본 연구의 핵심적인 목적은 유동인구 분포의 공간 패턴의 영향요인 분석을 위한 공간회귀모형 적용의 효용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하여 조사지점별 유동인구의 전역적, 국지적 공간 자기상관 측정을 실시하였다. 그 결과 분석에 적용된 공간자기상관 측도인 Moran's I, Getis-Ord-$Gi^*$ 그리고 Local Moran's I 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 유사성과 이질성이 발견되었다. 이를 근거로 유동인구분포와 토지이용 특성과의 관계를 파악하기 위한 통계적 모형으로 공간회귀모형인 지리가중회귀모형(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 채택하였다. 모형의 설명변수로써 서울시 전체에 대한 400m*400m 격자망기반에 토지이용혼합도, 주거 밀도, 상점밀도, 녹지 밀도와, 추가적으로 각 격자별 버스노선밀도, 교차로 밀도, 교통 결절점 접근성, 평균 도로폭, 평균 보도넓이를 산출 및 집계 하였다. 동일한 방식으로 격자망에 집계된 유동인구 정보와 토지이용 및 교통 특성과의 GWR모형 결과를 Ordinary Least Square(OLS) 분석 결과와 비교한 결과 GWR모형의 주요 통계량 수치에서 개선된 결과를 도출하였다. 또한 구획된 격자망의 각 셀별로 도출된 GWR모형의 추론 결과를 검토한 결과 적용된 설명변수의 유동인구 분포에 대한 효과가 국지적으로 변동하는 양상을 파악할 수 있었다.
과학기술의 발전 분야의 발전 동향을 신속히 파악하기 위해 기술로드맵을 효율적으로 작성할 필요성이 제기되었다. 이를 위해 논문이나 특허를 이용한 계량정보적 접근이 많이 시도되고 있다. 하지만 의류학에서 이러한 계량정보분석은 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 스마트 의류에 대한 특허정보를 이용한 실증적 정보분석을 통해 스마트 의류의 최근 기술동향 및 향후 기술개발방향을 살펴보았다. 또한 기존의 기술동향 지수와 특허 패밀리로 표시되는 시장확보 지수를 활용하여 국가별, 핵심 분야별 기술개발력과 시장확보력에 대한 분석을 시도하였다. 분석 결과, 스마트 의류의 전체적인 기술개발은 2000년 이후 지속적으로 증가 추세를 나타냈으며, 포트폴리오 분석 결과, 매년 특허건수와 출원인 수가 지속적으로 증가하고 있는 것으로 파악되어 스마트 의류 관련 기술은 현재 발전단계에 있는 것으로 분석되었다. 또한 특허점유율과 시장확보지수를 비교한 결과 전자/정보통신 기술분야가 가장 높게 나타나 상대적으로 선기술 확보 경쟁과 시장 확대 경쟁이 큰 분야로 판단된다. 본 연구에서 제시한 시장확보 지수를 포함한 기술의 경제적 가치 분석 방법은 핵심 기술의 현 위치와 향후 발전 방향을 파악하기 위한 프로세스에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 저탄소 기후변화 적응 대책 수립에 활용되는 기후변화 취약성 평가에 적용하기 위하여 사회경제 발전 경로(SSP)에 대한 스토리라인을 개발하고 시나리오별 토지이용변화를 시뮬레이션 하였다. 연구는 크게 3단계로 진행하였다. 첫째, 과거 데이터를 이용하여 셀룰라 오토마타(CA) 모델링을 수행한 후 기준년과 시뮬레이션 결과를 비교하여 지역별 특성에 맞는 전이규칙을 도출하였다. 둘째, SSP에 대한 토지이용 변화 가정을 수립하여 세 가지의 시나리오를 설정하였다. SSP1은 지속가능성에 대한 시나리오로 압축도시로의 발전을, SSP2는 현재 상황을 유지하는 중도의 발전을, SSP3는 분열된 사회로 난개발을 가정하였다. 마지막으로, CA 모델링에 SSP 시나리오를 결합하여 권역별 토지이용 변화를 예측하였다. 분석결과를 SSP 시나리오별로 살펴보면 SSP1은 2020년, SSP2는 2030년까지 도시 면적 비율이 소폭 증가하다가 더 이상의 변화가 나타나지 않았으나, 낮은 수준의 도시계획을 가정한 SSP3에서는 도시 면적 비율이 2050년까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용 변화에 대한 결과는 합리적 기후정책의 의사결정에 기여할 수 있을 것이며, 공간적 상세화로 도출된 시뮬레이션 결과는 취약성 평가에 일괄 적용함으로써 기후변화 적응 정책 우선순위 선정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 가상현실기술과 자전거를 이용하여 평형감각 실조환자의 진단 및 시각, 전정감각, 체성감각 등을 효율적으로 진단하고 자극, 훈련시킬 수 있는 자전거 시뮬레이터 시스템을 개발하였고, 이 시스템이 평형감각 훈련에 대한 효과를 고찰하였다. 실험 방법은 20대의 건강한 젊은 성인과 70대의 노인을 대상으로 자전거 주행 시에 나타나는 주행시간, 주행속도, 중앙선이탈도, 무게이동과 무게중심의 변화를 측정하여 가상 자전거 시스템이 평형감각 훈련에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 유용성을 분석 하였다. 실험결과, 20대의 젊은 성인과 70대의 노인이 훈련 후 주행속도와 주행시간 중앙선 이탈도가 감소하였고, 좌우 무게이동과 무게중심 면적이 모두 감소하였으며 시각적 피드백의 효과가 평형감각에 더욱 유용하다는 결론을 얻었고 시각적 피드백의 효과를 이용하여 복합 감성정보를 활용한 헬스기구나 평형감각 재활 훈련에 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.
