표현할 수 있으므로, 약도 정보를 실시간으로 서비스할 수 있을 것으로 기대된다.성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 사료(思料)되었고 초생아사망(初生兒死
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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