2022년 국내에서 이태원 참사라는 대형 인파사고가 발생한 이래로 인파밀집 현상이 수시로 발생하고, 인파가 이동할 수 있는 방향이 한정되어 있는 도시철도 역사내 대기공간의 인파밀집 문제가 심각하게 대두됨에 따라 인파밀집에 대한 모니터링 및 관리에 대한 중요 성이 커졌다. 이러한 문제사항을 해결하기 위해 영상분석에서 개별 객체의 수를 파악하여 인파의 밀집도를 파악한 연구들은 많이 이 루어졌으나 객체 간의 중첩으로 인해 검지 정확도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구는 개별 객체를 검지하는 방식이 아 닌 Semantic Segmentation 기법 중 사전에 라벨링이 된 이미지들을 활용하는 지도학습 방식을 사용하여 밀집된 인파의 영역과 그렇지 않은 영역을 구분하고, 관심영역(ROI) 전체 공간 대비 인파가 차지하고 있는 영역의 점유율을 산출하여 혼잡도를 파악하는 방법을 적 용하였다. 본 연구의 목적은 도시철도 역사 내 대기공간의 인파의 밀집도를 점유율을 이용하여 산출하는 방법론을 만들고, 이를 혼잡 도를 나타내는 지표(MOE)로 적용할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 첨두시간대에 지하철 2호선 교대역의 대기공간인 대합실을 촬영한 CCTV 영상 데이터를 확보하여 이를 10fps 단위로 분할한 이미지들을 사용하였다. 이후 각 서비스수준별 (LOS A~F)로 다양한 이미지들에 대하여 인파에 해당하는 부분과 그렇지 않은 부분을 라벨링하였다. 분석방법론의 경우, 지도학습 기 반의 Semantic Segmentation 기법을 적용하여 대상 이미지들 전체에 대해서 인파와 인파가 아닌 부분을 구분하도록 이미지를 가공하였 으며, 이미지에 ROI를 설정하여 “전체 ROI 대비 인파 점유 공간의 비율”에 해당하는 점유율을 계산하였다. 여기서 인파와 인파가 아 닌 부분의 원활한 구분을 위해 픽셀 단위로 학습을 하며, 사전에 라벨링이 된 이미지들을 학습하는 모델을 적용하는게 본 연구에 적 합하다고 판단하여 해당 분석 기법을 사용하였다. 모든 이미지들의 점유율을 도출한 후 전체 결과를 Classification 기법을 활용하여 인 파 혼잡도의 서비스수준을 나타내는 현행 지침과 동일하게 6단계로 구분하였으며, 각 단계를 구분하는 경계값에 해당하는 점유율 역 시 도출하였다. 최종적으로 분할된 이미지들을 합쳐 영상에서 연속적인 인파분석 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 향후에는 test dataset을 할용하여 해당 인파분석 기법의 적정성을 검토할 예정이며, 객체 검지 방식을 사용하는 기존의 모델과 성능을 비교하여 해당 기법의 우수성을 검토할 예정이다. 본 연구가 새로운 방식의 인파 혼잡도의 서비스수준 기준을 제공하는 모델을 개발하는 것을 목적 으로 함에 따라 실제 현장에 이 방법론을 적용할 시 인파밀집사고 예방 및 관리에 기여할 수 있을 것이다.

어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.

2009년 아이폰의 국내 출시 이후 스마트폰의 보급이 급격히 증가하여 기존에 다양한 장비로 수행되어 오던 작 업이 스마트폰으로 대체되었다. 이 과정에서 스마트폰의 작은 화면을 통하여 글자를 읽는 과제를 수행하는 비중 이 상당히 증가하였다. 본 연구에서는 일상적인 스마트폰 사용 환경에서 디스플레이 요인(화소 밀집도, 화소 하부구조, 휘도)과 환경 요인(조명 조도)이 글자를 읽을 때의 가독성 관련 불편감에 어떤 영향을 미치는지를 확인 하였다. 그 결과 지각된 가독성 관련 불편감에 영향을 미치는 것은 주로 화소 밀집도로, 화소 밀집도가 300 PPI 미만인 경우 글자를 읽는데 불편함을 느낀다는 것을 확인하였다. 조명 조도는 제한적인 영향을 보였다. 참가자들은 조명 조도가 변화 할 때 변화하지 않을 때 보다 더 큰 가독성 관련 불편감을 보고하였다. 화소 하부구조와 밝기는 가독성 관련 불편감에 영향을 미치지 않았다. 이 결과를 바탕으로 가독성을 고려할 때 다양한 크기를 가지는 스마트 기기(스마트 폰, 태블릿 컴퓨터)에서 가독성을 해치지 않는 해상도의 하한선을 제안하였다.

이 연구는 학생의 이주배경과 지역사회의 이주민 밀집도에 따른 교육격차를 살펴보기 위한 것이다. 사회해체이론(social disorganization theory) 관점에서 지역사회의 이주민 밀집도가 학생의 교육경험에 부정적 주변효과(neighborhood effect)로 작용할 개연성을 검토하고, 그 효과가 학생의 이주배경에 따라 차이를 보이는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 서울과 경기지역 1,472명의 학생 조사 자료에 지역사회 변수들을 통합하여 학업성취도의 편차를 분석하였다. 분석 결과, 지역의 이주민 밀집도가 높을수록 뚜렷한 학력저하 현상이 발견되었다. 또한 이러한 부적 관계는 이주배경 학생에 비해 비이주배경 학생에게서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이는 이주민 밀집도의 부정적 주변효과에 더 크게 영향을 받는 집단이 이주배경 학생이라기보다 오히려 비이주배경 학생임을 의미한다. 이에 따라 다문화정책 추진 과정에서 이주민 밀집지역 내 비이주배경 학생의 교육적 취약성은 상대적으로 간과되고 있다는 문제점을 제기할 수 있다.

전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도를 변환하여 편집되며 그리드 형식의 격자형 체계로 간행된다. 이에 따라 전자해도의 수심정보 밀집도가 일관적이지 못해, 정보 분포에 관한 개선이 요구되어 왔다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 기법과 ISODATA 기법을 검토 하여, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 전자해도 수심 밀집도 개선기법은 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 설계 및 개발하였으며, 개발결과에 조건식에 따른 변수 설정을 달리하여 수심 밀집도 개선 및 변경 결과를 확인하였다.