• 자동차안전학회지
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• 제10권4호
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• pp.33-39
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• 2018

Recently, the automobile industry has developed ADAS (Advanced Driver Assistance System) to prevent traffic accidents and reduce driver's driving burden. Among the ADAS, the LKAS (Lane Keeping Assistance System) is a support system for the convenience and safety of the driver, and the main function is to maintain the driving lane of the vehicle. LKAS is a system that uses radar sensor and camera sensor to collect information about the position of the vehicle in the lane and to support keeping the lane through control if necessary. In many countries, LKAS has already been commercialized and the convenience and safety of drivers have been improved. The international LKAS evaluation test procedure is being developed and discussed by standardization committees such as the ISO (International Organization for Standardization) and the Euro NCAP (New Car Assessment Program). In Korean, the LKAS test method is specified in the KNCAP (Korean New Car Assessment Program), but the evaluation method is not defined. Therefore, the LKAS test procedure that meets international standards and is suitable for domestic road environment is necessary. In this paper, development of LKAS test evaluation scenarios that meets international standards and considering domestic road environment, and the formula that can evaluate the result value after control as the relative distance of lane and the front wheel are suggested. And a comparative analysis was conducted to verify the validity of the suggested scenario and formula. The test evaluation was conducted using the vehicle equipped with the LKAS.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권4호
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• pp.185-223
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• 2022

The classical equation of Jonathan Homer Lane and Robert Emden, a nonlinear second-order ordinary differential equation, models the isothermal spherical clouded gases under the influence of the mutual attractive interaction between the gases' molecules. In this paper, the Adomian decomposition method (ADM) is presented to obtain highly accurate and reliable analytical solutions of a class of generalised Lane-Emden equations with strong nonlinearities. The nonlinear term f(y(x)) of the proposed problem is given by the integer powers of a continuous real-valued function h(y(x)), that is, f(y(x)) = h^m(y(x)), for integer m ≥ 0, real x > 0. In the end, numerical comparisons are presented between the analytical results obtained using the ADM and numerical solutions using the eighth-order nested second derivative two-step Runge-Kutta method (NSDTSRKM) to illustrate the reliability, accuracy, effectiveness and convenience of the proposed methods. The special cases h(y) = sin y(x), cos y(x); h(y) = sinh y(x), cosh y(x) are considered explicitly using both methods. Interestingly, in each of these methods, a unified result is presented for an integer power of any continuous real-valued function - compared with the case by case computations for the nonlinear functions f(y). The results presented in this paper are a generalisation of several published results. Several examples are given to illustrate the proposed methods. Tables of expansion coefficients of the series solutions of some special Lane-Emden type equations are presented. Comparisons of the two results indicate that both methods are reliably and accurately efficient in solving a class of singular strongly nonlinear ordinary differential equations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.9-15
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• 2023

본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-11
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• 2023

딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.339-346
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• 2008

본 연구는 포장 파손에 영향을 미치는 횡방향 이격거리 분포 특성에 대해서 조사하기 위하여 아스팔트 콘크리트 포장의 2차로 구간과 3차로 구간에 대해서 비디오 촬영을 수행하고, 차량을 운행하는 차로의 위치가 차량의 횡방향 이격거리 분포에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. 조사결과 편도 2차로 도로와 편도 3차로 도로 구간에서 중앙값과 평균사이의 차이가 거의 없는 대칭인 정규분포 형태의 곡선을 보여주었다. 2차로 도로의 경우 첨두 구간이 1차로와 2차로에 대해서 각각 70-95cm와 70-85cm로 나타났으며, 3차로 도로의 경우 1차로, 2차로 그리고 3차로에 대해서 각각 50-60cm, 65-85cm, 그리고 80-95cm로 나타났다. 또한 차로가 차량의 횡방향 이격거리에 미치는 영향을 살펴보면 1차로의 경우 반대편 1차선을 피하여 우측으로 운행을 하는 경향을 보여주고 있으며, 외측 차선인 편도 3차로 도로와 편도 2차로 도로의 경우 우측에 있는 인도를 피하여 좌측으로 운행하는 경향을 보여주었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.131-140
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• 2012

