사회적으로 안전에 대한 관심이 많아지고 있는 상황에서 계속되는 북한의 미사일 실험은 이를 대비한 민방위 대피시설의 운영 실태를 점검하는 계기가 되었다. 본 연구에서는 공간 최적화 접근을 통하여 개별 대피시설 수준에서 서비스 커버리지와 수용 능력을 평가하였다. 특히 수요를 상주인구로 재현하였을 때와 현주인구로 재현하였을 때 모델링 결과가 어떻게 달라지는지 분석하였다. 사례지역으로 대구광역시 서구의 민방위 대피시설의 커버리지를 평가하였다. 그 결과, 지정된 민방위 대피시설에 의해서 커버되지 않은 현주인구가 상주인구에 비하여 절대적으로 뿐만 아니라 상대적으로 많았다. 또한 기존 대피시설에 의해서 커버되지 않는 상주인구와 현주인구의 위치가 달랐다. 마지막으로 개별 대피시설에 할당된 인구를 수용가능 인구와 비교해 본 결과 대체로 시설의 규모가 클수록 실제 수용률이 낮게 나타났다. 이러한 공간 최적화 접근을 통하여 도출한 정보는 재난관리를 보다 구체적이고 체계적으로 만드는데 기여할 것이다.

최근 공공 영역 뿐 아니라 새로운 민간 비즈니스와 신산업 창출을 위한 핵심적인 정보 인프라로 슈퍼 와이파이에 대한 관심이 고조되고 있다. 슈퍼 와이파이는 저주파수대의 방송용 유휴 주파수 대역을 사용함으로써 기존 와이파이 기술의 공간적 커버리지를 획기적으로 확장할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 특성으로 슈퍼 와이파이는 농어촌과 같은 인터넷 취약 지역에 대한 적절한 무선 인프라 시설이 될 수 있다. 본 연구는 기존의 와이파이 기술에 비해 훨씬 광역의 커버리지를 갖는 광역 커버리지 슈퍼 와이파이의 최적 입지를 살펴보고 있다. 이를 위해 수요에 대한 공간적 효율성과 형평성을 유연하게 고려할 수 있는 이목적 최적 입지 모델을 구축하였으며, 주파수, 전계 강도와 같은 다양한 입지 후보지 시나리오에 따른 여러 슈퍼 와이파이 입지 대안들을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시된 광역 커버리지 슈퍼 와이파이 최적해들은 무선 인프라의 지역적 불균등을 효과적으로 완화시킬 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있을 것이며, 수요 조건과 입지 시나리오에 따른 다양한 대안들을 비용, 커버리지 측면 등과 함께 시각적으로 제시함으로써 슈퍼 와이파이 도입을 고민하고 있는 정부나 지자체 의사결정자에게 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

최근 들어 무선 인터넷이나 모바일 서비스의 수요가 증가함에 따라, 대학들 역시 모바일 캠퍼스 구축을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 대부분의 모바일 캠퍼스 구축은 근거리 무선랜(WLAN)인 와이파이 기술과 무선 AP(access point) 시설에 기반하고 있지만, 체계적인 공간 계획 없는 AP의 설치는 특정 지역에 대한 과밀화를 초래해 오히려 접속 장애나 통신의 비효율성을 가져올 수 있다. 또한 서비스의 제한된 지리적 커버리지는 실제적인 유비쿼터스 캠퍼스를 실현하는데 많은 기술적, 경제적 어려움을 초래할 수 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 최근 많은 무선랜 시설을 증설한 전남대학교 캠퍼스를 대상으로 현행 와이파이 무선 인프라 시설의 분포 특성과 서비스 커버리지를 분석하고 있으며, 서비스가 제공되지 못하는 와이파이 음영지대를 최소의 비용으로 모두 커버할 수 있는 최적 AP 입지 대안들을 제시하고 있다. 본 연구에서 도출된 분석 결과들은 와이파이 기반의 U-캠퍼스를 구축하고자 하는 많은 대학들에 유용한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

This paper describes an efficient path generation method for area coverage. Its applications include robots for de-mining, cleaning, painting, and so on. Our method is basically based on a divide and conquer strategy. We developed a novel cell decomposition algorithm that divides a given area into several cells. Each cell is covered by a robot motion that requires minimum time to cover the cell. Using this method, completeness and time efficiency of coverage are easily achieved. For the completeness of coverage in dynamic environments, we also propose a path following method that makes the robot cover missed areas as a result of the presence of unknown obstacles. The effectiveness of the method is verified using computer simulations.