[표지] 1
제출문 3
보고서 요약서 4
요약문 5
SUMMARY 8
Contents 12
목차 13
제1장 연구개발과제의 개요 26
제1절 연구개발 배경 및 필요성 26
1. 연구개발 배경 26
2. 연구개발 필요성 28
제2절 목표 및 내용 32
1. 연구개발의 최종목표 32
2. 연구개발 주요 내용 33
제3절 추진전략 및 추진체계 40
1. 연구개발 추진체계 40
2. 연구개발 수행방법 41
제2장 국내외 기술개발 현황 46
제1절 Impact Analysis 고도화 기술 개발 46
1. 국내 Impact Analysis 모형 46
2. 국외 Impact Analysis 모형, TREDIS 48
3. Impact Analysis 적용 DB Web Crawling 기술 50
4. Text Crawling 기술 53
5. 철도산업 산업연관효과 및 지역경제 파급효과 분석 56
6. 교통분야 환경·사회 영향에 관한 지표 및 기준 수립 59
제2절 대중교통 배차 시뮬레이션 기술개발 76
1. 저상버스 도입·운영사례 76
2. 대중교통 운영기술 분야(교통약자 등 맞춤형 운영시스템 관련) 78
제3절 복합환승역사 통합 모빌리티 분석 시스템 개발 81
1. 영상기반 보행자 검출 기술 동향 81
2. 영상인식 활용 사례 중심의 국내외 기술 동향 83
3. 보행 동선 추적 솔루션 관련 기술 90
4. 타 연구개발사업과의 차별성 및 연계성 92
제3장 연구개발 수행 내용 및 성과 96
제1절 Impact Analysis 고도화 기술 개발 96
1. Impact Analysis 고도화 기술 개발 97
2. 글로벌 교통인프라 투자 사업 187
3. 철도산업 산업연관효과 및 지역경제 파급효과 분석 222
4. 교통분야 환경·사회 영향에 관한 지표 및 기준 수립 237
제2절 대중교통 배차 시뮬레이션 기술개발 279
1. 대중교통 스마트 배차시스템 소개 279
2. 화면 구성 284
3. 현황 카드데이터 입력 288
4. 배차시뮬레이션 295
5. 현황분석 314
제3절 복합환승역사 통합 모빌리티 분석 시스템 고도화 320
1. 보행동선 추적 시스템 조사 개요 320
2. 보행동선 추적 시스템 설치 최소 기준 및 사양 정의 322
3. 보행동선 추적 시스템 현장 실험 시나리오 및 현장 실험 328
4. 객체 정보의 보행동선 추적 결과 시각화 335
제4장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 352
제1절 주요 실적 352
1. Impact Analysis 고도화 기술 개발 352
2. 대중교통 배차 시뮬레이션 기술 개발 355
3. 복합환승역사 통합 모빌리티 분석 시스템 고도화 361
제2절 기술적 성과 370
1. 기술거래 성과 370
2. 특허등록 371
3. 소프트웨어 등록 373
4. 시제품 제작 및 신기술(NET) 인증 375
제3절 학술적 성과 376
1. SCI/SCI(E) 논문게재 376
2. KCI 논문게재 376
3. 국내·외 학술대회 발표 377
4. 국내 기술지, 발간물 등 377
제4절 정책적 성과 378
1. 정책효과 378
2. 행사 개최 383
제5장 연구개발 결과의 활용 계획 388
제1절 기대효과 388
1. 철도·대중교통 정책선도 및 지원 기술 개발 388
2. 이용자 맞춤형 모빌리티 향상을 위한 스마트 배차시스템 개발 388
3. 복합환승역사 통합 모빌리티 분석 시스템 개발 389
제2절 성과활용 및 확산 계획 390
1. 철도·대중교통 정책선도 및 지원 기술 개발 390
2. 이용자 맞춤형 모빌리티 향상을 위한 스마트 배차시스템 개발 390
3. 복합환승역사 통합 모빌리티 분석 시스템 개발 392
참고문헌 394
판권기 399
표 1-2-1. 연차별 목표 및 주요 연구 내용 33
표 2-1-1. 평가 지표 46
표 2-1-2. TREDIS의 Module 48
표 2-1-3. MARAD Port Economic Impact Kit 수행절차 56
표 2-1-4. 전략환경영향평가의 대상이 되는 철도 관련 정책계획 및 개발기본계획 61
