본 연구의 목적은 주차장 정보제공을 위한 실시간 주차가능면수 추정을 위한 주요 변수들간의 관계를 정립하는 것으로 알고리즘에 관련되어진 변수에 대하여 조사하고, 알고리즘 설계를 위한 주차정보를 수집 후 주차장의 평균주차대수, 평균주차시간, 회전율, 점유율, 누적주차대수 등의 변수에 대하여 분석하였으며, 주차장 내 불법주차, 중첩주차, 탐색차량 정보를 수집하여 주차가능공간을 추정하는 기본 토대를 마련하도록 하였으며, 연구결과, 유출입대수만을 고려한 기존의 제공정보보다 정확도가 높은 것으로 나타나 이는 주차장을 이용하는 운전자의 판단을 도울 수 있으며, 주차장 운영관리에도 도움을 줄 것이다.
주택가의 높은 토지 보상지, 적정한 부지 확보 곤란 등의 새로운 주차장을 확보하는데 한계가 있는 가운데 공공시설과 지역주민의 주차수요 첨두시간대가 서로 다른점을 이용해서 야간시간대에 공공시설의 주차공간을 개방하여 주민들이 이용하게 하면 주차장을 비워 두는 시간 없이 효율적으로 이용할 수 있습니다. 이에 따라 이 연구는 공공시설이나 기존 시설물의 부설 주차장을 주민들의 주차 공간으로 제공된 사례들을 수집, 분석하고 이들 사례들에서 지적되고 있는 문제 등을 자료 또는 기존 연구 등을 이용해 정리 했습니다. 이 연구의 대상은 주민의 복지를 증진하기 위한 시설물로 공공에서 조성하는 학교, 청사, 공원 등이다. 각 사례 조사를 통해 주차공간 확보가 효율적으로 이루어지는 사례가 보이지만 그에 따른 유의사항도 많아 주의도 많이 필요한 실정이라고 봅니다.
주차안내정보시스템은 심각한 주차문제들을 해결하고 주차시설 확충의 제약을 해결하기 위한 방법으로 도입되었다. 이미 선진국들은 주차안내정보시스템을 도입하여, 효율적인 주차 운영 관리를 하고 있다. 그러나 우리나라는 선진국에 비해 관련 연구 및 기술 개발이 미미한 실정이며, 이에 따라 시스템 구축사례 또한 매우 적은 실정이다. 본 연구는 이러한 주차안내정보시스템의 확대 보급을 활성화시키기 위해 기존 시스템 구축 상의 단점을 분석하고 이를 보완하기 위해, 발전되고 있는 USN 기술을 적용한 시스템을 개발하였다. 또한, 현장 테스트를 수행하여 시스템을 검증하기 위해 실제 도로에 Test-Bed를 설치하였다. 그리고 시범운영 중 데이터 수집 분석을 수행하였다. 알고리즘 개발을 위해 기존의 선행연구 및 관련 이론들을 고찰하였으며, 이 예측알고리즘은 시스템에 적용하였다. 이 결과, 기존 주차안내정보시스템의 문제점인 물리적인 제약 및 네트워크 구성의 복잡성을 극복하여 구축 편의 및 비용절감을 도모하였으며, 시스템의 제공 오차는 최대 3% 이내로 나타나 연구의 활용성 및 유용성을 확보하였다.
도시의 급속한 발전과 인구유입에 따른 차량의 증가로 부족한 도시의 주차 공간에 대한 효율적인 관리가 필요하고 사용자에게 보다 편리함을 제고할 필요가 증대되고 있다. 그러나 기존의 주차장 관리시스템은 공간적 및 시간적으로 제한되어 있거나, 편리함을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 광역의 분산된 주차 공간 관리서비스에 LPWA기반의 통신, IoT 클라우드를 구축하여 주차 공간 관리서비스에 대한 효율화 및 편리성을 높이도록 제안한다. 주차 센서는 주차장의 주차 공간 정보를 수집하며 저전력 광역 네트워크를 통해 전송되며, 모든 주차 데이터는 IoT 클라우드에서 처리되고 분석되어, 주차 공간관리 서비스 시스템을 통하여, 도시의 사람들에게 주차 가능 면적을 확인하도록 하여 시간적인 편리함과 주차 공간에 대한 면적 효율화를 제공한다.
