• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.129-139
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• 2010

본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제8권4호
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• pp.361-378
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• 2021

While the pavement rating system is being utilized for periodic road condition assessment in the Eastern Region municipality of Saudi Arabia, the condition assessment is costly, time-consuming, and not comprehensive as only few parts of the road are randomly selected for the assessment. Thus, this study is aimed at developing a condition assessment model for a specific sample of a residential road network in Dammam City based on an individual road and a road network. The model was developed using the Analytical Hierarchy Process (AHP) according to the defect types and their levels of severity. The defects were arranged according to four categories: structure, construction, environmental, and miscellaneous, which was adopted from sewer condition coding systems. The developed model was validated by municipality experts and was adjudged to be acceptable and more economical compared to results from the Eastern region municipality (Saudi Arabia) model. The outcome of this paper can assist with the allocation of the government's budget for maintenance and capital programs across all Saudi municipalities through maintaining road infrastructure assets at the required level of services.

• Spatial Information Research
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• 제15권2호
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• pp.95-109
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• 2007

최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권4호
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• pp.7-14
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• 2013

최근 도로 네트워크 환경에서 범위 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 대표적인 범위 검색 기법들은 POI(Point of Interest)의 개수가 많을수록 저장 공간이 증가하거나 비효율적인 검색 과정으로 인해 검색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존 범위 검색 기법들의 문제점을 해결하기 위해 QRMP(QR-tree using Middle Point)를 이용하는 범위 검색 기법을 제시하였다. 그리고 QRMP의 전체 저장 공간 크기를 구하는 수식을 산출하고, 또한 실제 도로 네트워크와 POI 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 범위 검색 기법의 우수성을 입증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권2호
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• pp.47-57
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• 2007

The vibration environment essentially companied by vehicle operation on the road is determined by the shape of road surface, which is called profile. In general, the profile and severity of unpaved road is an important issue in the reliability of durability test for vehicles. In order to maintain severity of unpaved road, it is necessary to develop profilometer system. We developed profilometer system which is composed of data processing computer, power unit, air compressor and sensors. This paper focuses on the severity management of unpaved test courses using neural networks. This paper presents the maintenance range for cross-country course in CPG(Chang-won Proving Ground) and the evaluation of similarity degree between unpaved roads.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.656-657
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• 2008

Light Detection and Ranging (LiDAR) data has been used to detect the objects of earth surface from huge point clouds gotten from the laser scanning system equipped on airplane. According to the precision of 3~5 points per square meter, objects like buildings, cars and roads can be easily described and constructed. Many various areas, such as hydrological modeling and urban planning adopt this kind of significant data. Researchers have been engaging in finding accurate road networks from LiDAR data recent years. In this paper, A novel algorithm with regard to extracting road points from LiDAR data has been developed based on the continuity and structural characteristics of road networks.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권1호
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• pp.26-31
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• 2015

Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.79-89
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• 2019

본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.289-297
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• 2009

본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
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• pp.104-113
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• 2007