ScholarWorks@성균관대학교

초록

(연구배경 및 목적) 급변하는 사회의 고령화 및 교통약자 인구 증가 추세는 장애물 없는 생활환경(BF) 인증 제도의 중요성을심화시키고 있다. 그러나 현행 인증 절차는 심사 지연, 전문 인력 부족, 평가의 주관성 개입 가능성 등 구조적인 한계에 직면해있어 제도 개선의 필요성이 증대되고 있다. 인공지능(AI) 기반 평가 선례연구에서는 시각적 정성 요소 탐지에는 유효성을 보였으나, 공원 접근로 내 유효폭 및 단차와 같은 정량적 비율척도 항목에서는 2D 이미지의 원근 왜곡 및 해상도 문제로 인한 정확도한계를 확인하였다. 본 연구는 이러한 AI 평가의 제약점을 극복하고, BF 인증 절차의 효율성 및 객관성을 제고함으로써 궁극적으로 모두를 위한 무장애 도시 환경 조성에 기여하는 것을 목적으로 한다. (연구방법) 본 연구는 서울특별시 강남구에 위치한 어린이공원 98개소의 접근로를 대상으로 한다. 현장 조사를 통해 각 접근로의 고해상도 이미지를 다각도로 촬영하고, 동시에 유효폭, 볼라드 간 간격, 단차 높이 등 핵심적인 비율척도 항목에 대한 정밀 실측 데이터를 확보한다. 수집된 이미지는 체계적인 전처리(예: 이미지 선명도 향상, 노이즈 제거) 및 원근 보정 기술을 적용하여 Gemini API 기반 AI 평가 시스템에 적용한다. AI 시스템으로부터 도출된 정량적 평가 결과는 현장에서 확보된 실측 데이터와 통계적으로 심층 비교 분석하였고, 이를 통해 AI의 BF 인증 평가 업무 적용 가능성과 신뢰성을 실증적으로 검증하고자 한다. (결과) 유효폭 측정에서는 볼라드와 같은 명확한 물리적기준점 존재 시 AI의 예측 신뢰성이 향상되었으나, 개방형 구간에서는 기준점 인식 모호성으로 정확도 저하가 관찰되었다. 단차측정에서는 MAE 76.79mm에도 불구하고 MAPE가 3856.87%에 달하는 역설적 오차가 발생했으며, 이는 대부분의 실측값이0-20mm 범위에 집중되고 실제 단차 폭이 불균일했기 때문으로 분석된다. 이러한 결과는 AI가 2D 이미지 기반으로 미세한 정량적 요소를 정밀하게 판별하기 위해서는 기술적 개선이 필요함을 시사한다. (결론) 본 연구는 AI 기반 BF평가의 정확도와 적용가능성을 실증적으로 검토하고, 정량적 항목에서의 한계점을 구체적으로 식별하였다. 특히 유효폭과 단차 측정의 정확도는 기준점 유무 및 지형의 불규칙성에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 향후에는 명확한 기준점 설정과 함께, LiDAR나 스테레오 비전과 같은 3차원 공간 정보 기술을 통합하여 AI 평가의 정밀도와 일반화 성능을 향상시킬 필요가 있다.

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