Recently, road subsidence has been increasing in urban areas, threatening the safety of citizens. In the lower part of the road, various road facilities such as water supply and drainage pipelines and telecommunication facilities are buried, and the deterioration of the facilities causes the road subsidence. In particular, in the case of old sewer pipes which are attracting attention as a main cause of road subsidence, the management of sewer pipe replacement, repair and reinforcement is being performed depending on the burial year. Therefore, in this study, we tried to suggest a reliable road subsidence risk assessment method considering various sewer specifications and surrounding environment information and CCTV exploration result and GPR exploration result.
In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.3
s.120
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pp.274-281
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2007
Road traffic noise is not produced by any one factor rather it occurs as a composition of various factors. Its occurrence is made by running engine noise, tire frictional, and exhaust noise etc. The quality of the noise depends on the size of the vehicles, rotation and engine speed, vehicle load, package state of the road and incline etc. The occurrence of any noise level of heavy trucks appears louder than smaller vehicles and the noise levels produced differs according to speed and load etc between similar size vehicles. Other factors such as traffic density, average speed, mixing rate of heavy vehicles, and the distance between vehicles also generate road traffic noise. In this paper we examine 2, 4, and 6-lane roads in Jeonju. Consequently, this study examines the means used to measure road traffic noise. It was found that when there is a large traffic density and the average velocity is below 70 km/h, the noise level could receive a relative proper value by the current measuring means. But in the case of night-time, it was found that the current measuring method is inapposite.
In times of the civil uses of commercialized high-resolution satellite imagery, applications of remote sensing have been widely extended to the new fields or the problem solving beyond traditional application domains. Transportation application of this sensor data, related to the automatic or semiautomatic road extraction, is regarded as one of the important issues in uses of remote sensing imagery. Related to these trends, this study focuses on automatic road extraction using Gradient Direction Profile Algorithm (GDPA) scheme, with IKONOS panchromatic imagery having 1 meter resolution. For this, the GDPA scheme and its main modules were reviewed with processing steps and implemented as a prototype software. Using the extracted bi-level image and ground truth coming from actual GIS layer, overall accuracy evaluation and ranking error-assessment were performed. As the processed results, road information can be automatically extracted; by the way, it is pointed out that some user-defined variables should be carefully determined in using high-resolution satellite imagery in the dense or low contrast areas. While, the GDPA method needs additional processing, because direct results using this method do not produce high overall accuracy or ranking value. The main advantage of the GDPA scheme on road features extraction can be noted as its performance and further applicability. This experiment study can be extended into practical application fields related to remote sensing.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1989.04a
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pp.11-16
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1989
This paper presents a fatigue reliability model for the reliability-based evaluation of remaining fatigue life of existing rail-road bridges. It is demonstrated that the simple fatigue reliability model based on the Weibull distribution of fatigue life can be extended by incorporating various effects due to the rate of the train-traffic increase and in-service Inspections. The paper also suggests the system fatigue reliability analysis using an approximate formulation and 2nd-order bound solutions. The application of the proposed model to existing rail-road brdiges based on field load tests shows that it may be practically used for the assessment of fatigue reliability, remaining life, and in-service inspection scheduling of existing rail-road bridges.
The goal of this study is to present numerical modeling and analytical testing in order to evaluate an innovative space truss typed temporary structure, which is used to maintenance and repair of road tunnels. The present space truss structure has merits to use UL-700 high strength steel tube as members and to carry out maintenance and repair works of road tunnels without blocking cars and transportations. Numerical modeling and analytical testing of the space truss are investigated by using commercial engineering software, i.e., ABAQUS 6.5-1, and then it is verified that the truss structure has both structural safety and effective function for maintenances and repairs of road tunnels.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2003.10a
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pp.95-98
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2003
The objectives of the study are to analyze the impacts of rural road project on the social and economic activities of community people, offer basic data to perform evaluation of the project, and suggest future directions of the project. Research methodology adopted is a questionnaire method. There were interviewed 281 adult residents selected from 34 villages in Yeongdong-gun(mountainous), Miryang-si(middle), and Gochang-gun(plain). Results of the study are as follows: 1) Increase of income and land prices in mountainous and middle regions by the rural road project is higher than in plain; 2) Most inconvenient road expressed by the interviewee is the one linking farm and residence and 3) The problems of rural roads derived are narrowness, unpavement and partial pavement, unreliable maintenance, and long construction time. In order to meet the community needs on rural roads, it may be necessary that community people participate in the process of the project. And it is desirable to put priority on expanding and paving existing roads rather than constructing new one.
In this paper, we describe an algorithm which estimate road following direction using the vanishing point property and obstacle detection. This method of detecting the lane markers in a set of continuous lane highway images using linear approximation is presented. This algorithm is designed for accurate and robust extraction of this data as well as high processing speed. Also, this algorithm reckon distance and chase about an obstacle. It include four algorithms which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection algorithm. High accuracy was proven by quantitative evaluation using simulated images. Both robustness and the practicality of real time video rate processing were then confirmed through experiment using VTR real road images.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.24
no.2
s.191
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pp.47-57
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2007
The vibration environment essentially companied by vehicle operation on the road is determined by the shape of road surface, which is called profile. In general, the profile and severity of unpaved road is an important issue in the reliability of durability test for vehicles. In order to maintain severity of unpaved road, it is necessary to develop profilometer system. We developed profilometer system which is composed of data processing computer, power unit, air compressor and sensors. This paper focuses on the severity management of unpaved test courses using neural networks. This paper presents the maintenance range for cross-country course in CPG(Chang-won Proving Ground) and the evaluation of similarity degree between unpaved roads.
To improve air quality around a broad way, Daegu Metropolitan city employed the clean-road system at a part of the broad way of Dalgubul (Daigubul-daero) in 2011. The clean-road system in general is operated two times (4 am, 2 pm) during summertime. In case of scorching alert, the system is operated 3 times a day (4 am, 2 pm and 4 pm). To evaluate the effect of air quality improvement due to the system, we analyzed the time variation of monthly mean particulate matter (PM10) concentration in recent 3 years (2011-2013). The improvement of air quality was estimated at about 5~15 % under the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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