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SUMMARY
목차
제1장 연구개발과제의 개요 12
1. 연구개발 목적 12
가. 연구개발 최종 목표 12
나. 연구개발 성과물(The Smart D2D) 13
다. The Smart D2D(철도 내비게이션) 시스템의 Architecture 13
2. 제안요청서(RFP) 대비 연구내용 달성도 14
3. 연구개발의 필요성 14
가. 연구개발 필요성 14
나. 연구목표 설정 15
4. 연구개발 범위 15
5. 연구추진 체계 17
6. 사전평가 보완사항 18
제2장 국내외 기술 개발 현황 19
1. 국내외 관련 분야의 환경 변화 19
2. 국내 기술개발 현황 19
3. 국외 기술개발 현황 20
4. 핵심기술별 연구개발 전·후 기술수준 21
제3장 연구 수행 내용 및 성과 23
1. 복합교통수단 경로탐색 개발 23
가. 기존 경로안내 서비스 현황 23
나. 신규 서비스 연계 개발 29
2. 철도 이용객 중심의 정보제공 서비스 개발 32
가. 정보제공 서비스 개요 32
나. 개발 서비스 정의 34
다. 구현 방안 36
라. 스마트 D2D 앱 개발 내용 45
3. 스마트 D2D 앱 테스트 50
가. 대중교통을 이용한 경로 50
나. 파크앤 라이드 및 카셰어링을 이용한 경로 52
다. 스마트 D2D 앱 차별화 53
4. 국내·외 기존 실내 측위 사례 및 기술 분석 57
가. 관련 기업 동향 분석 59
나. 국내·외 실내측위 기술 동향 분석 59
다. 기존 실내측위 기술의 철도역사 적용 한계점 분석 및 개선방향 제시 60
5. 철도역사의 특수성을 고려한 WiFi기반의 실내측위 기술 개발 63
가. 연구개발 내용 63
나. 센서 측위 시스템 및 복합 위치 인식 알고리즘 63
다. KAI-R(철도 역사의 특수성을 고려한 WiFi기반의 실내측위 기술) 개발 67
라. 철도역사 내 실내측위 뷰어용 실내맵 제작 70
마. KAI-R 위치측위 정확도 검증 71
바. 내비게이션 추가 모듈 개발 및 KAI-R 모니터링 74
사. WiFi 기반의 실내측위 기술 적용 대상 및 범위 77
아. 추가 연구내용 77
6. GPS 음영지역 극복을 위한 스마트폰 카메라와 마커를 활용한 실내측위 기술 78
가. 마커측위기술 개요 78
나. 마커 구성 78
다. 스마트폰 카메라를 활용한 마커 인식 기술 79
라. 경로안내 DB 구성 80
마. 증강현실을 적용한 보행 내비게이션 기술 81
바. 시범운영 84
사. 마커 기반의 실내측위기술 적용 대상 및 범위 92
아. 추가 연구내용 92
7. 철도 이용객 경로제공 알고리즘 효과평가 93
가. 알고리즘 평가 도구 선정 93
나. 교통수요분석 프로그램 시뮬레이션 네트워크 구축 94
다. 교통흐름분석 프로그램 시뮬레이션 네트워크 구축 95
라. 시뮬레이션 프로그램 최적경로 분석 96
마. 알고리즘 검증 분석 98
바. 역사 내 알고리즘 최적경로 탐색에 따른 효과평가 100
사. 개발 알고리즘 보완 및 검증 101
8. 철도 이용객 선호에 따른 Impedance 개발 103
가. Impedance 지표 103
나. Impedance를 고려한 경로탐색 방법론 103
다. 안전, 환경 Impedance를 고려한 경로탐색 104
라. 시나리오에 따른 Impedance를 고려한 경로탐색 108
마. 안전, 환경 Impedance 실효성 판단 114
제4장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 117
1. 목표 달성도 117
2. 관련 분야 기여도 118
