최근 유비쿼터스 환경에 있어서 중요한 기반기술로 시간과 장소를 초월한 다양한 정보들을 종합적으로 연계하고 판단하여 사람은 물론 대상 개체들에게 가장 적합한 정보를 제공할 수 있는 상황인식(Context-Awareness)에 대한 연구들이 다양한 영역에서 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 하나는 GIS(Geographic Information System)와 LBS(Location Based Services) 기반의 상황인식 시스템 개발에 대한 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 기술환경 변화에 대응하여 일상 곳곳에 편재된 센서들이 수집한 각종 환경정보를 효과적으로 상호 공유하여 이용자와 주변 환경의 상황을 알아내고, 다양한 정보에 근거하여 환승센터를 이용하는 보행자에게 개인화된 서비스를 제공하는 상황인식(Context Awareness) 기반의 환승보행 유도안내서비스를 개발하여, 환승을 목적으로 한 이용자의 혼란과 통행비용에 관한 경제적인 손실을 최소화시킬 수 있는 연구를 진행하였다. 테스트베드 환경에서 서비스 프로토타입 자체 검증 결과 상황인식 정보수집 정확도는 90%정도였으며, 서비스 응답 신속성은 10초 이내의 결과를 나타내고 있어 현재의 기술 수준으로도 충분히 서비스가 가능하였으며, 기반 인프라의 고도화에 따라 신뢰도 높은 서비스 제공이 가능하다고 판단된다.
최근 유비쿼터스 환경에 있어서 중요한 기반기술로 시간과 장소를 초월한 다양한 정보들을 종합적으로 연계하고 판단하여 사람은 물론 대상 개체들에게 가장 적합한 정보를 제공할 수 있는 상황인식(Context-Awareness)에 대한 연구들이 다양한 영역에서 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 하나는 GIS(Geographic Information System)와 LBS(Location Based Services) 기반의 상황인식 시스템 개발에 대한 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 기술환경 변화에 대응하여 일상 곳곳에 편재된 센서들이 수집한 각종 환경정보를 효과적으로 상호 공유하여 이용자와 주변 환경의 상황을 알아내고, 다양한 정보에 근거하여 환승센터를 이용하는 보행자에게 개인화된 서비스를 제공하는 상황인식(Context Awareness) 기반의 환승보행 유도안내서비스를 개발하여, 환승을 목적으로 한 이용자의 혼란과 통행비용에 관한 경제적인 손실을 최소화시킬 수 있는 연구를 진행하였다. 테스트베드 환경에서 서비스 프로토타입 자체 검증 결과 상황인식 정보수집 정확도는 90%정도였으며, 서비스 응답 신속성은 10초 이내의 결과를 나타내고 있어 현재의 기술 수준으로도 충분히 서비스가 가능하였으며, 기반 인프라의 고도화에 따라 신뢰도 높은 서비스 제공이 가능하다고 판단된다.
The Context-Awareness technology which can provide the appropriate information to the human after estimating a lot of information exceeds the time and space in the ubiquitous environment is being developed now. GIS (Geographic Information System) and LBS (Location Based Services) based context aware...
The Context-Awareness technology which can provide the appropriate information to the human after estimating a lot of information exceeds the time and space in the ubiquitous environment is being developed now. GIS (Geographic Information System) and LBS (Location Based Services) based context awareness is one of these kinds of technology. The context awareness based transfer guide service which can provide useful information, according to the different information which was got from different sensors which were set in different places, to the pedestrian who is using the transfer center will be introduced in this paper. About the result of the service prototype which was tested in test-bed, the context awareness information such as the inside location and density calculation's accuracy is 90%, and the response time of the service is in 10 seconds, and also, the reliability will be higher if more advanced based infra will be used, so it is consider that it can be used to provide service enough.
