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문제 정의
- 본 연구는 자전거 주행 경사도를 극복할 수 있는 대안으로 경사도를 고려한 일반 자전거의 경로 선택 모형을 개발하였으며, 이를 통해 자전거 도로 인프라의 효율적 활용 및 자전거 이용 편의 증진에 기여하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 자전거 경로 선택의 목적함수 종속변수로 자전거 주행자의 에너지 소모량을 설정하고, 주행거리와 경사도가 에너지 소모량에 미치는 영향을 통계적으로 분석하였다.
- 본 연구는 자전거 최적 경로 탐색 알고리즘에 적용될 수 있는 자전거 주행 저항에 따른 에너지 소모량 일반화 모형을 구축하였다. 이때, 자전거 에너지 소모량의 영향 인자는 자전거 주행거리와 경사도로 정의하였고, 주행거리 및 경사도와 자전거 에너지 소모량과의 관계를 분석하였다.
제안 방법
- 경사로 유형에 따라 에너지 소모량에 미치는 영향인자 및 영향력이 다르므로, 경사로 유형별로 수식 (2)의 모형을 구축하였다. 이때, 평지와 내리막 구간은 총 주행 구간 길이 기반의 총 에너지 소모량 추정함수로 구성하였으며, 오르막 구간은 경사도를 효과적으로 반영할 수 있도록 주행지점의 에너지 소모량 추정함수로 구성하였다.
- 본 연구는 자전거 주행 경사도를 극복할 수 있는 대안으로 경사도를 고려한 일반 자전거의 경로 선택 모형을 개발하였으며, 이를 통해 자전거 도로 인프라의 효율적 활용 및 자전거 이용 편의 증진에 기여하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 자전거 경로 선택의 목적함수 종속변수로 자전거 주행자의 에너지 소모량을 설정하고, 주행거리와 경사도가 에너지 소모량에 미치는 영향을 통계적으로 분석하였다. 즉 자전거 주행거리와 경사도를 고려한 자전거 에너지 소모량 추정 모형을 구축하고, 경사도에 따른 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하였다.
- 그리고 각 경사도 유형별로 경사도 등의 변수와 에너지 소모량·누적 에너지 소모량 간의 관계를 분석하였다.
- 두 대안 경로를 대상으로 본 연구모형을 적용하여 자전거 주행의 에너지 소모량을 산출하였다.
- 본 연구는 자전거 주행의 경사 저항도를 대변할 에너지 소비량 변수로서 심장 박동수를 선택하였다. 심장 박동수는 정서 조건, 환경적 조건, 훈련 상태 등과 같은 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다소 한계성을 가지고 있지만, 에너지 소비를 추정하는데 활용될 수 있으며, 가장 쉽게 측정할 수 있다(Lee, 2009).
- 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 도로 구간에 적용하여 대안 경로 간 주행거리와 경사도에 따른 에너지 소모량의 차이를 비교하였다. 이때 두 개의 가상 주행 구간 중 Route 1은 주행거리가 짧지만 오르막 구간이 포함되어 있으며, Route 2는 주행거리는 길지만 평지로 구성되어 있다.
- 본 연구에서 활용한 자료 수집 장비 중 Polar와 Ascen은 [Table 2]의 자료를 수집할 수 있으며, 본 연구에서는 Polar로 수집된 1초 단위의 심장 박동수, Ascen으로 수집된 1초 단위의 주행거리 및 고도 자료를 분석에 활용하였다.
- 본 연구의 접근방법은 1초 단위로 주행거리 및 경사도를 측정할 수 있는 GPS 장비 및 심장 박동수 측정기를 실험자에게 부착한 후 자전거를 실제 주행한 후, 주행 구간에서의 경사도와 심장 박동수 등의 분석 자료를 수집하였다. 이후 GPS 장비로 수집되는 고도 정보는 오 측정될 수 있기 때문에 ‘GPS Visualizer’를 활용하여 보정된 고도 및 경사 자료를 확보하였고, Park(2003)이 구축한 심장 박동수와 에너지 소비량 간의 관계식을 이용하여 수집된 심장 박동수를 에너지 소모량으로 변환하였다.
