경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.
국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
약 4차 산업 혁명 시대의 기술 발전에 따라 다양한 분야에서 HMD를 활용하는 기술이 응용되고 있다. HMD는 AR/VR 등의 가상현실 분야에서 특히 유용하게 활용되고 있으며 원격지에 위치한 사용자가 현장의 생생한 감동을 전달받는 데 매우 효과적이다. 이러한 특성에 따라 협업과 관련한 분야에서도 HMD를 활용하는 빈도가 커지고 있다. 그러나 HMD를 협업에 적용 시 원격지에 위치한 전문가와 현장에 위치한 작업자 사이의 의사소통이 원활하지 못하여 사용성 측면의 다양한 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원격지 전문가와 현장의 작업자가 HMD를 활용하여 협업 시 발생하는 다양한 문제점을 해결하고, 보다 효율적인 협업의 진행이 가능한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능을 설계/제안하며 SUS 평가 기법을 활용하여 사용성을 검증한다. SUS 평가 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능은 86.75점을 나타내었으며, 이는 기존 HMD 구조가 가지는 협업 시 제약사항, 사용성의 불편함 등을 크게 해소한 것으로 판단된다. 향후 본 논문에서 제안하는 HMD 구조 및 설계가 실질적으로 적용될 시 HMD를 활용한 응용 기술은 급격하게 확장될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고령운전자의 지나친 조심운전 뿐만 아니라 고령운전자가 경험하고 있는 만성질환과 만성질환으로 인한 약의 복용 여부가 사고위험성 증대의 원인으로 작용하고 있는지 확인해 보고자 하였다. 조사대상자의 운전행동을 알아보기 위하여, 만 65세 이상의 고령운전자 91명에게 자기운전능력평가지와 운전경험조사지를 실시하였다. 고령운전자의 운전패턴을 살펴 본 결과, 고령운전자의 연령이 증가할수록 운전속도와 운전양이 감소하였다. 운전상황적응능력은 사회적 적응환경과 물리적 적응환경으로 이루어져 있었다. 고령운전자는 사회적 적응환경보다 물리적 적응환경에서 상대적으로 낮은 자신감을 보였으며, 더 높은 수준의 어려움과 스트레스를 경험하는 것으로 나타났다. 운전상황적응능력은 가해사고, 피해사고와 상관관계를 가지고 있었다. 이는 고령운전자의 지나친 조심성이 교통사고경험과 직접적인 관계가 있음을 시사하였다. 만성질환이 고령운전자의 가해사고에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신경계질환이나 위염이 있는 운전자가 더 많은 가해사고를 경험하는 것으로 나타났다. 만성질환으로 인해 약을 복용하고 있는 고령운전자의 대다수는 복용하고 있는 약이 운전에 어려움이나 불편함을 준다고 생각하지 않았으며, 약을 복용하고 있는 기간에도 운전을 지속적으로 하는 것으로 나타났다.
서두름 행동은 행동의 속도를 높여 최적의 목표를 달성하는 것을 말한다. 따라서 현재 하고 있는 행동의 속도를 높이면서 목표달성을 위해 최적의 방법을 사용하는 특성을 가진다. 서두름 행동은 전적으로 좋다 혹은 나쁘다고 단정질 수 없으며, 자신의 목표를 빨리 달성하고자 하는 의지는 성취동기를 반영한다. 그러나 동시에 이러한 의지는 어떤 행동을 생략함으로써 오류행동을 발생시킬 수도 있다. 서두름 행동의 심리적 구조 및 그 특성을 살펴보고자 191명을 대상으로 서두름 행동 질문지와 성취동기척도, 성격 5요인 검사를 실시하였으며, 결측치가 많은 응답자를 제외한 188명의 자료를 분석하였다. 서두름 행동 문항을 분석한 결과, 서두름 행동은 불편함, 시간압력, 고립, 지루함, 보상기대라는 5개의 상황 요인 아래에서 발생하는 것으로 밝혀졌다. 서두름 행동을 구성하는 5요인들의 상관분석 및 서두름 행동과 성취동기의 관계를 분석한 결과, 서두름 행동은 크게 속도를 높임으로써 발생하는 '확인생략행동'과 자신의 과업을 잘하려고 하는 '성취욕구'로 이루어져 있었다. 그리고 서두름 행동을 구성하는 5요인 가운데 시간압력이 '확인생략행동'과 '성취욕구'에 공통으로 작용하고 있었다. 서두름 행동의 특성을 살펴보고자 서두름 행동의 2개 영역과 성격 5요인의 관계를 분석하였다. 그 결과, '확인생략행동'은 성격 5요인의 신경증과 정적 상관이 있는데 반해, 성실성과는 부적 상관이 있었다. 한편, '성취욕구'는 성격 5요인의 외향성과 정적 상관을 보였다.
