거동이 불편한 노인 및 장애인의 이동을 위한 휠체어 사용 시, 사용하지 않는 상 하지의 근력 저하 등 운동 능력의 감소를 초래할 수 있다. 특히, 척수손상 및 뇌졸중 편마비와 같은 중증 장애인은 거동이 제한되어 운동이 부족하고 근력 유지가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 중증 장애인의 특성을 고려하여 상 하지 운동 및 재활훈련이 가능한 지능형 휠체어 로봇 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 전동 휠체어, 개인의 특성 파악을 위한 생체인식모듈, 그리고 상 하지 재활 로봇으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 로봇의 설계 및 구성에 대해 설명하고 운용 방법을 제시한다. 또한, 제안한 시스템의 추종 성능을 검증하기 위하여, 비장애인 피험자를 대상으로 재활 운동 수행시 생체 신호 변화에 따른 위험상황 분석과 휠체어 로봇이 이동하면서 상 하지 재활운동 기능에 대한 성능평가를 수행한 결과, 피험자의 재활 운동 수행 시 위험상황 분석에 대한 평균 정확도는 86.7%, 관절각도 최대 오차는 상지 2.5도, 하지 2.3도로 재활 운동 수행에 충분한 추종성능을 나타냈다.
한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 도시철도역의 입지특성, 역사의 구조, 형태, 이용객 수 등을 반영한 도시철도역사의 유형을 분류하고 역사 유형별 이용자들의 환승이동 동선의 불편정도, 환승정보 수 및 연계성, 환승 이동편의시설의 설치 수, 이용자 간의 상충성, 환승안내정보 표지등에 대해 분석하였다. 자료 분석결과 도시철도이용자들이 환승할 때 가장 불편을 주는 요소들은 환승동선의 길이와 굴곡도, 환승 통로의 보행밀도와 상충자 수, 이동편의시설 설치 유무, 환승안내 문자의 크기나 높이 등으로 나타났다. 이들 환승 불편요소들을 객관화, 지수화하고 도시철도역의 환승 편의성을 측정할 수 있는 평가 지표로 제시하였다. 또한, 각 평가지표별 서비스 수준을 측정할 수 있는 평가척도를 개발하였다. 각 지표별 평가척도는 현장조사를 통해 도출된 자료들의 최대 및 최소값을 기준으로 직선 보간법을 적용하여 6단계를 제시하였다. 다만, 편의성 평가지표별 중요도와 가중치을 하나로 묶은 환승편의성 종합평가는 추후 연구을 통해 정립되어야 할 것으로 판단된다.
교통정책에 대한 평가는 평가자의 관점에 따라서 차이가 있기 때문에, 단순한 빈도분석보다는 평가대상에 대해서 정확한 인지 서열화를 통한 분석이 필요하다. 본 연구는 대도시의 교통정책에 대한 평가를 위하여, 도로소통, 대중교통, 주차, 보행환경, 광역교통, 교통정보, 교통전체 7개 분야에 대해서 다차원척도법인 ALSCAL법과 MDPREF법을 시용하여 분석을 하였다. 포지셔닝한 결과, 각각 4개 집단으로 분류되었으며, 전체적으로는 비슷한 경향을 나타내었으나, 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법은 지능형 교통체계의 도입 유무에 따른 교통정책별 개선정도, 벡터 모형인 MDPREF법의 경우는 특정 기능의 확충 내지 구축에 따른 교통정책별 개선정도에 대한 인지경향이 있는 것으로 대별되어 나타났다. 따라서 향후 교통정책을 수립할 경우에는 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법과 벡터 모형인 MDPREF법을 우선적으로 수행하여 평가자의 정확한 인지 서열화를 기한 후, 이를 함께 고려한 교통정책을 수립, 제시하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
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.
