스마트시티의 성공을 위한 주요한 전략 중 하나로 시민참여와 리빙랩이 주목받고 있다. 리빙랩은 기술의 최종 사용자인 시민들이 문제를 정의하고 해결하기 위한 대안의 탐색에 참여하며, 순환적 과정으로 대안을 검증하기 위한 실험을 반복한다. 본 연구의 목적은 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 이를 구현 및 테스트하여 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 운영모델이 추구하는 기능이 반영될 수 있도록 온라인 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 최종적으로 경기도 고양시 일산서구 소재 오마초등학교를 사례로 하여 기능에 대한 파일럿 테스트를 수행하였다. 본 연구에서 제시한 운영모델은 도시의 여러 문제가 밀집될 수 있는 보행환경과 위험 환경에 취약한 어린이를 염두에 두고 계획되었다. 결과적으로 참여자들 간에 도시문제 사례의 공유와 이에 대한 의사소통이 이루어지는 것을 통해 커뮤니티 플랫폼의 활용 가능성을 확인하였다. 커뮤니티 플랫폼의 관리자는 위치정보를 기반으로 사용자가 게시한 도시문제 사례를 지도로 가시화하여 볼 수 있었으며, 이를 히트 맵 형식으로 가시화함으로써 도시문제가 밀집된 위치들을 파악할 수 있었다.
연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.
이 연구의 목적은 웨어러블 디바이스를 활용한 걷기 활동에 대한 모니터링과 피드백이 중년 여성의 체성분 및 대사증후군 지표 변화에 미치는 영향을 분석하고자 실시하였다. 연구 대상자는 6개월간 모바일 연동 웨어러블 디바이스를 사용하였으며, 지원하는 모바일 앱을 통해 자동 전송된 보행 수 및 활동량 정보를 모니터링을 통해 피드백을 제공하였다. 연구 결과 체중, 골격근량, 그리고 체지방률에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<.001). 대사증후군 지표 변화는 수축기 혈압(p<.05), 공복 혈당(p<.01), 복부둘레(p<.001)에서 유의한 차이가 나타났고, TC(p<.001)와 LDL-C(p<.05)에서 유의한 차이가 나타났다. 따라서 쉽고 편리하게 적용 가능한 웨어러블 디바이스는 좌업적인 생활습관을 가진자들의 신체활동량 증가와 대사증후군 예방을 위한 효과적인 도구로 볼 수 있다.
현재 자율주행 차량 연구들은 긴급상황이 대처 가능한 4레벨의 자율주행 차량을 개발하기 위해 매진하고 있다. 차량이 긴급상황에 유연하게 대처하기 위해서는 피해를 최소화하는 방향으로 움직여야 하는데, 이는 주변 보행자, 도로 상태, 주변 차량의 상태 등 주행 중인 도로의 모든 상태를 판단하여 진행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자율차량 내부의 탑승객 상황을 탐지하고, 그것을 V2V로 주변 차량에 공유하여 이 긴급상황에서 주행을 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 자율차량의 주행을 보조하기 위한 탑승객 탐지 및 공유 시스템을 제안한다. 탑승객 탐지 및 공유 시스템은 현재 차량에서 탑승객을 인식하는 무게 측정 방식을 개선하여 정확하게 차량 내부의 승객 위치를 식별할 수 있고, 각 차량의 승객 위치를 주변의 다른 차량과 공유하기 때문에 긴급상황이 발생할 때 차량의 주행 결정에 도움을 줄 수 있다. 실험 결과, 탑승객 인식 서브 모듈에 적용된 체압 센서는 기존의 공진형 센서보다 약 8%, 압전형 센서보다 약 17% 높은 정확도를 보였다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
2023년 8월 3일, 서현역 부근의 판매시설과 운송시설이 맞닿아 있는 다중이용시설에서 차량돌진 및 흉기난동으로 인한 묻지마 범죄가 발생했다. 운전자가 차량을 인도로 몰아 보행자들을 친 후, 백화점 내부로 들어가 흉기를 휘두르며 총 14명의 피해자가 발생했다. 이 사건 이후, SNS에는 다수의 살인예고 글이 게시되어 많은 사람들이 불안에 떨었으며, '살인예고 지도' 서비스의 등장으로 전국적으로 불안감이 확산되었다. 본 연구는 연구목적: 다중이용시설의 이용객과 직원을 보호하는 민간경비원(보안요원)이 업무를 효과적으로 수행하기 위해 필요한 제도적 개선사항을 고찰하고자 하였다. 연구방법: 묻지마 범죄와 같은 강력범죄의 위험을 파악하기 위해, 시계열 분석을 통한 ARIMA 모델을 사용하여 국내 발생 추이를 분석하였다. 또한, 연구결과 및 결론: 해외 민간경비원의 무기 사용에 대한 면책권과 무기 이외의 업무 권한에 대한 법적 분석을 통해 국내 경비업법의 개선사항과 다중이용시설 위기상황 매뉴얼 개선방안을 제시하였다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지금 사용되는 제어기의 제어방식은 220V 고전압을 일대 일로 직접 신호등에 전달하는 스위치방식이다. 이 방식은 감전위험, 누설전류, 보행공간 침해, 미관 저하 등 많은 단점이 있다. 이에 따라 교통신호기의 제어방식이 디지털로 전환되는 노력이 이루어지고 있으며, 신호등과 신호기와의 디지털 통신 체계가 그 핵심으로 부상하고 있다. 본 논문은 이러한 디지털방식의 신호제어를 위해 필요한 통신체계를 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 신호등을 포함한 다양한 신호기 주변장치와 특별한 메시지에 대하여 CAN 식별자(ID)를 할당하였다. 또한 이 할당된 식별자(ID)기반으로 신호등에 대한 제어정보를 전달하고 제어상태 피드백을 수집하는 CAN 기반 신호제어 프로토콜을 구성하였다. 이 통신체계의 검증을 위해 소프트웨어 모의실험시스템을 제작하여 신호제어에 활용 가능함을 검증하였다.
본 연구의 궁극적 목적은 시각 장애인들의 안전보행을 위한 단순한 충돌 경보 장치가 아니라 전방의 3차원적 공간 정보를 청각 정보로 변환하여 시각을 재현할 수 있도록 하는 장치 (Audio-vision System)를 개발하기 위함이다. 이를 위하여 본 연구에서는 구동 소프트웨어를 개발하였고 그 유용성을 검증하였다. 30명의 정상지원자를 대상으로 하였으며 평균나이는 25.8세이었다. 다양한 가상의 공간을 분석프로그램에 입력하고 맹검상태에서 피험자가 공간 내 구조물을 그리게 하였다. 먼저 피험자에게 30분간 10개의 대상을 이용한 학습을 실시한 후 별도의 10개의 가상공간에 대한 시험을 채점하고 100점 만점으로 환산하였다. 실험결과 점수는 77점에서 97점이었으며 평균 88.7점이었다. 본 연구에서 자체 제작된 분석프로그램으로 청각정보를 시각정보로 변환하는 기반 기술을 확보하였으며 거리 센서를 확보한다면 제품화 가능성이 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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