최근 비점오염원에 대한 관심이 높아지면서, 환경부 및 유관단체를 중심으로 노면 유출수를 포함한 비점오염원(Non point source)에 대한 현황 조사 및 처리 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 고속도로 휴게소 주차장 노면 유출수는 고속도로 본선 노면 유출수보다 유해물질 오염도가 높을 것으로 예상되어, 본 연구는 이 지역의 노면 유출수 오염도 조사를 통해 유출수 평가 및 노면 유출수 저감시설의 저감효과를 분석하여 휴게소 노면유출수 관리방안을 수립하는 것을 목적으로 하고 있다. 휴게소지점에 대한 강우 유출수 분석 결과 포장지역의 특성인 초기강우현상을 볼 수 있었으며, 강우초기에 입자상물질은 중금속과 결합하여 다량 유출되는 특성을 나타내었다. 휴게소 지점의 강우유출수에 대한 오염물질별 EMC에 대한 95% 확신범위로는 TSS 128.2-273.4mg/L, COD 145.4-310.1mg/L, TN 6.1-11mg/L, TP 1.9-2.9mg/L의 범위로 분석되어 고속도로에서 유출되는 강우유출수와 비슷한 수준으로 유출되는 것으로 분석되었으나, 중금속의 경우 고속도로에 비해 고농도의 중금속이 유출되는 것으로 나타났는데, 이것은 차량 정차시 브레이크 패드나 타이어의 마모등에 의한 것으로 판단된다. 휴게소지점에 대한 면적당 발생되는 부하량 통계분석결과, TSS의 평균 부하량은 $1411.6mg/m^2$로 산정되었으며, COD $709.7mg/m^2$, TN $44.0mg/m^2$, TP $10.4mg/m^2$로 산정되었다. 중금속의 경우 Total Cu $12927.4{\mu}g/m^2$, Total Fe $32074.4{\mu}g/m^2$, Total Pb $40371{\mu}g/m^2$, Total Ni $10679.2{\mu}g/m^2$로 산정되었다.
최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.
본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.
정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
도로에서의 우수를 원활하게 처리하기 위해서 빗물받이 및 연결관 등의 노면 배수시설이 설치되고 있으며, 노면 배수는 측구부를 통해 흘러 빗물받이 유입부로 차집되고 연결관을 통해 하수관거로 배수된다. 그러나 최근 국내 기상패턴의 변화로 국지성 집중호우와 같이 시간당 강우량 증가로 도로부와 저지대에서 배수시설의 배수불량에 따른 도심지 내수침수 피해가 발생하고 있다. 이에 정부에서는 다양한 우수관거 개선사업, 빗물펌프장, 지하저류조와 같은 방재시설을 설치하고 있으나 우수유출저감시설은 대규모 예산이 소요되고 실제 침수지역에 피해 저감효과에 대한 효용성 문제에 대한 제기뿐만 아니라 과밀화된 도심지에서는 지하공간 활용에 한계가 있는 실정이므로 도심지의 다양한 공간을 활용한 도시 배수 및 저류시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유휴 공간인 도로 측구부 공간을 활용하여 도로 노면수를 저류 및 지체할 수 있는 노면수 측구 저류시설의 개념을 제시하고 측구저류조의 활용성을 판단하기 위하여 빗물받이 유입구, 빗물받이, 측구 저류조 및 빗물받이와 측구저류조 연결부에서의 노면수 유입, 유출 및 저류 등의 다양한 흐름 변화를 확인하기 위하여 Fluent 모형의 적용성을 분석하였다. 수치모의 전체 형상은 50x50cm 크기의 빗물받이를 기준으로 양쪽에 2m 길이의 측구 저류조를 원형관으로 연결하여 1/5 축소모형으로 구성하고 격자는 빗물받이 유입부, 빗물받이 및 측구 저류조 내부의 복잡한 3차원 흐름을 모의하기 위해 사면체와 육면체로 조밀하게 생성하였다. 다상유동해석을 위해 VOF(Volume of Fluid)방법을 적용하였고, 수치해석 방법으로는 비정상류, 난류 모형으로는 SST k-ω모형을 적용하였다. 수치모의 조건으로는 설계빈도별(5~30년) 우수유출량을 산정하여 유입 유량별 기존 빗물받이 유입부에서의 유입흐름, 빗물받이 내부에서의 와 발생흐름, 측구 저류조 및 연결관에서의 흐름을 구현하여 분석하였다. 수치모의 결과 빗물받이 유입부에서 연결관을 통한 측구 저류조로 유입되는 유입흐름과 빗물받이 하단부의 배수관을 통해 유출되는 흐름을 정상적으로 구현하였으며, 빗물받이 유입부 및 측구 저류조 연결관에서의 유속변화도 확인할 수 있었다. 또한 빗물받이와 측구 저류조에서 다양한 흐름을 구현하기 위한 Flunet 모형의 적용성을 검토하였으며, 향후 수리실험을 통하여 실제 흐름과의 매개변수 최적화 및 다양한 도로 조건의 변화를 고려한 수치모의 분석을 통하여 지속적인 모형의 검증이 가능할 것으로 판단된다.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
산간도로는 돌을 노면에 박아 노면층을 형성한 특수공법으로 조성되어 있으며, 역사적으로 일제강점기 제주민의 고통을 서려있는 자료로서 중요한 위치에 있다는 점을 상기할 필요가 있다. 상효시험림내에 노선이 통과하는 주변구역은 향후 현장 생태교육장과 목재생산지로 지속적인 임지이용으로 이루어지고 있다. 그러므로 약간의 보수정비를 통하여 산림관리용 도로로 재이용하는 실질적인 도로역할과 역사적 자료로서의 보존이 필요할 것으로 판단된다.
터널조명에서는 조도와 함께 휘도가 중요하므로, 본 논문에서는 국내 터널을 대상으로 휘도 측정에 의해 터널 조명실태를 조사 분석하였다. 조사대상으로 춘천권 및 수도권의 9개 터널을 선정하여 노면, 벽면, 천정면의 휘도를 측정하였으며, 특히 노면휘도를 IES기준 및 국내 KS기준치와 비교 검토하였다. 조사 분석 결과를 바탕으로 국내 터널조명의 문제점을 지적하고 이에 대한 개선방향을 고려해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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