• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.340-344
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• 2008

최근의 급속한 도시화로 인한 불투수면적의 증가는 첨두유량의 증가, 홍수도달시간의 단축을 야기해 도시유역의 홍수 피해를 증가시키고 있다. 특히 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 겹치는 경우 도시유역의 홍수피해는 더욱 가중된다. 이러한 도시홍수의 피해를 방지하기 위해서는 구조적 또는 비구조적인 대책수립이 필요하다. 구조적 대책의 경우 효과적이나 예산과 공기 등의 문제가 있으며, 중추적인 해결책이 되지 않으므로 도시홍수예보 시스템의 개발이 필요하다. 일반적으로 홍수예보에는 유출해석모형이 활용되고 있다. 유출해석모형 중 SWMM 모형은 맨홀 및 우수관망의 고려가 가능하여 하천과 우수관로가 연계된 도시 유출특성의 모의가 가능하여 도시홍수예보에 적합한 모형이다. 그러나 SWMM은 소배수유역의 분할 및 계산시간의 제약으로 대체적으로 유역면적이 $100km^2$ 내에 적용되는 한계를 가지고 있다. 따라서 본류 및 지류하천과 우수관로가 연계되는 $100km^2$ 이상인 도시유역의 홍수예보를 위해서는 우수관망 해석 및 하천흐름해석의 연계가 필요하다. 본 연구에서는 중규모 유역의 도시홍수예보를 위해 SWMM과 HEC-RAS 모형을 연계하는 방안을 제시하였다. 중랑천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 이용하여 소유역의 지표 및 관망유출과 지류하천의 유출 분석을 수행하였고, 중랑천 본 류구간에 대해서는 HEC-RAS 모형을 구축하여 하천의 부정류 해석을 수행하였다. 또한, SWMM으로 계산된 배수구역별 유출해석 결과를 HEC-RAS의 지류유입량으로 활용하여 본류의 지류유입 영향을 고려하도록 하였으며, 원할한 연계를 위해 SWMM과 HEC-RAS를 연계한 시스템을 구축하였다. 결과적으로 SWMM과 HEC-RAS를 연계시스템 통한 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보였으며, 도시홍수예보를 위한 SWMM과 HEC-RAS의 연계는 복잡한 도시유역의 홍수관리에 활용성이 클 것으로 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.1
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• pp.1-12
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• 2015

Intrusive Vehicle Detectors have excellent detection performance compared to other types of detector, but disadvantages of high installation and maintenance costs, short life time due to greater damage to roads and paving materials. In contrast, Non-Intrusive Vehicle Detectors attached to the stationary pole have advantages because it does not damage the road surface and easy and less expensive to maintain. Despite these advantages, Non-Intrusive type detectors are still not been widely used in traffic signal control systems because of the low detection performance. In this study, a FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) radar Vehicle Detector was designed as an alternative detector for the signalized intersection, and the performance evaluation was presented by purpose applicability.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.2
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• pp.150-156
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• 2011

Smart Highway is a next generation highway that significantly improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environments so that drivers can drive at high speeds in safety. In order to implement smart highway, it is required to gather a large amount of data including conditions of a road and the status of vehicles, and other useful data. To provide situation information of highway, it has been gathered traffic information using optical sensors(CCTV, etc.). However, this technique has problems such as the problem of information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. It needs radar system which has not effect on environmental change and algorithm processing technique in order to provide information for a safety driving to driver and car. In this paper, it is used radar with 9.4GHz to test performance of a road surface and developed radar system for detecting test. And we compared and analyzed a performance of data acquired from each radar through computer simulation.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.16 no.3
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• pp.449-457
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• 2020

