The purpose of this study is to analyze cause-and-effect relationships between patterns of the road network and socio-economic factors such as population, industry, and land use of Seoul during the period of 1970~2000. In this study, Structural Equation Model (SEM) is used to estimate simultaneously the cause-and-effect relationships between many independent variables and dependent variables. For the observed variables, variables related to population, industry, land price, land use, and road variables were included; these variables were classified by exploratory factor analysis. The analysis using the SEM showed that the structure of the model changed around the 1980's. In general, socio-economic factors such as population, industry, and land use affected construction of the road network of the city during the 1970's and the 1980's. Especially, it was analyzed that the industrial development had the greatest impact on formation of the road network. In the 1990's, the effect that the road network exerts on socio-economic factors proved to be more appropriate than the other way round. At that time, the road-related factors had the greatest effect on the land price and industrial development, and that tendency has continued until now.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.1199-1202
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2014
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.222-222
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2020
급격한 기후변화와 도시화, 산업화로 인해 도시지역의 홍수피해가 증가하고 있다. 기후변화로 인한 재해 중 45%가 극한 강우 또는 홍수로 인한 재해로 확인되었으며, 급속도로 확장되고 있는 도시화 추세로 인해 도시지역의 홍수피해가 더욱 심화되고 있다(UNISDR, 2016). 기후변화 및 도시화로 인한 도시지역의 홍수피해가 증가하면서 시가지 건물 배치 및 도로망과 같은 복잡한 지역특성이 침수에 주는 영향을 분석할 필요성이 점차 증가하고 있다. 도시지역에서 홍수가 발생할 경우 복잡한 도로망은 배수로 역할을 하며 건물의 밀집도와 배치는 골목길 등에서 침수심을 증가시켜 안전한 구역이 좁아지는 효과를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 우선 복잡한 시가지를 특성화하여 분석 할 수 있도록 이상화된 시가지 모형을 설계하고 제작한 후 유량에 따른 흐름 특성 변화를 분석하였으며, 기초 실험 결과를 바탕으로 강우강도에 따른 유황 변화와 연계할 예정이다. 기초 실험 수행을 위하여 먼저 건물 배치 밀집도를 고려하여 주거구역을 불록화하여 직선형의 이상적인 도시지역의 시가지 모형을 설계한 후 실험 모형을 제작하였다. 하천 범람으로 인한 침수발생을 재현하기 위해 상류 도로망에서 유량이 유입되도록 제작하였으며, 유입조건에 따라 변화하는 시가지 내부 침수 흐름은 LSPIV 기법을 이용하여 분석하였다. 유입조건에 따른 시가지 내 침수 특성을 분석한 결과 지형적 경사 특성에 의해 시가지 내부에서 흐름이 가속되며, 모형의 사거리 구간에서는 흐름 유입 방향에 대해 횡방향으로 흐름이 합류하는 경우에는 합류 흐름이 유속이 더 높은 것으로 분석되었다. 따라서 합류 이후 유속이 증가하면서 피해 발생 가능성이 높은 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2001.06a
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pp.479-486
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2001
일시적인 행사, 도로공사 또는 교통사고로 인해 도로용량이 저하되거나 도로가 폐쇄되는 경우, 운전자들은 당초 자신이 원하는 시간에 목적지에 도달하지 못함에 따라 스케쥴 지체를 경험하게 된다. 이는 교통망의 신뢰성이 저하됨으로서 발생하는 것으로 이들 비 반복적인 혼잡요소들을 운전자의 경로선택행위에 포함시킬 필요가 있다. 이런 측면에서 본 연구에서는 기존 교통분야에서 소홀히 다루었던 신뢰성이라는 개념을 운전자 행태모형에 도입하는 방안을 제시코자 한다.
지체함수는 교통량과 속도의 관계를 단조 증가함수로 단순화하여 교통수요예측의 교통배정모형에 사용되게 된다. 이 지체함수를 구하는 방법은 두가지로 구분할 수 있는데, 첫째는 교통배정을 통해 구해지는 추정 링크통행량과 실측 교통량을 비교해 가면서 정산하는 방법이고 둘째는 교통량-속도 관계로부터 직접 구하는 방법이다. 첫째 방법은 구해진 O/D 통행량표의 부정확성과 모형에 내재하는 오류가 이 지체함수에 포함될 가능성이 매우 높은 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 교통량-속도 관계로부터 직접 도로유형별 지체함수를 구하여 교통배정에 적용하는 새로운 방법을 정입하였다. 교통망 전체에 대하여 단일 지체함수를 적용하는 기존의 방법은, 교통량 변화에 따른 통행시 간의 변화가 보다 둔감한 고급도로에 변화는 고급도로일수록 둔감하게 나타나며, 교통배정에 도로유형별 지체함수를 적용할 경우 단일 지체함수 적용시에 비하여 고급도로에 더 많은 교통량이 배정되게 된다. 본 연구의 결과, 교통망상에서 보다 현실적인 도로유형별 분담을 이룰 수 있는 방안이 정립됨으로써, 지금까지 교통배정에 있어 상대적으로 과소평가되어 왔던 고속도? 등 고급도로의 실제 타당성을 반영할 수 있게 되어 도로의 기능적 배차구조가 확립된 효율적인 교통망을 구성할 수 있는 계기를 마련한 것으로 판단된다.
