• 한국산림과학회지
• /
• 제105권1호
• /
• pp.115-121
• /
• 2016

본 연구는 효율적인 임내도로망 구축을 위한 정책적 기초자료를 제공하고자 산림청 산하 5개소의 임도시설시범단지를 대상으로 복합임도망의 적정밀도를 산정하였다. 그 결과, 복합임도망의 적정밀도는 10.1~15.9 m/ha이었으며, 단일 규격의 간선임도망은 8.4~12.4 m/ha로 나타났다. 이를 기준으로 임도개설비용을 추정해보면, 단일규격의 간선임도망에 비해 약 1~8% 낮게 측정된 반면, 임도밀도는 20~30%가량 증가하였다. 또한, 대상지의 생산예정재적과 집재비용이 증가함에 따라 복합임도망의 적정밀도도 증가하였으며, 특히 고규격의 간선임도 밀도가 급격히 증가하였다. 한편, 경사가 급한 지역일수록 저규격의 작업임도 밀도가 상대적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1836-1842
• /
• 2015

On road networks, the clustering of moving objects is important for traffic monitoring and routes recommendation. The existing schemes find out density route by considering the number of vehicles in a road segment. Since they don’t consider the features of each road segment such as width, length, and directions in a road network, the results are not correct in some real road networks. To overcome such problems, we propose a clustering method for congested routes discovering from the trajectories of moving objects on road networks. The proposed scheme can be divided into three steps. First, it divides each road network into segments with different width, length, and directions. Second, the congested road segments are detected through analyzing the trajectories of moving objects on the road network. The saturation degree of each road segment and the average moving speed of vehicles in a road segment are computed to detect the congested road segments. Finally, we compute the final congested routes by using a clustering scheme. The experimental results showed that the proposed scheme can efficiently discover the congested routes in different directions of the roads.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권7호
• /
• pp.3369-3385
• /
• 2019

There are various research challenges in vehicular ad hoc networks (VANETs) that need to be focused until an extensive deployment of it becomes conceivable. Design and development of a scalable routing algorithm for VANETs is one of the critical issue due to frequent path disruptions caused by the vehicle's mobility. This study aims to provide a novel road-aware routing protocol for vehicular networks named as Two-level hierarchical Hybrid Road-Aware (THERA) routing for vehicular ad hoc networks. The proposed protocol is designed explicitly for inter-vehicle communication. In THERA, roads are distributed into non-overlapping road segments to reduce the routing overhead. Unlike other protocols, discovery process does not flood the network with packet broadcasts. Instead, THERA uses the concept of Gateway Vehicles (GV) for the discovery process. In addition, a route between source and destination is flexible to changing topology, as THERA only requires road segment ID and destination ID for the communication. Furthermore, Road-Aware routing reduces the traffic congestion, bypasses the single point of failure, and facilitates the network management. Finally yet importantly, this paper also proposes a probabilistical model to estimate a path duration for each road segment using the highway mobility model. The flexibility of the proposed protocol is evaluated by performing extensive simulations in NS3. We have used SUMO simulator to generate real time vehicular traffic on the roads of Gangnam, South Korea. Comparative analysis of the results confirm that routing overhead for maintaining the network topology is smaller than few previously proposed routing algorithms.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2002년도 추계학술대회 논문집 Vol.15
• /
• pp.573-577
• /
• 2002

A new estimated neural networks are proposed in order to measure nonlinear road environments in realtime. This new neural networks is Error Estimated Neural Networks. The structure of it is similar to recurrent neural networks; a delayed output as the input and a delayed error between the output of plant and neural networks as a bias input. In addition, we compute the desired value of hidden layer by an optimal method instead of transfering desired values by backpropagation and each weights are updated by RLS(Recursive Least Square). Consequently, this neural networks are not sensitive to initial weights and a learning rate, and have a faster convergence rate than conventional neural networks. We can estimate nonlinear models in realtime by the proposed networks and control nonlinear models. To show the performance of this one, we control 7 degree simulation, this controller and driver were proved to be effective to drive a car in the environments of nonlinear road systems.

• 정보와 통신
• /
• 제31권3호
• /
• pp.103-116
• /
• 2014

This paper proposes the design of Vehicular Cyber-Physical Systems (called VCPS) based on vehicular cloud for smart road networks. Our VCPS realizes mobile cloud computing services where vehicles themselves or mobile devices (e.g., smartphones and tablets of drivers or passengers in vehicles) play a role of both cloud server and cloud client in the vehicular cloud. First, this paper describes the architecture of vehicular networks for VCPS and the delay modeling for the event prediction and data delivery, such as a mobile node's travel delay along its navigation path and the packet delivery delay in vehicular networks. Second, the paper explains two VCPS applications as smart road services for the driving efficiency and safety through the vehicular cloud, such as interactive navigation and pedestrian protection. Last, the paper discusses further research issues for VCPS for smart road networks.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.33-43
• /
• 2011

최근 위치 확인 기술과 이동 통신의 발전에 따라 이동 객체의 위치에 기반한 서비스의 요구가 증가하고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 위치 정보를 관리할 수 있는 다양한 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 유클리드 공간의 색인은 이동의 제약이 없기 때문에 이동의 제약이 강한 실세계에 적용하기 어렵다. 도로 네트워크 공간의 색인의 경우에는 인접도로의 연결 정보 알기 위해 추가적인 비용이 드는 문제점이 있다. 또한, 기존의 연구들은 건물, 병원과 같은 위치가 고정되어 있는 객체는 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간에서 이동 객체의 현재 위치를 효율적으로 관리하기 위한 색인을 제안한다. 제안하는 색인 구조는 도로망을 격자로 분할하여 도로 연결 정보를 색인 구조에포함하였고 고정 객체를 위해 별도의 색인을 유지한다. 그리고 실험을 통하여 기존의 기법보다 제안 색인의 성능이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제13D권7호
• /
• pp.879-888
• /
• 2006

최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.51-65
• /
• 2007

도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 분석하기 위해서는 그것의 표현이 명확하게 정의되어야 한다. 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 표현하는 기존의 대부분의 방법들은 이동 객체 궤적을 그 궤적이 통과한 위치와 시간의 집합으로 복잡하게 표현한다. 이것은 이동 객체 궤적의 검색 등과 같은 분석을 처리할 시 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 관심 있는 지점(POI: Points of Interest)들에 초점을 두어 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 효율적으로 간략화 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적이 통과한 POI의 수를 줄임으로써 궤적을 간략화 하며, 궤적이 간략화 된 후에도 그 궤적의 형태를 그대로 유지하도록 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2949-2952
• /
• 2000

A new neural networks and learning algorithm are proposed in order to measure nonlinear heights of complexed road environments in realtime without pre-information. This new neural networks is Error Self Recurrent Neural Networks(ESRN), The structure of it is similar to recurrent neural networks: a delayed output as the input and a delayed error between the output of plant and neural networks as a bias input. In addition, we compute the desired value of hidden layer by an optimal method instead of transfering desired values by back-propagation and each weights are updated by RLS(Recursive Least Square). Consequently. this neural networks are not sensitive to initial weights and a learning rate, and have a faster convergence rate than conventional neural networks. We can estimate nonlinear models in realtime by ESRN and learning algorithm and control nonlinear models. To show the performance of this one. we control 7 degree of freedom full car model with several control method. From this simulation. this estimation and controller were proved to be effective to the measurements of nonlinear road environment systems.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.121-125
• /
• 2007

Recently, constructing and complementing the road network database are a main key in all social operation in our life. However it needs high expenses for constructing and complementing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study propose a novel method to extract urban road networks from 3-D LiDAR data automatically. This method integrates height, reflectance, and clustered road point information. Geometric information of general roads is also applied to cluster road points group correctly. The proposed method has been tested on various urban areas which contain complicated road networks. The results conclude that the integration of height, reflectance, and geometric information worked reliably to cluster road points.