Purpose: The Seoul Metropolitan Government classifies the cavity risks into emergency, priority, general, and observation grades in consideration of the cavity size, asphalt pavement thickness, and pavement depth based on the cavity management grade criteria of Seoul. In this study, the depth of cracking was measured at 17 cracks identified by checking the pavement condition of the cavity at 265 cavities found in the 2019 cavity investigation service. Method: In the first phase, crack width and depth were measured using a vernier caliper, taper gauge, and depth gauge to check the cracks of the identified cavities. In the second phase, the location of the largest crack in the upper road surface was confirmed, and A.C. was drilled to further measure the crack depth. Results: As a result, the cavity management level was raised in nine of the 17 test cavity identified. Therefore, in case of emergency and priority recovery, the grade should be adjusted according to the depth of pavement crack and the thickness of residual A.C. pavement. Conclusion: In the case of cracks in the upper part of the cavity, the crack progression must be determined through the perforation and the remaining asphalt concrete thickness must be determined to determine the cavity grade.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.1
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• pp.8-19
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• 2016

Potholes are caused by the presence of water in the underlying soil structure, which weakens the road pavement by expansion and contraction of water at freezing and thawing temperatures. Recently, automatic pothole detection systems have been studied, such as vibration-based methods and laser scanning methods. However, the vibration-based methods have low detection accuracy and limited detection area. Moreover, the costs for laser scanning-based methods are significantly high. Thus, in this paper, we propose a new pothole detection system using a commercial black-box camera. Normally, the computing power of a commercial black-box camera is limited. Thus, the pothole detection algorithm should be designed to work with the embedded computing environment of a black-box camera. The designed pothole detection algorithm has been tested by implementing in a black-box camera. The experimental results are analyzed with specific evaluation metrics, such as sensitivity and precision. Our studies confirm that the proposed pothole detection system can be utilized to gather pothole information in real-time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.640-640
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• 2015

2010년과 2011년 서울에서 발생한 집중호우와 2014년 부산에서 발생한 집중호우의 발생으로 막대한 재산상의 피해와 사상자를 냈다. 2010년 9월 21일에 발생한 집중호우는 1908년 관측시작이래 가장 많은 비가 내린 것으로 기록되었으며 주거지 4,727호, 상가 1,164호, 공장 126동 등이 침수되고 13시를 기준으로 강서지점의 경우 시간당 98.5mm의 기록적인 강우를 기록하였으나, 관악지점은 5.5mm에 그쳐 두 지점간의 시간당 강우량의 편차가 약 200배 가까이 차이가 나는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 도시지역에서 국지성 집중호우가 증가하고 있으며 지역별 강우 편차가 크고 이에 따라 침수피해발생 여부도 지역에 따라 달라진다. 강수의 공간적 분포와 그로 인한 침수해석은 도시돌발홍수 예경보 시스템에 있어 무엇보다도 중요하다. 본 연구의 목적은 도시지역 돌발홍수 예경보 시스템 구축을 위한 정량적 강수추정 QPE(Quantitative Precipitation Estimation)기법에 따른 수리 수문학적 영향을 평가하는 것이다. 정량적 강수추정을 위해 AWS, SKP, 레이더 자료를 활용하여 250m의 해상도를 가지도록 크리깅을 적용하였다: QPE 1은 34개의 AWS의 지점우량을 지구통계학적 기법 중의 하나인 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 2는 AWS와 156개의 SKP의 강우데이터를 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 3는 광덕산 레이더를 이용한 기법, QPE 4는 AWS, SKP, 광덕산 레이더 자료를 조건부 합성한 기법이다. 월류량을 산정하기 위해 도시유출해석모형인 SWMM을 강남역 일대를 대상으로 구축하고 우수관로 시스템으로 유입되지 못한 노면류(Surface flow)를 함께 고려하였다. 침수해석을 위해서는 DHM모델을 적용하였으며 2013년 7월 기간에 발생한 호우에 대하여 분석을 수행하였다. 비교수행을 위해서 인접한 서초 AWS와 강남 AWS의 지점강우량도 함께 고려하였으며 모의결과를 국가 재난관리 정보 시스템(NMDS)에 침수피해가 확인된 가옥 및 빌딩 정보와 일치여부를 적합도로 산정하였다. 산정된 적합도를 통하여 정량적 강수추정기법에 따른 수리?수문학적 영향을 평가하였다. 실제 침수흔적정보와 비교 결과, QPE 2와 QPE4가 가장 적합도가 높았으며 이에 따라 고밀도의 관측망의 구성이 도시지역 침수해석결과에도 적합할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.108 no.3
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• pp.322-328
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• 2019

