[논문]K-means 알고리즘을 활용한 수도권 도심항공 모빌리티(UAM) 수직이착륙장 위치 선정 및 평가

정준영; 황호연

doi:10.12673/jant.2021.25.1.8

K-means 알고리즘을 활용한 수도권 도심항공 모빌리티(UAM) 수직이착륙장 위치 선정 및 평가
Selection and Evaluation of Vertiports of Urban Air Mobility (UAM) in the Seoul Metropolitan Area using the K-means Algorithm 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.25 no.1, 2021년, pp.8 - 16

정준영 (세종대학교 항공우주공학과) , 황호연 (세종대학교 항공우주공학과, 지능형드론 융합전공학과)

초록
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본 논문에서는 도심항공 모빌리티(UAM)를 우리나라 수도권에서 운용하기 위해 필요한 수직이착륙장의 위치를 선정하고 평가하였다. 통근통학 인구수 조사 데이터를 이용해 수요 데이터를 분석하였으며, MATLAB을 이용해 지도상에 표현하였다. 또한 데이터들을 군집화하기 위해 MATLAB에 내장되어있는 K 평균 알고리즘 함수를 이용해 수직이착륙장의 위치로 선정할 군집의 중심을 파악하였으며, 실루엣 기법을 이용해 군집화의 정확도와 신뢰도를 평가하였다. 또한 선정된 수직이착륙장의 위치가 실제 수직이착륙장 설치에 적합한지 위성 지도를 이용해 확인하였으며, 그 위치가 설치 불가능한 위치에 있는 경우 위치 조정 과정을 통해 최종 수직이착륙장의 위치를 선정하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, locations of vertiports were selected and evaluated to operate urban air mobility (UAM) in the Seoul metropolitan area. Demand data were analyzed using the data from the survey of commuting population and were marked on a map using MATLAB. To cluster the data, the K-means algorithm function built in MATLAB was used to identify the center of the cluster to as the location of vertiports, and using the silhouette technique, the accuracy and reliability of the clustering were evaluated. The locations of the selected vertiports were also identified using satellite maps to ensure that the locations of the selected vertiports were suitable for the actual vertiport location, and, if the location was not appropriate, final vertiports were selected through the repositioning process.

주제어

표/그림 (18)

그림 그림 1. 국토교통부에서 제시한 수도권 지역 실증노선(안) Fig. 1. Demonstration route in the Seoul metropolitan area proposed by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport.
그림 그림 2. 현대자동차가 제시한 미래 모빌리티 비전 Fig. 2. Hyundai Motor’s future mobility vision.
그림 그림 3. MATLAB으로 표현한 각 행정구역별 통근 및 통학자 데이터 Fig. 3. Commuter data expressed in MATLAB for each district.
표 표 1. 주요 행정구역들의 통근 및 통학자 수 및 데이터 수 Table 1. Number of commuters and data in major district.
그림 그림 4. 수직이착륙장의 개수가 5개일 때 군집화 결과 Fig. 4. Result of clustering when the number of vertiports is 5.
그림 그림 5. 수직이착륙장의 개수가 40개일 때 군집화 결과 Fig. 5. Result of clustering when the number of vertiports is 40.
그림 그림 6. 수직이착륙장의 개수가 100개일 때 군집화 결과 Fig. 6. Result of clustering when the number of vertiports is 100.
그림 그림 7. 수직이착륙장의 개수가 5개일 때 실루엣 평가 결과 Fig. 7. Evaluation result of silhouette technique when the number of vertiports is 5.
그림 그림 8. 수직이착륙장의 개수가 40개일 때 실루엣 평가 결과 Fig. 8. Evaluation result of silhouette technique when the number of vertiports is 40.
그림 그림 9. 수직이착륙장의 개수가 100개일 때 실루엣 평가 결과 Fig. 9. Evaluation result of silhouette technique when the number of vertiports is 100.
그림 그림 10. 수도권 그린벨트 Fig. 10. Seoul metropolitan area green belt.
그림 그림 11. 위치 조정된 5개 수직이착륙장의 위치 Fig. 11. Location of repositioned vertiports.
표 표 2. 수직이착륙장의 개수가 5개일 때 각 수직이착륙장의 위치 Table 2. Location of vertiports when the number of vertiports is 5.
표 표 3. 수직이착륙장의 개수가 40개일 때 각 수직이착륙장의 위치 Table 3. Location of vertiports when the number of vertiports is 40.
그림 그림 12. 위치 조정된 40개 수직이착륙장의 위치 Fig. 12. Location of repositioned vertiports.
그림 그림 13. 위치 조정된 100개 수직이착륙장의 위치 Fig. 13. Location of repositioned vertiports.
그림 그림 14. 최종 수직이착륙장 예시 Fig. 14. Examples of final vertiports.
표 표 4. 수직이착륙장의 개수가 100개일 때 각 수직이착륙장의 위치 Table 4. Location of vertiports when the number of vertiports is 100.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 아직 상용화되지 않은 도심항공 모빌리티 (UAM)를 우리나라 수도권에 적용하기 위해 필요한 인프라인수직이착륙장의 위치를 선정하고 평가하였다. 이를 수행하기위해 통계청 거주지/통근통학지별 통근통학 인구수 조사 데이터를 수집한 뒤, MATLAB을 이용해 지도상에 나타내었고, 데이터들을 K 평균 알고리즘을 사용하여 군집화해 수직이착륙장의 위치로 적합한 5개, 40개, 100개의 위치를 구하였다.