- 셋째, 자전거 주행에 있어 경사도와 주행거리를 함께 고려할 수 있는 자전거 이용의 에너지 소모량 비용 함수를 구축하였다. 이를 가상의 자전거 경로 대안에 적용한 결과, 주행거리와 경사도 기반의 최적 에너지 소모량이 소요되는 경로를 선택할 수 있는 비용함수인 것으로 확인되었다.
- 수집한 자료의 샘플수는 실험구간의 22회 반복 주행에 의한 총 2,846개이며, 경사도 유형별로 자전거 주행의 에너지 소모량에 미치는 영향 요소와 그 정도가 다를 것으로 전제하고, 경사도 유형을 기준으로 수집자료를 분류하였다.
- )이다. 심장 박동수는 주행지점의 경사도가 아닌 이전에 주행한 지형적 특성의 영향을 받을 것으로 판단하여, 이전 5초, 15초, 30초 동안의 평균 경사도(Slope_A), 누적 경사도(Slope_S), 최대 경사도(Slope_X), 최소 경사도(Slope_N) 자료를 가공하였으며, 그 외 누적 주행거리(A.T.D.), 심장 박동수와 자전거 주행자의 신체 특성에 대응하는 에너지 소모량(E.C.), 누적 에너지 소모량(A.E.C)의 자료를 가공하였다.
- 연구결과의 해석 및 적용의 용이성 측면에서, 본 연구는 선행 연구결과의 관계식을 이용하여 심장 박동수를 에너지 소모량으로 변환하였다. 그리고 각 경사도 유형별로 경사도 등의 변수와 에너지 소모량·누적 에너지 소모량 간의 관계를 분석하였다.
- 이때, 평지와 내리막 구간은 총 주행 구간 길이 기반의 총 에너지 소모량 추정함수로 구성하였으며, 오르막 구간은 경사도를 효과적으로 반영할 수 있도록 주행지점의 에너지 소모량 추정함수로 구성하였다. 이때 단위지점별 에너지 소모량의 추정함수를 거리로 적분하여 누적된 에너지 소모량을 산출하였다. 즉, 평지의 경우 누적 에너지 소모량에 유의한 변수로 도출된 주행속도와 누적 주행거리를, 내리막 구간의 경우 30초 이전 주행 구간 중 최대 경사도와 누적 주행거리를 총 에너지 소모량 추정 모형에 반영하였으며, 오르막 구간의 경우 30초 이전 주행 구간의 평균 경사도에 의해 추정된 에너지 소모량의 합을 추정 모형에 반영하였다.
- 본 연구는 자전거 최적 경로 탐색 알고리즘에 적용될 수 있는 자전거 주행 저항에 따른 에너지 소모량 일반화 모형을 구축하였다. 이때, 자전거 에너지 소모량의 영향 인자는 자전거 주행거리와 경사도로 정의하였고, 주행거리 및 경사도와 자전거 에너지 소모량과의 관계를 분석하였다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
- 경사로 유형에 따라 에너지 소모량에 미치는 영향인자 및 영향력이 다르므로, 경사로 유형별로 수식 (2)의 모형을 구축하였다. 이때, 평지와 내리막 구간은 총 주행 구간 길이 기반의 총 에너지 소모량 추정함수로 구성하였으며, 오르막 구간은 경사도를 효과적으로 반영할 수 있도록 주행지점의 에너지 소모량 추정함수로 구성하였다. 이때 단위지점별 에너지 소모량의 추정함수를 거리로 적분하여 누적된 에너지 소모량을 산출하였다.