표 2-1-5. 환경영향평가의 대상이 되는 철도사업 62
표 2-1-6. 계획별 전략환경영향평가 세부평가항목 65
표 2-1-7. [별표 4] 환경영향평가서의 작성 방법 상의 평가 항목 세부 내용 66
표 2-1-8. 환경영향평가 세부평가항목 70
표 2-1-9. 경영향평가서의 작성 방법 상의 평가 항목 세부 내용 70
표 2-1-10. 환경친화적 철도건설 사업 주요 검토 항목 75
표 2-2-1. 요코하마 시영버스 운행 개요 78
표 2-2-2. 대중교통 운영기술 분석 80
표 2-3-1. 보행자 검출과 추적 기술에 관한 기법 82
표 2-3-2. 타 연구개발사업과의 차별성 92
표 3-1-1. 서울특별시, 상세 생활권 설정 결과(2) 105
표 3-1-2. 대중교통 동선 DB 상세 정보 107
표 3-1-3. 데이터베이스 테이블 설계서 118
표 3-1-4. 교통사업 영향 분석용 DB 리스트(1) 123
표 3-1-5. 교통사업 영향 분석용 DB 리스트(2) 124
표 3-1-6. VTPI의 지속가능한 교통 평가 지표 125
표 3-1-7. JPO의 TEA-21 평가지침 126
표 3-1-8. 독일, 교통사업 타당성 평가 지표 127
표 3-1-9. 일본의 사전타당성조사 제도, 평가 항목 128
표 3-1-10. 영국의 교통사업 타당성 평가 지표 129
표 3-1-11. 교통사업 투자 Impact Analysis용 핵심 지표 130
표 3-1-12. 버스정류장 및 노선 네트워크 구축 결과 136
표 3-1-13. 지하철역 및 노선 네트워크 구축 결과 137
표 3-1-14. 행정구역별 아파트 전세가격 속성 수준 141
표 3-1-15. 행정구역 그룹화 142
표 3-1-16. 그룹별 아파트 전세가격 속성 수준 142
표 3-1-17. 이동성에 대한 속성 142
표 3-1-18. 접근성에 대한 속성 143
표 3-1-19. 생활형 SOC에 대한 속성 143
표 3-1-20. 행정구역별 중심업무지구 선정 145
표 3-1-21. 행정구역별 표본 수 146
표 3-1-22. 영국, 교통 접근성 평가지표 152
표 3-1-23. 독일, 거점별 주요 생활기반시설 153
표 3-1-24. 국토연구원, 생활 SOC 154
표 3-1-25. 국토교통부, 생활기반시설 접근성 지표 155
표 3-1-26. 기초생활인프라 접근성 지표 156
표 3-1-27. 한국교통연구원, 교통 접근성 지표 157
표 3-1-28. 교통 접근성 관련 핵심 POI DB 구축 159
표 3-1-29. GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감의 영향을 받는 인구 177
표 3-1-30. 해외 인프라 사업 시 활용가능한 재원 종류 및 주요 특징 187
표 3-1-31. 주요국 ECA 조달금리와 자본규모 189
표 3-1-32. 전체 기후금융 재원 투자 현황(2015) 192
표 3-1-33. 아시아개발은행의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 194
표 3-1-34. 세계은행 IFC의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 197
표 3-1-35. GCF의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 201
표 3-1-36. GCF의 투자 기준 203
표 3-1-37. 아시아개발은행의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 206
표 3-1-38. 세계은행 IFC의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 208
표 3-1-39. GCF의 재원조달을 위한 프로젝트 승인과정 213
표 3-1-40. GCF의 투자 기준 215
표 3-1-41. 철도산업의 산업연관분석 적용 사례 224
표 3-1-42. 유발계수 행렬식의 종합 230
표 3-1-43. 철도시설 건설의 산업분류 232
