포장도로의 노화로 인해 도로 표면의 평탄성이 높아지면 차량 주행 시 연료소모량이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 소형/중형/대형의 3개 승용차량에 대해 3가지 평탄도의 도로에서 40~100km/h 의 정속주행 연료소모량을 측정하여 도로 평탄성의 변화에 따른 연료소모량의 변화율을 계산할 수 있었다. 시험결과, 평탄성 증가에 따라 연료소모량이 직선적으로 증가하였으며, 평탄성에 대한 l차 직선방정식으로 연료소모량을 표현할 수 있었다. 평탄성 1m/km 증가 시 연료소모량은 약 80mL/100km 정도의 비율로 증가함을 알 수 있었다. 추후 본 시험의 결과를 이용하여 도로 노화에 따른 연료소모량 증가의 정도를 추정하여 다양한 도로 복구 작업 등에 이용하여 도로에서 발생할 수 있는 사고 예방 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.
지금까지 인간 감성의 측정은 대부분 제한된 실험실에서 실시되었다. 보다 자연스러운 동적인 환경에서 인간의 감성을 자율신경계의 반응을 통해 추출하고자 본 연구를 수행하였다. 쾌 또는 불쾌한 도로의 시각 환경이 긍정 및 부정 시각으로 제시되었고, 아스팔트, 시멘트, 비포장 도로 등의 도로 굴곡 변화가 또 다른 쾌/불쾌 관련 감성 자극으로 제시되었다. 건강한 5명의 피험자는 실험을 위해 차량 내부에서 도로의 시각 환경을 관찰하게 하였고, 세 가지 굴곡이 다른 도로를 주행하면서 굴곡 변화에 따른 감성을 느끼게 하였다. 심박 변화율, 피부 저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하였고 주관적 평가와 비교 분석하였다. 피험자가 긍정 시각 장면에 비해 부정 시각 장면을 보았을 때 또한 도로 굴곡의 변화가 클수록 평균 R-R 간격과 피부온도의 감소율은 컸고 피부 전도도는 증가하였다. 본 연구로부터 동적 환경에서 긍정 감성 자극에 비해 부정 감성 자극이 주어 졌을 때 교감 신경계의 활성화가 보다 증가함을 관찰할 수 있었다.
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.
1. 철도, 도로, 항공, 해운 등 교통수단별 현황을 조사한 결과, 현재까지의 교통정책이 도로교통 우선 위주였기 때문에 철도는 뛰어난 환경성 및 경제성을 가지고 있음에도 불구하고 수송분담율이 비교적 저조한 편이었다. 그러나, 향후 정부의 사회기반시설 구축에 있어서 국가 기간 철도망 확대와 대도시 지하철 및 경량전철 건설을 통한 도심철도망과 간선철도망의 연결 등을 통하여 철도의 이용이 훨씬 용이해질 것으로 보이며 이에 따라 철도의 이용률도 크게 상승할 것으로 예상된다. 2. 교통수단별 일반현황은 다음과 같다. 1) 철도교통은 여객수송량이 다소 증가하고 있는 추세였는데, 2004년 KTX의 개통으로 인하여 여객수송량이 급증하였으나, 화물수송은 약간 감소하는 추세이다. 2) 도로교통은 공로의 경우 이용량이 크게 감소하고 있으나, 자가용의 경우에는 승용차의 급증에 의하여 도로의 분담률이 증가하고 있다. 그러나, 도로망의 확충이 자동차의 증가량을 따르지 못하는 것과 자동차가 도시에 밀집됨에 따른 교통체증에 따라 자가용 차량의 1일 평균 주행거리가 짧아지는 등 수송량이 크게 증가하지는 않고 있다. 3. 각 교통수단별 환경경제성을 조사한 결과는 다음과 같았다. 1) 단위수송량당 에너지 소비율은 여객의 경우 철도가 75.97kcal/인 km에 불과한 반면에 버스는 415.43, 택시는 1,192.24kcal/인 km에 달하여 각각 철도의 5.5배 및 15.7배나 많은 에너지를 소비하는 것으로 나타났다. 화물의 경우에도 철도는 105.98kcal/톤 km에 불과한 반면에 도로는 1,674.21kcal/톤 km에 달하여 철도의 무려 15.8배의 에너지를 사용하는 것으로 나타나, 철도가 에너지 효율성 면에서 도로 교통수단보다 월등히 앞서는 친환경적이면서 경제적인 교통수단임을 알 수 있다. 2) 도로와 철도의 단위수송량 당 CO의 배출량은 도로가 1,531.2kg/백만인 km로 철도의 167.4kg/백만인 km에 비하여 9배나 되었다. 그러나, 탄화수소의 경우는 도로가 216.5kg/백만인 km으로 철도의 68.0kg/백만인 km의 3배를 넘는다. 미세먼지의 경우는 도로가 철도보다 약간 더 많은 수준이었으나, NOx와 $SO_2$는 오히려 철도가 오히려 약간 더 높게 나타났다.
본 논문은, 도로표지 영상의 자동 획득, 관련 정보의 검출/인식 및 온라인 갱신 기능을 갖는 차세대 도로표지 관리시스템에 요구되는, 도로표지 영상으로부터 방향지시 정보과 국문지명을 검출하는 방법을 제안한다. 자획 폭 변환을 사용하여 비텍스트 정보를 구분하고, 한글 템플릿 매칭을 사용하여 국문 지명의 영역을 검출한다. 제안한 방법은 실제 도로표지 영상에 대해서 98%의 방향지시 정보 검출율과 92%의 국문지명 검출율 성능을 보였다.
본 연구에서는 고속도로 VDS 검지기 데이터를 활용하여 터널 구간과 일반 구간의 도로용량을 산정하여 비교하였으며, 터널 특성 요인에 따라 분류된 터널유형별 터널 진입 전 대비 터널 내부 도로용량 감소율을 분석하였다. 터널 구간과 일반 구간의 도로 용량을 비교하기 위해 5분 단위 VDS 검지기 데이터에 Product Limit Method(PLM)을 적용하였다. PLM으로 도출된 터널 구간 및 일반 구간의 도로 용량을 비교한 결과, 터널 구간은 일반 구간 대비 도로 용량이 약 6.5% 감소하였다. 터널 유형 분류를 위해 터널 연장과 터널 내 차로수를 변수로 활용하였으며, 각 기준에 의해 분류된 터널 집단별 도로 용량 감소율에는 차이가 있었다.
본 연구에서는 도로터널 분기부 암반 필라의 거동을 3차원 수치해석 방법으로 검토하였다. 암반 필라의 거동에 영향을 미치는 매개변수로 암반 필라의 이격거리, 토피고, 암반등급 변화에 따른 안전율을 평가하였다. 필라의 이격거리가 증가할수록 토피고와 암반등급에 따른 안전율 변화 곡선은 비선형 거동을 보였으며, 도로터널 분기부에서 암반 필라의 거동 특성을 최소 안전율을 기준으로 안전율 도표로서 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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