- 자동차 경로선택 모형은 통행시간이나 통행비용이 목적함수로 고려되는 것이 일반적이지만, 자전거는 주행 안전성, 쾌적성 등이 고려될 필요가 있으며, 특히 자전거는 비동력 교통수단이므로 체력적 저항도의 고려가 필수적이다. 이에 본 연구에서는 경사도를 고려한 에너지 소모량 기반의 자전거 경로선택 모형을 구축하였다.
- 이후 GPS 장비로 수집되는 고도 정보는 오 측정될 수 있기 때문에 ‘GPS Visualizer’를 활용하여 보정된 고도 및 경사 자료를 확보하였고, Park(2003)이 구축한 심장 박동수와 에너지 소비량 간의 관계식을 이용하여 수집된 심장 박동수를 에너지 소모량으로 변환하였다.
- 이후 자전거 주행 구간을 평지, 오르막, 내리막 구간으로 분류한 후, 가공된 각종 경사도 및 주행거리가 자전거 주행자의 에너지 소모량에 미치는 영향을 분석하였으며, 최종적으로 자전거 주행에 있어 경사도가 고려된 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였다.
- 자료 수집의 시간적 범위는 심장 박동수에 영향을 미칠 수 있는 기온과 날씨의 영향을 최소화할 수 있는 맑은 날로 설정하였으며, 연속 주행 등에 따른 심장박동수(이하, 심박수) 변화의 외생 요인을 배제하기 위해 실험자의 심박수가 80~90bpm로 안정되었을 때 주행 실험을 진행하였다. 다만 본 연구에서는 실험자 간 심장 박동수 차이 등 개인적 외생 영향을 배제하기 위해 단일의 실험자로 국한하였으나, 향후 경사도의 체력적 영향에 대해 일반화된 관계식을 정립하기 위해서는 다수 실험자 대상의 설계가 필요할 것으로 판단된다.
- 자전거 주행로의 경사도 유형별로 에너지 소모량과 누적 에너지 소모량의 영향 인자를 분석하였으며, 이를 기반으로 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였다.
- 구체적으로 자전거 경로 선택의 목적함수 종속변수로 자전거 주행자의 에너지 소모량을 설정하고, 주행거리와 경사도가 에너지 소모량에 미치는 영향을 통계적으로 분석하였다. 즉 자전거 주행거리와 경사도를 고려한 자전거 에너지 소모량 추정 모형을 구축하고, 경사도에 따른 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하였다.
- 이때 단위지점별 에너지 소모량의 추정함수를 거리로 적분하여 누적된 에너지 소모량을 산출하였다. 즉, 평지의 경우 누적 에너지 소모량에 유의한 변수로 도출된 주행속도와 누적 주행거리를, 내리막 구간의 경우 30초 이전 주행 구간 중 최대 경사도와 누적 주행거리를 총 에너지 소모량 추정 모형에 반영하였으며, 오르막 구간의 경우 30초 이전 주행 구간의 평균 경사도에 의해 추정된 에너지 소모량의 합을 추정 모형에 반영하였다.
- 첫째, 경사도와 자전거 주행 상의 에너지 소모량 간의 관련성을 실험적·통계적으로 규명하는 것이며, 둘째, 경사도가 고려된 자전거 이용자의 에너지 소모량 추정 모형식을 기반으로, 자전거 이용의 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 구축하는 것이다.
- 추정된 에너지 소모량 함수를 이용하여 실제 수집한 자전거 주행 자료에 대한 에너지 소모량을 추정하였다. 이를 횡단 자료의 에너지 소모량과 비교한 결과, 평균 제곱근 오차(RMSE)는 7.
대상 데이터
- 본 연구의 실험장비로 수집한 자료는 주행속도(Speed), 경사도(Slope), 주행거리(T.D.), 심장 박동수(H.R.)이다.
- 본 연구의 자료 수집을 위한 공간적 범위는 다양한 경사도와 주행거리가 수집될 수 있도록 설정하였으며, 자료 수집구간은 –6%~13%의 경사도와 166m~768m 도로 길이의 특징을 나타내고 있는 수원시 월드컵 경기장 인근 도로로 설정하였다.