The Context-Awareness technology which can provide the appropriate information to the human after estimating a lot of information exceeds the time and space in the ubiquitous environment is being developed now. GIS (Geographic Information System) and LBS (Location Based Services) based context awareness is one of these kinds of technology. The context awareness based transfer guide service which can provide useful information, according to the different information which was got from different sensors which were set in different places, to the pedestrian who is using the transfer center will be introduced in this paper. About the result of the service prototype which was tested in test-bed, the context awareness information such as the inside location and density calculation's accuracy is 90%, and the response time of the service is in 10 seconds, and also, the reliability will be higher if more advanced based infra will be used, so it is consider that it can be used to provide service enough.
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문제 정의
본 연구에서는 기술·사회 환경 변화에 대응하고 고도화된 교통연계환승 서비스를 제공하기 위하여 ‘상황인식기반 환승보행 유도안내서비스’라는 새로운 서비스 개념을 제시하였고, 다양한 상황인식 정보에 근거하여 환승센터를 이용하는 보행자에게 의미있는 경로를 제공 할 수 있는 서비스 프로토타입을 구축함으로써 기술 수준을 검증하였다.
본 연구에서는 위와 같은 기술환경 변화에 대응하여 일상 곳곳에 편재된 센서들이 수집한 각종 상황정보를 효과적으로 상호 공유하여 이용자와 주변 환경의 상황을 알아내고, 다양한 정보에 근거하여 환승센터를 이용하는 보행자에게 의미있는 경로를 제공 할 수 있는 상황인식기반 환승보행 유도안내서비스 개발방안에 대해 제시하고자 한다.
본 연구에서는 환승센터 건물외부에서는 보행도로가 명확하게 구분되어 있으므로 링크기반으로 네트워크를 표현하였으며, 환승센터 내부에서는 보행자의 자유로운 이동이 가능하도록 그리드기반으로 표현하여 보행자의 경로안내를 위한 네트워크를 구성하였다.
본 장에서는 상황인식기반의 환승보행 유도안내서비스 제공을 위해 공간 DB 구축, 보행자 위치 측위, 영상검지 밀도 측위, 실시간 연계환승 교통정보 가공 등 앞서 기술한 상황인식 연구개발의 결과가 망라된 프로토타입 구축방안을 제시하고자 한다.
앞에서도 언급한 바와 같이, 본 연구는 환승센터를 이용하는 보행자에게 제공해 줄 수 있는 상황인식기반 유도안내서비스의 가능성을 보여주고자 한 것이다. 향후 상황인식정보융합기술의 고도화와 통신 수단 및 단말기 특성에 맞춘 시스템 최적화가 이루어지고, 시스템 구축에 따른 문제점들이 보완된다면 환승센터를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공해줄 수 있고, 보행 이동을 보조하여 환승을 목적으로 한 이용자의 혼란을 줄일 수 있는 상황인식기반의 능동형 서비스가 될 것이라 기대한다.
제안 방법
우선 개인용 단말기를 소지한 보행자가 환승센터 서비스 범위내에 들어와서 목적지까지의 경로안내를 요청해오면(예약정보가 연계될 시 자동으로 목적지 입력), 사용자의 위치인식정보와 배경지도, 시설물정보를 받아 목적지까지의 안내가 이루어지도록 하는 시스템으로, 이때 실시간 연계환승정보와 보행밀도정보(또는 화재나 시설물 고장같은 비상상황정보)와 연계하고 앞서 제시한 네트워크 정보와 경로탐색 알고리즘을 적용하여 보다 능동적으로 이용자의 요구를 파악하여 상황인식 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 또한 시스템으로 인한 불편사항을 고려하여 사용자가 직접 보행경로의 옵션을 지정할 수도 있도록 구성하였다.
상황인식기반 환승보행 유도안내서비스 프로토타입의 프로세스는 그림 8과 같다. 우선 개인용 단말기를 소지한 보행자가 환승센터 서비스 범위내에 들어와서 목적지까지의 경로안내를 요청해오면(예약정보가 연계될 시 자동으로 목적지 입력), 사용자의 위치인식정보와 배경지도, 시설물정보를 받아 목적지까지의 안내가 이루어지도록 하는 시스템으로, 이때 실시간 연계환승정보와 보행밀도정보(또는 화재나 시설물 고장같은 비상상황정보)와 연계하고 앞서 제시한 네트워크 정보와 경로탐색 알고리즘을 적용하여 보다 능동적으로 이용자의 요구를 파악하여 상황인식 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 또한 시스템으로 인한 불편사항을 고려하여 사용자가 직접 보행경로의 옵션을 지정할 수도 있도록 구성하였다.
