우리나라에서 운전자가 교통안내지도를 이용하여 복잡한 도로를 찾아 목적지를 찾아가기에는 많은 어려움을 겪게 된다. 그 원인으로는 교통안내지도 외에도 도로의 체계, 도로안내표지 등이 있을 것이나 본 연구는 교통안내지도 제작기법에 대한 분석을 실시하였다. 연구방법은 연구주제의 특성상 정성적인 분석을 위주로 하고 정량적인 분석을 일부 포함하였다. 연구 수행과정을 보면 도로명과 도로번호 중심의 선개념 안내체계를 도입해야 하는 필요성에 대해 검토하였고 국내외의 도로안내지도의 현황을 비교하였으며, 우리나라 도로안내지도의 개선방안을 도출하였다. 도로안내지도에서 도로 번호의 중요성을 나타내기 위하여 도로번호 기입간격, 도로번호의 크기 및 색상, 노선의 분기 및 결합에 따른 내용을 연구하였다. 도로안내지도의 간결성, 도로의 위계별 두께, 색도, 선표현 방법에 대한 연구와 도심부 복잡한 지역 확대창 활용방안과 색인에 관한 내용, 입체교차 표현방법 등에 대한 내용을 포함하였다.
가로체계 중심의 교통안내체계의 선 개념을 위주로 한 안내표지를 소개하고 기존의 단순지명표기의 교통안내체계의 점 개념과 비교함으로서 두 가지 방법의 특성과 장단점을 명시적으로 정리하였다. 본 논문의 목적은 교통안내체계의 근본적인 속성에 대한 이해를 증진시키고 점 개념과 선 개념의 특성을 비교하고 두 가지 안내체계에 대한 효과를 비교하는데 있다. 본 연구의 방법은 기존의 국내외 현황자료를 바탕으로 분석하고 해석하는 방법으로 이루어 졌다. 점 개념인 지명과 선 개념인 가로명의 속성이 운전자에게 전달될 수 있는 정보의 질적인 차이를 연구자의 입장에서 분석하고 종합하는 방식을 사용하였다. 마지막으로 두 가지 방식에 대한 이용자의 반응을 조사하여 효과를 검증하였다. 연구과정에 포함된 주요내용은 첫째, 교통안내체의 구성요소를 파악, 둘째, 국내외 교통안내지도의 특성 비교, 셋째, 점 개념과 선 개념의 특성을 비교하고 효과를 측정하는 것이다. 주요 연구결과로는 지명중심의 점 개념이 가지는 속성과 한계점을 명시적으로 제시하였고 선 개념이 가지는 장점을 논리적으로 증명하였다. 교통안내지도의 중요성에 대한 고찰을 하였으며 안내지도 제작상의 문제점과 개선방안을 제시하였다. 실험결과를 보면 위치 탐색의 정확성에서 가로명을 이용할 경우 지명보다 약 3배정도 위치를 더 정확하게 찾을 수 있는 것으로 분석되었고, 현 위치 탐색시간에서는 지명위주 방향표지의 경우 가로명위주 보다 약 3배정도로 더 많은 시간이 소요되었다. 위치탐색의 난이도는 지명위주 방향표지의 경우는 '보통'으로, 가로명위주 방향표지의 경우 '아주 쉬움'으로 평가하였다.
본 연구에서는 1/1,000 수치지형도 및 정밀도로지도 제작에 있어서 도로 레이어를 구성하고 있는 교통안전표지 및 도로표지의 제작 공정에 있어서 딥러닝의 적용방안을 탐색하였다. 딥러닝의 이미지 분류에서 활용하는 전수학습을 이용하여 취득한 영상에 대한 학습자료 구축을 통해 도로 표지정보의 자동분류를 수행하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시, 보조는 촬영된 이미지의 품질 및 형태 등 여러 가지 요소에 의해 정확도가 불규칙하게 나타났지만, 안내표지의 경우는 정확도가 97% 이상으로 높게 나타났다. 수치지도제작에 있어 전수학습을 이용한 이미지 자동분류 방식은 교통안전표지를 포함한 다양한 레이어들에 대한 자료 취득과 분류에 있어서 활용이 증가할 것으로 기대한다.
기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 기존의 교통상황판은 점, 선, 면 형식의 2D전자지도를 기반으로 그 위에 교통소통상황 등의 부가정보를 표현하였으나, 본 연구에서는 구글어스의 API를 활용하도록 한다. 구글어스는 고해상도의 위성사진과 이를 이용한 3D화면을 표출서비스를 제공하며, 이를 기반으로 교통소통정보, 버스노선 및 정류장 제보, 3D 객체 표현 등의 콘텐츠와 야후 POI(야후 거기)를 Mash-Up하여 보다 현실적인 교통상황정보를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 위급한 상황(예 : COVID-19)에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 그래프 기반 사용자 경로 제어와 이것을 도시 맵에서 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 가상환경에서 많이 활용되는 길찾기(Pathfinding) 알고리즘인 A*나 네비게이션 메쉬 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하기 때문에 가상환경에서 에이전트를 제어하는 CS(Computer science)문제에 적용할 할 경우 효율적이다. 하지만, 실제 COVID-19 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있고, 다양한 상황을 디지털 트윈 방식으로 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
아이폰의 등장과 함께 스마트 폰에 대한 관심이 높아지고, 통신사업자를 통해야만 가능했던 다양한 서비스가 스마트 폰을 통해서 직접 제공할 수 있는 환경이 가능해졌다. 전세계적으로 해외 관광객이 증가하면서 관광가이드 없이 자신의 노력으로 여행을 다니는 개인관광객도 증가하고 있다. 그러나 우리나라를 방문하는 외국인들이 개인적으로 여행을 즐기기에는 언어소통이나 제공되는 정보의 부족으로 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 스마트 폰이 탑재하고 있는 GPS와 WiFi 또는 3G 무선망을 통해서 사전에 설정된 관광 정보 카테고리에 따라서 관광객의 위치에 따른 관련 정보를 자동으로 제공함으로써 관광객의 편의성을 높이는 서비스 기술을 개발하였다. 개발된 서비스는 인사동을 대상으로 시험하였으며, 사용자의 선택과 같은 불편함 없이 주변정보를 제공함으로써 관광에 대한 편의성을 최대한 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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