• 한국도로학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.21-29
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• 2013

PURPOSES : The objective of this study is to provide for the overall SPL (Sound Pressure Level) prediction model by using the NCPX (Noble Close Proximity) measurement method in terms of regression equations. METHODS: Many methods can be used to measure the traffic noise. However, NCPX measurement can powerfully measure the friction noise originated somewhere between tire and pavement by attaching the microphone at the proximity location of tire. The overall SPL(Sound Pressure Level) calculated by NCPX method depends on the vehicle speed, and the basic equation form of the prediction model for overall SPL was used, according to the previous studies (Bloemhof, 1986; Cho and Mun, 2008a; Cho and Mun, 2008b; Cho and Mun, 2008c). RESULTS : After developing the prediction model, the prediction model was verified by the correlation analysis and RMSE (Root Mean Squared Error). Furthermore, the correlation was resulted in good agreement. CONCLUSIONS: If the polynomial overall SPL prediction model can be used, the special cautions are required in terms of considering the interpolation points between vehicle speeds as well as overall SPLs.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권10호
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• pp.1075-1082
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• 2009

Using GIS data of C-si as basic data when making noise map of road traffic, we estimated exactly the noise excess areas and consequently suggested the population and the area exposed to road traffic noise accurately. We made 3D noise map to assess regional distribution of noise quantitatively. The noise map consists of noise prediction model based on data base such as traffic volume and speed changes for estimating quantitatively the noise and 3D urban space model which includes locations of noise sources, 3D buildings, topography and roads. We made noise standard map according to land use conditions and compared this map to road traffic noise map, and consequently made excess noise map. Using excess noise map, we assessed areas which exceed environmental noise level standards and noise guidelines quantitatively and effectively through GIS spatial analysis, and consequently more accurate noise exposed area and noise exposed population could be estimated. To show buildings' outer walls noise exposure, we analyzed 3D urban noise distributions using 3D-analysis of GIS.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.203-210
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• 2003

A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.53-59
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• 2014

PURPOSES : This study estimated an asphalt pavement internal behavior under uphill lanes considering reducing speed of heavy truck on uphill slope. METHODS : Truck performance curve which has been adapted to "Korea Highway Capacity Manual" was analyzed. And asphalt pavement internal behaviors were estimated with Multi-layered elastic analysis using KPRP(Korea Pavement Research Program) dynamic modulus prediction equations. RESULTS : As a result, it is shown that when the standard truck drives 2.0 km at a speed of 80 km/h in 8% climbing slope, it's speed reduced to 25.4 km/h, at same time frequency in asphalt layer decrease to 67.2% and it's dynamic modulus degrades to 30.9%. Based on these results, internal behavior as decreasing vehicle speed on uphill lanes were estimated. CONCLUSIONS : From the results of Multi-layered elastic analysis, internal behavior showed that when the standard truck drives 2.0 km at a speed of 80 km/h in 8% slope on uphill lanes, vertical strain was increased to 44.4% at the bottom of surface course, and lateral tensile strain was increased to 20.5% at the bottom of base course.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2779-2784
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• 2015

정확한 교통정보의 예측은 출발지로부터 목적지까지의 최적경로를 제공할 수 있으며, 이로 인해 시간과 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 예측 방법 중 확률 모델을 기반으로 교통정보를 예측하는 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 기존 연구에서는 베이지안 네트워크 예측 방법이 모든 시간대에서의 데이터를 학습에 사용하는 것과는 달리, 본 논문에서는 예측하고자 하는 시간대와 동일한 요일과 시간에 해당하는 데이터만을 선별적으로 학습에 사용한다. 서로 다른 두 가지 학습방법에 따른 예측 결과의 정확도는 일반적으로 많이 사용되는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)로 검증하였으며, 서울 시내 14개의 링크 구간에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 모든 시간대의 데이터를 학습에 사용한 방법에 비해 MAPE의 관점에서 더 높은 정확도를 가진 교통 예측 값을 계산할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.47-54
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• 2006

교통사고를 줄이기 위해서, 많은 연구원이 교통사고 예측 모형을 연구하고 있다. 교통사고의 원인으로는 교차로 신호주기가 잘못 산출되거나 교차로 설계가 잘못된 경우가 많다. 그러므로, 정확하게 교통사고 원인을 분석하려면 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 조건 및 날씨조건을 고려하여 최적 자동차 안전 속도를 실시간으로 산출하고자한다. 특별히, 비가 오거나 눈이 오는 경우에는 자동차 속도를 1/3이상 감속해야 된다. 그러나, 기존의 속도표지판은 기상조건이 바뀌어도 항상 같은 제한 속도를 표시하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 날씨조건과 도로조건을 이용한 최적 안전속도 산출 알고리즘을 제시한다. 컴퓨터 모의실험결과, 지능형 교통사고 예측알고리즘이 교통 제한속도를 정확하게 산출할 수 있음을 입증했다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.77-86
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• 2005

현재 우리나라 간선도로의 서비스수준(LOS)은 차량의 평균통행속도를 기준으로 평가되어지고 있다. 이는 도로의 혼잡도 만을 기준으로 적용한 것으로 교통안전측면이 고려되지 않은 것이 현실이다. 합리적인 도로 설계와 운영을 위한 평가 지표라면 도로 이용자에게 영향을 미치는 제반 인자들을 보다 포괄적으로 포함할 수 있어야 한다. 교통안전과 소통측면을 총괄할 수 있는 변수로 사용자비용 개념을 적용하여 간선도로 평가방법을 모색하고자 한다. 사용자 비용을 효과척도로 하는 간선도로 평가도 가능하다는 것을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 본 연구의 사용자 비용에 의해 평가된 간선도로 서비스 수준과 도로용량편람의 평균통행속도에 의해 평가된 간선도로 서비스 수준을 비교 분석하여 종합적인 서비스 수준 분석방법 여부를 가릴 수 있을 것이다. 이로서, 안전과 소통 측면을 모두 고려한 간선도로 평가가 가능함을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1651-1664
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• 2013

도로포장의 파손과정에는 다양하고 복합적인 원인에서 비롯되는 불확실성이 포함되어 있어 정확한 해석이 쉽지 않다. 이로 인해 최근에는 결정론적 모형보다는 확률이론이 보다 많이 활용되고 있으나, 파손의 전체적 특성만을 설명하는 일반적인 분석방안으로는 포장파손특성의 변화과정에 대해 구체적인 정보를 제공하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 포장파손과정을 상태와 시간기준으로 분해함으로써 지역적으로 이질성을 띄는 포장파손속도와 그 분산에 대해 구체적으로 파악하고자 하였다. 또한, 분해된 확률과정을 다시 조합하는 과정을 통해 포장의 기대수명과 불확실성을 예측해 보았다. 실증분석을 위해 일반국도포장관리시스템에서 2003년부터 2010년까지 수집된 균열률 자료를 활용하였다. 이러한 시도들은 자산관리의 주요기법 중 하나인 생애주기비용분석의 신뢰성을 높일 수 있으며, 파손속도의 변화과정에 대한 이해가 필수적인 예방적 유지보수전략에 관한 기반연구로써도 중요한 의의가 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.31-43
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• 2008

주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.