정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.
2019년말 발생한 COVID-19이 세계적 대유행으로 확산되면서, 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 전세계의 의료 시스템을 동시에 무너뜨리는 초유의 사태로 나타나고 있다. 대부분의 시민 사회에서 개인의 보호장구의 부족, 클러스터가 된 지역사회의 격리, 진단과 치료에 필요한 의료시스템의 중단, 사회적 격리로 인한 교육 및 경제활동의 중단 등, 초연결 사회를 지향하던 시민사회가 경험해보지 못한 새로운 위기에 직면하고 있다. 효과적인 대응에 필수적인 개인 보호장비 (PPE), 제독 및 방역 도구, 신속하고 정밀한 대규모 진단, 환자 치료에 필요한 의료기기, 사회적 고립에서 활용될 수 있는 정보의 분석과 연결망 등은 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 COVID-19 상황에서 필수적인 사회적 인프라임이 확인되고 있다. 본 Part 1에서는 최근 적정기술로 위기를 극복하기위한 개인보호장구와 개인 및 지역사회의 방역에 대한 사례, 그리고 ICT를 이용한 빅데이터 및 정보활용기술등을 적정기술의 테두리안에서 소개하고자 한다.
OTT 산업 분야는 신산업 규제정비 기본계획 상 중점 추진 분야로서 정책적 대응이 시급한 분야임에도 불구하고, 관련 제도인프라 부족으로 인해 다양한 이슈들이 발생하고 있다. 따라서 이 연구는 OTT산업의 규제혁신 수요 파악을 위해 주요 이해관계자들의 의견을 청취하고 Q방법론을 활용하여 규제 장애 및 지체가 발생하는 정책 갈등구조를 분석하고자 한다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, OTT관련 정책추진에 있어 우선 저작권료 정산방식에 대한 기준체계개선이 필요하다. 둘째, OTT사업자의 기금부담에 대한 부담을 경감할 수 있는 지원방식 개선이 요구된다. 셋째, 제로레이팅에 관한 잠재적 규제 이슈들에 대한 규제적용방식 전환을 통한 제도적 보완이 필요하다. 본 연구는 새로운 산업 및 서비스에 대한 규제 혁신과정에서 다양한 이해관계자의 인식을 복합적으로 고려하고 제도를 개선하는 데 활용될 수 있다.
세계적으로 미세먼지로 인한 환경문제가 대두되면서 경유보다 저렴하고 공해가 적은 LNG가 자동차의 차세대 에너지로서 주목받아 보급이 확대되고 있는 추세이다. 그러나 국내에는 LNG 충전소 인프라가 많이 부족할 뿐더러 규제에 따라 장착할 수 있는 용기의 크기가 제한적이다 보니 원활한 운행을 하기 어려운 실정이다. 국내에선 천연가스 자동차의 원활한 운행을 위한 용기의 내용적 확장 연구와 개발이 진행 중이나 차체 밖으로 용기가 누출되어 차량충돌에 의한 충격을 용기가 직접적으로 받아 폭발하여 대형참사로 이루어질 수 있는 문제점이 있다. 이에 본 연구에선 LNG 용기의 안전성 평가를 ANSYS Explicit Dynamics해석을 통해 변형량과 응력값을 도출함으로써 용기의 안전성을 검증하였다. 그 결과 용기에서 최대 565.37MPa의 최대응력이 발생하였고 용기의 재료로 사용된 STS304의 항복응력인 505MPa를 넘어선 것으로 보아 소성변형이 발생할 것으로 예상된다. 차량과 용기간의 충돌에 의한 충격이 가해질 경우 용기의 파손 또는 결함이 우려되므로 지지대나 보강설계가 필요하다고 사료된다.
기후변화와 도시화로 인한 수재해의 증가에 대응하기 위해 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법에 관한 연구와 도시 적용이 확대되고 있다. LID 기법은 도시 내 우수유출수를 저감시키며 돌발 홍수등 다양한 수재해 문제를 친환경적으로 제어하고, 도시 물순환 체계를 자연 물순환 체계로 회복시키는 기술이다. 하지만 LID 기법을 통한 우수유출수 저감의 정량적 분석이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 투수성 포장을 활용하여 구도심의 불투수 유역면적에 대하여 강우(25 mm/hr, 50 mm/hr, 100 mm/hr)의 지표유출 저감시 필요한 투수면적의 비율을 분석하였다. 분석 결과 25 mm/hr에 대하여 전체면적대비 7.14~12.63%의 투수면적이 필요하며, 50 mm/hr에 대하여 15.79~26.97%, 100 mm/hr에 대해 30~55.81%의 투수면적비가 필요한 것으로 나타났다.