표 3-1-44. 지역별 철도시설건설의 유발계수(생산, 부가가치, 취업) 233
표 3-1-45. 지역별 철도운송의 유발계수(생산, 부가가치, 취업) 234
표 3-1-46. 지역별 철도운송업의 부가가치 순이입 236
표 3-1-47. 자료 리스트 및 확보 방안 236
표 3-1-48. 환경·사회 프레임워크(ESF) 이행 요소 241
표 3-1-49. 환경·사회 기준(ESS) 10대 요소 242
표 3-1-50. 환경·사회 기준(ESS) 10대 요소 및 세부 평가 항목 244
표 3-1-51. GCF 임시 환경 및 사회 세이프가드 249
표 3-1-52. GCF 환경 및 사회 카테고리 251
표 3-1-53. CDM 사업 분야 255
표 3-1-54. 소규모 CDM 사업 형태 및 적용 조건 259
표 3-1-55. 소규모 CDM 방법론 분류 259
표 3-1-56. 교통 분야 CDM 등록사업 263
표 3-1-57. BRT CDM 사업에 대한 사용 방법론 비교 265
표 3-1-58. 자발적 탄소시장 방법론 271
표 3-1-59. 지속가능한 교통정책 예(유럽연합, 도시교통) 273
표 3-1-60. SDGs 목표 11의 세부 목표와 지표 275
표 3-1-61. 교통분야 지속가능성 관리지표(국토교통부 고시 제2010-206호) 277
표 3-2-1. 기능 구성 280
표 3-3-1. LiDAR Sensor의 종류 323
표 3-3-2. 보행동선 정보 327
그림 1-1-1. 교통약자와 일반인 통행패턴 비교 30
그림 1-2-1. 철도부문 세분화 지역산업연관모형 수립 예 34
그림 1-2-2. 철도망구축 우선순위 판단 결과 예 35
그림 1-2-3. 월드뱅크 철도사업 관련 온실가스 배출량 예측 툴 구성화면 모습 36
그림 1-2-4. 시뮬레이션 제어변수 확장 37
그림 1-2-5. 다중 노선 시뮬레이션 표출 38
그림 1-2-6. 버스별 운행계획 시각화 예시 38
그림 1-2-7. 운행회차별 시공도 시각화 예시 38
그림 1-2-8. 보행동선 추적 시스템 개념도 39
그림 1-2-9. 보행자 영상 인식 및 동선 추적 알고리즘 개발 예시 39
그림 1-3-1. 연구추진체계도 40
그림 2-1-1. 연구추진체계도경제 관련 지표에 대한 원단위 분석결과 47
그림 2-1-2. TREDIS의 구조 48
그림 2-1-3. TREDIS의 기능 49
그림 2-1-4. TREDIS 분석결과 보고서의 예 49
그림 2-1-5. Row data 가공 과정 50
그림 2-1-6. Ancestry 사례 51
그림 2-1-7. 대한상공회의소 빅데이터 분석 과정과 분석 결과 52
그림 2-1-8. 전라남도 여행에 대한 SNS 기반 관광키워드 53
그림 2-1-9. opinion mining 사례 54
그림 2-1-10. Word Cloud 분석 결과 55
그림 2-1-11. MARAD Port Kit 실행화면 57
그림 2-1-12. MARAD Port Economic Impact Kit 결과(1,000만 달러 투자시) 58
그림 2-1-13. 철도건설사업의 환경성 평가체계 59
그림 2-1-14. 전략환경영향평가 시행절차 61
그림 2-1-15. 환경영향평가 추진 절차 63
그림 2-1-16. 철도 사업 추진 단계별 환경영향평가 64
그림 2-2-1. GoalBus® 모듈 구성 79
그림 2-2-2. INIT 솔루션 79
그림 2-2-3. NEC 버스 스케줄 최적화 개념도 80
그림 2-3-1. 상 기반 Face detection과 Pedestrian detection 기술 83
그림 2-3-2. 딥뷰의 영상 객체 인식 기술 84
그림 2-3-3. 대규모 생산시설 관리시 영상 객체인식 기술 활용 84
그림 2-3-4. 중국의 얼굴인식 기술 이용 사례 85
그림 2-3-5. 무단횡단 방지 안면인식 시스템 87
그림 2-3-6. 철도역 개찰구 얼굴인증 시스템 88
그림 2-3-7. ToF 센서 기술 개념도 91
그림 3-1-1. 도시 및 교통 빅데이터의 확장 및 연구 개발 계획 96
그림 3-1-2. SNS 멘션 데이터 좌표화 방법 97
