자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시켜 나가야 할 것이다.
With increasing traffic volumes and rising vehicle traffic, especially in cities, the number of pedestrian bridges has also increased significantly. Like all other structures, pedestrian bridges also suffer damage. In order to increase the safety of pedestrians, it is necessary to identify existing damage and to repair them to ensure the safety of the bridge structures. Owing to the shortcomings of local methods in identifying damage and in order to enhance the reliability of detection and identification of structural faults, signal methods have seen significant development in recent years. In this research, a new methodology, based on cone-shaped kernel distribution with a new damage index, has been used for damage detection in pedestrian truss bridges. To evaluate the proposed method, the numerical models of the Warren Type steel truss and the Arregar steel footbridge were used. Based on the results, the proposed method and damage index identified the damage and determined its location with a high degree of precision. Given the ease of use, the proposed method can be used to identify faults in pedestrian bridges.
This study was carried out to investigate the present status of subsoil compaction, and subsoil compaction management in orchard as a basic study for developing a self-propelled explosive subsoiler. Subsoil compaction was evaluated using the soil penetration resistance. Soil cone index was measured using the DIK 5520 type cone penetrometer in several fruit farms such as apple, pear, peach and grapes during growing seasons of these fruit in Jecheon, Gamgok, Choongju, Cheonan and Hwasung areas. Most of the subsoil managing machinery were either explosive type or digging type attached to the tractor or power tiller and turning radius of this machine was more than 3-5 m. Many of the farmers wanted to use the subsoiler which can put lime into soil and rupture soil at the same time. For most of the orchard fields, soil penetration resistance in vehicle traffic area was increased quickly and reached about 1.0 MPa in 5 cm soil depth. As the soil depth increased to 15-20 cm, cone penetration resistance reached about 2.0-2.5 MPa which restricted root growth seriously. Thus it was concluded that one of the main reason for increasing the soil compaction in orchard fields is agricultural vehicle traffic. In the vicinity of fruit trees, compaction is not so serious compared to that of the vehicle traffic area, but as the soil depth increased to 20-25 cm, in most of the orchard fields soil penetration resistance reached about 2.0-2.5 MPa which is the root growth-limiting value. Considering the rooting depth of fruit trees which ranged 30-60 cm for apple, pear and peach, and 20-30 cm for grape, it is necessary to loosen the subosoil and improve the subsoil conditions using subsoiler.
자율주행자동차의 센서에 대응하는 시설물의 검지성능을 향상시키는 것은 주행안전성을 향상시키는 데에 도움이 된다. 도로·교통 분야에서는 이를 위하여 도로 인프라 또는 시설물의 개선을 통해 센서에 대한 검지성능을 향상시키기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있도록 교통콘과 드럼의 형상을 변형하여 이의 개선효과를 실증 실험으로 확인하였다. 개선의 원리는 반사 성능이 증대되며 기존의 시설물과 형상적으로 크게 차이가 나지 않도록 교통콘은 원뿔형 대신 사각뿔형으로, 드럼은 원기둥형 대신 6각기둥형과 8각기둥형으로 각각 제작하였다. 맑은 날과 강우 20 mm/h, 40 mm/h 상황에서 시설물에 대한 LiDAR 검지 데이터를 확인하였으며, 사각뿔형 교통콘과 8각기둥형 드럼은 기존 시설물에 비해 검지성능이 향상되었음을 확인하였다. 다만, 반복 측정에 따른 편차가 발생하였고, 통계적 해석으로는 유의미성을 확인하지 못한 것이 본 연구 결과의 한계이며, 이 결과를 반영하여 향후 연구에서는 측정환경의 다양성에도 균일하게 데이터가 취득될 수 있는 형태로 개선할 필요가 있다.
기존의 교통안전에 관한 연구는 우천, 결빙과 같은 악천후와 연관된 교통사고 자료의 분석이 주류를 이루어 왔다. 하지만 태양광의 시야 장애로 인한 교통사고 위험은 다른 기상요인과 달리 통계적 데이터의 수집 및 교통사고 당시의 검증 문제로 인하여 연구가 미비한 실정이다. 태양에 의한 시야장애는 태양의 위치가 수평선에 가까워지는 아침과 저녁시간에 특히 영향을 많이 받으며, 이는 운전자의 판단능력을 악화시킨다. 본 연구에서는 각 구간별 태양광 위험시간대 분석을 위하여 태양과 도로에 관한 위치해석 및 운전자 시야각을 적용하였다. 시간 및 도로의 지형조건에 따라 변하는 태양광의 시야 장애로 인한 위험지역의 도출을 위하여 미국 미주리 주의 세인트 루이스시 주변에 위치한 고속도로를 대상으로 GIS 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 분석결과 공간적으로는 동쪽 및 서쪽으로 향하는 도로가 상대적으로 위험하며, 시간적으로는 겨울보다는 여름이, 여름보다는 봄과 가을이 더욱 위험한 것으로 나타났다. 이는 태양광으로 인하여 반대편 차량을 인지하기 힘든 교차로 및 보행자 건널목 등에 위험시간대에 관한 정보를 제공함으로써 교통사고를 사전에 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 교통소통의 필수적인 수단으로 많은 도로가 건설 중에 있으며 기 시공된 도로 등은 차량의 통행과 기후 등의 여러 요인에 의해 내하력이 저하되고 있다. 본 연구에 적용된 지반의 흙의 종류와 소성지수 그리고 비중은 각각 SC, 12.2%, 2.66이였으며 최대건조단위중량, 최적함수비, 수정CBR은 각각 $1.895g/cm^2$ (수정다짐 D), 13.6%, 16.2%였다. 이러한 지반조건에서 동적콘관입시험의 관입지수로부터 추정한 CBR과 소형 FWD시험의 동적변형계수로부터 환산한 정적변형계수 사이에는 상관계수가 0.90으로 높은 상관성을 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5212-5230
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2016
How to determine the right number of small base stations to activate in multi-cell uplinks to match traffic from a fixed quantity of K users is an open question. This paper analyses the uplink cooperative that jointly receives base stations activation to explore this question. This paper is different from existing works only consider transmitting power as optimization objective function. The global objective function is formulated as a summation of two terms: transmitting power for data and coordinated overhead for control. Then, the joint base stations activation and beamforming problem is formulated as a mixed integer second order cone optimization. To solve this problem, we develop two polynomial-time distributed methods. Method one is a two-stage solution which activates no more than K small base stations (SBSs). Method two is a heuristic algorithm by dual decomposition to MI-SOCP that activates more SBSs to obtain multiple-antennae diversity gains. Thanks to the parallel computation for each node, our methods are more computationally efficient. The strengths and weaknesses of these two proposed two algorithms are also compared using numerical results.
자율주행 경진대회에서 학생들의 장애물 후에 경로를 생성 능력을 검정하는 라바콘 추종 종목은 중요한 항목 중의 하나이다. 라바콘의 위치를 알기 위해서는 라이다 센서가 필요하다. 실내의 경우 저가의 2D 라이다 센서를 사용하여 콘의 위치 검출이 가능하지만, 실외의 경우에는 고가의 3D 라이다 센서 또는 고가의 3차원 카메라가 필요하다. 이러한 고가의 기자재는 실습의 대중화에 걸림돌이 되고 있으므로, 1개의 카메라와 인공지능을 이용한 라이다 콘의 검출하는 방법을 개발하였고, 이를 활용하여 경로 생성 및 제어를 수행하였다. 그 결과 0.4m 이내의 정밀도로 콘의 위치 추정과 주행을 성공적으로 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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