The purpose of this study was to analyze the characteristics of soil erosion on the fill-slope of forest road by elapsed years after road construction. Thirteen plots were established on the fill-slope of the newly-constructed forest road, and surveyed for two years(1997~1998). In these plots, the data about soil erosion, surface runoff, vegetation coverage, slope structural characteristics and rainfall were collected. In 1997, the major causes for soil erosion were found by the correlation coefficients with the amount of surface runoff from the fill-slope, vegetation coverage, slope length, slope degree, total rainfall and max. 1 hour rainfall. But, in 1998, the major causes for soil erosion were vegetation coverage and slope degree. Using the stepwise multiple regression method, in 1997, the amount of soil erosion from the fill-slope was complexly expressed as a exponential function of statistically significant the amount of surface runoff from the fill-slope, total rainfall, slope degree of fill-slope and vegetation coverage, but, in 1998, simply expressed as a exponential function of vegetation coverage.
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.
자연환경의 가치와 보존의 중요성이 점차 증대되고 있으며, 각종 건설사업에서 환경보존과 개발의 충돌이 야기되고 있다. 본 연구에서는 환경파괴의 최소화를 위해 고정밀 3차원 지형공간 데이터를 도로 설계에 활용하는 방안과, 식생정보의 생태학적 도로 설계에의 활용 방안을 제시하였다. 또한 완공된 도로와 주변 환경의 시뮬레이션을 통하여 겨울철 노면의 결빙위험, 직광위험을 분석하였으며, 경관분석을 통해 친환경적인 도로설계 지원방안을 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 GIS를 이용하여 도로의 노선계획시 예상되는 노면결빙구간을 추출함으로써 도로 안정성 확보에 대한 방안을 제시하는데 있다. 산악지역 도로계획의 경우 겨울철에는 결빙구간이 발생될 우려가 있다. 또한 도로의 신설 및 확장공사 턴키심의시 노면결빙율 평가자료가 요구되고 있다. 따라서 도로의 노선 계획시 기본설계에서부터 도로 각 구간에서의 일조 환경 및 노면결빙우려구간을 정량적으로 예측할 수 있는 분석방법이 필요하다. 본 연구에서는 동해고속도로 중 약 29km 구간에 대하여 3차원 모델링, 일조 시뮬레이션, 지오데이터베이스 구축, GIS 중첩 기능에 의한 공간분석을 통해 노면결빙 예상구간을 추출할 수 있었다. 본 연구를 통하여 음영에 따른 노면결빙이 우려되는 구간을 예측하고, 노면결빙위험 구간을 효과적으로 파악함으로써 최종적으로 정책결정자가 판단을 내리고 기본 설계시 반영하는 사전 안정성 평가 방안으로 사용할 수 있을 것이다.
Luo, Longxi;Feng, Maria Q.;Wu, Jianping;Leung, Ryan Y.
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.745-757
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2019
Road surface deteriorations such as potholes have caused motorists heavy monetary damages every year. However, effective road condition monitoring has been a continuing challenge to road owners. Depth cameras have a small field of view and can be easily affected by vehicle bouncing. Traditional image processing methods based on algorithms such as segmentation cannot adapt to varying environmental and camera scenarios. In recent years, novel object detection methods based on deep learning algorithms have produced good results in detecting typical objects, such as faces, vehicles, structures and more, even in scenarios with changing object distances, camera angles, lighting conditions, etc. Therefore, in this study, a Deep Learning Pothole Detector (DLPD) based on the deep region-based convolutional neural network is proposed for autonomous detection of potholes from images. About 900 images with potholes and road surface conditions are collected and divided into training and testing data. Parameters of the network in the DLPD are calibrated based on sensitivity tests. Then, the calibrated DLPD is trained by the training data and applied to the 215 testing images to evaluate its performance. It is demonstrated that potholes can be automatically detected with high average precision over 93%. Potholes can be differentiated from manholes by training and applying a manhole-pothole classifier which is constructed using the convolutional neural network layers in DLPD. Repeated detection of the same potholes can be prevented through feature matching of the newly detected pothole with previously detected potholes within a small region.