그림 3-1-3. SNS 멘션 데이터 좌표화 기술 98
그림 3-1-4. Web Crawling을 이용한 공간자료로의 형태 변환 과정 99
그림 3-1-5. Multi Processing 기술을 적용한 Web Crawling 100
그림 3-1-6. 공간단위 설정의 중요성 102
그림 3-1-7. 상세 생활권 정의 기술(1) 103
그림 3-1-8. 상세 생활권 정의 기술(2) 103
그림 3-1-9. 서울특별시, 상세 생활권 설정 결과(1) 104
그림 3-1-10. 서울특별시 생활권 간 이용 동선 데이터 수집 106
그림 3-1-11. Stage 개념 106
그림 3-1-12. 통행시간 및 통행거리 도수 분포 108
그림 3-1-13. 대중교통 동선 서비스 수준 분석(통행시간) 108
그림 3-1-14. 대중교통 동선 서비스 수준 분석(통행속도) 109
그림 3-1-15. 공간단위별 동선 내 평균 도보거리 분석 110
그림 3-1-16. 서울시와 강남구의 Stage 분포 111
그림 3-1-17. 강남역 생활권과 부암동 생활권의 Stage 공간 분포 112
그림 3-1-18. Stage 통행당 통행시간 112
그림 3-1-19. 생활권별 Stage 분석 113
그림 3-1-20. 생활권 출발 통행시간 분석 114
그림 3-1-21. 생활권별 면적, 주거인구, 고용인구 추세 그래프 115
그림 3-1-22. 생활권 통행시간 Contour 116
그림 3-1-23. 데이터베이스 개체-관계 모델(ERD) 117
그림 3-1-24. Polygon Cell DB〈생활권 1,415건, 헥사곤 26,854건, 그리드 68,911건〉 121
그림 3-1-25. Polygon Cell Point DB〈생활권 53,681건, 헥사곤 187,978건, 그리드 344,555건〉 121
그림 3-1-26. 최단경로와 최적경로 131
그림 3-1-27. 다익스트라 알고리즘과 A* 알고리즘 132
그림 3-1-28. 개미 군집 최적화 알고리즘 133
그림 3-1-29. 경로탐색 알고리즘 134
그림 3-1-30. 네트워크 연계 개념도 135
그림 3-1-31. 환승 개념도 135
그림 3-1-32. 교통지표 영향 예측 방법론 138
그림 3-1-33. 행정동별 주거·고용인구 139
그림 3-1-34. 중심업무지구 선정을 위한 Flow Chart 144
그림 3-1-35. 서울시 행정구역별 중심업무지구 선정 145
그림 3-1-36. 직장까지의 통행시간, 1분 절감에 대한 한계지불의사액 147
그림 3-1-37. 중심업무지구까지의 통행시간, 1분 절감에 대한 한계지불의사액 147
그림 3-1-38. 지하철역이 300m 이내에 존재할 경우에 대한 한계지불의사액 147
그림 3-1-39. 의료시설까지의 통행시간, 1분 절감에 대한 한계지불의사액 148
그림 3-1-40. 교육시설이 300m 이내에 존재할 경우에 대한 한계지불의사액 148
그림 3-1-41. 보육시설이 300m 이내에 존재할 경우에 대한 한계지불의사액 148
그림 3-1-42. 공공도서관이 300m 이내에 존재할 경우에 대한 한계지불의사액 149
그림 3-1-43. 공공체육시설이 300m 이내에 존재할 경우에 대한 한계지불의사액 149
그림 3-1-44. 직장까지의 통행시간, 1분 절감에 대한 한계지불의사액 150
그림 3-1-45. 통근시간 10분 절감에 대한 월 지불의사액(주택담보대출 금리 2.9% 적용 시) 151
그림 3-1-46. 통근시간 10분 절감에 대한 월 지불의사액(주택담보대출 금리 3.1% 적용 시) 151
그림 3-1-47. 교통 접근성 관련 핵심 POI 158
그림 3-1-48. 교통 접근성 관련 핵심 POI DB 구축 159
그림 3-1-49. 사회지표 영향 예측 Flow Chart 160
그림 3-1-50. 생활권 Centroid 인접 POI 선정 160
그림 3-1-51. 전세가 비교 분석 생활권 단위 조회 화면 161
그림 3-1-52. 전세가 비교 분석 테이블 조회 화면 161
그림 3-1-53. 신규 교통사업에 따른 예측분석 기능 구현 알고리즘 162