이 논문은 공식적으로 건강한 공동체로 지정된 "건강한 공동체 접근"의 반경에 확장된 논쟁을 발전시켰으며 영국과국가적 정책에 건강을 증진시키기 위한 노력을 더욱 더 폭넓게 한 요소들을 제시하였다. 그것은 영국 북부의 주요 도시 Leeds에서 나온 예에서 나왔다. 특히 그것은 더 넓은 결정을 가진 자들에게 시민 건강의 향상시키기 위한 노력을 제시하였고, 그것은 또한 지역 사회의 참여와 다양한 요소들이 포함된 집합적인 대응이 요구된다. 불평등은 주요 문제로 인식되었으며, 빈곤 지역의 색출 및 그들을 향한 즉각적인 도움이 강조되었다. 어린 시절 가난과 빈곤에 대한 순화적 타파의 중요성이 언급되었다. 학교의 역할은 건강한 공동체와 위에서 언급된 건강증진 학교들간의 적합성과 일반적으로 건강에 기여하므로 그 중요한 요소로 보여진다. 건강 증진 학교는 젊은이들의 건강을 향상시킬 뿐만 아니라 그들 또한 지역 사회의 건강을 증진시킬 수 있는 동기유발과 인식, 그 기술들을 향상시킬 수 있다. 어린이 보행자 상해를 한 예로 사용하면, 이 논문은 그 문제와 원인은 단지 좁은 의미에서만 이해해서는 안 된다고 주장한다. 건강한 사회 운동은 우리에게 그 답은 가르쳐 주었고, 만약 그것이 효과적이라면 정책 결정 자들은 이에 주시하고 지역 환경에 적용시켜야 할 것이다. 단지 전통적인 건강 교육을 통한 행동 변화의 시도 대신에, 환경 그 자체가 건강이며 건강한 행동을 지지한다는데 인식이 필요하다. 이것을 성취하기 위해 우리는 정책 수립자들, 전문 직업인들 그리고 공동체 사이에 동기유발과 기술, 인지력을 발전시킬 필요가 있다. 이 "새로운 건강"교육은 더욱 전통적인 형식에서 제기된 건강 교육의 형태를 구별하기 위한 용어로 제시되었다.를 구별하기 위한 용어로 제시되었다.에 이르기까지 개략적인 계획이 개발되어 있다. 특히 취약계층의 건강권 보호와 건강증진을 위하여 취약계층이 주로 찾는 보건소 등 공공보건기관을 확충하고 기능을 강화시키는 것을 골자로 하여 공공보건기관 확충 및 도시형 보건지소 설치를 통한 의료취약지역 보건의료.건강증진서비스 제공 확대를 계획하고 있으며, 보건소.국공립병원.국공립대학병원을 연계하는 공보건의료전달체계를 구축하여 저소득층에게 양질의 보건의료서비스 제공하려고 한다. 그리고 가정간호사업 활성화 및 대도시 지역 방문보건사업 실시를 통해 저소득층의 의료비 부담을 경감시키려고 하고 있다. 국민건강증진종합계획에서는 건강증진사업의 효과적 추진을 위하여 중앙에 국민건강증진위원회를 구성하고, 도시형 보건지소 설치, 보건소 건강생활실천 사업확대 등을 주요내용으로 하고 있다. 사업에 따라서 국민건강증진기금뿐만 아니라 국비 및 지방비의 지원이 필요한 사업도 있다. 국민의 건강증진을 위하여 국민건강증진위원회 구성, 도시형 보건지소설치, 보건소의 건강생활실천사업 확대 등을 통해 사업기반을 구축하고 만성질환관리, 생애주기별 건강증진서비스 제공, 보건의료서비스의 형평성 제고 등 을 2010년까지 추진하는 것을 계획하고 있다. 정부의 건강증진 목표를 달성하기 위해서는 보건교육사업이 중요한 위치를 차지하고 있고 이에 따라 보건교육사의 역할은 더 확대될 전망이다. 주요 만성질환의 위험요인이 금연, 절주, 운동, 영양, 스트레스관리 등이며 이에 대한 적절한 과학적 정보의 수집이 필요하다. 보건교육사는 이러한 보건주제와 관련하여 행동변화의 훈련이 필요하다. 또한 건강증진사업이 지역사회의 보건소를 기반으로 하고 있으므로 지역사회내의 각 기관간 커뮤니케이션과 상호협력을 조정하는 일이 중요한 역할이 괼 전망이다. 또한 국민건강증진기
인공지능, 로봇, 빅데이터 등의 기술발전으로 사회 전분야에 대변혁을 일으키고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 정도를 파악하고, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 남녀별, 진단군별 선호도 요인의 차이를 분석하였다. 분석결과, 남학생 대부분은 인터넷/게임생활습관의 고위험군이며, 남학생이 여학생에 비해 게임에 더 몰두하고 내성이 생겨 일상생활에 지장을 받고 있었다. 인터넷/게임/스마트폰생활 습관중 하나라도 고위험군 학생들은 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 3가지 모두 고위험군일 가능성이 높았으나, 스스로 인터넷/게임/스마트폰 중독이라고 자각하고 있었으며 사용습관을 바꾸기를 원했다. 이들의 모랄 머신 평가결과, 남녀별, 진단군별 선호도 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 선택의 선호도는 남녀, 일반군/고위험군 모두 사람우선, 보행자우선, 소수보다는 다수를, 교통규칙을 잘 지키는 사람을 중시하였다. 남학생보다는 여학생이 이를 더 중요하게 생각하였으며, 일반군보다 고위험군 학생들이 사회적 지위가 낮은사람, 젊은이보다 노인을 우선시 하는 경향을 보였다.