제5장 연구개발성과의 활용계획 119
1. 연구성과 활용방안 119
2. 연구성과 실용화 계획 119
3. 향후 추가 연구아이템 120
가. 통합 D2D App 120
나. 실내측위기술 121
4. 기대효과 122
제6장 연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 122
제7장 연구개발성과의 보안등급 122
제8장 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 122
제9장 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 122
제10장 연구개발과제의 대표적 연구 실적 123
1. 논문 123
2. 특허 124
3. 저작권 등록 125
제11장 기타 사항 125
제12장 참고 문헌 126
〈표 1-1〉 사전평가 요구사항에 대한 조치사항 18
〈표 2-1〉 국내 경로안내 App 현황 20
〈표 2-2〉 핵심기술별 연구개발 전·후 기술수준 21
〈표 3-1〉 카셰어링과 렌터카의 교통수단으로서의 특징 30
〈표 3-2〉 개발 수준별 서비스 항목 및 연계대상 정보 31
〈표 3-3〉 연계 서비스 개발을 위한 고려사항 31
〈표 3-4〉 어플리케이션 개발개요 32
〈표 3-5〉 서버 개발 개요 33
〈표 3-6〉 서울시 지하철 실시간 열차 위치정보 41
〈표 3-7〉 서울시 지하철 실시간 열차 도착정보 42
〈표 3-8〉 서울시 지하철 주변 환승버스 정보 42
〈표 3-9〉 시외버스 정보 43
〈표 3-10〉 고속버스 정보 43
〈표 3-11〉 버스 노선정보 43
〈표 3-12〉 정류소 노선정보 44
〈표 3-13〉 국내·외 관련 기업 동향 분석 59
〈표 3-14〉 실내측위 기술 동향 분석 59
〈표 3-15〉 시나리오별 측위 기법의 테스트 결과 62
〈표 3-16〉 KAI-R 개발내용 67
〈표 3-17〉 실내역사 데이터 구축 항목 70
〈표 3-18〉 신정네거리역 측위 정확도 71
〈표 3-19〉 시범운영 구간 측위환경 분석 결과 72
〈표 3-20〉 시범운영 구간 측위 정확도 도출 결과 74
〈표 3-21〉 내비게이션 추가 모듈 개발 75
〈표 3-22〉 신정네거리 측위 정확도 모니터링 76
〈표 3-23〉 신도림 측위 정확도 모니터링 76
〈표 3-24〉 잠실 측위 정확도 모니터링 76
〈표 3-25〉 WiFi 실내측위 기술의 적용 범위 (일반적인 역사 조건) 77
〈표 3-26〉 경로안내 Database 항목 설명 80
〈표 3-27〉 마커의 역할에 따른 특성 분류 85
〈표 3-28〉 시범운영 마커 역할에 따른 설치 개수 86
〈표 3-29〉 마커 설치 전후 모습 89
〈표 3-30〉 마커 실내측위 기술의 적용 범위(일반적인 역사 조건) 92
〈표 3-31〉 중거리 교통수요분석 프로그램 결과값 97
〈표 3-32〉 장거리 교통수요분석 프로그램 결과값 98
〈표 3-33〉 시나리오별 분석값 비교 - 최소시간 99
〈표 3-34〉 시나리오별 룬석값 비교 - 최단거리 99
〈표 3-35〉 시나리오별 분석값 비교 - 유사노선 100
〈표 3-36〉 교통흐름분석 프로그램 데이터 비교 분석 101
〈표 3-37〉 중거리 시나리오 비교 102
〈표 3-38〉 장거리 시나리오 비교 102
〈표 3-39〉 대전광역시 구암동에서 석교동 - 최단경로 105
〈표 3-40〉 대전광역시 구암동에서 석교동 - 안전 lmpedance를 고려한 경로 105
〈표 3-41〉 대전광역시 구암동에서 - 칠산동 최단경로 106
