• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.12-28
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• 2019

도로기하구조는 교통사고를 발생시키는 다양한 요인 중 하나이지만, 동일한 도로기하구조 조건하에서도 기상상태에 따라 교통사고에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 2001년부터 2014년까지 14년간 전국 고속도로 사고자료와 기상자료를 매칭하여 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수들을 분석하였다. 도로기하구조와 기상상태의 상호작용이 사고심각도에 미치는 영향뿐만 아니라, 개별사고 심각도 간의 지역별 상관성을 반영하기 위해 위계적 순서형 모형을 사용하였다. 위계적 모형 중에서도 도로기하구조와 기상상태의 상호작용 변수를 포함한 임의절편모형과 기상상태의 지역별 특성을 상위변수로 포함하는 임의계수모형을 모두 활용하였다. 분석결과 톨게이트 및 램프구간, 내리막 경사 3%이상, 콘크리트 방호벽 등이 기상상태에 따라 사고 심각도에 미치는 영향이 달라지는 것을 확인하였다. 또한 도로기하구조와 기상상태의 복합적인 영향은 강우량 또는 강설량에 선형적이지 않을 수 있음을 보여주었다. 끝으로 본 연구의 분석결과를 기반으로 안전개선 대책을 제시하였으며, 이를 토대로 향후 교통사고 심각도 감소가 가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-59
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• 2022

3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.397-402
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• 2009

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.315-320
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• 2009

• 도로교통
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• 통권70호
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• pp.80-84
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• 1997

1950년대초의 프랑스 고속도로 연장은 겨우 80km에 불과하여 고규격도로의 정비는 주변 구주 여러나라와 비교하여 현저하게 뒤떨어져 있었다. 포화상태에 이르고 있는 도로사정을 개선하여야 할 고속도로의 건설은 무엇보다 절실한 사안이었다. 이로 인하여 건설을 서둘러 환경에의 배려가 이루어지지 않다가 환경에 대한 배려가 시작된것은 약 20년전부터 이며 이에 대하여 살펴본다.

• 대한교통학회지
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• 제15권3호
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• pp.25-37
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• 1997

접든성통제는 고속도로에 있어서 교통사고 감소의 가장 효과적인 수단들 중의 하나로 인식되어져왔다. 이러한 접근통제의 새로운 적용으로서 접근성관리는 과도한 투자 없이 일반도로상에서 교통사고를 감소시키는데 활용되고 있다. 이 연구의 목적은 도시간선도로상에 있어서 접근성관리와 교통사고와의 관계를 교통사고비용의 측면에서 분석하는 것이다. 이를 위해, 이 연구는 미국 텍사스주 대도시 지역내 중앙분리간선도로의 교통사고자료를 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 이 연구는 자료분석의 결과 다음과 같은 사실을 발견할 수 있었다. 첫째, 접근성관리는 도시간선도로의 교통사고비용과 밀접한 관계를 가지고 있었다. 둘째, 이러한 접근성관리와 교통사고비용과의 관계는 도로의 교통상황과 도로변 토지이용상태에 따라 다양하게 나타났다. 셋째, 대체로 접근성관리와 관련된 요인이 교통상황 및 토지이용상태에 관련된 요인보다 더 교통사고비용과 밀접한 관계를 보였다. 마지막으로, 교통사고비용을 설명하는데 있어 가장 중용한 접근성 관리 요인은 외부접근로의 간격으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.71-82
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• 2021

본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.314-321
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• 2016

서울시도의 경우 자치구 관할 도로에 비해 관리상의 중요도에 차이가 있고, 교통량 및 포장두께가 다르며 도로파손으로 인한 포장상태 저하율이 상이하기 때문에 기존 서울시도의 엄격한 관리기준을 자치구도에 적용하는 것은 바람직하지 않다. 본 연구에서는 서초구의 한정된 도로포장 유지보수 예산으로 보다 합리적이고 효율적인 포장상태 평가 및 관리를 위해 서울시도 PMS(Pavement Management System) 체계인 SPI(Seoul Pavement Index) 평가방법에 기반 하여 자치구도 포장평가방안을 제시하였다. 기존 시도SPI의 주요 변수인 균열율(Crack), 소성변형(Rutting), 평탄성(IRI)에 대한 관리기준을 구청 도로관리 기준에 맞도록 완화시키고, 제안한 각각의 포장파손 공용성 모형에 적용하여 포장상태계수를 산정하였으며, 또한, 설계시 공용성과 실제 공용성과의 차이점과 함께 준공 시 도로포장 상태도 반영되도록 수정하였다. 최종적으로 서초구 포장종합평가 모형식은 서울시의 모형식과 동일하게 각각의 공용성능 항목인 균열, 소성변형, 평탄성을 동등한 비율로 설정하여 도로포장의 전체 공용성에 영향을 주도록 설정된 제안 SPI를 개발하였다. 따라서 시도SPI보다 완화된 기준 및 설계와 시공현장상태를 반영한 구도SPI를 활용한다면 보다 합리적인 서초구도 포장의 합리적인 유지보수를 시행할 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.