그림 3-1-54. GTX-A노선 안내(출처 : 미래철도 DB) 163
그림 3-1-55. GTX-B노선 안내(출처 : 미래철도 DB) 163
그림 3-1-56. GTX-C노선 안내(출처 : 미래철도 DB) 163
그림 3-1-57. GTX-A,B,C 노선도(출처 : 미래철도 DB) 164
그림 3-1-58. GTX-A,B,C 노선 서울권 노드-링크 DB 구축 164
그림 3-1-59. GTX 광역철도 반영 전세가(1-2인 가구) 예측 분석 화면 165
그림 3-1-60. GTX 광역철도 반영 전세가(3인 가구) 예측 분석 화면 165
그림 3-1-61. IA 시스템 연산 체계 구성 166
그림 3-1-62. PIMA 메뉴 구성도 167
그림 3-1-63. PIMA 소개 화면 167
그림 3-1-64. 지표 조회 화면 167
그림 3-1-65. 비교 분석 화면 167
그림 3-1-66. 예측 분석 화면 167
그림 3-1-67. 헥사곤 및 그리드 단위 분석 168
그림 3-1-68. 생활권 단위 분석 조회 168
그림 3-1-69. 신규 노드-링크 사용자 생성 화면 169
그림 3-1-70. 신규 노드-링크 파일 업로드 화면 170
그림 3-1-71. 노드 속성 정보 입력 화면 170
그림 3-1-72. 평가지표의 분석 결과 테이블 화면 171
그림 3-1-73. 평가지표의 분석 결과 테이블 Export 화면 171
그림 3-1-74. 신규 교통 인프라 조회 화면 172
그림 3-1-75. GTX-A,B,C 노드-링크 Export 화면 172
그림 3-1-76. 시나리오 173
그림 3-1-77. GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감 효과 174
그림 3-1-78. 생활권별 GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감 효과(1) 175
그림 3-1-79. 생활권별 GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감 효과(2) 175
그림 3-1-80. 생활권별 GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감 효과(3) 176
그림 3-1-81. GTX 개통에 따른 대중교통 통행시간 절감의 영향을 받는 인구 177
그림 3-1-82. 대중교통 통행시간 절감 효과 : 생활권별 집계(주거인구 가중) 178
그림 3-1-83. 대중교통 통행시간 절감 효과 : 행정동별 집계(주거인구 가중) 178
그림 3-1-84. 대중교통 통행시간 절감 효과 : 생활권별 집계(고용인구 가중) 179
그림 3-1-85. 대중교통 통행시간 절감 효과 : 행정동별 집계(고용인구 가중) 179
그림 3-1-86. 통근시간 절감에 대한 아파트 전세가 상승 지역 및 크기 예측 180
그림 3-1-87. House Affordability Index GTX 개통 전·후 비교 : 1, 2인 가구(1) 181
그림 3-1-88. House Affordability Index GTX 개통 전·후 비교 : 1, 2인 가구(2) 181
그림 3-1-89. House Affordability Index GTX 개통 전·후 비교 : 3인 이상 가구(1) 182
그림 3-1-90. House Affordability Index GTX 개통 전·후 비교 : 3인 이상 가구(2) 183
그림 3-1-91. 공공도서관 접근성 개선 효과 183
그림 3-1-92. 교육시설 접근성 개선 효과 184
그림 3-1-93. 공연문화시설 접근성 개선 효과 184
그림 3-1-94. 쇼핑시설 접근성 개선 효과 185
그림 3-1-95. 공공체육시설 접근성 개선 효과 185
그림 3-1-96. 의료시설 접근성 개선 효과 186
그림 3-1-97. 혼합금융의 지원수단 및 구조화 기법 191
그림 3-1-98. IBRD의 분야별 대출규모 및 비중 193
그림 3-1-99. IDA의 분야별 대출규모 및 비중 193
