• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.300-309
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• 2003

차량항법장치는 1981년 일본 혼다자동차 관성항법장치에서 개발되었다. 요즈음에는 GPS 및 GIS를 기반으로 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나 아무리 좋은 자동항법장치도 평균 차량 속도가 5~15km일 때에는 최단경로를 상실한다. 그러므로, 승용차 대기시간과 평균 차량 속도를 개선하기 위해서 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수일 때에도 퍼지 적응규칙을 이용해서 평균주행속도를 향상한 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로 및 공사중인 도로에서도 안전도를 고려한 최적경로 및 현재의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.7-16
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• 2003

본 연구는 딜레마구간 제거를 위한 기초연구로서, 황색신호 등화시 신호교차로에 접근하는 차량들의 운전자 행태를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 도시부 2개 지점(송탄, 수원 영통)과 지방부 1개 지점(용인)의 신호교차로를 대상으로 차량들의 정지 감속률과 운전자 인지반응시간, 그리고 딜레마 구간과 정지율과의 관계를 고찰하고 이를 바탕으로 신호교차로의 정지율과 이에 따른 딜레마구간의 범위를 도출하였다. 본 연구를 통해 우리나라 운전자들의 정지감속율과 운전자인지반응시간(PRT)은 각각 1.61m/sec$^2$과 1.27초를 보였다. 이러한 값들은 그동안 우리나라에서 사용되어왔던 ITE 기준보다 큰 값들로서 향후 신호교차로에서의 안전을 고려한 설계시 매우 중요하게 다루어야 할 것으로 보여진다. 또한 본 연구는 향후 조사 대상 범위를 더욱 확대하여 다양한 운전자 행태에 대한 자료를 수집하여 향후 신호교차로 안전시스템 개발시 적극 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.47-56
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• 2003

현재 우리나라에 설치된 횡단보도 형태는 횡단보도 정지선의 수, 교차로 연석선으로부터 이격된 거리 교통섬의 유.무에 따라 네 종류가 있으나 각 형태별 횡단보도 설치기준이 모호한 실정이다. 본 연구는 보행자 안전측면에서 광주광역시내 50개 신호교차로 횡단보도를 중심으로 보행자와 차량이 상충하여 발생한 횡단보도 보행자사고(113건)를 횡단보도 형태별로 차량 교통량, 횡단보도 보행량, 교차로 기하구조, 신호현시 등의 자료를 수집하여, 유의수준 0.1에서 여러 변수를 고려한 다중회귀분석으로 횡단보도 형태별 보행자사고율에 대한 회귀모형식을 도출하였다. 그리고 각 횡단보도 형태별 보행자사고율(y$_{i}$)을 사고건수(Y$_{i}$)로 재차 환산하여 가장 작은 사고건수가 추정된 횡단보도 형태를 결정하는 과정을 제시하였다. 따라서 본 연구의 결과는 각 접근로별로 신설 될 신호교차로의 횡단보도 또는 기 설치된 횡단보도의 보행자 사고를 줄이기 위해 어떠한 형태의 횡단보도를 설치해야 하는가에 대한 의사결정 문제를 해결 줄 수 있을 것이다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제37권1호
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• pp.62-68
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• 2021

Despite numerous efforts on reducing road-kill worldwide, the collisions have been occurring continuously. Many factors are affecting road-kill occurrences and the effect is various by species. We investigated Hydropotes inermis argyropus road-kill characteristics on the national highway. We examined 9,099 H. i. argyropus road-kill points with distance to the gaps on road (interchange and intersection) and distance to six natural land-cover types as explanatory variables. We also examined the number of road-kill occurrences according to temporal variation using chi-square test with 9,658 events. In general, H. i. argyropus road-kill location tended to occur close to the gaps on road, agricultural lands and forests. The average distance from road-kill to the gap was 694.7 m and 78.6% of the collisions were occurred within 1 km from the gaps. In addition, Kruskal-Wallis test showed the distance between road-kill points and each land cover and the gaps was significantly different. The temporal analyses showed that the differences of the H. i. argyropus road-kill frequency are significant in both month and season. Our results implies H. i. argyropus road-kill location tended to occur close to the gaps on road, agricultural lands and forests in general, especially during May and June, according to their seasonal behavior. Thus, we suggest there is a need of concentrated management on the roads with specific characteristics for both wildlife and human safety.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권8호
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• pp.101-109
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• 2019