가설 설정

각 행정 구역에 할당된 데이터를 반올림하여 5,000명 당 하나의 점으로 지도에 표시하였다. 이때 각 행정구역의 모양이 불규칙하여 단순하게 표현하고자 각 구역의 면적과 같은 크기의 정사각형으로 가정하여 나타내었다. 주요 행정구역들의 통근 및 통학자 수와 데이터 수를 표 1에 나타내었다.
이 데이터로부터 수도권 내에서 12세 이상인 통근 및 통학자 수가 약 14, 335, 975명이라는 것을 알 수 있다. 하지만 이들의 통근 및 통학지가 이들의 거주지와 같은 행정 구역이라면 대부분의 경우 많은 시간이 소요되지 않는다는 점에서 통근자들이 PAV를 이용하지 않을 것이라는 가정을 하였다. 따라서 거주지와 통근 및 통학지가 같은 행정구역인 데이터를 제외하였고, 이러한 필터링을 통해 얻어진 데이터 수는 7, 959, 469명으로 축소되었다.

제안 방법

본 논문에서는 우리나라 인구의 50%가 살고 있는 수도권을 중심으로 통계청에서 제공하는 통근 및 통학하는 인구수를 조사하여 eVTOL의 수요를 분석하고, 그 데이터와 K 평균 알고리즘을 이용하여 UAM 운영에 필요한 수직이착륙장 위치를 선정하였다.
또한 수익 창출을 위해 인증된 기체는 2023년부터 운영할 계획이며 미국 LA와 댈러스 그리고 호주 멜버른에서 우선 상용화할 것을 예고했다. 수직이착륙장 선정에 관해서는 LA와 런던에 K 평균 알고리즘을 이용하여 후보지를 선정하였으며, 코건사와 협업해 미국 특정 도시에 수직이착륙장 건축 디자인 설계를 발표하였다. 이 외에도 도심 지역의 인프라 설계 어려움을 해소하기 위해 주차장, 고속도로 IC, 바지선과 같은 다양한 종류의 수직이착륙장을 제안하였다[7], [13].
수직이착륙장의 위치와 그 행정구역은 표 2와 같고, 위치 조정과정을 수행한 최종 수직이착륙장의 위치는 그림 11과 같이 MATLAB을 이용해 표현하였다.
하지만 이 과정은 임의의 수단일 뿐 최종 설계를 위해서는 MATLAB에서 제시한 군집의 중심을 기점으로 주변에 적절한 부지를 찾아 수직이 착륙장의 최종 위치로 선정해야한다. 앞에서 수행한 3번의 군집화 결과들은 군집화 재시도를 통해 최적의 위치를 나타낸 것이기 때문에 주변의 수직이착륙장 설치가 가능한 적절한 위치로 재조정하여 최종 수직이착륙장의 위치를 선정하였다.
우버사는 Uber Elevate라는 UAM 전담 자회사를 설립한 뒤 PAV 개발 및 상용화 부분에서 두각을 드러내면서 시장을 선도하였다. 또한 수익 창출을 위해 인증된 기체는 2023년부터 운영할 계획이며 미국 LA와 댈러스 그리고 호주 멜버른에서 우선 상용화할 것을 예고했다.
위치를 선정하고 평가하였다. 이를 수행하기위해 통계청 거주지/통근통학지별 통근통학 인구수 조사 데이터를 수집한 뒤, MATLAB을 이용해 지도상에 나타내었고, 데이터들을 K 평균 알고리즘을 사용하여 군집화해 수직이착륙장의 위치로 적합한 5개, 40개, 100개의 위치를 구하였다. 하지만그 위치가 산이나 바다 또는 주거지역 내에 있어 수직이착륙장설치가 불가능한 경우 위치 조정 과정이 필요하다고 판단되었고, 이 조정 과정을 통해 최종 수직이착륙장의 위치로 적절한곳을 선정하였다.