본 연구에서는 센서 네트워크를 이용하여 유비쿼터스 서비스를 제공해 주는 주차관리시스템을 구현하였다. 유비쿼터스 주차 관리 시스템은, 인터넷과 연결된 PDA나 휴대폰 상에서 현재 주차장의 정보를 한눈에 파악하여 빠르게 주차 공간을 확보할 수 있도록 해 준다. 유비쿼터스 주차관리시스템의 구현을 위해서 하드웨어 센서 노드, 센서 어플리케이션, 그리고 웹서버 응용 프로그램을 개발하였다. 제안하는 시스템은 일정주기로 주차공간의 상태를 업데이트 할 뿐만 아니라, 사용자가 원할 때 웹 상에서 버튼을 눌러 현재의 상황을 실시간으로 확인 할 수 있는 양방향 통신기능을 제공한다. 수집된 주차공간 정보는 일정기간 데이타베이스에 저장함으로써, 시간 혹은 공간별 주차 사용시간을 분석할 수 있도록 구현되었다. 본 연구에서 개발한 시스템은 10대 규모의 대학 내 주차장에 실제 설치하였으며, 인터넷 단말기를 통하여 서비스를 제공함으로써 실용성을 확인하였다.
본 연구에서는 공유경제의 다양한 비즈니스 모델 중 공유주차로 범위를 제한하고, 이와 관련된 리뷰를 수집한 후 텍스트마이닝 분석을 통해 공유주차가 갖고 있는 사회적 이슈와 소비자 인식에 대해 살펴보고자 한다. 본 실험에서는 TFIDF (Term frequency inverse document frequency) 기법과 LDA (Latent dirichlet allocation) 기법을 이용하여 키워드별 토픽을 추출하여 분석한 결과 소비자들이 필요로 하거나 원하는 정보들을 파악할 수 있었으며, 토픽으로 분류한 결과 지자체 협약, 주차공간협소, 주차문화개선, 시민참여 등 시민들의 불만과 시민의식이 공유주차 서비스를 시행하는데 중요한 역할을 하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 정성적 연구, 기업 및 지역의 사례를 이용하여 기존의 탐색적 연구를 수행한 선행 연구와는 차별화된 연구로 학술적 기여도가 높다고 할 수 있다. LDA 분석을 본 연구에 활용하여 나타난 결과를 바탕으로 지역경제 활성화를 위한 공유경제 정책 수립에 응용하거나 활용할 수 있다는 실무적 기여도가 있다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
공유 전동킥보드의 사용이 급증하면서 공유 모빌리티의 불법 주차 사례가 많이 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 지자체에서는 불법 주차된 공유 전동킥보드 견인 등의 조치를 취하고 있지만 악의적인 이용자에 대한 관리는 이루어지지 않고 있으며 비효율적인 방안이다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인 기반의 공유 전동킥보드 이용자 관리 모델을 제안한다. 공유 전동킥보드에는 주차 상태를 확인할 수 있는 카메라 센서, GPS 등이 탑재되어 있으며 이용자가 공유 전동킥보드 이용을 종료를 하게 되면 반납 시 주차 상태에 대한 정보를 탑재된 센서들을 통해 수집하여 공유 전동킥보드 회사가 이용자가 올바르게 주차했는지 확인할 수 있다. 또한 이용자의 주차 내역에 따라 신뢰점수를 부여하고 신뢰점수에 따라 인센티브를 지급하여 이용자가 스스로 공유 전동킥보드를 올바르게 반납할 수 있도록 유도한다. 해당 정보들은 공유 전동킥보드 회사들이 참여하는 컨소시엄 블록체인을 통해 공유되어 공유 전동킥보드 회사들의 통합적인 이용자 관리가 가능하다.
무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 영향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 갈을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다.
최근 텔레매틱스 분야에서 GPS 수신기를 장착한 probe car를 통해 교통 정보를 수집하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 방법은 기존에 교통 정보를 수집하기 위해 활용되고 있던 고정식 검지기들에 비해 수집되는 정보가 높은 신뢰성을 가지고, 도로 환경에 민감하지 않으며, 낮은 유지비용으로 운용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만, probe car는 자신의 위치 정보를 교통 정보 센터로 전송해 주어야 하기 때문에 프라이버시가 노출될 수 있고, 주차되어 있는 시간에는 통행 정보를 보내줄 수가 없다. 이런 이유로 대중 교통차량이나 상업용 차량이 주로 probe car로 활용되어지게 되는데, 그 수가 많지 않을뿐더러 운행 구간이 고르게 분포되지 않아 probe car가 지나지 않는 구간, 즉 교통 정보 누락 구간이 존재할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 교통 정보 누락 구간의 처리를 위해 과거의 이력 정보로 대체하는 방법, 주변 도로의 구간 정보로 예측하는 방법, 회귀 분석을 통한 예측 방법 등을 기술하고 실제 probe car들로 수집된 서울시 강남대로 구간의 자료로 각 방법에 대한 실험을 실시하여 각각의 방법에 대한 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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