[ HIKING NAVIGATION ] TEAM _ 날다람쥐산악회 김세빈, 서장덕, 이영현, 최예정 등산 네비게이션 - 사용자의 니즈를 반영한 등산로 추천 알고리즘

한국은 산이 많은 지형적 특성을 가졌으며, 다음은 국립공원으로 지정된 산의 분포이다.

이 중 북한산을 선정한 이유는 과거와 현재가 공존하는 서울과 근접하여 이를 조망하거나 문화재를 체험할 수 있고, 휴식, 여가생활 등 다양한 활동이 이루어질 수 있기 때문이다. 또한 접근성이 높기 때문에 날다람쥐산악회는 도심 속 사람들의 건강한 여가생활을 장려할 수 있는 등산 네비게이션을 제안한다. 데이터로 사용되는 북한산의 전체 등산로는 기존 등산로 데이터를 바탕으로 4개의 봉우리를 목적지로 설정하고 qgis의 네트워크 분석 - 최단경로를 활용하여 경로를 추출하였다.

등산이라는 행위는 단순히 산을 오르는 것만을 지칭하는 것이 아니라 산책, 트레킹, 지역의 역사 문화 체험, 그리고 자연경관을 즐기며 건강을 증진하는 활동으로 개념을 확장시킬 수 있다. 다음 슬라이드는 대상, 인간의 행위가 일어나는 이벤트 그리고 그 움직임을 기호화 한 것이다. 산을 오른다는 육체적인 움직임, 자연문화 경관을 체험하는 관찰, 휴식을 취하거나 기능적 필요를 채우는 것을 등산에 고려되는 변수 데이터로 인식할 수 있다.

앞서 말한 3가지의 움직임은 13개의 변수로 구체화된다. 물을 마실 수 있는 샘터, 휴식을 취할 수 있는 쉼터, 야영장, 조망점, 조류 및 관속식물, 주차장, 인근 편의점, 화장실, 탐방안내소, 위험지역, 자연경관, 문화경관이 변수 데이터로 활용된다. 변수데이터는 사용자에 니즈에 따라 등산로를 소거하는 기준이 된다.

다음 슬라이드는 변수가 적용됨에 따라 등산로의 개수가 줄어드는 것을 시각화한 것이다.

등산 네비게이션을 위해 사용한 그래스호퍼 데피니션은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 변수 선택 알고리즘과 자연경관 문화경관 개수 비교 알고리즘이다. 두 데피니션 모두 사용자의 니즈에 따라 경로를 추출하는 것을 목적으로 하고 있다. 앞에서 언급한 13가지의 변수 중 자연/문화 경관을 제외한 11가지의 변수는 사용자가 등산 중에 원하는 요소가 등산로와 가까운지를 판단하는 방식으로 경로를 추출하였다. 각 요소와 등산로 사이의 거리를 판단하기 위해 수선을 뻗고 그 수선의 길이가 파라미터로 변경 가능한 숫자를 기준으로 짧은 경로만 추출된다. 마이너스 변수는 위험요소로 플러스 변수와 로직은 같으나 마지막에 길이가 긴 경로만 추출된다. 나머지 2가지의 변수는 자연경관과 문화경관으로, 이 두 요소는 변수로써 선택되는 것이 아니라 남은 경로 내에서 가까운 자연경관과 문화경관의 점데이터 양을 비교하여 사용자가 더 선호하는 경로가 추출된다. 점과 선 사이의 수선을 사용하는 방식은 변수선택 알고리즘과 동일하지만, 길이를 비교해야 하기 때문에 각 변수별로 가까운 거리의 수선의 합을 구하고 smaller than 컴포넌트를 두 번 사용하여 true 인 경로만 추출되도록 한다. 하단의 전체 알고리즘은 추출경로를 자세히 보여주기 위해 설정한 페르소나의 니즈가 반영된 전체 데피니션이다.

페르소나는 22살의 사진동아리원으로 동아리 사람들과 함께 북한산의 자연을 찍으려 등산을 계획하고 있다.

주어진 질문과 페르소나의 대답에 따라 알고리즘이 작동한다. 질문들은 알고리즘 내에서 변수를 선택하는 역할을 하고, 페르소나의 대답은 등산로의 가짓수를 줄이는 역할을 한다. 이러한 과정을 다음 슬라이드에서 확인할 수 있다.

앞에서는 특정 니즈를 가진 페르소나를 설정하여 최적화된 경로를 제안하는 과정을 보여줬다면 다음 슬라이드에서는 사용자의 선택 및 조건에 따라 수많은 경우의 최적화 경로가 나타날 수 있음을 보여준다.

4개의 목적지에 따른 모든 등산로와 모든 변수 점데이터를 한 평면 상에 표현한 이미지이다.