• Smart Structures and Systems
• /
• 제9권3호
• /
• pp.287-301
• /
• 2012

It is well known that overloaded vehicles may cause severe damages to bridges, and how to estimate and evaluate the status of the overloaded vehicles passing through bridges become a challenging problem. Therefore, based on the monitored strain data from a structural health monitoring system (SHM) installed on a bridge, a method is recommended to identify and analyze the probability of overloaded vehicles. Overloaded vehicle loads can cause abnormity in the monitored strains, though the abnormal strains may be small in a concrete continuous rigid frame bridge. Firstly, the abnormal strains are identified from the abundant strains in time sequence by taking the advantage of wavelet transform in abnormal signal identification; secondly, the abnormal strains induced by heavy vehicles are picked up by the comparison between the identified abnormal strains and the strain threshold gotten by finite element analysis of the normal heavy vehicle; finally, according to the determined abnormal strains induced by overloaded vehicles, the statistics of the overloaded vehicles passing through the bridge are summarized and the whole probability of the overloaded vehicles is analyzed. The research shows the feasibility of using the monitored strains from a long-term SHM to identify the information of overloaded vehicles passing through a bridge, which can help the traffic department to master the heavy truck information and do the damage analysis of bridges further.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.1794-1799
• /
• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.562-565
• /
• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
• /
• pp.548-553
• /
• 2008

Overloaded Vehicles are one of biggest of hazard in durability decrease of roads and bridges. Thus, regulation was put in force about overloaded vehicles to reserve this problem. However, existing system had many problems. For these reasons, this paper presents solutions of U-intelligent overload vehicles regulation system based on manless and wireless for fixing of problems of existing system and construction of ITS. With this in mind, we studied about composition method of system, applications of USN, design of system controller, WCDMA/ HSDPA, etc in this paper.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
• /
• pp.831-836
• /
• 2007

Overloaded Vehicles are one of biggest of hazard in durability decrease of roads and bridges. Thus, regulation was put in force about overloaded vehicles to reserve this problem. However, existing system had many problems. For these reasons, this paper presents solutions of U-intelligent overload vehicles regulation system based on manless and wireless for fixing of problems of existing system and construction of ITS. With this in mind, we studied about composition method of system. applications of USN, design of system controller, WCDMA/HSDPA, etc in this paper.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권1D호
• /
• pp.127-132
• /
• 2011

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석한다면 지능형 임베디드 도로 시스템을 통한 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다 고 판단된다. 과적차량의 불법 축조작을 통한 단속의 문제점 해결 및 도로의 지능화를 위한 임베디드 차량하중분석 시스템을 위해서는 우선적으로 도로자체의 거동을 이용한 차량하중 분석의 정확성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 일반도로에서의 변형적 특성을 이용할 수 있도록 Box형 도로 매설물 구조의 실내모형을 설치하여 도로의 변형을 측정하고, 차량의 통제가 필요없는 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석 방법을 위한 실내 기초실험을 실시하였으며 10%범위의 오차를 확인하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제18권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2021

Overloaded vehicles increase the maintenance cost of road structures, and they are a major factor in causing damage to the roads and bridges. In addition, overloaded vehicles compromise the braking capability of the vehicle; thus, threatening the safety of the driver. In order to prevent overloading of vehicles, the government is cracking down on the roads by using a device that measures the weight of vehicles. But this process is inconvenient because the place where the equipment is installed is far away from where the cargo is loaded. Due to the limitations of these fixed weighing devices, there is a growing need for technology that can monitor vehicle weight distribution and overload conditions in real time. In this work, we develop an onboard scale that can measure the load (weight) of trucks in real time. The onboard scale consists of high sensors, a signal processing unit, and a display, and it measures the load using height-displacement of the vehicle's leaf spring suspension.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 1992년도 봄 학술발표회 논문집
• /
• pp.126-133
• /
• 1992

The structural soundness of bridges is mainly damaged by overloaded heavy vehicles. The increasing volumes of overloaded heavy vehicles has been indicated as serious state. As results several countries have revised their bridge load codes. However, because of variety of truck types and their weights it is difficult to develop rational standard truck loads. In addition the common practice that only one design configuration of standard truck is adopted to design variety of bridges causes further difficulties. The objective of the study is to investigate the statistical characteristics of vehicle loadings based on survey data col looted, in which some major factors, such as vehicle configurations, vehicle freights, traffic modes, etc. are incorporated.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제20권3호
• /
• pp.387-392
• /
• 2007

과적차량은 도로와 교량의 내구성 감소에 가장 큰 위험요소 중 하나여서 지금까지 이런 문제를 제한하기 위해 과적차량에 대한 단속이 실시되어 왔다. 그러나 기존의 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존 문제점 해결과 u-ITS의 구축을 위해 무인화, 무선화 기반의 U-중차량 무인과적 단속시스템 구축방안을 제시하며 이를 위해, 시스템 구성방법, USN의 적용, 시스템 제어부와 WCDMA/HSDPA의 설계에 대해 연구하고 WIM 센서의 성능에 대해 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.179-184
• /
• 2017

Recently, traffic accidents and damage on the highway have increased because of overloaded vehicles. The existing overload-detecting system has a low accuracy rate. An overload-detecting system using a weigh-in-motion (WIM) system has been developed to solve this problem. The WIM system can be used to detect overloaded vehicles by measuring the weight of the vehicles. The WIM system is divided into high-speed and low-speed types. The inaccuracy rate in the low-speed WIM system results mainly from the low response rate of the sensor when the velocity is moving at more than 20 km/h. In this study, a low-speed overload-detecting pad with a hydraulic structure using a WIM system was developed to make the system more accurate. The structural and formal analysis was carried out by using a finite element method (FEM) in order to analyze the structural stability and the extrusion velocity of the system. In addition, a static load test was performed to confirm the linearity and accuracy of the pad.