PRT(Personal Rapid Transit)는 유형 또는 무형의 전용궤도에서 자동으로 승객의 요구에 따라 출발지에서 목적지까지 최적의 경로로 논스톱 운행하며, 높은 접근성과 프라이버시 보장 등 자가용 수준의 서비스 제공이 가능한 대중교통수단으로서, 최근 새로운 미래교통시스템으로 재조명받고 있다. 본 논문에서는 PRT 시스템의 연계 운행 효율성 극대화를 목표로 수직이송장치를 연동제어하는 PRT 운행제어시스템의 제어모듈 및 시뮬레이터의 설계 및 시험결과를 제시하였다. 수직이송장치부의 PLC는 운영제어센터 또는 역제어시스템과의 인터페이스를 위해 Modbus 프로토콜을 적용하여 설계되었으며, 원격제어시스템으로부터 명령을 전달받아 동작하는 자동모드와 수직이송장치에 설치된 센서검지 상태에 따라 독립적으로 동작하는 수동모드로 구성하였다. 또한, 실제 차량이 운행하는 환경에서 가상의 차량운행 시나리오를 적용하여 실제 차량과 가상 차량을 혼합하여 운행할 수 있는 3D 그래픽 기반 PRT 운영제어 시뮬레이터를 구현하였다.
교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.
최근 교통카드 이용이 보편화됨에 따라 이를 이용한 다양한 부가서비스가 제안되고 있다. 특히 교통카드 한 장으로 버스, 택시, 지하철, 주차장 및 톨게이트 요금 결제가 가능하므로 소액의 상품 혹은 수수료를 경제적으로 처리할 수 있는 새로운 대금결제 방식으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 PC 연동 단말기를 통해 민원인들이 각종 민원서류발급 수수료, 인지대 및 제세공과금을 다양한 디지털카드로 납부할 수 있는 새로운 수납관리 시스템을 제안한다. 시스템은 단말기부, 미들웨어부, 관리 서버부의 3단계로 구성된다. 단말기부는 선불카드 지불/충전, 신용/체크/직불카드 처리 모듈로 구성되며, 단말기의 조작은 미들웨어부를 통해서 이루어진다. 미들웨어부에서는 미들웨어 어플리케이션을 통해 단말기부와 관리 서버부를 연결하고, 민원업무에 따른 각종 수수료 항목을 처리하며, 단말기를 모니터링하여 처리된 결제 결과를 바탕으로 각종 보고서와 통계자료를 생성한다. 관리 서버부는 민원부서의 사용자 및 수수료 항목과 관할 지역내 모든 거래 내역의 집계와 통계정보를 관리한다. 제안한 시스템은 부산 남구청 및 보건소에서 시범 사용중이며, 다양한 지불수단 제공 및 현금수납에 따른 업무 부담 감소로 제안한 시스템이 기존 업무 방식보다 효율적이고 편리함을 보여준다.
최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.
본 논문은 outdoor images의 촬영 위치와 방향 정보를 이용한 영상데이터베이스 구축과 효율적인 검색방법을 제안한다. 또한 위치와 방향 정보의 추출을 자동화 하기위해 디지털카메라에 확장형 GPS모듈(위치 및 방향 계산 기능포함)을 내장하고 EXIF의 GPS IFD tags를 활용할 것을 제안한다. 본 연구에서는 이 정보들을 이용함으로써 사용자가 원하는 타겟 즉, 지형 혹은 지물 등을 포함한 영상을 신속하고 정확하게 검색할 수 있게 된다. 기존의 위치기반 영상검색방법은 특정 거리의 반경 영역인 ROI(Region Of Interest)내에 존재하는 모든 영상을 대상으로 찾기 때문에 불필요한 영상이 포함되었으나, 제안한 방법은 ROI로 지정한 영역의 모든 영상의 검색뿐만 아니라 타겟을 향해 촬영한 특정방향 DOI(Direction Of Interest)내 영상들만을 선택적으로도 검색할 수 있는데 이 경우는 검색의 정확도를 100% 가까이 극대화시킬 수 있다. 이러한 응용을 영상검색 시스템에 적용한다면 위치와 방향정보를 기반으로 한 자연영상의 분류 및 검색뿐만 아니라 다양한 산업분야(재난경보, 소방방재, 교통정보 등) 에서 긴요하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책 분석을 위하여 도시재생과 스마트 물 관리의 등장 배경, 주요 현안 및 연계성을 모색하고 도시재생방안으로서 스마트 물 관리체계의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 1950년대의 도시재건(Urban Reconstruction)과 1970~80년대의 도시재개발(Urban Renewal, Urban Redevelopment) 등의 정비 사업은 물리적 환경정비에 초점을 맞추었다. 