• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.233-254
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• 2017

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.101-114
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• 2001

운송업체는 일정한 질적 수준의 운행을 지속해야 하므로 수요변화에 대응하여 단시간내에 공급을 변화시키는 데에 어려움이 있다. 일단 운송업체가 어떤 지역을 운행하기로 했다면, 비록 운송수요가 감소하여 채산성이 맞지 않는다 하더라도 다른 상품처럼 공급을 임의대로 감소시키거나 단절시킬 수 없다. 특히 이와같은 성격은 화물자동차운송업에 있어서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에서 훨씬 더 강하게 나타나고 있다. 그러므로 구역화물운송업은 노선화물운송업에 비해 운송수요의 변동에 즉각적으로 대응하는 측면을 지니고 있다. 이와같은 구역화물운송업과 노선화물운송업에 있어서 노선화물운송업은 도로, 화물터미널 모두 구역화물운송업에 비해 부족한 것으로 나타났는데 도로보다는 화물터미널이 더 부족하다. 도로의 부족상태는 1990년에 가장 컷다가 그후 작아진 반면, 화물터미널의 부족상태는 계속 커지고 있다. 그러므로 화물터미널은 도로와는 달리 확충의 필요성이 더 크며, 투자조건에 있어서도 도로보다 더 유리하다. 이에 따라 화물터미널을 확충할 경우 노선화물 운송업체에서는 도로의 확충을 필요로 하지만. 구역화물운송업에 있어서는 도로확충의 필요성을 줄이게 된다. 이와 같은 화물터미널은 운송수입의 측면에서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에 더 크게 기여하는 것으로 분석되었다. 그러나 화물터미널을 비롯하여 도로를 적정수준으로 조정할 경우 구역화물운송업에서는 규모의 불경제가 더 커지고, 노선화물운송업에서는 규모의 경제가 더 커지므로 구역화물운송업은 소규모 운송업체 및 개별화물을 활성화해야 하며, 노선화물운송업은 비수익노선의 존재, 임대 영업소의 과다, 화물터미널 불충분, 운전기사의 부족, 사고화물 피해보상제도 미비 등과 같은 제반 문제점을 개선하여, 규모의 경제를 최대로 활용할 수 있는 기반을 구축해야 할 것이다.vironment), Scene manager(manage 3D geographic world), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)/Tiling, Public access security problem, 3-tier architecture extension, Surface handling strategy for VRML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent