Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.133-145
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2019
Building and researching high definition maps that support autonomous vehicles, one of Korea's key challenges for the future, are being actively propelled in both private and government sectors with the goal of fast commercialization. Under this perspective, update methods that secure up-to-date information are emerging as key tasks. To provide a plan for establishing efficient renewal systems for high definition maps, we analyzed the present condition of road types, causes of road changes and its annual change rates, and examined where and how such road change information is managed. Furthermore, the method of collection and detection of road change information and the renewal system of high definition maps are defined based on the current study. At the end of the paper, a step-by-step renewal system is proposed through the examination of renewal cycles, contents, and region of high definition maps.
This study was conducted to provide the basic policy information for establishing efficient forest-road networks. Synthetic forest-road networks that consist of main and spur roads and forest-road networks with only main road (hereafter called "main-road network") were planned for the five forest-road experimental districts of Korea Forest Service in this study. Road density of the synthetic forest-road networks was calculated and compared with the road density of the main-road networks. The results showed that the optimum road density of the synthetic forest-road networks was 10.1~15.9 m/ha, and the road density of the main-road networks was 8.4~12.4 m/ha. The construction cost of the synthetic forest-road networks was estimated about 1~8% lower than the main-road networks, while the road density was 20~30% greater than the main-road networks. As timber volume and hauling cost increased, the optimum road density of the synthetic forest-road networks increased, within which the road density of highstandard main road rapidly increased. On the other hand, the spur road density increased with slope gradient.
Real-time traffic detection scheme based on Computer Vision is capable of efficient traffic control using automatically computed traffic information and obstacle detection in moving automobiles. Traffic information is extracted by segmenting vehicle region from road images, in traffic detection system. In this paper, we propose the advanced segmentation of vehicle from road images using multiple local region information. Because multiple local region overlapped in the same lane is processed sequentially from small, the traffic detection error can be corrected.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.1
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pp.75-84
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2018
In this study, the researchers attempted to automate the process of painting the characters on the road surface, which is currently done by manual labor, by using the information and communication technology. Here are the descriptions of how we put in our efforts to achieve such a goal. First, we familiarized ourselves with the current regulations about painting letters or characters on the road, with reference to Road Mark Installation Management Manual of the National Police Agency. Regarding the graphemes, we adopted a new one using connection components, in Gothic print characters which was within the range of acceptance according to the aforementioned manual. We also made it possible for the automated program to recognize the graphemes by means of the feature dots of the isolated dots, end dots, 2-line gathering dots, and gathering dots of 3 lines or more. Regarding the database, we built graphemes database for plotting information, classified the characters by means of the arrangement information of the graphemes and the layers that the graphemes form within the characters, and last but not least, made the character shape information database for character plotting by using such data. We measured the layers and the arrangement information of the graphemes consisting the characters by using the information of: 1) the information of the position of the center of gravity, and 2) the information of the graphemes that was acquired through vertical exploration from the center of gravity in each grapheme. We identified and compared the group to which each character of the database belonged, and recognized the characters through the use of the information gathered using this method. We analyzed the input characters using the aforementioned analysis method and database, and then converted into plotting information. It was shown that the plotting was performed after the correction.