그림 3-1-100. ADB Strategy 2030 인포그래픽 196
그림 3-1-101. IFC 3.0 전략 198
그림 3-1-102. IFC 전략적 초점 영역 199
그림 3-1-103. GCF 투자의 지역별, 목적별 현황 200
그림 3-1-104. GCF 8개 결과 영역 201
그림 3-1-105. 이행기구의 프로젝트 규모 및 환경사회 기준별 구성비 202
그림 3-1-106. ADB Strategy 2030 인포그래픽 207
그림 3-1-107. IFC 3.0 전략 210
그림 3-1-108. IFC 전략적 초점 영역 211
그림 3-1-109. GCF 투자의 지역별, 목적별 현황 212
그림 3-1-110. GCF 8개 결과 영역 212
그림 3-1-111. GCF 이행기구의 프로젝트 규모 및 환경사회 기준별 구성비 214
그림 3-1-112. 태양광과 양수발전의 결합 218
그림 3-1-113. 칠레 Espejo de Tarapaca 프로젝트 양수 발전소 구상도 218
그림 3-1-114. 파키스탄 Gulpur 수력발전 사업 구도 220
그림 3-1-115. 산업의 직·간접 효과 구분 222
그림 3-1-116. 산업연관표의 구조 225
그림 3-1-117. 국제금융기구 현황 238
그림 3-1-118. 세계은행 환경·사회 영향 관련 정책 기준 변화 240
그림 3-1-119. 세계은행 DIME 분야별 영향평가 수행 현황 247
그림 3-1-120. ieConnect for Impact 프로그램 교통 세부분야 별 프로젝트 248
그림 3-1-121. ieConnect for Impact 프로그램 현황 248
그림 3-1-122. CDM 사업 구도 253
그림 3-1-123. CDM 사업 절차 256
그림 3-1-124. 신규 방법론 개발을 통한 CDM 사업의 절차 257
그림 3-1-125. CDM 방법론 구성도 262
그림 3-1-126. 추가성 입증 절차 268
그림 3-1-127. SDGs 목표 11의 지속가능 도시개발 및 관리 평가 지표 275
그림 3-2-1. 전체 시스템 구성도 279
그림 3-2-2. BOPSIM 설치 초기 화면 283
그림 3-2-3. BOPSIM 설치 폴더 지정 화면 283
그림 3-2-4. BOPSIM 설치 완료 화면 284
그림 3-2-5. BOPSIM 설치 완료 화면 284
그림 3-2-6. 메뉴 구성 285
그림 3-2-7. Data Explorer 구성 285
그림 3-2-8. 지도 화면 즐겨찾기 286
그림 3-2-9. 지도 화면 구성 286
그림 3-2-10. 수직/수평 지도 분할 288
그림 3-2-11. 카드데이터 입력 화면 289
그림 3-2-12. 카드데이터 입력 결과 정보 289
그림 3-2-13. 카드데이터 삭제 실행 화면 290
그림 3-2-14. 특수일자 관리 기능 실행 화면 291
그림 3-2-15. 달력 날짜 지정 예시 291
그림 3-2-16. 데이터마트 생성 화면 292
그림 3-2-17. 카드데이터 전처리 실행 화면 293
그림 3-2-18. 카드데이터 전처리 결과 파일 294
그림 3-2-19. 배차시뮬레이션 시나리오 생성 화면 295
그림 3-2-20. 기반데이터 생성 실행 296
그림 3-2-21. 기반데이터 결과 파일 296
그림 3-2-22. 기반데이터 선택 297
그림 3-2-23. 다중노선 검색(일반모드) 예시 화면 298
그림 3-2-24. 다중노선 운행정보 설정 298
그림 3-2-25. 배차스케줄 설정 메인 화면 299
그림 3-2-26. 임시차량 지정모드 상태 화면 300
그림 3-2-27. 시뮬레이션 생성 실행 301
그림 3-2-28. 시뮬레이션 시나리오 결과 파일 301
그림 3-2-29. 시뮬레이션 결과 주제도 화면 예시 302
그림 3-2-30. 결과 주제도 상세 302
그림 3-2-31. 배차정보 진행시간 설정 303
그림 3-2-32. 주제도 레이블 표출 예시 304
그림 3-2-33. 버스 상세정보 확인화면 304
그림 3-2-34. 정류장 상세정보 확인화면 305