실시간으로 보행자의 위치를 검지하기 위해서는 무선의 세기를 측정하기 위한 Tag, Standard Wi-Fi Device가 필요하며, 측정된 데이터를 무선으로 송수신하기 위한 AP(Access Point)가 필요하다. 위치의 계산은 Standard Wi-Fi Radio환경에서 각 AP의 무선 세기를 측정하고 AP와 Tag간의 거리를 산정하여 객체를 중심에 두고 삼변측량 방법을 사용하여 보행자의 위치를 계산한다.
프로토타입은 향후 환승센터내에서 교통연계환승을 위한 이용자에게 상황인식 기반으로 유도안내 서비스가 가능하도록 시나리오를 구성하였으며, 보행자가 개인용 단말기(Nomadic Device)를 소지하고, 단말기를 통해 이용자의 위치확인과 보행밀도정보, 실시간 연계환승정보(대중교통 도착 및 스케줄) 등의 상황인식 정보 제공이 가능하도록 김포공항 국내선 청사에 각종 제반시설을 설치한 테스트베드를 구축하고 연구를 진행하였다.
대상 데이터
프로토타입 매체로는 Wi-Fi가 지원되고 국내외에서 이미 성능이 검증된 iPod Touch를 선정하였으며, GIS를 활용하기 위해 IntraMap Web을 GIS엔진으로 사용하였고, 프로그래밍은 ASP를 이용하였다. 또한 본 연구에서 사용된 경로탐색 알고리즘은 빠른 속도를 보이고 현재 차량용 네비게이션 시스템에 적용되어 그 효과가 입증된 A* 알고리즘을 사용하였다.
이론/모형
A* 알고리즘을 최초로 소개한 Hart(1968)는 통행비용의 최소화와 함께 목표지점까지 거리도 최소화하고, 이 때 목표에 얼마나 근접한 것인지를 평가하기 위해서 휴리스틱 함수를 사용하였는데 ‘F(n)=g(n)+h(n)’으로 표현되는 이 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하는 것이 일반화되기 힘든 부분이 있으나, 보행자의 경로특성을 효과적으로 반영하기 위해 본 연구에서 사용하였으며, 네트워크의 출발지에서 목적지까지의 직선거리와 보행자 밀도 분석 결과에 근거한 링크 또는 셀단위의 가중치를 휴리스틱 함수로 사용하였다.
프로토타입 매체로는 Wi-Fi가 지원되고 국내외에서 이미 성능이 검증된 iPod Touch를 선정하였으며, GIS를 활용하기 위해 IntraMap Web을 GIS엔진으로 사용하였고, 프로그래밍은 ASP를 이용하였다. 또한 본 연구에서 사용된 경로탐색 알고리즘은 빠른 속도를 보이고 현재 차량용 네비게이션 시스템에 적용되어 그 효과가 입증된 A* 알고리즘을 사용하였다. A* 알고리즘을 최초로 소개한 Hart(1968)는 통행비용의 최소화와 함께 목표지점까지 거리도 최소화하고, 이 때 목표에 얼마나 근접한 것인지를 평가하기 위해서 휴리스틱 함수를 사용하였는데 ‘F(n)=g(n)+h(n)’으로 표현되는 이 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하는 것이 일반화되기 힘든 부분이 있으나, 보행자의 경로특성을 효과적으로 반영하기 위해 본 연구에서 사용하였으며, 네트워크의 출발지에서 목적지까지의 직선거리와 보행자 밀도 분석 결과에 근거한 링크 또는 셀단위의 가중치를 휴리스틱 함수로 사용하였다.