- 심장 박동수와 경사도의 수집을 위해 심장 박동수와 위치정보 수집장비인 Polar(RS800CX G3)와 위치정보 수집 장비인 Ascen(GPS850)를 이용하였다. Polar는 국가 대표선수의 에너지 소모 측정과 관리에 활용되는 등 정확성을 인정받고 있으며, 태권도 품새에 따른 심장 박동수, 운동 강도, 그리고 에너지 소비량을 산출한 Jung(2005) 등 다양한 연구에서 활용되고 있다.
이론/모형
- 심장 박동수는 정서 조건, 환경적 조건, 훈련 상태 등과 같은 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다소 한계성을 가지고 있지만, 에너지 소비를 추정하는데 활용될 수 있으며, 가장 쉽게 측정할 수 있다(Lee, 2009). 본 연구에서는 심장 박동수를 고려하여 에너지 소비량을 추정하고 있는 Park(2003)의 관계식을 이용하여 본 연구에서 수집된 심장 박동수를 에너지 소비량으로 변환하였다.
성능/효과
- (2011)은 San Francisco에서 개발한 Cycle Tracks라는 어플리케이션 자료를 활용하여 자전거 경로선택 모형을 개발하였다. 그 결과 여성이 남성보다 오르막 경사로를 기피하였으며, 모든 자전거 이용자가 기타 통행목적보다 통근통행에서 오르막 경사를 기피하였다. Kim et al.
- 그 결과 평지 구간의 누적 주행거리와 누적 에너지 소모량 간 상관계수는 0.968로 분석되어, 평지 구간에서 자전거 주행의 에너지 소모량은 주행거리와 직접적인 인과관계가 있는 것을 확인하였다. 그리고 주행속도 또한 에너지 소모량과의 상관계수가 0.
- 3="">수집한 자료의 샘플수는 실험구간의 22회 반복 주행에 의한 총 2,846개이며, 경사도 유형별로 자전거 주행의 에너지 소모량에 미치는 영향 요소와 그 정도가 다를 것으로 전제하고, 경사도 유형을 기준으로 수집자료를 분류하였다. 그 결과, 평지 구간(Flat)은 831개, 오르막 구간(Uphill)은 1,377개, 내리막 구간(Downhill)은 638 개로 분류되었다. 본 연구는 특히 오르막 구간이 자전거 주행 저항에 미치는 영향의 규명에 목적이 있기 때
- 392인 것으로 나타났다. 그리고 1시간 주행 시 974kcal가 소모되어 평지보다 28%의 에너지가 더 소모되는 것으로 분석되었으며, 주행거리에 대한 에너지 소모량의 영향력 또한 오르막 구간이 평지와 내리막 구간보다 높은 것으로 확인되었다.
- 968로 분석되어, 평지 구간에서 자전거 주행의 에너지 소모량은 주행거리와 직접적인 인과관계가 있는 것을 확인하였다. 그리고 주행속도 또한 에너지 소모량과의 상관계수가 0.471로 분석되어, 자전거의 높은 주행속도를 유지하기 위해 더 많은 에너지가 소모된다는 일반적 상식과 일치하는 결과를 나타내었다.
- 내리막 구간은 경사도가 크고 속도가 높을수록 적은 에너지 소모량이 소요되는 것으로 확인되었으며, 총 누적 에너지 소모량 추정 모형은 이전 30초 주행 구간의 최대 경사도와 누적 주행거리 변수가 설명변수로 반영되며, 해당 모형의 적합도(R2)는 0.993인 것으로 나타났다. 그리고 1시간 주행 시 312kcal가 소모되어 오르막 구간 소요 에너지의 약 32%가 소요되는 것으로 분석되었다.
- 내리막 구간은 내리막 경사가 클수록 페달 운동 없이 주행속도는 빨라지므로 더 적은 에너지 소모량이 소요되는 것으로 나타났다. 누적 에너지 소모량의 경우 이전 30초 주행 구간의 최대 경사도가 클수록 에너지 소모량이 많은 것으로 확인되었다(r=0.