본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.
최근 지속가능한 교통체계의 일환으로 자전거는 보행과 대중교통을 연계하는 근거리 녹색교통수단이자 현행 자동차 교통수단의 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광 받고 있다. 이미 유럽이나 미국과 같은 선진국에서는 자전거 이용활성화를 위한 연구와 정책들이 나오고 있다. 국내외 대부분의 연구들은 자전거 도로 서비스 수준, 자전거 보관소나 휴게시설과 같은 인프라 선정 등 공급자 중심 자전거 이용 활성화 방안에 대한 내용이 대부분으로 되어 있다. 이에 본 연구에서는 인천시를 대상으로 자전거 이용자 만족도 수준에 초점을 맞추어 대중교통과의 연계성, 이용자 안전성, 자전거 도로 설치 적합성 등을 종합적으로 고려한 새로운 평가 모형을 개발하여 차별화하고자 하였다. 특히, 평가 모형의 신뢰도 향상을 위해 일반적인 다기준 의사결정의 계층화분석과정(AHP) 대신 분석방법 측면에서 평가 지표 간 다중공선성 상관관계를 고려할 수 있는 ANP(Analytic Network Process) 모델을 이용하였다. 결과적으로 인천시 남동구와 부평구에 자전거 도로의 유지관리와 시설물 개선 대상 도로를 사례별로 도출하고 이를 비교 분석할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 자전거 도로 이용의 유형과 목적에 따른 종합 평가 지수를 도출할 수 있었으며 향후 자전거 도로 선정과 개선을 위한 차별화된 정책 의사결정 수립에 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 골프 코스 관리자가 관리 방법에 따른 그린 스피드를 쉽게 예측할 수 있는 정보를 제공하기 위해 롤링, 이슬제거, 그리고 롤링+이슬 제거를 각각 1회 작업 후 깎기 높이의 변화($4.0{\sim}2.5mm$)와 시간 경과($0{\sim}8hr$)에 따른 4가지 유형의 그린스피드 예측 모형을 통한 빠른 그린 관리 방법을 제시하고자 수행하였다. 공 구름 거리 측정 값은 레이크사이드 컨트리 클럽 동코스 연습용 퍼팅 그린[(Creeping bentgrass (Agrosis palustris Huds. 'Penncross')]에서 2001년 10월 18일과 2002년 5월 25일에 하였다. 자료는 SPSS for window Rel. 10.0(SPSS Inc, 2000) 통계 패키지를 이용하여 다중 회귀 분석하였다. 4가지 유형의 그린스피드 예측 모형중, 빠른 그린 관리 방법의 기준을 설명해 줄 수 있는 회귀식은 식4[($Y_4=4.171-0.225{\cdot}X_1-0.038{\cdot}X_2$(여기서 $Y_4$ : 1회 이슬 제거+1회 롤링시 그린 스피드(m), $X_1$ : 깎기 높이($4.0{\sim}2.5mm,\;X_2$) : 시간 경과($0{\sim}8hr$)]이었다. 이 식은 1회 이슬 제거(스펀지 롤러) $\rightarrow$ 3.0mm 이하의 깎기 높이(21인치 11날 보행식 그린모아, 토너먼트 밑날 장착) $\rightarrow$ 1회 롤링(경량 롤러)의 관리 작업을 할 경우 라운드 종료까지도 3.2m이상의 빠른 그린을 얻을 수 있는 것을 예측하였다. 따라서 이런 관리 시스템은 공식 골프 대회를 위한 빠른 그린의 관리의 기준이 될 것으로 기대되어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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