건설 산업에서 발생하는 안전사고는 전체 산업 중 가장 높은 비율을 차지하고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로서, 건설업 기초안전·보건교육 제도에 가상현실(Virtual Reality; VR) 기반 체험형 교육방식의 도입을 장려하고 있다. 하지만, VR 기반 건설안전교육을 수행하기 위한 컨텐츠 및 기자재 인프라 미흡, 전문인력 부족 등의 한계로 인해, 사진기반 VR 컨텐츠를 시청하는 방법(간접교육방식)이 주를 이루고 있다. 본 연구에서는, CG기반 VR 컨텐츠를 체험하는 방법(직접교육방식, 유형 B)과 기존의 VR 시청교육(간접교육방식, 유형 A) 간의 학습효과 차이를 분석하였으며, CAMIL (Cognitive & Affective Model of Immersive Learning) 기반의 객관적인 평가도구를 활용하였다. 본 연구에서 수행한 t-test(평균차이 분석) 결과에 따르면, CAMIL 이론에 따른 4단계의 모든 영역에 있어서, VR 시청교육(간접교육방식) 대비하여 VR 체험교육(직접교육방식)의 학습효과가 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서, VR 기반 건설안전교육의 올바른 방법(시청교육이 아닌 체험교육)을 제시할 수 있었으며, VR 체험교육의 확대를 통해 건설근로자의 안전교육 학습효과를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 충청권 지역의 새로운 발전과 도약을 위해 2027 충청 하계세계대학경기대회 공동유치의 당위성과 유치환경의 내·외적 요인에 대한 분석을 통한 유치 전략을 제시하는 데 목적이 있다. 이 같은 연구목적과 내용에 충실한 연구수행을 위하여 진단적 접근방법으로 사용하는 환경분석을 적용하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 강점/기회(SO)는 최선의 전략적 활용가치를 의미하는 부합전략으로 본 연구에서 도출된 전략은 '국가 및 지역경제 활성화를 위한 충청권 4개 시도의 중·장기적 공조와 지역 스포츠 발전을 위한 스포츠·과학·산업 간의 연계 추진. 둘째, 강점/위협(ST)은 최적의 인프라 조성을 통한 지역별 균형 발전과 비대면 유치를 대비한 대회운영 전략 수립. 셋째, 약점/기회(WO)는 낙후된 스포츠시설 재정비 및 신축 전략, 융복합 스포츠관광상품의 연계 프로그램 개발, 효율적·전략적 유치활동, 베드타운 도시의 지속가능한 발전 추진. 넷째, 약점/위협(WT)은 스포츠시설 확충에 따른 지역 개발의 불균형 지속 및 부족한 문화관광 연계 콘텐츠와 관광 수요 변동의 문제 등을 제시 할 수 있다.
최근 고령사회로 접어든 우리나라에서 고령자가 밀집한 교통소외지역의 이동권 확보를 위해 자율주행 서비스가 대두되고 있다. 기존의 자율주행 관련 연구들은 도시 및 고속도로와 같은 교통수요가 많은 지역에 초점이 맞춰져 있고, 교통소외지역에 자율주행 서비스를 제공하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해서 교통소외지역의 도로 환경 및 인프라 환경을 조사하는 것이 선행되어야 한다. 도시와 교통소외지역의 도로 환경 차이는 자율주행에 중요한 요소인 운행설계영역(ODD)와 관련된 주행 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 운행설계영역 측면에서 교통소외지역과 도시지역 간 유사한 도로 환경 요소와 차이를 보이는 요소를 비교 분석하였다. 교통소외지역의 도로 환경 중 Sidewalk, Boarding zones, Slope는 도시지역 여건과 차이를 보여 자율주행 운행설계영역 확장을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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