대규모 터널 및 지하공간 건설시 지질조건을 정확히 파악하는 것은 사업의 성패를 가늠하는 중요한 요소이다. 사전조사단계의 지구물리탐사는 부지의 조건 및 탐사방법상 제한된 해상도 등으로 심부 터널 및 지하공간 대상부지의 지질을 정밀하게 파악하는데 한계가 있다. 설계단계의 사전조사에서 정확하게 파악하지 못했던 지질조건을 정밀하게 파악하기 위하여 VSP탐사를 터널에 적용한 터널내 탄성파(TSP)탐사를 지하공동 및 터널에서 실시하였다. 평택 LPG지하저장공동을 시공하는 중에 TSP 탐사를 실시하여 저장기지 인근의 남양호 하부에 예상되었던 단층파쇄대의 위치 및 방향성을 파악하였고, 터널내 시추조사를 통하여 이를 확인하였으며, TSP탐사와 시추조사 결과를 토대로 지하공동의 규모 및 연장에 대한 기존 설계 내용을 변경하였다. 또한 지형상의 한계로 설계단계에서 정확하게 파악하기 힘들었던 문의재터널의 불량암질 예상구간에서 TSP탐사를 실시하여 터널 전방의 지질구조대 위치와 규모 등을 파악하여 기존 설계를 변경하고 적절한 지보대책을 강구하였다.
본 연구는 전복에서 사고의 특성과 운전자의 행동특성을 분석하기 위한 연구이다. 연구기간은 2011년 1월에서 2014년 5월까지이며 연구대상은 전복사고로 응급의료센터에 내원한 운전자 102명이었다. 연구도구는 교통안전공단 인체상해 데이터를 이용하였으며 여기에는 자동차의 손상정도와 환자의 데이터를 수집하여 정리된 내용으로 차량의 기본정보와 환자정보, 손상의 역학적 원인과 사진 상의 손상정보, 환자의 임상적 손상정보를 모두 포함하고 있다. 자료분석은 SPSS 18.0을 이용하여 기술통계, ANOVA, Chi-square test 분석을 시행하였다. 분석 결과 차량종류에 따른 손상정도계수(Injury Severity Score) 평균 점수는 작은 차량에서 6.00점, 높은 차량에서 11.78점, 그 외 차량에서 14.70점을 보였고 세 집단 간 유의한 차이는 보이지 않았다(P=.267). 안전벨트 착용 여부에서 남자가 여자에 비해 안전벨트를 유의하게 착용하지 않는 것을 볼 수 있었으며 (P=.007), 차량 종류나 날씨 등이 안전벨트 착용 여부와 상관관계를 보이지는 않았다(P=.755, P=.793). 하지만 차량의 크기가 작을수록 운전자들이 안전벨트를 차용하지 않는 경향을 보였고, 날씨가 맑은 날 오히려 안전벨트를 좀 더 착용하는 경향을 볼 수 있었다. 마지막으로 전복 사고에서도 다른 사고 유형에서와 마찬가지로 안전벨트 착용 여부가 손상에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
연구목적: 본 연구는 국내와 국외의 도시 및 고속철도터널 유지관리 계측센서의 손망실 현황을 조사하고 분석을 실시하였다. 연구방법: 도시철도터널 유지관리 계측센서 설치 후 5년에서 6년의 손망실율은 서울 지하철5,6,7,9호선은 14.2%에서 14.8%, 영국의 Channel tunnel은 13.9%로 거의 유사하게 나타나 5년 경과연수에서는 15%로 설정하는 것이 타당한 것으로 판단된다. 연구결과: 고속철도터널 유지관리 계측센서 설치 후 3년에서 5년의 손망실율은 호남고속 철도1단계 에서 60.9%로 서울지하철5,6,7,9호선의 4배 이상 크게 나타났다. 결론: 8년에서 10년의 경부고속철도2단계에서는 66.8%로 나타나 5년에서 10년 사이에 급격하게 증가하므로 향후 10년 이상 장기간의 경과연수에 따른 계측항목별 손망실율 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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