• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1990년도 추계학술대회논문집; 한양대학교, 서울; 24 Nov. 1990
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• pp.21-26
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• 1990

포장도로는 신설된 후 계속적인 차량의 통행과 기후 조건의 변화등으로 시 간이 경과함에 따라서 그 상태가 저하된다. 따라서 포장도로는 일정기간이 지난 후에는 쾌적한 차량의 통행을 보장하기 위하여 유지보수를 실시하여야 한다. 이러한 유지보수를 효율적이고 과학적으로 수행하는 것은 대단히 중요 하다. 미국과 같은 선진국의 경우 도로 신설의 투자비 보다 유지보수에 사용 되는 예산이 더 많아지고 있는데 효율적인 유지관리 시스템의 개발로 투자 비를 적정화하고자 하는 노력이 크게 증가되고 있다. 도로 포장 구조체가 도 로 이용자에게 어느 정도의 안전성, 쾌적성 및 신속성을 제공하고 있는가를 평가하는 것은 포장관리의 중요한 고려사항이며 그 결과는 포장의 공용성 개념으로 표현된다. 포장상태 조사시 포함되는 항목들은 포장유지관리 시스 템을 운용하는 기관마다 약간씩 차이는 있으나 대체로 노면조도, 노면장애, 구조적 능력, 미끄럼저항등이다. 이중 진동계측장비가 많이 사용되는 항목은 노면조도와 구조적 능력평가 부분으로서 이 두 항목에 포함되는 진동 계측 장비와 그 이용방법에 관해서 논하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.26-34
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• 2008

본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.555-568
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• 2018

광산에서 효율적이고 안전한 운반 작업을 수행하기 위해서는 덤프트럭이 이동하는 비포장도로의 상태를 정기적으로 점검하고, 그 결과에 따라 체계적인 유지보수를 시행해야 한다. 본 연구에서는 광산의 비포장도로 상태를 주기적으로 조사하는데 사용될 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션을 사용하면 미국 육군 공병대에서 개발한 Unsurfaced Road Condition Index(URCI) 평가 체계에 따라 필요한 정보를 현장에서 쉽게 수집하고, 비포장도로의 상태를 정량적으로 평가할 수 있다. 부산 일광광산 비포장도로 일부 구간의 조사를 위해 개발된 애플리케이션을 적용하였다. 그 결과 URCI 평가 체계에서 고려되는 7가지 인자들을 사용자 인터페이스 화면을 통해 손쉽게 조사하고, 현장에서 URCI 값을 빠르게 계산하여 비포장도로의 상태를 평가할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 스마트폰 애플리케이션은 광산현장의 비포장도로의 상태 조사 및 평가를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.649-657
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• 2006

강화학습이란 환경에 대한 정보가 주어지지 않았을 때 현재의 상태에서 가능한 행동들을 취한 후 얻어지는 보상값이 가장 큰 행동을 최적의 행동 전략으로 학습하는 것이다. 강화학습에서 가장 많이 사용하는 Q-학습은 환경의 특정 상태에서 가능한 행동 중에 하나를 선택해서 취한 행동으로 얻어지는 보상값으로 구성되는데 실세계 상태를 이산값으로 표현하기에는 많은 어려움이 있다. 상태를 많이 정의하면 그만큼 학습에 필요한 시간이 많아지게 되고 반대로 상태 공간을 줄이면 다양한 환경상태를 한 개의 환경상태로 인지를 하고 그 환경에 맞는 한 가지의 행동만 취하도록 학습하기 때문에 행동이 단순해진다. 본 논문에서는 학습 시간을 단축하기 위해 상태 공간을 줄이는 데서 발생하는 행동의 단순화의 단점을 보완하기 위한 방법으로 영향력 분포도를 이용한 Q-학습 방법을 제안한다. 즉, 영향력 분포도와 인접한 학습 결과를 이용해서 학습하지 못한 중간 상태에 적합한 행동을 취하게 하여 동일한 상태 개수에 대해서 학습 시간을 단축하는 것이다. 동일한 학습 시간 동안에 일반적인 강화학습 방법으로 학습한 에이전트와 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트의 성능을 비교해 보았을 때 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트가 단지 일반적인 강화학습에 필요한 상태공간의 4.6%만 정의를 하고도 성능 면에서는 거의 비슷한 효과를 볼 수가 있음을 확인하였다. 이는 영향력 분포도와 강화학습을 이용한 학습이 일반적인 강화학습에 비해서 학습 속도가 2.77배정도 빨리 이루어지고 실제 학습해야 할 상태 공간의 개수가 적어져서 발생되는 문제를 영향력 분포도를 이용해서 보완을 하기 때문이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.467-475
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• 2018