정맥 주입요법은 의료기관에서 대상자의 점액 내로 약물, 수액, 혈액 및 영양분을 환자에게 제공하는 표준적인 간호 절차로, 주로 간호사가 담당하여 실행하고 관리하고 있다. 또한 혈관 속으로 약물을 직접 투여하는 주사법으로서 응급상황 시 신속한 효과를 보기 위해 실시하며, 빠르고 정확한 효과를 기대할 수 있다. 교육 훈련을 통한 숙련된 간호사들도 종종 실수를 하여 환자들에게 불편함을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 안전을 위협하는 다양한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 실수로 인한 고충을 줄이기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 영상 검출 기기를 통해 3명의 피검자의 손등 정맥 영상을 획득하였고 수집한 영상을 영상처리를 통해 선명한 정맥 영상을 제공하기 위한 알고리즘을 도출하기 위한 연구이다. 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 기존 알고리즘인 Histogram Equalization, CLAHE, Unsharp Masking을 선별하고 이를 조합했다. 개별 알고리즘과 알고리즘 조합을 영상에 적용하여 도출한 영상을 비교하기 위해 히스토그램 그래프를 사용하였다. 분포된 픽셀의 최솟값과 최댓값의 차이를 구하고 평균을 내는 방법으로 히스토그램 그래프를 확인했다. 본 논문에서 제시한 알고리즘 조합이 209.1로 개별 알고리즘 평균값인 138.7, 132.3, 126.2보다 높게 나왔으며 실제 영상에서도 가시성이 좋은 것을 확인했다.
기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.
본 연구에서는 실제 자연의 숲과 인위적으로 통제가 가능한 디지털 환경에서의 가상현실(VR)을 활용한 가상 숲에서의 체험이 피험자의 심리적 또는 생리적으로 미치는 치유효과를 알아보기 위하여 수행되었다. 이를 밝혀내기 위해 C대학 건강한 학부생 81명을 실험참가자로 2022. 9. 5~12. 9에 걸쳐 디지털 환경 내에서의 시각을 통한 산림자극 효과를 실험하였다. 실험은 디지털환경(2D, 3D)에서 숲 환경을 통한 시각적 산림자극의 심리적, 생리적 회복 효과를 평가하였다. 심리적 효과분석인 SRI(스트레스 반응척도)의 실험결과는 집단 간 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 심리적 스트레스 측정을 위한 SRI 실험 결과는 세 집단 중 Control 집단을 제외한 디지털 환경에서의 2D 집단은 사전과 사후 간 차이가 미미한 것으로 나타났다. 3D 집단에서는 사전보다 사후가 낮게 나타났다. 이 결과 산림을 기반으로 한 디지털 환경(2D, 3D)에서 시각을 통한 산림자극이 심리적 스트레스를 유의하게 감소시켜주는 효과가 있음을 확인하였다. 디지털환경 내에서 시각을 통한 산림자극이 EEG(뇌파)에 미치는 변화 분석 결과, 이완이나 안정화 때 활성화 되는 것으로 나타나는 알파파(RA)가 긴장이나 각성 때 발현되는 베타파(RB) 보다 활성화 되는 것으로 확인 되었다. 본 연구는 신체적 거동 불편 등 이동 제약으로 인하여 자연 숲 환경에서 체험을 할 수 없는 이용자들에게 디지털환경 내에서 가상현실(VR) 속 숲 환경을 구현하여 시각적 산림자극 체험 기회를 제공함으로서 심리적, 생리적 회복 환경을 만들어 주는데 사용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이러한 연구 결과가 디지털 환경에서 산림치유에 대한 활용의 기반이 되길 기대하고, 가상현실(VR)을 이용한 프로그램이 산림치유 활동에 도움이 되기를 기대한다.
운송 수단의 발전은 인간의 교통 편의 증진과 더불어 이동이 불편한 장애인들의 이동 반경 확대를 가능하게 하였다. 그러나 휠체어 탑재 차량의 경우 차량 사고 시 발생할 수 있는 안전성은 일반 승객 좌석에 비해 여전히 낮다. 특히 무방비 상태에서 발생할 수 있는 후방 추돌 사고의 경우 장애인 탑승객의 목 부상에 치명적으로 작용할 수 있다. 따라서 휠체어 탑재 차량에 적용될 headrest에는 보다 세밀한 설계안이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 휠체어 운송 차량의 저속 후방 추돌 시 headrest의 국부적 압축 특성 분포 구현을 위해 multi-cell headrest가 제안되었다. 이후 해석을 통한 데이터셋 구축과 k-means clustering을 적용한 군집화 결과를 이용해 탑승객의 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간 상관관계 분석이 수행되었다. 군집화 결과 유사한 특성을 지닌 데이터 군집이 형성된 것을 확인하였으며, 각 군집의 특성을 통한 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간의 상관관계 분석이 수행되었다. 분석 결과 Mid3와 Mid6에서의 cell 압축 특성이 soft할수록 충격 에너지 흡수량이 증가하는 것을 확인하였으며, Front2, Mid3, Mid6에서의 cell 압축 특성이 hard할수록 목 상해지수 감소에 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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