대상 데이터

UAM 선도국가 도약 및 도시경쟁력을 강화하고, 미래형 일자리를 창출하면서 시간과 공간의 새로운 패러다임 변화가 국토교통부의 비전이다. 또한 로드맵에는 그림 1과 같이 수도권 지역 실증노선(안)을 선보이기도 했다. 2020년 11월에는 서울 여의도 한강공원과 대구 수성못 상화동산에서 드론택시 시연을 추진하였다[3], [12].
본 논문에 사용된 수요 데이터는 통계청에서 제공되는 통근및 통학자 인구수이다. 이는 인구 총조사를 통해 수집된 것으로정확성이 우수하다.
이 한강공원 인근 또는 고속도로 IC의 cloverleaf에 위치하며, 주거지역이 밀집된 곳 같은 곳은 동대문구의 청량리역과 같이 건물 옥상에 주차장이 있는 곳이나 고층 건물의 헬기장을 선정하였다. 또한 출퇴근용뿐만 아니라 공항 이용객들을 위해 강서구의 김포공항과 같은 곳에도 수직이착륙장이 위치할 수 있게 하였다.
용도는 출퇴근용이다. 출퇴근을 위한 PAV의 수요를 알아보기 위해 통계청에서 2015년도에 실시한 현 거주지/통근통학지별 통근통학 인구수 조사를 토대로 데이터를 수집하였다[14]. 수도권의 현 거주지와 통근 및 통학지는 총 79개의 시,

이론/모형

이 과정은 MATLAB의 silhouette 함수를 이용하여 수행하였다. 앞에서 나타낸 3개의 군집화 결과에 대한 실루엣 기법을 수행하였고, 그 결과는 그림 7, 8, 9와 같다. 1, 388개 데이터들의 각 실루엣 값을 일정 범위로 묶어 막대그래프로 나타내었다.
여기에서 1에 가까울수록 클러스터링이 잘 되었다는 뜻이고, -1에 가까울수록 클러스터링이 잘못되었다는 뜻이다. 이 과정은 MATLAB의 silhouette 함수를 이용하여 수행하였다. 앞에서 나타낸 3개의 군집화 결과에 대한 실루엣 기법을 수행하였고, 그 결과는 그림 7, 8, 9와 같다.
따라서 그들의 수요에 충족하는 적절한 위치에 수직 이착륙장이 위치해야 한다. 이를 위해 군집화(clustering)를 하여 MATLAB으로 표현하였고[15], 이때 사용된 기법은 K 평균 알고리즘이다. K 평균 알고리즘은 데이터들을 k개의 군집으로 군집화하는 것으로 가장 일반적으로 사용된다.
따라서 정해진 k 값으로 군집화가 얼마나 잘되었는지 평가해야 한다. 평가 방법은 여러 가지가 있는데 그중 간단한 방법으로 평가를 할 수 있는 실루엣 기법을 이용하였다. 실루엣 기법은 1986년 Peter J.