지자체 도로예산 절감을 위해 소규모 지역도로의 통행환경을 고려한 소규모 지역도로 포장상태 평가 기준을 제시하고자 하였다. 지방 지자체에서 관리하는 지역도로의 경우 설계속도가 낮고 일정하지 않으며 중차량 통행량이 작아 비교적 중요도가 떨어지는 구간이다. 일반적으로 포장상태 조사에는 조사장비를 이용하나 고가의 운영비가 소요되어 소규모 지역도로 적용에는 효율성 문제가 발생한다. 본 연구에서는 소규모 지역도로에 적합한 새로운 포장상태 평가지수를 제시하였다. 소규모 지역도로의 포장상태 평가는 제시된 평가지수에 따라 3등급으로 구분하였으며, 전문가 설문조사를 통해 타당성을 검토하였다. 제시된 평가지수는 포장상태 설문조사 결과와 $R^2$가 0.88로 매우 높은 상관성이 높은 것으로 나타났다. 제한된 조건에서 육안 균열조사를 통해 산출된 포장상태평가지수는 소규모 지역도로에 활용이 가능하다. 또한 보다 경제적인 포장상태평가방법으로 지역도로 관리뿐 아니라 도로관리 예산절감에도 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.263-266
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• 2008

입력신호인 도로표면의 화상 데이터는 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변화(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수에 의한 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2351-2353
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• 2005

본 논문은 포장도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위 센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, GPS(Global Positioning System)를 사용하여 측정 위치 데이터를 획득하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 연구에서는 전체 시스템을 설계하고, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 제작하여 실내 실험을 실시하였으며, GPS 단말기로부터 실시간으로 위치 신호를 수신하여 도로면 데이터와 연동할 수 있도록 하였다. 그리고 평가 차량의 전면에 레일(rail)을 장착하여 레이저 변위 센서가 좌우로 왕복운동이 가능하도록 하였으며, 레일을 작동시킨 상태에서 도로면을 측정해 보았다. 실험 모형의 측정 곁과는 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표지 타이닝(tinning)의 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5%였다. 차량이 정지된 상태에서 레일을 작동시켜 요철을 측정하였을 경우 레일 방향에 대한 폭 오차는 0.07%였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.443-450
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• 2009

시스템 개발 초기 단계에 시스템의 기능적 요구사항이 제대로 반영되었는지를 검사하기 위해 시뮬레이션 기법을 이용한다. 일반적으로 시뮬레이션은 순차도에 나타난 추상적 시나리오를 바탕으로 상태머신을 직접 또는 랜덤으로 수행하는 행태로 진행된다. 시뮬레이션은 분석자가 직접 수행해야 하므로 많은 시간과 노력이 소요된다. 이 논문에서는 순차도 기반의 상태 머신의 시뮬레이션의 자동화 기법을 제공한다. 일반적으로 순차도와 상태머신의 추상화 레벨이 달라서 순차도에서 상세 시뮬레이션 트레이스를 추출하기가 쉽지 않다. 이 연구에서는 상태 머신을 LTS 모델로 변환하여 합성적 분석, 트랜지션 축약 등의 분석 방법을 적용하여 순차도와 동일한 추상화 레벨로 변환한 다음, 시나리오 포함여부를 검사한 후 해당 시나리오의 상세 시뮬레이션 트레이스를 생성한다. 이러한 시뮬레이션 트레이스는 순차도에 기술된 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 자동으로 수행할 뿐만 아니라, 특정 시스템 상태까지 자동 시뮬레이션할 수 있으므로 시뮬레이션을 효율적으로 진행할 수 있다.

• 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.