보행자의 밀도의 계산은 한승준(2009)의 영상(CCTV)자료 활용방법을 참고하였는데, 먼저 보행자가 영상에 검지되면 보행자의 최상단 또는 최하단의 이미지를 통해 관심영역의 기준좌표에서 저장해둔 실제 영상좌표값을 찾고, 실제 위치상의 X, Y좌표를 구한다. 이후 상기에서 얻어진 실제 좌표수를 실제공간상의 단위공간으로 분할한 배열에 누적하면, 누적 수로부터 단위공간상의 보행자 밀도를 구할 수 있다.
성능/효과
김포공항 테스트베드 환경에서 서비스 프로토타입의 자체검증 결과 상황인식(실내 위치측위 및 밀도산정) 정보수집 정확도는 90%정도였으며, 서비스 응답 신속성은 10초 이내의 결과를 나타내고 있어 현재의 기술 수준으로도 충분히 서비스가 가능하였으며, 기반 인프라의 고도화에 따라 신뢰도 높은 서비스 제공이 가능하다고 판단된다.
환승센터 이용자는 자신의 여행계획을 토대로 목적지를 설정하고, 승강장/Platform 정보나 환승수단 정보, 환승경로 정보를 제공받기를 원한다. 이 때 검지된 이용자의 현재 위치를 기반으로 목적지까지 이용할 교통수단의 도착정보와 그 수단을 이용할 수 있는 승강장/Platform까지의 거리정보를 종합하여 최적 Trip Plan을 생성할 수 있다.
후속연구
최근 활발한 연구가 진행되고 있는 상황인식 기반 시스템들은 다양한 종류의 분산된 요소기술들로 구성되고, 다양한 상황정보 수집 및 응용서비스를 위해 연계되는 시스템과 센서들이 복잡화되고 다양해지는 특성을 가진다. 본 연구에서 제시한 상황인식기반 환승보행 유도안내서비스 모델이 앞으로 구축될 대형 복합환승센터와 같이 넓은 지역에 대해 적용된다면 상황인식 데이터 양의 급증과 함께 데이터 처리 속도에 문제가 발생할 소지가 있다. 이를 방지하기 위해 모든 데이터를 사용하지 않고 사용자가 요구하는 정보만을 제공받아 분석할 수 있는 인터페이스의 개발이 필요하며 새로운 데이터 구조의 개발 또한 필요하다.
본 연구에서 제시한 상황인식기반 환승보행 유도안내서비스 모델이 앞으로 구축될 대형 복합환승센터와 같이 넓은 지역에 대해 적용된다면 상황인식 데이터 양의 급증과 함께 데이터 처리 속도에 문제가 발생할 소지가 있다. 이를 방지하기 위해 모든 데이터를 사용하지 않고 사용자가 요구하는 정보만을 제공받아 분석할 수 있는 인터페이스의 개발이 필요하며 새로운 데이터 구조의 개발 또한 필요하다. 또한 복합환승센터의 규모별·유형별로 적용이 용이하도록 가능한 서비스를 분류하여 혼잡도가 높은 복합환승센터나 대규모 행사에 선택 적용 가능하도록 시스템의 상용 패키지화가 필요하다.
이에 본 연구에서는 환승센터를 대상으로 정보 수집이 가능한 이용자 측면의 정보와 환승센터 시설, 운영시스템, 연계 교통수단 운영시스템 등 환승센터 운영체계 측면의 정보를 활용하여 상황인식기반의 환승보행 유도안내서비스 모델을 개발함으로서, 환승을 목적으로 하는 이용자의 혼란과 통행비용에 관한 경제적인 손실을 최소화시킬 수 있는 연구의 가치를 기대할 수 있을 것이다.
앞에서도 언급한 바와 같이, 본 연구는 환승센터를 이용하는 보행자에게 제공해 줄 수 있는 상황인식기반 유도안내서비스의 가능성을 보여주고자 한 것이다. 향후 상황인식정보융합기술의 고도화와 통신 수단 및 단말기 특성에 맞춘 시스템 최적화가 이루어지고, 시스템 구축에 따른 문제점들이 보완된다면 환승센터를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공해줄 수 있고, 보행 이동을 보조하여 환승을 목적으로 한 이용자의 혼란을 줄일 수 있는 상황인식기반의 능동형 서비스가 될 것이라 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
이용자의 위치와 실시간 대중교통 가공정보를 반영하여 경로를 유도하는 방안은 무엇인가?
