인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
현행 ｢환승센터 및 복합환승센터 설계･배치 기준｣의 평면환산거리 산정방식은 수평보행공간, 계단 및 이동시설에 공간유형별 고정 환산계수를 적용하고 있다. 평면환산거리는 개별 환승동선에서 발생하는 보행통로･계단･이동시설의 이동거리를 하나의 거리 척도로 환산한 지표로 연계교통수단별 이용수요를 반영한 가중평균환산거리 산정과 환승 서비스 수준 평가의 기초자료로 활용된다. 그러나 현행 고정계수 방식은 실제 역사에서 나타나는 이용자 집단별 보행속도와 공간유형별 이동특성의 차이를 실제 평가과정에서 세부적으로 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 서울역 영상자료를 활용하여 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도를 분석하고 관측된 보행속도와 신체활동 강도(MET, Metabolic Equivalent of Task)를 기존 평면환산거리 산정에 반영할 수 있는 산정모형을 개발하였다. YOLOv5 기반 보행자 감지 및 추적을 수행하고 영상 관측상 이용자를 고령 남성･고령 여성･비고령 남성･비고령 여성으로 구분하여 수평보행공간과 계단 상･하행의 평균 보행속도를 산정하였다. 분석 결과 고령자는 비고령자보다 전반적으로 낮은 보행속도를 보였으며 모든 이용자 집단에서 계단의 보행속도가 수평보행보다 낮게 나타났다. 이러한 관측결과를 평면환산거리 산정모형에 반영하기 위해 세 가지 산정방식을 검토하였다. 1안은 관측 보행속도를 이용한 시간저항 방식, 2안은 공간유형별 MET를 이용한 신체활동 강도 방식, 3안은 보행속도와 MET를 함께 고려하는 복합 보행저항 방식으로 구성하였다. 모든 방식에서 에스컬레이터･엘리베이터･무빙워크 등의 이동시설은 기준거리 항인 1.0으로 설정하고 수평보행과 계단 상･하행에 각 방식에서 산정된 계수를 적용하였다. 특히 3안에서 활용한 MET/v는 이용자가 주관적으로 인지하는 체감부담을 직접 나타내는 지표가 아니라 단위거리 이동시간과 신체활동 강도를 함께 고려하기 위한 복합 보행저항 지표로 정의하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 분석 과정에서 특정 산정방식이 이용자의 실제 부담을 가장 적절하게 설명한다고 판단하지 않고 반영요소에 따라 평면환산거리의 계수 및 산정결과가 어떻게 변화하는지를 비교하였다. 본 연구는 실제 역사에서 관측된 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도와 활동유형별 MET를 기존 평면환산거리 산정체계에 연계하고 고정 환산계수를 이용자 및 공간특성을 고려할 수 있는 구조로 확장하였다는 점에 의의가 있다. 향후 이용자 주관평가, 생리적 측정자료 및 다양한 역사에서의 반복관측을 통해 각 산정방식의 적용 가능성을 검증할 필요가 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