성능/효과

또한 초기에는 120대의 eVTOL을 위한 5개의 수직이착륙장을 계획하였으며, 이후 수직이착륙장의 개수를 40개로 늘리고 최종적으로 100개까지 늘릴 수 있다고 한다[18]. 이 자료를 토대로 비슷한 인구수를 보유한 우리나라 수도권도 상파울루와 비슷한 100 개의 수직이착륙장이 적절할 것으로 판단된다.

후속연구

또한 본 논문에서는 통학 및 통근자 수만을 이용해 수직이착륙장의 위치를선정하였지만 UAM이 상용화된다면 이 외에도 여가 및 관광을목적으로 하는 이동 또한 많은 비중을 차지할 것이라 판단된다. 따라서 다양한 목적을 가진 모빌리티들에 대해서도 분석하여수직이착륙장의 위치를 선정하는 연구가 필요할 것이라 판단된다.
이는 설계하고자하는 수직 이착륙장의 개수에 따라 최고의 효율을 가질 수직이착륙장들의 배치가 달라진다는 것을 의미한다. 따라서 최종적으로 필요한 수직 이착륙장의 개수를 먼저 선정한 뒤에 군집화를 진행한다면 최적의 수직이착륙장 위치를 선정할 수 있을 것이라 판단된다.
하지만 위치 조정 과정에서 출발지 또는 도착지로 유력한후보지를 위성 지도를 활용해 선정하였기 때문에 최종 수직이착륙장으로써의 활용도는 높을 것으로 판단된다. 또한 본 논문에서는 통학 및 통근자 수만을 이용해 수직이착륙장의 위치를선정하였지만 UAM이 상용화된다면 이 외에도 여가 및 관광을목적으로 하는 이동 또한 많은 비중을 차지할 것이라 판단된다. 따라서 다양한 목적을 가진 모빌리티들에 대해서도 분석하여수직이착륙장의 위치를 선정하는 연구가 필요할 것이라 판단된다.
또한 수익 창출을 위해 인증된 기체는 2023년부터 운영할 계획이며 미국 LA와 댈러스 그리고 호주 멜버른에서 우선 상용화할 것을 예고했다. 수직이착륙장 선정에 관해서는 LA와 런던에 K 평균 알고리즘을 이용하여 후보지를 선정하였으며, 코건사와 협업해 미국 특정 도시에 수직이착륙장 건축 디자인 설계를 발표하였다.

참고문헌 (20)

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OECD. OECD Family Database [Internet]. Available: http://www.oecd.org/els/family/database.htm
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Bell Flight [Internet]. Available: https://www.bellflight.com/products/bell-nexus
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N. Syed, M. Rye, M Ade, A. Trani, N Hinze, and H Swingle, "Preliminary considerations for ODM air traffic management based on analysis of commuter passenger demand and travel patterns for the Silicon Valley region of California," in 17th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Denver: CO, pp. 1-20, 2017.
M. J. Daskilewicz, B. J. German, M. M. Warren, L. A. Garrow, S. S. Boddupalli, and T. H. Douthat, "Progress in vertiport placement and estimating aircraft range requirements for eVTOL daily commuting," in 2018 Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Atlanta: GA, pp. 1-10, 2018.
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C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schutze, An Introduction to Information Retrieval, online ed. Cambridge, England: Cambridge University Press, 2009.
K. V. Mardia, J. T. Kent, and J. M. Bibby, Multivariate Analysis, 1st ed. San Diego, CA: Academic Press, 1980.
Porsche Consulting, The future of vertical mobility, A Porsche Consulting study, San Francisco, October, 2018.
P. J. Rousseeuw, "Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis," Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 20, No.1, pp. 53-65, Nov. 1987.

상세보기
Open Platform, Vworld map, [Internet]. Available:http://map.vworld.kr/map/maps.do

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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