그림 3-2-35. 버스 재차인원/정류장 대기인원 Top10 통계 306
그림 3-2-36. 노선별 구분된 버스 재차인원 순위 정보 307
그림 3-2-37. 노선별 차트보기 실행 메인화면 308
그림 3-2-38. 차량별 운행기록 차트 309
그림 3-2-39. 운행 회차별 시공도 310
그림 3-2-40. 노선별 운행이력 311
그림 3-2-41. 노선별 운행이력 내보내기 311
그림 3-2-42. 차량별 상세 운행이력 312
그림 3-2-43. 회차별 상세 운행이력 312
그림 3-2-44. 정류장별 분석 실행화면 313
그림 3-2-45. 정차노선 상세정보 314
그림 3-2-46. 현황자료 노선별 차트보기 실행 메인화면 314
그림 3-2-47. 현황자료 차량별 운행기록 차트 315
그림 3-2-48. 현황자료 운행 회차별 시공도 316
그림 3-2-49. 현황자료 노선별 운행이력 317
그림 3-2-50. 현황 노선 차량별 상세 운행이력 317
그림 3-2-51. 현황 노선 회차별 상세 운행이력 318
그림 3-2-52. 현황 노선 정류장별 상세 운행이력 318
그림 3-2-53. 현황 운행이력 내보내기 실행 화면 319
그림 3-3-1. 보행동선 추적 시스템 개념도 321
그림 3-3-2. LiDAR 시스템의 기본 구성 및 동작 원리 322
그림 3-3-3. 라이다 센서 세부 사양 325
그림 3-3-4. 영상 카메라 세부 사양 326
그림 3-3-5. SRT수서역 지하2층 승강장 329
그림 3-3-6. 지하철 환승통로 입구의 보행자 추정 동선 329
그림 3-3-7. 지하철 환승통로의 센서 감지 저해 요소 330
그림 3-3-8. 라이다 센서 및 영상카메라 설치 현장 위치 331
그림 3-3-9. SRT 지하철 환승통로 카메라 설치 구성 332
그림 3-3-10. 카메라 설치 및 각도 설정 333
그림 3-3-11. 설치위치 1 333
그림 3-3-12. 현장조사 안내문 333
그림 3-3-13. 설치위치 2 334
그림 3-3-14. 설치위치 3 334
그림 3-3-15. 라이다 센서 별 감지영역, 좌표 335
그림 3-3-16. 라이다 센서1 감지 영상 336
그림 3-3-17. 라이다 센서2 감지 영상 336
그림 3-3-18. 라이다 센서3 감지 영상 337
그림 3-3-19. 좌표를 동기화하여 센서1, 2 3의 Point 데이터를 병합한 영상 337
그림 3-3-20. 카메라 설치 및 각도 설정 338
그림 3-3-21. 파노라마 영상 보정을 통한 영상 결합 339
그림 3-3-22. SRT대합실에서 유출되고 선정된 대상을 추적하는 시나리오 340
그림 3-3-23. camera #3 좌표 구성 340
그림 3-3-24. camera #1 좌표구성, 파노라마 영상에서 넘어온 객체를 연결 추적하는 시나리오 341
그림 3-3-25. camera #1 좌표 구성 341
그림 3-3-26. 파노라마 영상 좌표와 camera #1 좌표 연동 구성 342
그림 3-3-27. 각 통로마다 검출 라인을 설정하여 보행자 흐름 분석 342
그림 3-3-28. 혼잡시간 보행 흐름 343
그림 3-3-29. Point cloud clustering을 통한 개체 식별 344
그림 3-3-30. 단일 프레임 Point Cloud 데이터 화면 344
그림 3-3-31. 직전 5프레임의 Point Cloud 데이터를 누적한 화면 345
그림 3-3-32. 단일 프레임의 보행자 데이터 345
그림 3-3-33. 직전 5프레임 누적한 보행자 데이터 345
그림 3-3-34. 동일시간 LiDAR와 카메라 영상 비교 346
그림 3-3-35. 지하철 유입인구(지하철 → SRT) 347
그림 3-3-36. 지하철 유입인구(지하철 → 지하1층) 347
그림 3-3-37. SRT 유출인구(SRT → 지하철) 348
그림 3-3-38. SRT 유출인구(SRT → 지상1층) 348
그림 3-3-39. 엘리베이터 및 에스컬레이터 유입인구(지상1층 → SRT) 349
그림 3-3-40. 엘리베이터 및 에스컬레이터 유입인구(지상1층 → 지하철) 349