〈표 3-42〉 대전광역시 구암동에서 칠산동 - 환경 lmpedance를 고려한 경로 107
〈표 3-43〉 시나리오 1 - 환경 lmpedance 적용 109
〈표 3-44〉 시나리오 1 - 안전 lmpedance 적용 109
〈표 3-45〉 시나리오 1 - 종합 (유성초등학교-시청역) 109
〈표 3-46〉 시나리오 2 - 최단거리 110
〈표 3-47〉 시나리오 2 - 환경 lmpedance 적용 111
〈표 3-48〉 시나리오 2 - 안전 lmpedance 적용 111
〈표 3-49〉 시나리오 2 - 종합 (평생교육문화센터-대동역) 111
〈표 3-50〉 시나리오 3 - 최단거리 113
〈표 3-51〉 시나리오 3 - 안전 lmpedance 적용 113
〈표 3-52〉 시나리오 3 - 환경 lmpedance 적용 113
〈표 3-53〉 시나리오 3 - 종합(유성초등학교-시청역) 114
〈표 5-1〉 핵심기술 별 성과활용계획 120
〈그림 1-1〉 연구개발 최종목표 12
〈그림 1-2〉 연구개발 성과율 The Smart D2D 13
〈그림 1-3〉 The Smart D2D 아키텍쳐 13
〈그림 1-4〉 제안요청서 대비 연구내용 달성도 14
〈그림 1-5〉 연구개발 필요성 15
〈그림 1-6〉 연구 추진 경과 17
〈그림 1-7〉 스마트 D2D 내비게이션 이동시 안내문구 표출화면 18
〈그림 2-1〉 국외 경로안내 기술개발 현황 20
〈그림 3-1〉 네이버 지도 경로안내 서비스 23
〈그림 3-2〉 Apple Map 경로안내 서비스 24
〈그림 3-3〉 카카오맵 경로안내 서비스 25
〈그림 3-4〉 Bing지도 경로안내 서비스 26
〈그림 3-5〉 Google Map 경로안내 서비스 27
〈그림 3-6〉 T-map 경로안내 서비스 28
〈그림 3-7〉 환승주차장 정보 연계 29
〈그림 3-8〉 카셰어링 정보 연계 30
〈그림 3-9〉 정보제공 서비스 개발 범위 32
〈그림 3-10〉 서비스의 지원 기능 34
〈그림 3-11〉 기능 흐름 및 성과물 통합 개발 35
〈그림 3-12〉 전체 의사 결정 모형 36
〈그림 3-13〉 출·도착 정보 및 수단 의사결정 36
〈그림 3-14〉 승용차 경로 의사결정 37
〈그림 3-15〉 승용차 탐색 경로 37
〈그림 3-16〉 대중교통 경로 의사결정 38
〈그림 3-17〉 대중교통 탐색 경로 38
〈그림 3-18〉 보행 경로 의사결정 39
〈그림 3-19〉 보행 탐색 경로 39
〈그림 3-20〉 의사결정 개발범위 40
〈그림 3-21〉 ERD 40
〈그림 3-22〉 메인 Ul 및 Framework 45
〈그림 3-23〉 자동차 경로탐색 45
〈그림 3-24〉 대중교통(시내) 경로탐색 46
〈그림 3-25〉 대중교통(시외) 경로탐색 46
〈그림 3-26〉 도보 경로탐색 47
〈그림 3-27〉 환승주차장, 카셰어링 경로탐색 47
〈그림 3-28〉 앱 개발 디자인 48
〈그림 3-29〉 앱 개발 디자인(계속) 49
〈그림 3-30〉 스마트 D2D 테스트 시나리오(대중교통) 50
〈그림 3-31〉 대중교통을 이용한 경로안내 50
〈그힘 3-32〉 대중교통을 이용한 경로안내(계속) 51
〈그림 3-33〉 스마트 D2D 테스트 시나리오(복합교통수단) 52
〈그림 3-34〉 철도역사 주변으로 공영주차장 검색 및 경로 안내 52
〈그림 3-35〉 철도역사 중심으로 카셰어링 위치 안내 및 카셰어링을 통한 경로안내 53
〈그림 3-36〉 기존 앱과 스마트D2D 차별성(대중교통) 53
〈그림 3-37〉 스마트D2D 앱에서 보여지는 서비스 제공 화면 54