- 내리막 구간의 평균 주행속도는 21km/h, 평균 경사도는 –4.28%, 5초 이전의 평균 경사도는 -4.02%, 누적 경사도는 -18.76%, 최대 경사도는 -2.7%, 최소 경사도는 –5.52%이며, 평균 심장 박동수는 107bpm, 평균 에너지 소모량은 0.09kcal으로 조사되었다.
- 5="">두 대안 경로를 대상으로 본 연구모형을 적용하여 자전거 주행의 에너지 소모량을 산출하였다. 높은 경사가 다수 포함되어 있는 Route 1의 에너지 소모량(67kcal)이 Route 2(45.4kcal)보다 높은 것으로 분석되었다. 즉, 통상적으로 최적 경로의 목적함수가 주행거리일 때는 Route 1이 최적 경로로 선택되지만, 비동력 교통수단인 보행 및 자전거 통행과 같이 경사도에 영향을 받는 통행일 때는 에너지 소모량이 적은 Route 2가 최적 경로로 선택되는 것으로 확인되었다.
- 내리막 구간은 내리막 경사가 클수록 페달 운동 없이 주행속도는 빨라지므로 더 적은 에너지 소모량이 소요되는 것으로 나타났다. 누적 에너지 소모량의 경우 이전 30초 주행 구간의 최대 경사도가 클수록 에너지 소모량이 많은 것으로 확인되었다(r=0.194). 이는 자전거 도로에서 내리막 구간이 다수 존재하더라도 오르막 구간이 일부 포함되어 있다면 자전거 주행자에게는 더 많은 에너지 소모량이 요구되기 때문에, 평지의 자전거 도로 설계가 자전거 이용 편의에 유리할 것으로 판단된다.
- 둘째, 오르막 구간의 경우, 주행 구간 이전 30초간 주행 구간의 누적 경사도가 주행지점의 경사도보다 에너지 소모량과의 상관성(r=0.629)이 더 높은 것으로 나타났다. 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량이 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 에너지 소모량이 적게 소요되는 것으로 확인되었다.
- Rodrı́guez and Joo(2004)는 설문조사를 통해 물리적 환경특성이 비동력 교통수단 선택에 미치는 영향을 로짓모형, 네스티드 로짓모형, HEV모형을 통해 해석하였다. 모든 모형에서 비동력 교통수단의 분담률은 경사도와 반비례 관계이며, 자전거가 도보보다 경사에 더 민감하다는 결과를 제시하고 있다. Kim (2011)은 부산광역시의 지역별 자전거 이용여건과 국가교통 DB 자료에서 조사된 자전거 분담률 간의 관계를 분석하였으며, 자전거 경사도가 1도 증가할 때마다 자전거 분담률은 0.
- 첫째, 자전거 등 무동력 교통수단을 위한 안내지도 구축에 필수적인 경사도 GIS-DB를 저비용의 인프라로 구축 가능할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 수집된 경사도 DB는 GPS 시스템 전문기관(GPS Visualizer)의 DEM(Digital Elevation Model) 알고리즘에 의한 경사도 자료와 비교하였으며, 경사도 정확도는 92%로 분석되었다.
- 오르막 구간은 경사도가 높을수록 주행속도는 낮게 나타났으며, 주행지점의 경사도보다는 이전 30초간 주행구간의 누적 경사도가 에너지 소모량과의 상관성(r=0.629)이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 오르막 구간에서의 등판거리가 길수록 자전거 이용자의 에너지 소모량에 지속적이면서 많은 영향을 미치는 것을 의미하며, 자전거 도로 오르막 구간의 주행거리를 최소화한 자전거 인프라 계획의 필요성을 시사한다.
