기존 내비게이션 어플은 주로 과속단속을 알려주는 기능이 주기능이며, 블랙아이스 위치를 경고해주지는 않는다. 만약 내비게이션 어플이 이 기능을 수행한다면 교통사고 저감에 큰 효과를 발휘할 것이다. 따라서 본 논문에서는 블랙아이스를 탐지하는 방법과 이를 경고해주는 내비게이션 어플을 제안하고자 한다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 기온이 0도 이하로 낮아졌을 때, 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 상황(슬립 현상)이 발생하고, 이로 인하여 대형 교통사고로 이어져 인명 물적 손실이 대량으로 발생하기에 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고 딥러닝을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
Freezing rain is a phenomenon when precipitation falls as a liquid rain drop, but freezes when it comes into contact with surfaces or objects. In this study, we investigated the predictability of freezing rain and its characteristics, which are strongly related with the occurrence of black ice using synoptic scale meteorological observation data. Two different cases occurred at 2012 were analyzed and in the presented cases, freezing rain often occurs in the low-level low pressure with the warm front. The warm front due to the lower cyclone make suitable environment in which snow falling from the upper layer can change into supercooled water. The $0^{\circ}C$ temperature line to generate supercooling water is located at an altitude of 850 hPa in the vertical temperature distribution. And the ground temperature remained below zero, as is commonly known as a condition for black ice formation. It is confirmed that the formation rate of freezing rain is higher when the thickness after 1000-850 hPa is 1290-1310 m and the thickness of 850-700 hPa layer is larger than 1540 m in both cases. It can also be used to predict and estimate the generation of freezing rain by detecting and analyzing bright bands in radar observation.
최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.
본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.
Black carbon contributes to global warming and melting of polar ice as well as causing respiratory diseases. However, it is also an inexpensive, easily available carbon nano material for elementary chemistry experiments. In this study, black carbon samples collected from candle light and automobile exhaust pipes have been investigated to examine their compositions and surface characteristics. The observed broad G and D bands and amorphous $sp^3$ band in their Raman spectra as well as the high intensity of the D (defect) band reveal that black carbon is principally made of amorphous graphite. The black carbon deposits in automobile exhaust pipes are apparently more amorphous, probably due to the shorter time allowed for formation of the carbonaceous matter. An exceptionally large water contact angle ($159.7^{\circ}$) is observed on black carbon, confirming its superhydrophobicity. The surface roughness evidently plays an important role for the contact angle much larger than that of crystalline graphite ($98.3^{\circ}$). According to the Sassie-Baxter equation, less than 1% the area actually in contact with the water drop.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 차량의 센서 데이터를 이용하여 감지한 결빙감지 데이터를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
The purpose of this study was to investigate not only quality characteristics such as overrun, meltdown and sensory evaluation of oligosaccharide-supplemented soy ice cream but also physiological effects of ice cream with soy and/or oligosaccharide on blood sugar and lipid profile in streptozotocin-induced diabetic rats. Powder of parched soybean was added at $7.6\%$ replacing skimmed milk and cream, soybean oil at $7.6\%$ replacing milk oil in cream, and fructooli-gosaccharide at $9.5\%$ replacing sucrose on weight basis. Five kinds of ice cream were prepared: MMS (skimmed milk, milk oil, sucrose), MMO (skimmed milk, milk oil, oligosaccharide), SSS (soybean, soybean oil, sucrose), SSO (soybean, soybean oil, oligosaccharide), and BSO (black soybean, soybean oil, oligosaccharide). Overrun and meltdown of soy ice cream were significantly lower than those of milk ice cream. Scores of sensory evaluation especially in mouth feel and melting feel in mouth were lower in soy ice cream. Freeze-dried ice cream was supplemented to AIN93-based diets at $30\%$(w/w). Sprague-Dawley male rats with diabetes induced by injecting streptozotocin were fed experimental diets for 4 weeks. Plasma glucose level was significantly lowered in SSO group compared with MMS group. Plasma insulin levels of MMO and SSO groups were not significantly different from that of normal group, while those of MMS and SSO group were significantly lower than normal group. Plasma cholesterol was decreased in groups fed ice cream supplemented either soybean or fructooligosaccharide compared to MMS group. HDL-cholesterol level was elevated and triglyceride was decreased significantly in MMO group compared to MMS group. LDL-cholesterol levels of SSS and BSO groups and liver triglyceride level of SSO group were significantly lower compared to MMS group. In conclusion, oligosaccharide-supplemented soy ice cream lowered blood sugar, and ice cream supplemented with soybean and/or oligosaccharide improved lipid profile in diabetic rats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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