Asphalt concrete pavements are often destroyed within the intended design life due to the increasement in traffic volume. The most common types of asphalt concrete pavement damages are permanent deformation and fatigue cracking, and so on. In this research, characteristics of traffic loadings and lateral wheel path distributions are analyzed using the field survey on traffic flow. The obtained traffic characteristics can be used to the decision making for the maintenance policy of roads. According to the traffic lane analysis for the 2nd and 3rd lanes, inner lane vehicles tended to pass to the right side to avoid the opposite side vehicles. In addition, the outside lane vehicles were deviated to the left side to avoid passengers. It is also noted that the lateral wheel path distributions was close to the normal distribution.
Today travel demand in the City of Pusan is increasing with the wide scope of activity and the better living circumstances as a big city with a population of about 4 million. Also, the transportation problem of Pusan city becomes one of the severest urban problems with travel demand increasing in spite of the continuous expansion of the transportation facilities. The purpose in this study is to find the travel characteristics on the arterial under the study, construct the optimal Transportation System Management(TSM) which could increase the travel capacity of the arterial based upon the optimal travel systems constructed. Thus, it was concluded that more emphasis should be of the automobiles into the Downtown areas, increase the travel capacity of the arterial through Mass Transportation System(MTS) including the HOV lanes or the Bus Exclusive Lanes instead.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
본 연구에서 충청남도의 국도 121 km를 대상으로 로드킬 현황조사를 6회에 걸쳐 실시한 결과 총 94개체가 발견되었다. 그리고 도로의 구조에 따른 로드킬 발생현황은 2차선 44회(1.13회/km), 3차선 1회(1.90회/km), 4차선 23회(0.35회/km)로 나타났다. 또한, 도로의 토지이용에 따른 로드킬 발생은 산지와 농경지의 경우 26회, 농경지와 농경지의 경우 25회, 산지와 산지의 경우 20회 등으로 나타났다. 아울러 야생동물의 로드킬을 방지하기 위해서는 도로의 구조 및 시설물 등에 대해 세심한 배려가 필요하다.
지금까지 교통류의 전파현상은 밀도와 교통량의 변화에 따른 충격파 이론을 사용하여 설명되어져 왔으나 서로 다른 차로간 교통류 전파와 같은 이질적인 교통류를 해석하기위해 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구는 고속 도로의 항공사진자료를 분석함으로써 합류부 구간과 엇갈림 구간, 기본구간의 교통류 전파특성을 시공간적으로 분석하고 차로간 교통류 전파해석을 위한 충격량 전파모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 충격파 속도라는 척도를 이용하여 교통류 전파특성을 분석하고자 하였으나 전파특성에 대한 분명한 특징을 찾기가 어려웠고, 이러한 이유로 충격량이라는 새로운 척도를 개발하여 개발된 척도로 교통류 상태를 해석하고 적용하여 각 분석구간의 충격량 특성을 분석할 수 있었다. 분석된 3개 구간은 충격량의 특성이 공통적으로 발생하여 교통류 전파시 의미있는 임계치를 도출하였고, 차로간의 상호관계를 설명할 수 있는 요인을 파악하고 분석구간과 차로에 따라 다중회귀분석을 수행하여 충격량을 결정하는 차로간 충격량 전파모형을 개발하였다.
본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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