PURPOSES : Owing to the growth of income and socio-economic levels, demands from road users have diversified. Accordingly, new road policies are being actively sought. The metropolitan city government of Busan has been focused on constructing and expanding roads to accommodate the increasing traffic demand. Given the increase in functional characteristics, we need to re-evaluate the hierarchy and function of roads, and specifically remodel the road planning and operations that fit into their functions. METHODS : First, this study focuses on introducing the minimum condition required to redefine the hierarchy of the roads. Second, the authors propose a new model that identifies the impact level of road hierarchy adopting discriminated analysis technique. RESULTS : Authors suggest that we redefine the hierarchy of roads in the central business distinct in Busan, and specifically the arterial roads in Busan, namely, Joonang-daero and Gaya-ro. These roads need to be reequipped with cross walks, a lower speed limit, and exclusive bus lanes to improve their accessibility. CONCLUSIONS : The authors found that the sub-arterial and collector roads have been subjected to excessive loads, owing to inappropriate functions being assigned to the main arterial road. Moreover, given that through traffic is concentrated on the sub-arterial and collector roads, over-speeding and other safety issues are consequently created.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.2
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pp.30-42
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2021
The amount of compensation and the number of cases owing to car damage from pot holes on highways across the country increased by about 4.2 times and 3.5 times, respectively, in 2019 compared to 2015. Due to the increase in damage caused by these road hazards, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport is developing technologies and services that can collect road hazard information by using devices on commercial vehicles (DTGs, black boxes, ADASs). In preparation for the development of these technologies, this study conducted an integrated assessment of algorithms developed for interrupted-flow and uninterrupted-flow traffic under three scenarios in order to provide road hazard information to drivers and road managers. As a result, the overall accuracy of the integrated assessment was derived at 81.88%. Errors generated in this integrated assessment reflect only missing data in less than 1 minute, GPS coordinate location and algorithm related errors, taking into account the purpose and assumptions of the assessment. Among them, we derive an accuracy of 90.15%overall by calibrating GPS error data. The results of this study can be used as basic data for improving the accuracy of location-based information collected by commercial vehicles and for policy development.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.6
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pp.468-476
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2002
The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.1
s.35
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pp.85-91
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2006
Recently, slope failures are happen to natural disastrous when they occur in mountainous areas adjoining highways in Korea. The accidents associated with slope failures have increased due to rapid urbanization of mountainous areas. Therefore, Regular maintenance is essential for all slope and needs maintenance of road safety as well as road function. In this study, we take priority of making a database of risk factor of the failure of a slope before assesment and analysis. The purpose of this paper is to recommend a standard of Slope Management Information Sheet(SMIS) like as Hazard Map. The next research, we suggest to pre-estimated model of a road slope using Logistic Regression Model.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.3
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pp.89-101
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2016
This study examined spatial disposition of wildlife highway mortality using road-kill GIS database and Naver panoramic 360 degree views to find out which habitat and road variables most influenced road-kill numbers for each mammal species and how the landscape and road elements are connected on highway. Road-kills on Yeongdong(YD) and Jungbu highway(JB) generally tended to be higher in natural barren, grassland and cropland due to its value of preferred habitats of nocturnal and multihabitat species like water deer(Hydropotes inermis argyropus), raccoon(Nyctereutes procyonoides) and hare(Lepus coreanus). Land cover in YD showed no difference between species (p=0.165) while JB did by species (p=0.001). This may be explained by disparate landscape between mountain and urban or the fact that YD in long term operation might have enabled consistent crossing pattern compared to JB experiencing continuous extension works which may in turn have deviated the road crossing. Although road-kill prevention effect of local topography alone was appreciable, compared to less significant or ineffective fence and guardrail, gentle slope declining in a direction to the road turned out to offset the preventive effect of juxtaposed fence. Furthermore, green patches on road near intersection were deemed a visual stepping stone facilitating wildlife attempted crossing and local roads juxtaposed with a highway were especially left defenceless to road-kill without road barriers.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.363-369
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2021
High-definition road maps are used as the basic infrastructure for autonomous vehicles, so the latest road information must be quickly reflected. However, the current drawing and structural editing process of high-definition road maps are manually performed. In addition, it takes the longest time to generate road lanes, which are the main construction targets. In this study, the point cloud of the road lane markings, in which color types(white, blue, and yellow) were predicted through the PointNet model pre-trained in previous studies, were used as input data. Based on the point cloud, this study proposed a methodology for automatically drawing and structural editing of the layer of road lane markings. To verify the usability of the 3D vector data constructed through the proposed methodology, the accuracy was analyzed according to the quality inspection criteria of high-definition road maps. In the positional accuracy test of the vector data, the RMSE (Root Mean Square Error) for horizontal and vertical errors were within 0.1m to verify suitability. In the structural editing accuracy test of the vector data, the structural editing accuracy of the road lane markings type and kind were 88.235%, respectively, and the usability was verified. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently construct vector data of road lanes for high-definition road maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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