This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.
용량의 산정이 적합하지 못하다면 고속도로의 분석 및 예측에 잘못된 결론을 도출하게 된다. 도로의 용량을 일시적으로 크게 감소시키는 교통사고는 예측 불가능한 비반복정체를 발생시켜 혼잡관리가 어렵다. 따라서 본 연구는 사고발생시 속도에 따른 도로용량 파악을 목적으로 한다. 본 연구에서는 사고발생구간의 차량의 행태를 파악하여 교통류 속도에 따른 임계차두간격 산출모형과 최대통과교통량 산출모형을 구축하였다. 구축된 모형을 토대로 사고발생시의 고속도로용량감소율을 산정하였다. 그 결과 교통류의 속도가 40km/h일 때, 도로용량이 37%감소할 것으로 예측되었고, 다른 결과값은 본문에 수록하였다. 구축된 모형에 대한 검증은 제대로 수행할 수 없었지만 속도에 따른 도로용량감소율을 파악하고자 했다는데 본 연구의 의의를 두고 싶다.
본 연구는 가능교통량과 가상주행을 통한 최적후보 노선선정에 군을 선정한 다음 최적 노선 선정에 관한 연구이다. 노선선정은 예비타당성조사, 기본 및 실시설계단계 등을 충분히 검토한 다음 도로를 설계하게 된다. 다양해진 도로이용자의 요구사항은 도로설계를 할 때부터 반영되어야 하나 기존방법은 2차원적인 지형요소를 고려하기 때문에 불규칙한 지형에 대한 적정 설계기준을 포함하지 못하고 있다. 본 연구에서는 후보노선을 선정을 위해 가상교통량분석과 주행을 실시하였다. 3차원 자료구축 구조물의 가상도로주행에서 모의관측으로 경관 및 지형 분석을 실시하여 최적노선을 선정하였다. 가상교통량과 3차원 모의관측기법을 통하여 도로건설 후에 미치는 자연환경과 조화되는 경관분석이 가능하고 조망권 차단 등 지역주민들과 마찰이 예상되는 부분에서 객관적인 해석이 가능하였다.
The snow melting system by electric heating wires which is adopted in this study is a part of road facilities to keep surface temperature of the road higher than freezing point of water for melting the snow accumulated on it. The system is designed to increase traffic safety and capacity. The electric heating wires are buried under paved road at a certain depth and operated automatically and manually. Design theory, amount of heating, and installation standard vary according to economic situation, weather condition, and installation place where the system applies. It is tried to figure out that the appropriate range of required heat capacity and installation depth and intervals for solving snowdrifts and freezing problems with the minimum electric power consumption. The most important factors to design the system are calculation of heating capacity depending on weather condition and depth and interval of the electric heating wires depending on air condition respectively. The study were performed under the range of the air temperatures($-2^{\circ}C,\;-5^{\circ}C,\;-8^{\circ}C$), the intervals of the electric heating wires(70mm, 100mm, 125mm), and the installation depths(50mm, 70mm, 100mm). The ready made commercial program package was used to verify the experimental results.