노면표시에 도포된 굴절률 1.5 유리알은 야간 우천 시 효과적인 재귀반사를 수행하지 못하여 교통안전에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 습윤상태에서 효과적 재귀반사를 수행하는 굴절률 2.4인 우천형 bead와 건조 시 최적의 재귀반사를 수행해 내는 굴절률 1.9 bead를 혼합한다. 그러나 고성능의 굴절률 1.9와 2.4 bead는 기존 1.5 유리알에 비해 상당한 고가이므로 전량 사용하기에는 상당한 비용이 소요된다. 따라서 현장 설치 시에는 서로 혼합하여 사용하는 것이 바람직하며, 최적 성능과 소요 비용을 고려한 적정 배합비율을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 비율로 혼합된 bead를 국내 고속도로의 길가장자리선에 설치하였을 때 발생되는 각각의 비용 및 편익에 따른 경제성 분석을 수행하였다. 분석 수행결과, 다양한 강수량 변화에도 높은 시인성을 유지하는 대안은 굴절률 2.4가 100% 구성된 차선으로 나타났으며, 경제성이 가장 높게 확보되는 대안은 굴절률 1.5가 80%, 2.4가 20%로 구성된 차선으로 B/C는 약 1.92 수준으로 도출되어 국내 고속도로 길가장자리선의 적용 시 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 아울러 연구의 한계와 몇몇 장래 연구과제가 토의되었다.

• 대한교통학회지
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• 제31권5호
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• pp.71-78
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• 2013

본 연구는 연결로-일반도로 합류부의 영향권 이내에 신호교차로가 위치한 경우에 연결로 교통류가 신호교차로의 차로이용률에 미치는 영향을 현장에서 관측된 자료를 기반으로 분석하였다. 상관분석 결과 연결로 교통량이 증가할수록 신호교차로 직진차로군의 중앙쪽 차로 이용률은 감소하고, 바깥쪽 차로 이용률이 증가하는 특성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 서울, 인천 및 경기지역에서 관측된 자료를 이용하여 도출된 차로이용률 계수는 직진 차로가 2차로인 경우 1.113, 3차로인 경우 1.124, 4차로인 경우 1.131로 산출되었다. 본 연구를 통하여 도출된 차로이용률 계수는 차로수가 적을 경우 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 큰 값을 보이고, 차로수가 많을수록 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 작은 값을 나타낸다. 이와 같은 현상은 연결로 교통류로 인해 바깥쪽 차로의 이용률이 일반적인 신호교차로보다 더 높아지고 그 정도는 차로수가 적을수록 커지기 때문에 나타나는 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 신호교차로가 연결로-일반도로 합류부의 영향권 내에 위치할 경우 신호교차로 접근로의 차로이용율 계수 산출 방법론을 개선하여 합리적인 용량이 산정되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.409-415
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• 2022

국내 연결로 가속차로 길이는 13 PS/ton 마력의 화물차를 기준으로 산정되어 연결로를 주행하는 대부분의 차량 성능에 비해 과다하게 산출되어있다. 이로 인해, 대부분의 운전자들은 고속도로로 진입하기 위해 가속차로 전 구간에서 본선으로의 무분별한 진입 경향으로 본선 교통흐름에 영향을 미쳐 이에 대한 개선이 필요하다. 양지, 수석, 용인, 오산 각각IC의 연결로 유입부에서 차량의 속도와 진입률 및 차량별 교통량을 조사하여 VISSIM 시뮬레이션 분석을 통해 교통흐름의 개선정도를 검토하였다. 조사결과 곡선부의 단순화와 본선 교통흐름의 인지가능 시점인 노즈부에서 부터 전체차량의 74.0 %가 연결로 규정속도 이상으로 주행하였고, 가속차로 길이대비 0.8 l 지점까지 88.6 %의 차량이 본선으로 진입하였다. 실측교통량을 기반으로 연결로 유입부를 0.265 l 지점까지 의도적으로 본선으로의 교통진입을 제한하여 시뮬레이션한 결과 본선과 연결로의 흐름을 평균속도 60.1 km/h에서 68.5 km/h까지 개선할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.276-290
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• 2023

현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.259-260
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• 2012