Korea's transportation paradigm is shifting from a vehicle-oriented transportation plan to a pedestrian-friendly environment that emphasizes walking safety. However, the level of pedestrian traffic accidents in Korea is still high and serious. The purpose of this study is to investigate factors affecting the severity of pedestrians traffic accidents using the multilevel logistic regression model based on 2015-2017 pedestrian accidents data provided by the Traffic Accident Analysis System(TAAS). The main results of the multilevel logistic regression model showed that 89% of pedestrian traffic accidents in Seoul were explained by individual characteristics such as drivers and pedestrians, and 11% were explained by neighborhood environmental characteristics. The results are as follows : In the individual characteristics such as pedestrians and drivers, the older the pedestrians and the drivers, the higher the traffic accident severity. The severity of traffic accidents was high when the pedestrians were female and the drivers were male. In the case of accident types, traffic accidents were more serious in the cases of heavy vehicles, inclement weather, and occurring at intersections and crosswalks. The results of the neighborhood environmental characteristics are as follows. The intersection density and the crosswalk density tended to reduce the severity of traffic accidents. On the other hand, the traffic light density and the school zones were founded to related to the higher level of traffic accident severity. This study suggests that both individual and neighborhood environmental characteristics should be considered together to prevent and reduce the severity of pedestrian traffic accidents.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.237-250
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) plays an important role in ensuring the safety and functionality of critical civil infrastructure. In recent years, numerous researchers have conducted studies to develop computer vision and machine learning techniques for SHM purposes, offering the potential to reduce the laborious nature and improve the effectiveness of field inspections. However, high-quality vision data from various types of damaged structures is relatively difficult to obtain, because of the rare occurrence of damaged structures. The lack of data is particularly acute for fatigue crack in steel bridge girder. As a result, the lack of data for training purposes is one of the main issues that hinders wider application of these powerful techniques for SHM. To address this problem, the use of synthetic data is proposed in this article to augment real-world datasets used for training neural networks that can identify fatigue cracks in steel structures. First, random textures representing the surface of steel structures with fatigue cracks are created and mapped onto a 3D graphics model. Subsequently, this model is used to generate synthetic images for various lighting conditions and camera angles. A fully convolutional network is then trained for two cases: (1) using only real-word data, and (2) using both synthetic and real-word data. By employing synthetic data augmentation in the training process, the crack identification performance of the neural network for the test dataset is seen to improve from 35% to 40% and 49% to 62% for intersection over union (IoU) and precision, respectively, demonstrating the efficacy of the proposed approach.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.78-96
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• 2023

도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.

• Advances in concrete construction
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• 제16권1호
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• pp.69-78
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• 2023