본 연구에서는 이용자 만족도를 고려하여 고속도로의 노면상태를 종합적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 기존의 연구에서는 통계적 방법을 통해 정량적인 요인과 정성적인 요인들과의 상관분석 등이 주가 되었는데 반해, 본 연구에서는 기존의 정량적인 요소에 운전자의 만족도인 정성적인 data를 포함하여 종합적으로 노면상태 평가를 진행하였다. 이 때 평가 방법은 통합 평가가 가능한 Grey System Theory를 활용하여 종합적인 평가를 실시하였다. 분석된 결과는 대상도로의 각 구간에 대한 현재의 상태를 진단하고, 추후 변화될 상태에 대한 예측이 가능하다. 또한 분석된 결과를 다양한 방법을 통해 고속도로의 유지 관리에 활용할 수 있을 것이다. 다양한 요소들을 종합적으로 평가함으로써 관측된 data값들의 영향력을 분석할 수 있으며, 이를 활용하여 도로를 관리하고 유지하는 판단에 대한 결정지원에 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것이다. 아울러 사전 사후 모니터링 수단 활용으로 유지관리 체계 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정방안에 대한 연구이다. 여기서 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU 수집장치를 탑재하고 끊김없는 무선 통신이 이루어짐에 따라 운전자에게 제공할 수 있는 유용한 정보이다. 이러한 실시간 차량정보를 기반으로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안전권고속도 모형을 개발하였다. 여기서, 안전권고속도는 "A단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도"로 정의하였고, 차량간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이후, 미시적 시뮬레이터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있었다. 본 안전권고속도 모형에서는 안전권고속도가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다. 이러한 연구는 향후 스마트하이웨이와 같은 도로에서 운전자들이 제공받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 기대되는 바이다.
도로 노면상태와 관련된 신뢰성 있는 데이터는 도로 유지 및 관리 당국과 운전자에게 도로 노면상태에 대한 정보를 제공하기 위해 그 중요성이 날로 증대하고 있다. 본 논문은 새로운 고속의 자동 노면 데이터 획득장치의 개발에 관한 것이다. 개발된 장치는 100km/h의 주행속도에서 도로노면 청단 전체 폭에 대해 30cm 간격으로 종단 노면 데이터를 수집하고, 수집된 데이터로부터 국제평탄성지수(IRI)를 계산하여 노면요철 데이터와 함께 스크린상에 디스플레이 한다. 이 같은 시스템의 구현을 위해 광학적 거리측정기, 계측차량의 진행거리 및 움직임 계측기, 데이터 처리 및 디스플레이 모듈을 고안하였다. 70km/h의 주행 속도로 측정한 결과, 개발된 시스템의 측정 정확도는 표준 노면에 대해 IRI에서 ${\pm}0.1m/km$ 정도의 오차를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 개발된 장비의 성능을 검증하기 위해 이미 포설된 노면에 대한 측정을 수행하여 기존 장비 및 육안 측정 결과와 비교하였다.
본 연구는 지표면 에너지 수지 이론을 이용한 도로노면온도예측을 위한 예단 모델을 개발하기 위한 것으로, 개발된 모델은 지표면 에너지 수지를 정확하게 표현함으로서 매우 복잡한 미기상학적 물리 과정을 표현할 수 있다. 모델의 성능을 검증하기 위하여 독일 기상청의 모델과 비교 실험을 하였으며, 독일의 관측자료 그리고 한국 기상청의 도로기상 관측 시스템의 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 비교 결과 독일의 모델 결과와 매우 유사한 결과를 나타냈으며, 각 관측 자료값들과 잘 일치하였다.
본 논문은 인체에 영향을 미치는 진동에 따라 도로노면의 주행성을 정량화하고 향후 공용중인 도로 및 신설도로의 주행 안전성 평가에 적용할 수 있는 방법론을 정립하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 평탄성 및 인체 피로도 관련 조사를 수행하여 이론적 근거를 수립하였고 다양한 고속도로 표본 구간을 선정하여 차량 내 3축 가속도를 측정하였다. 도로 상태별로 ISO-2631에 준한 주파수별 가속도 값을 분류화함으로써 노면상태에 따른 인체에 미치는 진동 가속도 수준을 정량화할 수 있었다. 연구 결과, 전반적으로 인체에 미치는 피로도는 IRI가 높은 콘크리트 포장이 크게 유발시키는 것으로 나타났으며, SMA 포장과 다이아몬드그라인딩이 적용된 콘크리트 포장은 상대적으로 피로도가 낮은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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