강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고해상도 영상을 도시 도로망 자료 갱신에 이용하기 위한 새로운 반자동적 방법을 소개하고 이를 부산광역시 일부 지역의 KVR-1000 영상에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 이 기법은 웨이블릿 변환을 이용하여 다중해상도 분석을 수행하는 것으로, 도시의 다양한 유형의 도로망을 추출 가능하게 해준다. 본 연구에서는 "$\grave{a}$ trous" 알고리즘을 이용하여 다중해상도 분석 작업을 수행하였으며, 도로는 대로, 중로, 소로로 구분하여 추출하였다. 추출 결과는 매우 양호하여 8 m 해상도의 경우 전체 정확도는 80.5%이었다. 또한 도로의 형태별로도 정확도를 평가하였는데, 직선도로의 정확도가 곡선도로 및 교차로에 비해 우수하였다. 따라서 곡선도로 추출의 정확도를 높이는 기법이 보완된다면, 본 연구는 우리나라의 도시 도로망 데이터베이스 구축에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
포장노면관리시스템은 노면의 상태를 정밀히 조사 분석하고 유지보수에 대한 계획을 수립할 수 있는 시스템으로 구성하여야 한다. 현재 구축되어 있는 대부분의 포장노면관리시스템은 전문가가 현장에서 노면의 상태를 조사한 후 그 결과를 입력하도록 되어있다. 현재의 실정과 향후의 포장도로의 증가를 고려할 때 포장도로 전체를 전문가가 직접 조사하는 것은 비효율적 일 뿐만 아니라 지속적인 포장노면관리시스템의 유지가 어려운 실정이다. 따라서, 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 결과는 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다.
We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.
PURPOSES : While road networks are becoming increasingly complex, traffic signs are being indiscriminately installed and operated, which makes drivers who depend on traffic signs to reach their destination confused and unable to understand road information efficiently. In order to promptly and exactly guide road users to their destinations, traffic signs should be able to satisfy the functions of connectivity, visibility, and location suitability. However, the results of a site survey shows that most of the traffic signs currently installed in the Jeollanam-do Province do not satisfy these functions. METHODS : This study analyzed the problems of traffic signs after an actual site survey and focused on a total on 9,353 traffic signs and 70 road routes in Jeollanam-do Province. RESULTS : This study analyzed the problems of traffic signs based on their required functions (connectivity, visibility, suitability) and suggested improvements by establishing a guide system that considered the problems found in the study. CONCLUSIONS : The guide system can be utilized as a basic material that provides efficient road information for future installation and maintenance of traffic signs in Jeollanam-do Province.
This study provides a methodology for development of the Seismic Damage Evaluation System (SDES) in Korea. Major systems and status of database related to road networks in Korea are investigated to analyze the usability of the required information for developing the SDES. In this study, the SDES is composed of four components that are the road network component, the ground motion component, the fragile structure component, and the cost component. In addition, the procedures for the construction of database which support the SDES is proposed, and a prototype of the SDES for expressway of Korea is developed based on the developed methodology. The National Geospatial Information System (NGIS) and the National Earthquake Information System (NEIS) are used to develop the road network component and ground motion component, respectively. For the fragile structure component and the cost component, Highway Bridge Management System (HEMS) was used.
Adaptive neural networks based lateral controller is presented to guarantee path following performance for vehicle lane keeping in the presence of parameter time-varying characteristics of the vehicle lateral dynamics due to the road surface condition, load distribution, tire pressure and so on. The proposed adaptive controller could compensate vehicle lateral dynamics deviated from nominal dynamics resulting from parameter variations by incorporating it with neural networks that have the ability to approximate any given nonlinear function by adjusting weighting matrices. The controller is derived by using Lyapunov-based approach, which provides adaptive update rules for weighting matrices of neural networks. To show the superiority of the presented adaptive neural networks controller, the simulation results are given while comparing with backstepping controller chosen as the baseline controller. According to the simulation results, it is shown that the proposed controller can effectively keep the vehicle tracking the pre-given trajectory in high velocity and curvature with much accuracy under parameter variations.
This study aims to investigate how easy pedestrians get around within/through the "Apartment Complexes (AC), " a common style of high-rise multi-family housing in Korea. Over the past six decades, the AC has been the most conventional way to provide standardized housing efficiently to address the problems of the shortage of housing and the substandard housing, due to the explosion of urban population with the rapid industrialization. The AC is a huge chunk of homeogenous multi-family housing, mostly condos with decent infrastructure, including parks, pedestrian passages, schools, ect. Both in the new town development and urban renewal programs have utilized the advantages of the AC. Since the design principals of AC tend to adopt the "protective design" to prevent cars and pedestrians coming outside from passing it, it has been criticised for dissecting the continuity of socioeconomic context in neighborhoods. The neo-traditional planning urbanists, including Jane Jacobs, emphasize that smaller blocks and grid road newtworks are the key in improving social, cultural, and economic vitality of the neighborhoods, because these design concepts allow more pedestrians and different types of people to be mixed in a neighborhood. In this study, we first adopted objective measures for pedestrian accessibility and pedestrian efficiency. These measures were used to calculate the lengths of shortest paths from residential buildings to the edges of AC. We tested the difference in shortest paths between the current pedestrian networks of AC and hypothetical grid networks on the AC, and the relative difference is considered as the pedestrian efficiency, using the network analysis function of Geographic Information Systems (GIS) and Python programming. We found from the randomly selected 30 ACs that the existing non-grid road networks in ACs are worse than the hypothesized grid networks, in terms of pedestrian efficiency. In average, pedestrians in AC with the conventional road networks have to walk than 25%, 26%, and 27% longer than the networks of $125{\times}45m$, $100{\times}45m$, and $75{\times}45m$, respectively. With the t-test analysis, we found the pedestrian efficiency of AC with the conventional network is lower than grid-networks. Many new urbanists stress, easiness of walking is one of the most import elements for community building and social bonds. With the findings from the objective measures of pedestrian accessibility and efficiency, the AC would have limitations to attract people outside into the AC itself, which would increase dis-connectivity with adjacent areas.
증가하고 있는 자동차로 인하여 발생하는 환경 문제의 해결방안으로 친환경 교통수단으로서의 자전거 이용이 권장되고 있다. 자전거 이용의 활성화를 위해서는 자전거 사용자의 이용목적을 반영할 수 있는 연결성과 안전성을 확보한 자전거 전용도로의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 자전거 도로 이용자에 대한 설문조사 결과를 바탕으로 자전거의 주요 이용목적을 통학용 및 레저용으로 설정하고, 이와 관련된 시설물들을 Dijkstra 알고리즘을 활용하여 기 구축된 자전거 도로와 최단거리로 연계할 수 있는 방안을 도출하였다. 또한 탐색된 네트워크에 RTK DGPS 측량을 실시하여 3차원 좌표를 획득하고 이를 바탕으로 자전거 전용도로의 링크별 경사를 측정하였다. 측량된 경사를 활용하여 일정 경사 이상의 링크를 배제하고 우회도로를 탐색하는 방안을 적용하여 사용자의 편의와 안전을 확보하였다. 전라남도 목포시를 대상으로 제안된 방법을 적용하여 결과를 분석하였다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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