〈그림 3-38〉 다앙한 자동차 길안내 서비스 제공 화면 55
〈그림 3-39〉 파크앤라이드 & 카셰어링 서비스 제공 화면 55
〈그림 3-40〉 서비스 환경설정 기능 제공 화면 56
〈그림 3-41〉 기존 실내측위 기술의 철도역사 한계점 60
〈그림 3-42〉 신정네거리 시나리오 1 현장조사 61
〈그림 3-43〉 신정네거리 시나리오 2 현장조사 61
〈그림 3-44〉 철도역사용 WiFi 측위기술 개발 개요 63
〈그림 3-45〉 PDR 센서 수집 데이터 64
〈그림 3-46〉 블루투스 측위기술 개요 65
〈그림 3-47〉 실내·외 전환에 따른 위치인식 기술 66
〈그림 3-48〉 Hidden Markov Model 66
〈그림 3-49〉 실내 측위 뷰어용 실내맵(신정네거리역, 신도림역) 70
〈그림 3-50〉 실내 측위 뷰어용 실내맵(잠실역) 70
〈그림 3-51〉 KAI-R 구성 모습(신도림, 잠실) 73
〈그림 3-52〉 스마트폰 카메라와 마커측위기술 개념 78
〈그림 3-53〉 마커인식 기술 79
〈그림 3-54〉 마커와 최종목적지 간 경로안내 80
〈그림 3-55〉 스마트폰 카메라와 마커를 활용한 측위기술 경로안내 DB 81
〈그림 3-56〉 경로안내 알고리즘 81
〈그림 3-57〉 증강현실 기반의 철도 보행 내비게이션 UI 구성 82
〈그림 3-58〉 증강현실 기반의 철도 보행 내비게이션 82
〈그림 3-59〉 부가 정보를 포함한 경로안내 Ul 사례 83
〈그림 3-60〉 교통약자와 일반 보행자 유형에 맞춘 경로 안내 83
〈그림 3-61〉 신정네거리역 구성 및 위치 84
〈그림 3-62〉 신정네거리역 시범운영 협조공문 84
〈그림 3-63〉 신정네거리역 현장조사 85
〈그림 3-64〉 신정네거리역 바닥면 장애물 조사 결과 86
〈그림 3-65〉 신정네거리역 마커 설치 위치 87
〈그림 3-66〉 신정네거리역 설치 마커 및 시공 모습 88
〈그림 3-67〉 신정네거리역 마커 시공 89
〈그림 3-68〉 경로안내 DB 현장조사 91
〈그림 3-69〉 유지보수 및 관리를 위한 운영 일지 91
〈그림 3-70〉 교통수요분석 프로그램 시뮬레이션 환경 구축 Flow chart 94
〈그림 3-71〉 교통흐름분석 프로그램 시뮬레이션 환경 구축 Flow chart 95
〈그림 3-72〉 중거리 시나리오(대전광역시청~우승대학교서캠퍼스) 위치도 96
〈그림 3-73〉 장거리 시나리오(한국기계연구원~대전대학교) 위치도 96
〈그림 3-74〉 교통흐름분석 프로그램 시뮬레이션 서울역 6번 승강장-버스환승센터 노선 100
〈그림 3-75〉 안전과 환경을 고려한 경로탐색 103
〈그림 3-76〉 lmpedance 경로탐색 Flow chart 104
〈그림 3-77〉 Link 거리당 Number of fare points 설정(좌), 수단별 요금 설정(우) 104
〈그림 3-78〉 최단경로(왼), 안전을 고려한 경로(오) 105
〈그림 3-79〉 최단경로(왼), 환경을 고려한 경로(오) 106
〈그림 3-80〉 시나리오 1의 분석경로별 노선 108
〈그림 3-81〉 시나리오 2의 최단경로 110
〈그림 3-82〉 시나리오 2의 분석경로별 노선 110
〈그림 3-83〉 시나리오 3의 최단경로 112
〈그림 3-84〉 시나리오 3의 분석경로별 노선 112
〈그림 3-85〉 경로안내 선호도조사 설문지 115
〈그림 3-86〉 통행 목적별 경로안내 설문 결과 116
〈그림 5-1〉 연구성과 활용방안(BigData 활용) 119
〈그림 5-2〉 사용자 만족도 및 사용후기 120
〈그림 5-3〉 사용자 평가 및 리뷰 만족도 121