본 연구는 대규모 도시공원의 치유환경을 평가하는 항목을 개발하기 위해 진행되었다. 연구방법은 문 헌조사, 전문가 인터뷰, 전문가 AHP설문조사가 사용되었다. 첫째, 문헌조사를 통해 도시공원에 도입 이 되었거나 도입이 가능할 것으로 생각되는 치유항목을 추출했다. 추출된 항목은 영역별로 유형화하 였고 5개의 평가영역과 28개의 평가항목을 구성했다. 둘째, 추출된 평가항목을 치유 전문가 인터뷰를 통해 검증했다. 전문가들의 의견을 수렴해 평가영역과 항목을 수정, 삭제, 추가했다. 그 결과 5개의 평가 영역과 27개의 평가항목이 개발되었다. 셋째, 개발된 평가항목은 클라우드 기반의 AHP프로그램인 SS RA를 활용하여 웹AHP설문지로 제작되었다. 치유 전문가들을 대상으로 웹AHP설문을 진행하였고 각 각의 평가영역과 평가항목에 대한 가중치가 도출되었다. 평가영역별 우선순위는 옥외 자연기반 치유 (0.235), 치유환경 적합성(0.228), 치유공원 운영(0.215), 커뮤니티 강화(0.168), 문화·예술치유 지원(0.15 4) 순이었다. 연구결과를 바탕으로 볼 때 옥외의 다양한 자연 기반 치유시설에서 진행되는 치유프로그 램이 가장 중요했고 그 다음이 치유환경이었다. 이 두 가지 요인은 치유적인 특성을 지닌 도시공원에서 반드시 갖추어야 하는 것으로 생각된다. 그 외 운영의 안정성, 사회적 연결성 강화, 문화 기반의 치유는 상대적으로 중요도가 낮았다. 본 연구는 대규모 도시공원의 치유환경을 평가하는 기초 연구로서 평가 항목이 개발되었고 항목별 가중치도 도출되었다. 평가방법, 배점 등은 후속연구가 필요하다. 개발된 평가항목은 도시민들의 정신건강 치유에 기여하고 도시계획, 복지, 치유 정책 수립 등에 활용될 수 있을 것이다.

This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot’s two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.