Recently data centric routing or application dependent routing protocols are emerged in mobile ad hoc networks. In this paper, we propose a routing method for query processing in MANET(Mobile Ad hoc NETwork) environment, called road-based query routing, with consideration on real time traffic information of large number of vehicles. In particular, we focus on the method that process arrival time dependent shortest path query in MANET without a central server on the road networks. The main idea of our approach lies in a routing message that includes query predicates based on the road connectivity and on data gathering method in real time from vehicles on the road by ad-hoc network. We unify route discovery phase and data delivery(query processing) phase in our mechanism and reduce unnecessary flooding messages by pruning mobile nodes which are not on the same or neighboring road segments. In order to evaluate the performances of the proposed method, we established a model of road networks and mobile nodes which travel along the roads. The measurement factor is the number of nodes to whom route request is propagated according to each pruning strategy. Simulation result shows that road information is a dominant factor to reduce the number of messages.
Traffic accidents on highways are likely to happen when there is an imbalance in the complex relationships among key elements such as road geometries, driver related factors, and mechanical performances. The Demand-Effort Model (DEM), which evaluates highway safety, can be explained by the imbalance, which occurs when the level of demand of the driver's attention to the road environment exceeds that of the response from the driver. This study suggests a new model that improves the reliability of the current DEM through the reinterpretation on the physiological signals with the help of the Neural Network Model (NNM). The data were collected from 149 subjects, who drove a test vehicle on the Yongdong, Honam, and Seohaean Expressways in Korea. Three important results could be drawn from the recursive tests as follows; (1) Only 5 out of 10 parameters on the physiological signals which are currently used were proven to be meaningful through the Normality Test, Cluster Analysis, and Mann-Whitney Analysis. (2) The revised DEM, which internally uses the NNM, showed more reliable results than existing DEM. Group 1, which is based on the new DEM showed 80.0% of accuracy in measuring the level of driver's efforts, however, that of Group 2 based on the current DEM was 74.3%. (3) Field tests on the Honam Expressway showed lower 'type II error' with the new DEM (40.5%) than the old DEM (58.8%). The DEM is designed as a quick and easy way to determine highway safety prior to the minute road safety audit (RSA) by a professional audit team. Then a new DEM, which is based on the NNM, needs to be considered since it showed higher reliability and lower error.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.2
s.14
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pp.57-66
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2005
The Interconnecting Highways problem is an abstract of many practical Layout Design problems in the areas of VLSI design, the optical and wired network design, and the planning for the road constructions. For the road constructions, the shortest-length road layouts that interconnect existing positions will provide many more economic benefits than others. That is, finding new road layouts to interconnect existing roads and cities over a wide area is an important issue. This paper addresses an approximation scheme that finds near optimal road layouts for the Interconnecting Highways problem which is NP-hard. As long as computational resources are provided, the near optimality can be acquired asymptotically. This implies that the result of the scheme can be regarded as the optimal solution for the problem in practice. While other approximation schemes can be made for the problem, this proposed scheme provides a big merit that the algorithm designed by this scheme fits well to given problem instances.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.15-18
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2013
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.2
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pp.104-113
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2019
The road management institute needs lots of cost to repair road surface damage. These damages are inevitable due to natural factors and aging, but maintenance technologies for efficient repair of the broken road are needed. Various technologies have been developed and applied to cope with such a demand. Recently, maintenance technology for road surface damage repair is being developed using image information collected in the form of a black box installed in a vehicle. There are various methods to extract the damaged region, however, we will discuss the image recognition technology of the deep neural network structure that is actively studied recently. In this paper, we introduce a new neural network which can estimate the road damage and its location in the image by region-based convolution neural network algorithm. In order to develop the algorithm, about 600 images were collected through actual driving. Then, learning was carried out and compared with the existing model, we developed a neural network with 10.67% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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