earticle

논문검색

ITS응용서비스

인공지능 기반 MMS를 활용한 자전거보행자겸용도로 서비스 수준 산정

원문정보

Artificial Intelligence Based LOS Determination for the Cyclists-Pedestrians Mixed Road Using Mobile Mapping System

이태영, 도명식

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

Recently, the importance of monitoring and management measures for bicycle road related facilities has been increasing. However, research on the monitoring and evaluation of users' safety and convenience in walking spaces including bicycle path is insufficient. In this study, we would like to construct health monitoring data for cylists-pedestrians mixed road using a mobile mapping system, and propose a plan to calculate the level of service of the mixed roads from the perspective of pedestrians and cyclists using artificial intelligence based object detection techniques. The monitoring and level of service calculation method of cylists-pedestrians mixed roads proposed in this study is expected to be used as basic information for planning and management such as maintenance and reconstruction of walking spaces in preparation for the increase of electric bicycles and personal mobility in the future.

한국어

최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평 가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반 객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산 정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비 스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비 한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 인공지능 기반 방해물 객체 인식 시스템 구축
1. 인공지능을 활용한 방해물 객체 인식
2. AHP 설문조사를 활용한 방해물별 위험도 산정
3. MMS를 활용한 데이터 취득
Ⅳ. 분석 대상구간 시스템 적용
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 이태영 Tae-Young Lee. 한밭대학교 인프라자산관리센터(CIAM) 연구원
  • 도명식 Myung-Sik Do. 한밭대학교 도시공학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,200원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.