임도개설상(林道開設上)의 기술적인 문제(問題)와 현장애로를 해소하기 위하여 임도(林道)의 직접적인 효과(效果)인 집재비(集材費)와 개설비(開設費)를 중심으로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도망(林道網) 배치(配置)프로그램을 개발(開發)하였다. 프로그램은 Windows 95/98을 운영체제로 하고 Microsoft Visual Basic 5.0을 사용하여 전체 인터페이스 설계(設計)와 계산 프로그램을 작성하였으며, 인터페이스는 계층적인 구조(構造)로 설계(設計)하고 GUI의 형태(形態)로 제공(提供)하였다. 프로그램 개발에 사용한 입력데이터는 Map데이터(지리정보(地理情報)데이터)로서 수치지형도(數値地形圖)(DTM), 계획구역구분도(計劃區域區分圖), 산림기능구분도(山林機能區分圖), 임내(林內) 도로망도(道路網圖)와 콘트롤데이터(계산용(計算用) 조건인자(條件因子) 테이터)인 임상별(林相別) 목재생산량(木材生産量) 및 노동투입량(勞動投入量), 지형별(地形別) 집재비(集材費), 지형별(地形別) 목도단가(林道單價), 노동단가(勞動單價), 임도(林道) 및 작업도(作業道) 우회율(迂回率), 보행거리계수(步行距離係數), 보행속도(步行速度) 등을 사용하였다. 개발된 프로그램은 현재의 임도개설비(林道開設費)로 향후 벌채(伐採)까지의 적정(適正) 임도밀도(林道密度)와 임도개설연장거리(林道開設延長距離)를 파악할 수 있다. 또한 임도노선배치(林道路線配置)를 프로그램화하여 직접적 경제효과(經濟效果)인 임업적(林業的) 효과(效果)를 제일 우선적으로 생각하여 최적(最適)의 임도노선(林道路線)이 배치(配置)할 수 있으며, 종전의 주관적인 임도노선배치(林道路線配置)보다는 많은 요인(要因)에 의하여 임도망(林道網)이 결정(決定)되고 좀 더 과학적이고 이론적인 임도노선배치(林道路線配置)가 가능하므로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도노선배치(林道路線配置) 계획법(計劃法)을 제시(提示)할 수가 있다. 또한 임도노선배치계산(林道路線配置計算)에서 임도노선(林道路線)마다의 배치우선순위(配置優先順位)가 프로그램상에서 결정(決定)되므로 임도노선배치(林道路線配置) 계획(計劃)을 시업계획(施業計劃)과 병행해서 결정(決定)할 수 있다.
OBJECTIVES : The objective of this study is to propose a capacity analysis methodology for riverside bike-exclusive roads. METHODS : Three steps were performed to develop a methodology to estimate bikeway capacity. First, we reviewed previous studies on the vehicle-road capacity analysis and proposed their applicability to bikeways. Second, two assumptions were made based on the traffic flow characteristics of bikeways: (1) the capacitated state in bikeways occur within a bicycle platoon, and (2) a bicycle platoon consists of more than three bicycles running in close proximity. In addition, it is assumed that the mean time headway of a bicycle platoon represents the characteristics of the platoon. The normality of the mean-time headway of a bicycle platoon calculated using the central limit theorem leads to the development of a method that estimates the riverside bikeway capacity using data collected from two different riverside bike-exclusive roads (Han-river and Anyangcheon). We used a location-fixed video camera to record videos of running bicycles and wrote a special-purpose software program to code the time-headway data from the videos. RESULTS : Time headways from 189 bicycle platoons were analyzed. The estimated mean-time headway of the capacitated bicycle flow is 1.01 s, from which the capacity of the bikeway is found to be 3578 vehicles/h. CONCLUSIONS : The proposed method that estimates bikeway capacity could be applicable to the analysis of short-range congested area rather than planning the number of lanes. In other words, it determines the sections that are temporarily highly congested and proposes appropriate strategies to mitigate the congestion.
A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1283-1287
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2009
The Korean government implemented 259 road projects from 2004 to 2007, valued at $18.4 billion. Change orders of these road projects occurred 8,973 times and, subsequently, caused significant increases in the cost of the projects, approximately up to $4.2 billion (22.8% of the initial budget). These significant problems of huge change orders require a more workable control system for budget management whereas the effectiveness of the government's control is still not satisfied. However, previous approaches and studies mostly limited their analyses to simply classifying the causes of the change orders. This paper investigates the real frequency and cost impacts incurred by each cause of a change order, primarily based on 218 road projects in Korea. The paper then identifies the attributes of change orders through a survey of 204 project participants in that those sources were inevitable or avoided if properly managed. The causes of the change orders are further analyzed with analysis of variance (ANOVA) in connection with contract volume, bid award rate, the contractor's capacity to perform, and the design company's capacity. This study found that if the contract volume is smaller, then the possibility of change orders is higher. Interestingly, if the bid award rate is less than 67.5%, it signifies the highest rate of change orders. In addition, the contractors whose construction ability is assessed as the top-ranked group showed the lowest change order rates. With these results, this paper provides the preventive guidelines for reducing the likelihood of change orders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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