The purpose of this study was to provide basic data for maintenance and repair of the forest road surfaces using the light drop weight test (LDWT), density test, and grain size analysis at four sites in Yeongyang-gun Mt. (2011y, 2014y, 2016y, and 2017y). In terms of the density test results, the opening density in 2011 was the highest at $2.0694g/cm^3$, and the opening density in 2017 was the lowest at $1.7443g/cm^3$. The grain size analysis showed that the proportion of large aggregates was highest at the opening in 2017, and the proportion of large aggregates decreased with the delay of opening date. From the LDWT results, $E_{vd}$ (the dynamic deformation coefficient) of the 2011y forest road was $35.7MN/m^2$, 2014y was $30.5MN/m^2$, 2016y was $28.6MN/m^2$, and 2017y was $23.5MN/m^2$. The $E_{vd}$ value for the oldest forests opened with the 2011y forest road was the highest, the average $E_{vd}$ value of the center portion was $21.45MN/m^2$, the average $E_{vd}$ value of the wheel portion of the banking part was $31.31MN/m^2$, and the average $E_{vd}$ value of the wheel portion of the cut part was $36.71MN/m^2$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.453-453
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• 2021

도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.36 no.1
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• pp.13-22
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• 2018

Buses, one of the representative public transportation modes, are divided into a vareity of service types according to the purpose of operation, operating distance, and management agencies. Although bus-involved crashes may cause large amount of damage due to the higher number of passengers boarded on a bus, prior research has little focused on crash severity according to bus service types. This study aims to investigate factors influencing crash severity in bus-involved crashes and to present policy implications to reduce crash severity by bus service type. To do this, bus-involved crash data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS) during five-year period are used. Ordered probit models for three types of bus service, i.e., city bus, suburban and express buses, and charter buses, are estimated to analyze the factors of accident severity. The results show that there are significant differences of factors affecting crash severity among the types of bus services while speed and road surface influence all the types of buses. In case of local buses, time of day, roadway alignment, and installation of a traffic signal are found to be statistically significant factors. Seat belt and road class have significant effects on injury severity of the intercity and express buses. Chartered buses have time of day, driving experience, seatbelt, traffic signal, and day of week as the significant factors. The results of this study are expected to contribute to the reduction of the crash severity by each bus service type.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.3 no.1 s.4
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• pp.45-52
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• 2004

There are many cities installing ITS(Intelligent Transportation Systems) and running TMC(Trafnc Management Center) to improve mobility and safety of roadway transportation by providing roadway information to drivers. There are many devices in ITS which collect real-time traffic data. We can obtain many valuable traffic data from the devices. But it's impossible to avoid missing traffic data for many reasons such as roadway condition, adversary weather, communication shutdown and problems of the devices itself. We couldn't do any secondary process such as travel time forecasting and other transportation related research due to the missing data. If we use the traffic data to produce AADT and DHV, essential data in roadway planning and design, We might get skewed data that could make big loss. Therefore, He study have explored some imputation techniques such as heuristic methods, regression model, EM algorithm and time-series analysis for the missing traffic volume data using some evaluating indices such as MAPE, RMSE, and Inequality coefficient. We could get the best result from time-series model generating 5.0$\%$, 0.03 and 110 as MAPE, Inequality coefficient and RMSE, respectively. Other techniques produce a little different results, but the results were very encouraging.