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스마트 도로 인프라 환경에서 CCTV를 무작정 확충하는 방식의 한계를 문제로 인식하고, 도로망 구조와 이동 확률을 반영한 최적 배치 방안을 탐구 주제로 설정함
OpenStreetMap 도로망 데이터를 그래프로 모델링하고, 간선 길이와 사이중심성을 결합한 하이브리드 가중치로 마르코프 체인 전이행렬을 구성함
전이행렬의 정상분포를 기반으로 Greedy 알고리즘을 적용해 CCTV 설치 후보를 선정하고, 감시 누락 확률을 단일 스텝 기준과 경로 기반 기준으로 정의함
몬테카를로 랜덤워크 시뮬레이션을 통해 이론적 지표와 실제 경로 기반 감시 성능을 비교·검증함
네트워크 과학과 확률 모델을 실제 도시 문제에 적용해 공공 인프라 최적화의 수학적·실용적 가능성을 제시한 융합 탐구였음