- 오르막 구간은 직전 주행 구간의 여러 경사도 중 30초 이전 주행 구간의 평균 경사도가 가장 유의한 변수이며, 주행지점에서의 에너지 소모량 추정 모형의 적합도(R2)는 0.392인 것으로 나타났다. 그리고 1시간 주행 시 974kcal가 소모되어 평지보다 28%의 에너지가 더 소모되는 것으로 분석되었으며, 주행거리에 대한 에너지 소모량의 영향력 또한 오르막 구간이 평지와 내리막 구간보다 높은 것으로 확인되었다.
- 특히 본 실험은 평지 구간에서 실험이 시작하고 종료됨에 따른 가감속 때문에 평지 구간의 주행속도가 가장 낮게 조사된 것으로 판단된다. 오르막 구간의 평균 경사도는 6.05%, 평균 심장 박동수는 134bpm, 에너지 소모량은 0.15kcal로 조사되었다.
- 36으로 산정되었다. 이는 주행거리만으로 추정한 에너지 소모량과 횡단 자료의 에너지 소모량 간의 RMSE인 18.08보다 약 41% 우수한 결과를 나타내고 있다.
- 셋째, 자전거 주행에 있어 경사도와 주행거리를 함께 고려할 수 있는 자전거 이용의 에너지 소모량 비용 함수를 구축하였다. 이를 가상의 자전거 경로 대안에 적용한 결과, 주행거리와 경사도 기반의 최적 에너지 소모량이 소요되는 경로를 선택할 수 있는 비용함수인 것으로 확인되었다. 즉, 경사 구간 회피 측면에서 본모형의 유용성을 확인하였으며, 본 연구결과는 자전거 경로 안내 알고리즘으로 활용되어 자전거 네비게이션 개발 등에 응용될 수 있을 것이다.
- 추정된 에너지 소모량 함수를 이용하여 실제 수집한 자전거 주행 자료에 대한 에너지 소모량을 추정하였다. 이를 횡단 자료의 에너지 소모량과 비교한 결과, 평균 제곱근 오차(RMSE)는 7.36으로 산정되었다. 이는 주행거리만으로 추정한 에너지 소모량과 횡단 자료의 에너지 소모량 간의 RMSE인 18.
- 우선 자전거 이용수요에 영향을 미치는 인자 중 경사도와 관계된 연구를 살펴보면, LeClerc (2002)는 도시의 자전거 네트워크와 자전거 통근 통행량과의 관계를 통계 분석하였다. 제안된 모형에서는 경사도가 의미 있는 변수로 고려되고 있으며, 경사도가 높을수록 자전거 통행 가능성이 감소함을 밝히고 있다. Rodrı́guez and Joo(2004)는 설문조사를 통해 물리적 환경특성이 비동력 교통수단 선택에 미치는 영향을 로짓모형, 네스티드 로짓모형, HEV모형을 통해 해석하였다.
- 4kcal)보다 높은 것으로 분석되었다. 즉, 통상적으로 최적 경로의 목적함수가 주행거리일 때는 Route 1이 최적 경로로 선택되지만, 비동력 교통수단인 보행 및 자전거 통행과 같이 경사도에 영향을 받는 통행일 때는 에너지 소모량이 적은 Route 2가 최적 경로로 선택되는 것으로 확인되었다.
- 첫째, 자전거 등 무동력 교통수단을 위한 안내지도 구축에 필수적인 경사도 GIS-DB를 저비용의 인프라로 구축 가능할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 수집된 경사도 DB는 GPS 시스템 전문기관(GPS Visualizer)의 DEM(Digital Elevation Model) 알고리즘에 의한 경사도 자료와 비교하였으며, 경사도 정확도는 92%로 분석되었다.
- 12kcal의 에너지가 소모되며, 주행 구간의 총 에너지 소모량은 누적 주행거리와 주행속도의 양의 영향을 받는 것으로 나타났다. 평지 구간에서 적용될 수 있는 자전거 주행의 누적 에너지 소모량 추정 모형의 적합도(R2)는 0.938이며, 주행속도 20km/h로 1시간 자전거 주행 시 760kcal가 소모되는 것으로 나타났다.
