운송은 우리 사회에서 사람들과 화물, 정보의 이동을 제공함으로서 중요한 역할을 해왔다. 하지만 교통사고와 교통 체증, 대기 오염 등을 유발하는 부정적인 면도 가지고 있다. 이러한 문제의 주원인은 차량 수의 급격한 증가에 있다. 이러한 문제들을 완화시키는 가장 쉬운 방법은 새로운 도로 기반 시설을 건설하는 것이지만, 시간과 비용, 공간 등과 같은 자원의 제약이 있다. 따라서 기존 도로 기반 시설을 효율적이고 안전하게 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 사용한 도로에서 긴급 차량 출동을 위한 빠르고 안전한 도로 예약 방식을 제안한다. 또한 앰블런스나 소방차, 경찰차와 같은 긴급차량들이 목적지에 빠르고 안전하게 도착할 수 있도록 세가지 예약 방법에 대한 비교분석을 하고 다양한 도로 상태에서 예약되지 않은 경우에 비해 예약을 한 경우 약 1.09 ~ 1.2 배 빠른 속도를 낼 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보여준다. 도로 예약을 사용하는 경우 긴급차량의 속도를 줄이지 않으면서 안전하게 운행할 수 있으며, 교통 체증을 완화시키는 데도 도움을 줄 수 있음을 보인다.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화 된 GIS기법을 적용하였다. 3차원 스캐너를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로부터 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 있는 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리기법을 개선하였다.
International Journal of Reliability and Applications
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제9권1호
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pp.1-5
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2008
A heuristic algorithm for reliability optimization of a distributed network system is developed so that the reliability of a large system can be determined efficiently. This heuristic bases on the determination of maximal reliability set of maximum node capacity, maximal link reliability and maximal node degree.
통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.
최근 자동차보유대수 천만대를 상향하는 교동수요의 증가와 중량화로 인해 균열로 대표되는 도로포장의 파손이 심화되고 있으며 도로노면의 유지보수비용이 증가함에 라라 효율적인 도로포장의 관리에 대한 관심의 목소리가 점차 높아지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수치 사진측량기법과 수치영상처리기법을 적용하여 도로노면에 발생하는 균열에 대한 정밀측정을 실시하여 균열정보획득을 위한 본 연구의 적용가능성을 검토하고 이를 기반으로 객관적이며 효율적인 도로노면측정을 꾀하고자 하였다. 균열폭의 산정결과 비교적 높은 정확도의 성과를 획득 할 수 있었으므로 포장도로의 노후화 평가 및 보수 보강공사를 위한 계획입안자료로서 활용 가능하리라 사료된다.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 도로기상정보체계에서 습득할 수 있는 노면온도자료를 활용하여 신경망 이론을 통해 노면온도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위해 수집된 노면온도자료(노면온도, 대기온도, 대기습도)를 가지고 1시간, 2시간, 그리고 3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 신경망을 설계하였다. 청원-상주간 고속도로를 대상으로 모형을 수행한 결과, 예측치와 관측치에 대한 편차의 표준편차가 1시간 예측인 경우 $0.55^{\circ}C$, 2시간 예측인 경우 $1.27^{\circ}C$, 3시간 예측인 경우 $1.43^{\circ}C$를 나타났다. 또한 예측된 노면온도를 실제 관측한 자료와 비교한 결과 R2 값이 각각 0.985, 0.923, 0.903으로 나타나 모형의 설명력이 높은 것으로 판단된다.
안전은 교통관제와 제어기술에서 중요한 부분이다. 본 논문에서는 단일 비젼시스템을 이용하여 합류도로에 진입하려는 차량에 합류안전 신호를 발생하는 유연하고, 안정적이며 실시간 처리가 가능한 알고리즘에 대해 제안하였다. 도로측면에 위치한 카메라로부터 얻어지는 영상을 이용하여 주행차량 감시와 차량의 주행속도, 본선도로와 진입도로 사이의 합류지점까지의 도달시간을 예측하여 빨강, 파랑, 노랑의 색으로 주행 안전 여부를 표시하였다. 영상에서 설정한 영역에 차량이 주행함을 검출하기 위해 농담정규화 상관법, 경계 크기 비 변화, 평균 농담변화의 세 가지 방법을 이용하였다. 실제 합류도로에서 촬영한 영상으로부터 제안한 알고리즘에 적용하여 결과를 제시하였다.
연구목적:본 연구는 온실가스 감축 정책 수립에 앞서 도로별 이산화탄소 배출 특성을 파악하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 인천광역시의 27개 간선도로축을 대상으로 통행배정모형을 이용한 교통량 및 속도 추정과 이를 적용한 도로축별 이산화탄소 배출량을 산정한 후, 군집분석을 통해 그룹별 특성을 분석하였다. 연구결과: 이산화탄소 총배출량, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 , 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량 비율을 이용한 군집분석 결과, 4개의 군집으로 구분되었다. 각 군집에 포함된 도로별 특성 분석 결과, 이산화탄소 배출량 및 화물차량에 의한 영향 수준에 따라 그룹별 특성이 나타나는 것으로 분석되었다. 결론: 온실가스 저감을 위한 도로의 이산화탄소 관리는 이산화탄소 배출 특성을 고려한 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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