그러나 1990년대 환경문제가 세계적 이슈로 등장하면서 교외지역 난개발 문제에 대한 대응책이 필요하게 되었고 도시의 물리 환경적, 산업 경제적, 사회 문화적 측면을 부흥시키는 도시재생 접근법이 출현하였다. 한국 정부는 2017년부터 시작한 '도시재생 뉴딜사업'의 일환으로 스마트 기술을 적용한 도시재생사업을 통해 스마트도시 선도국가 도약과 세계적 흐름에 부합하는 도시성장을 기대하고 있다. 1980년대 초 등장한 스마트 기술은 2000년대 들어와 스마트 도시, 스마트 인프라, 스마트 그리드 등의 분야로 확대, 진보하였다. 물 분야의 스마트 기술은 2009년 스마트워터그리드 이니셔티브(Smart Water Grid Initiative)의 발족과 함께 IBM, CISCO, Intel 등의 IT 기반 물 관리 워킹그룹 형성, Suez, Veolia, Siemens 등 수처리 기업의 스마트워터그리드 분야 진출 모색과 함께 발전하기 시작하였다. 이후 2012년 유엔 스마트 물 관리 포커스 그룹(ITU-T SG 5)의 스마트 물 관리 표준화 연구가 착수되었고 한국은 국토교통부 건설교통기술 연구 개발사업 중 하나로 스마트 물 관리 장기 연구 사업을 시작하였다. 스마트 물 관리는 수자원 및 상하수도 관리의 효율성 제고를 위하여 스마트 미터, 센서, 디지털지도제작 등 ICT를 이용한 차세대 물 관리시스템이라고 정의할 수 있다. 구체적인 대상 분야를 고려한다면 하천수, 우수, 지하수, 하폐수처리수, 해수담수 등 다양한 수자원의 관리, 물의 생산과 수송, 사용한 물의 처리 및 재이용 등 물 관리 전 분야를 포함한다. 그러나 스마트 물 관리의 용어와 개념을 처음으로 도입한 미국 등 선진국과 관련기업들은 스마트 물 관리를 '스마트 워터 미터, 센서, 첨단 모델링, 수문 지도제작, 스마트 관개농업, 자동화 로봇 등 다양한 기술을 통합적으로 운영하는 지능적인 수자원 관리를 위한 정보네트워크'로 정의한다. 일찍이 도시재생으로의 패러다임 전환을 실시한 영국 및 일본과 달리 한국의 도시재생은 개념, 구성요소, 범위, 사업방식 등의 여러 가지 측면에서 아직 형성단계에 있다. 또한 한국의 스마트 물 관리 논의는 개념정립 측면에서 심층적 논의가 거의 부재하였다. 기존의 논의들은 수자원 혹은 상하수도서비스 분야에서의 연구결과와 기술개발성과를 기계적으로 적용하고 확대하는 측면만을 부각시켰다. 그러나 이와 같은 스마트 물 관리에 대한 논의는 정보통신기술과 물 관리 서비스를 단편적으로 연결하고 적용범위를 제한할 수도 있다는 점에서 한계성이 있다. 본 연구는 국내외 문헌검토를 바탕으로 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책을 분석하고 지금까지 별개로 간주된 두 개념의 장점을 융합하여 향후 지속가능한 도시개발 사업으로서의 가능성을 검토하고자 한다.
최근 4차 산업혁명의 진행과 함께 물류 산업계도 스마트물류 전환을 위해 노력하고 있으며 선행 조건인 물류정보화 확산을 위해 다양한 시도를 하고 있다. 이러한 가운데 블록체인 기술은 정보화 확산에 이바지할 기술로 여겨지며 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 국내 물류산업에 블록체인 기술 적용 가능성을 논하기 위해 블록체인 기술의 특성을 정의하고 관련 사례들을 검토하였으며 산업계를 대상으로 활용 가능성에 대한 설문조사를 수행하였다. 블록체인 기술은 업무 효율성 측면의 경제성, 신속성, 투명성과 부가가치 창출 측면의 확장성, 탈중개성, 신뢰성의 특징이 있는 것으로 정의할 수 있으며 물류산업과 연관이 있는 운송, 유통, 금융, 개인정보관리, 공공서비스 등의 분야에 대한 도입이 시도되고 있는 것을 확인하였다. 국내 물류 산업계를 대상으로 한 설문조사 결과 정보화 수준은 정보활용 단계에 진입한 것으로 파악되지만, 정보유출 우려로 정보의 공유와 활용에는 소극적인 것을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 정보화 필요성에 대한 인식과 기대가 높아 향후 블록체인 기술의 도입을 계기로 물류산업 정보화 및 이에 기반한 스마트화가 한단계 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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