- 629)이 더 높은 것으로 나타났다. 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량이 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 에너지 소모량이 적게 소요되는 것으로 확인되었다.
- 평지 구간은 자전거 주행 1초당 0.12kcal의 에너지가 소모되며, 주행 구간의 총 에너지 소모량은 누적 주행거리와 주행속도의 양의 영향을 받는 것으로 나타났다. 평지 구간에서 적용될 수 있는 자전거 주행의 누적 에너지 소모량 추정 모형의 적합도(R2)는 0.
- 평지 구간의 평균 주행속도는 6.68km/h, 이전 5초 주행구간의 평균 경사도는 0.41%, 누적 경사도는 3.46%, 최대 경사도는 1.15%, 최소 경사도는 –0.2%로 나타났으며, 평균 주행거리는 1.85km, 평균 심장 박동수는 118bpm, 평균 에너지 소모량은 0.12kcal로 나타났다.
후속연구
- 자료 수집의 시간적 범위는 심장 박동수에 영향을 미칠 수 있는 기온과 날씨의 영향을 최소화할 수 있는 맑은 날로 설정하였으며, 연속 주행 등에 따른 심장박동수(이하, 심박수) 변화의 외생 요인을 배제하기 위해 실험자의 심박수가 80~90bpm로 안정되었을 때 주행 실험을 진행하였다. 다만 본 연구에서는 실험자 간 심장 박동수 차이 등 개인적 외생 영향을 배제하기 위해 단일의 실험자로 국한하였으나, 향후 경사도의 체력적 영향에 대해 일반화된 관계식을 정립하기 위해서는 다수 실험자 대상의 설계가 필요할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 지형의 높은 경사도가 자전거 주행에 미치는 영향분석 및 관련 모형 구축 가능성을 확인한 연구로써 향후에는 보다 일반화된 모형 정립을 위한 측면에서 다수 조사 자료를 기반으로 접근할 필요가 있다. 또한, 본 연구의 실험적 방법 외에 이용자의 실제 경로선택 행위와의 일치성을 검증할 수 있는 추가적 연구 방법도 요구된다.
- 본 연구는 자전거 도로 이용의 체력적 저항을 최소화할 수 있는 경로 안내에 기여할 수 있다는 점에서 자전거 이용자에게 유용할 뿐만 아니라, 자전거 인프라의 획일적 공급 중심 정책을 보완하고 자전거 도로 설계 및 공공 자전거 대여소의 위치 선정 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구는 지형의 높은 경사도가 자전거 주행에 미치는 영향분석 및 관련 모형 구축 가능성을 확인한 연구로써 향후에는 보다 일반화된 모형 정립을 위한 측면에서 다수 조사 자료를 기반으로 접근할 필요가 있다. 또한, 본 연구의 실험적 방법 외에 이용자의 실제 경로선택 행위와의 일치성을 검증할 수 있는 추가적 연구 방법도 요구된다.
- 즉, 경사 구간 회피 측면에서 본모형의 유용성을 확인하였으며, 본 연구결과는 자전거 경로 안내 알고리즘으로 활용되어 자전거 네비게이션 개발 등에 응용될 수 있을 것이다. 아울러 기존 인프라 중심의 자전거 이용 활성화와 함께 소프트웨어 측면에서도 자전거 이용 활성화에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
- 이를 가상의 자전거 경로 대안에 적용한 결과, 주행거리와 경사도 기반의 최적 에너지 소모량이 소요되는 경로를 선택할 수 있는 비용함수인 것으로 확인되었다. 즉, 경사 구간 회피 측면에서 본모형의 유용성을 확인하였으며, 본 연구결과는 자전거 경로 안내 알고리즘으로 활용되어 자전거 네비게이션 개발 등에 응용될 수 있을 것이다. 아울러 기존 인프라 중심의 자전거 이용 활성화와 함께 소프트웨어 측면에서도 자전거 이용 활성화에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
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