This investigation delves into the adverse repercussions stemming from the impact of arsenic on steel pipes concealed within soil designated for rice cultivation. Simultaneously, the study aims to ascertain effective techniques for detecting arsenic in the soil and to provide strategies for mitigating the corrosion of steel pipes. The realm of nanotechnology presents promising avenues for addressing the intricate intersection of renewable energy, oil, and environmental pollution from a novel perspective. Nanostructured materials, characterized by distinct chemical and physical attributes, unveil novel pathways for pioneering materials that exert a substantial impact across diverse realms of food production, storage, packaging, and quality control. Within the scope of the food industry, the scope of nanotechnology encompasses processes, storage methodologies, packaging paradigms, and safeguards to ensure the safety of consumables. Of particular note, silver nanoparticles, in addition to their commendable antibacterial efficacy, boast anti-fungal and anti-inflammatory prowess, environmental compatibility, minimal irritability and allergenicity, resilience to microbial antagonism, thermal stability, and robustness. Confronting the pressing issue of arsenic contamination within both environmental settings and the food supply is of paramount importance to preserve public health and ecological equilibrium. In response, this study introduces detection kits predicated upon silver nanoparticles, providing an expeditious and economically feasible avenue for identifying arsenic concentrations ranging from 0.5 to 3 ppm within rice. Subsequent quantification employs Hydride Atomic Absorption Spectroscopy (HG-AAS), which features a detection threshold of 0.05 ㎍/l. A salient advantage inherent in the HG-AAS methodology lies in its capacity to segregate analytes from the sample matrix, thereby significantly reducing instances of spectral interference. Importantly, the presence of arsenic in the soil beneath rice cultivation establishes a causative link to steel pipe corrosion, with potential consequences extending to food contamination-an intricate facet embedded within the broader tapestry of renewable energy, oil, and environmental pollution.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-17
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• 2018

렌터카 차량의 교통사고 발생건수 및 사망자 수는 꾸준히 증가하는 추세를 보이며, 사고로 인한 사망률 또한 일반 승용차 및 영업용 택시보다 높다. 본 연구는 전국을 대상으로 2010년부터 2014년까지 발생한 렌터카 사고 데이터를 분석하여 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 사고 심각도와 관련된 17개 변수를 렌터카 사고 데이터로부터 추출하였으며 이를 4가지(인적, 차량, 도로 및 환경) 요인으로 구분한 후 순서형 로짓 모델을 적용하여 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, 운전자 연령, 교차로 형태, 사고 발생 요일을 제외한 나머지 14개 변수가 렌터카 사고 심각도에 영향을 미치는 요인으로 통계적 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 연구결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 거주 지역이 아닌 곳에서 발생한 렌터카 사고의 심각도가 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 일반 도로 대비 고속도로 렌터카 사고, 과속 및 11대 중과실 위반 등 법규 위반 관련 렌터카 사고의 경우 사고 심각도가 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 지리적으로 익숙하지 않은 렌터카 운전자 특성상 도로 기하구조가 복잡하며, 운전자의 시야가 분산되는 커브구간 등에서의 사고 심각도가 높게 나타났다. 넷째, 지역별로 렌터카 사고 심각도에 차이가 있으나, 2010년 이후 사고 심각도는 전반적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 렌터카 사고 심각도를 줄이기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.55-63
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• 2002

교통상충기법 Traffic Conflict Technique(TCT)은 사고자료가 부족한 경우나 단기간내에 교차로의 안전도를 진단해야 할 경우에 유용하게 사용되는 방법으로 알려져 있다. 상충기법에 사용되는 자료는 조사원에 의해 수집되기 때문에 조사원의 개인적 특성과 지식(Knowledge)정도에 따라 다르게 나타난다. 이와 같은 조사원의 개인적 오차는 그 양이 최소화되어 상충분석 계산과정에서 다루어져야 하지만. 이를 명백하게 최소화하는 방안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 조사원 개인의 오차를 최소화하는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위해 퍼지추론이론을 기존의 교통상충모형에 적용하여, 새로운 교통상충모형을 개발하였다. 퍼지추론은 사물에 대한 인간의 인식이 정확하지 않아 발생되는 불확실성을 근사추론구조를 적용함으로써 계산을 객관화할 수 있기 때문에 조사원 개인의 인지 오차량을 최소화 할 수 있는 방법으로 적합하다. 퍼지추론을 적용한 교통상충모형을 개발한 후, 사례연구를 실시한 결과 조사된 상충데이터가 합리적으로 정제되고 그 분산영역이 전체적으로 약 53% 정도 줄었음을 확인할 수 있었으며, 기존의 교통상충모형에 비하여 정도가 약 2배 정도 향상되었음을 전환계수의 비교를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 도로 및 교차로의 안전도 평가, 교통사고 잦은 지점 개선사업 전·후의 효과분석 등에 유용하게 이용될 수 있다.