이용자의 위치와 실시간 대중교통 가공정보를 반영하여 경로를 유도하는 방안은 다음과 같다. 환승센터 이용자는 자신의 여행계획을 토대로 목적지를 설정하고, 승강장/Platform 정보나 환승수단 정보, 환승경로 정보를 제공받기를 원한다. 이 때 검지된 이용자의 현재 위치를 기반으로 목적지까지 이용할 교통수단의 도착정보와 그 수단을 이용할 수 있는 승강장/Platform까지의 거리정보를 종합하여 최적 Trip Plan을 생성할 수 있다.
환승센터내 보행공간은 환승센터에 어떤 영향을 주는가?
환승센터내 보행공간은 이용자들의 다양한 활동이 복합적으로 이루어지는 공간으로 이용자가 보행에 소모되는 통행비용이 증가하고, 공간에 대한 인지가 어려울수록 환승센터로의 접근을 기피하게 되고 이는 환승센터의 사회적·경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다.
경로탐색을 위한 네트워크의 구성논리는 무엇이 있는가?
경로탐색을 위한 네트워크의 구성논리를 살펴보면 크게 두 가지로 구분할 수 있는데 노드와 링크로 표현되는 링크기반과 흔히 셀이라고 부르는 면으로 표현되는 그리드기반 방법이 있다. 링크기반 표현방법은 점과 선으로 목적지와 경로가 표현되어 비합리적인 이동이 발생하지 않으며, 또한 진행 경로가 명확하므로 링크비용 등의 함수를 이용한 최적 경로의 표현이 쉽게 이루어진다.
참고문헌 (16)
강경옥(2007) 유비쿼터스기술을 이용한 다중집합장소의 시민서비스, 시정연 2007-R-42, 서울시정개발연구원.
강경훈, 이승택, 오승, 김황배(2008) 교통연계환승 보행자 컨시어지를 위한 공간 DB 구축 방안, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제28권 제5D호, pp. 609-615.
강연수, 오철, 김범일(2005) 유비쿼터스 환경에서의 교통부문 여건변화 분석 및 대응전략방안 연구, 연구총서 2005-13, 한국교통연구원.
권영종(2004) 대중교통환승센터 표준화 설계기준 및 모형에 관한 연구, 수탁연구보고서, 한국교통연구원.
권영종, 김황배(2005) 대중교통환승센터 유형별 설계기준 정립에 관한 연구, 국토계획, 대한국토.도시계획학회, 제40권 제2호, pp. 121-131.
김봉제(2007) 상황인식기반 모바일 GIS를 위한 검색시스템 설계 및 구현, 박사학위논문, 부경대학교.
김수철, 임재경(1995) 대중교통 환승체계의 구축방안, 연구총서 95-03, 한국교통연구원.
송제룡(1999) 경기도 대중교통 환승체계 개선방안 연구, 연구보고서 99-02, 경기개발연구원.
이종언, 손봉수, 김형진(2008) 도심 쇼핑을 위한 보행 경로탐색 알고리즘 개발, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제28권 제2D호, pp. 147-154.
임정실(2009) 상황인식 기반 환승정보 서비스 모델개발, 박사학위 논문, 아주대학교.
조권중(2006) 서울 시민의 모바일 생활양식과 공공 공간의 변화 연구, 시정연 2006-R-44, 서울시정개발연구원.
한승준, 이태윤, 김종복(2009) 보행자 검지 및 보행 밀도 계산 알고리즘에 관한 연구, 제60회 학술발표회 논문집, 대한교통학회.
CEN/TC 278 (2007) Road Traffic and Transport Telematics Identification of Fixed Objects in Public Transport, Consultation Draft Vol. 12, CEN/TC278 WG3 SG6, EU.
Hart, P., N. Nilsson and B. Raphael (1968) A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, SSC-4, Vol. 2, pp. 100-107.
Micheal O'Neil (1991) A biologically based on model of spatial cognition and wayfinding. Journal of Environmental Psychology, Vol. 11, pp. 299-320
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