• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.67-77
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• 2003

본 연구는 교차되는 도로의 교통량 변화에 따른 비보호좌회전 적용기준에 대한 연구이다. 분석에 이용된 도구는 Transyt-7F모형이며 대향직진교통량에 대한 비보호좌회전 가능교통량을 찾기 위해서 좌회전교통량을 점진적으로 증가시켜 보호좌회전보다 유리한 범위를 구하는 방법을 이용하였다. 이 때에 사용된 효과측정기준은 교차로전체의 차량당 평균정지지체시간이다. 도출된 요 결론을 보면 (1)교차도로의 교통량이 적을수록 비보호좌회전 가능대수는 더 크고 교차도로의 교통량비가 0.6일 때는 1.0일 때에 비해 약 50% 큰 값을 나타냈는데 대향직진교통량이 클 때는 그 차이가 크지 않았다. (2)교통안전시설실무편람의 기준과 비교해 보면 교차도로의 교통량비가 0.6일 때의 기준과 가장 유사하게 나타났으며 0.8과 1.0배 일 때는 편람의 기준보다 낮은 값을 보였다. (3)또한 차로당 대향직진교통량에 따른 비보호좌회전 가능대수는 접근로의 차로수가 클수록 더 작은 값을 나타내었으며 차로당 교통량의 곱을 비보호좌회전 기준으로 쓰기에는 상관관계가 상대적으로 높지 않은 것으로 평가되었기 때문에 신중을 기해야할 것으로 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.554-563
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• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.175-181
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• 2022

구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권1호
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• pp.29-39
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• 2023

As the intensity of urban underground space development increases, more and more tunnels are planned and constructed, and sometimes it is inevitable to encounter situations where tunnels have to underpass the river embankments. Most previous studies involved tunnels passing river embankments perpendicularly or with large intersection angle. In this study, a project case where two EPB shield tunnels with 8.82 m diameter run parallelly underneath a river embankment was reported. The parallel length is 380 m and tunnel were mainly buried in the moderate / slightly weathered clastic rock layer. The field monitoring result was presented and discussed. Three-dimensional back-analysis were then carried out to gain a better understanding the interaction mechanisms between shield tunnel and embankment and further to predict the ultimate settlement of embankment due to twin-tunnel excavation. Parametrical studies considering effect of tunnel face pressure, tail grouting pressure and volume loss were also conducted. The measured embankment settlement after the single tunnel excavation was 4.53 mm ~ 7.43 mm. Neither new crack on the pavement or cavity under the roadbed was observed. It is found that the more degree of weathering of the rock around the tunnel, the greater the embankment settlement and wider the settlement trough. Besides, the latter tunnel excavation might cause larger deformation than the former tunnel excavation if the mobilized plastic zone overlapped. With given geometry and stratigraphic condition in this study, the safety or serviceability of the river embankment would hardly be affected since the ultimate settlement of the embankment after the twin-tunnel excavation is within the allowable limit. Reasonable tunnel face pressure and tail grouting pressure can to some extent suppress the settlement of the embankment. The recommended tunnel face pressure and tail grouting pressure are 300 kPa and 550 kPa in this study, respectively. However, the volume loss plays the crucial role in the tunnel-embankment interaction. Controlling and compensating the tunneling induced volume loss is the most effective measure for river embankment protection. Additionally, reinforcing the embankment with cement mixing pile in advance is an alternative option in case the predicted settlement exceeds allowable limit.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.414-421
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• 2024

본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.266-279
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• 2014

도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.375-382
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• 2020

세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.