Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.725-733
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2018
With urbanization projects involving trunk roads progressing, many simple interchanges, which separate passing traffic into the main traffic and access subtraffic, are being constructed to maximize the traffic capacity. Under the current Road Connection Rule, the access-prohibited section in an interchange is determined based on the access lane and limit distance in the complete interchange road, but separate criteria for the simple interchange are not defined. This may cause confusion in the Road Management Office's determination of the access-prohibited section in the simple interchange, or lead to the application of the criteria for the access-prohibited section in the complete interchange without considering the features of such interchange. This study conducted a comparative analysis of the domestic and overseas systems related to the installation of access section in trunk roads, such as general national roads. This paper presents a survey of the methods for applying the access-prohibited section in the interchange along with the actual cases and proposes improvement measures for a rational calculation of the access prohibited installation section in the simple interchange to minimize the downsides associated with the application of the extremely strict criteria. The proposed road connection rule improvement measures based on the consideration of the purpose of installing the simple interchange and on the consideration the features of the simple interchange are expected to prevent administration confusion by the field road management offices as well as the waste of unnecessary efforts and costs by petitioners so they can boost the service satisfaction for people and the administrative reliability.
Various digital topographic maps including 1:1,000 and 1:5,000 have been produced for years and these digital maps are expected to serve a wide range of purposes. Most previous research about measuring positional accuracy for digital topographic maps depends int a method that acquires sample points from the tested map and compares to the corresponding known true locations using some statistics. Recently, a simple method for measuring positional accuracy for linear features is introduced but it has substantial problems applying to the spatial features such as roads, railroads, streams represented with double lines on the recently produced 1:1,000 and 1:5,000 digital topographic maps. This study develops and implements an effective method that measures road objects represented in the 1:5,000 digital topographic maps using a conventional GIS software. We also apply this method to a small study area located in Kangnam Gu, Seoul and illustrate the usefulness of this method.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.147-152
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2003
Aerial Images are usually used to extract 3-D coordinates of various urban features. In this process, the stereo matching of images should be performed precisely to extract these information from aerial Images. In this research, we proposed a matching technique based on geometric features of lanes. We extracted lanes from aerial images and grouped into 4 lane's types. They are lane lines, dotted lines, arrow lane, safety zone. After preprocessing, We will match them by spatial relationships, for example, the distance and orientation between the extracted features. In the future, we will obtain lane coordinates and reconstruct 3-d coordinates of roads.
Kim, Chul-Hwan;Chang, Tae-Sun;Lee, Ki-Jung;Kang, Hee-Man
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.101-104
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2007
All of noise prediction model have it's own features in the case of modeling conditions, so it is very important to know the features of each model case by case for a proper modeling, especially using at the Environmental Impact Assessment. For prediction of highway traffic noise and abating the noise by barriers, two kinds of prediction model, HW-NOISE, KHTN(Korea Highway Traffic Noise) has been mainly used in Korea. In this study, the features of these models were described at the same conditions. The properties of sound power from a road, diffraction characteristics from a barrier, sound pressure level decaying in each model were investigated. Using the results, it will be anticipated that the proper using of prediction models in the works of highway noise abating.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.5
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pp.225-231
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2023
With the recent surge in the autonomous driving market, the significance of lane detection technology has escalated. Lane detection plays a pivotal role in autonomous driving systems by identifying lanes to ensure safe vehicle operation. Traditional lane detection models rely on engineers manually extracting lane features from predefined environments. However, real-world road conditions present diverse challenges, hampering the engineers' ability to extract adaptable lane features, resulting in limited performance. Consequently, recent research has focused on developing deep learning based lane detection models to extract lane features directly from data. In this paper, we classify lane detection models into four categories: cluster-based, curve-based, information propagation-based, and anchor-based methods. We conduct an extensive analysis of the strengths and weaknesses of each approach, evaluate the model's performance on an embedded board, and assess their practicality and effectiveness. Based on our findings, we propose future research directions and potential enhancements.
The safety of road vehicles on the ground in crosswind has been investigated for many years. One of the most important fundamentals in the safety analysis is aerodynamic characteristics of a vehicle in crosswind. The most common way to study the aerodynamic characteristics of a vehicle in crosswind is wind tunnel tests to measure the aerodynamic coefficients and/or pressure coefficients of the vehicle. Due to the complexity of wind tunnel test equipment and procedure, the features of flow field around the vehicle are seldom explored in a wind tunnel, particularly for the vehicle moving on the ground. As a complementary to wind tunnel tests, the numerical method using computational fluid dynamics (CFD) can be employed as an effective tool to explore the aerodynamic characteristics of as well as flow features around the vehicle. This study explores crosswind effects on a high-sided lorry on the ground with and without movement through CFD simulations together with wind tunnel tests. Firstly, the aerodynamic forces on a stationary lorry model are measured in a wind tunnel, and the results are compared with the previous measurement results. The CFD with unsteady RANS method is then employed to simulate wind flow around and wind pressures on the stationary lorry. The numerical aerodynamic forces are compared with the wind tunnel test results. Furthermore, the same CFD method is extended to investigate the moving vehicle on the ground in crosswind. The results show that the CFD results match with wind tunnel test results and the current way using aerodynamic coefficients from a stationary vehicle in crosswind is acceptable. The CFD simulation can provide more insights on flow field and pressure distribution which are difficult to be obtained by wind tunnel tests.
This paper proposes a traffic sign recognition method in real road environments. The video stream in driving environments has two different characteristics compared to a general object video stream. First, the number of traffic sign types is limited and their shapes are mostly simple. Second, the camera cannot take clear pictures in the road scenes since there are many illumination changes and weather conditions are continuously changing. In this paper, we improve a modified census transform(MCT) to extract features effectively from the road scenes that have many illumination changes. The extracted features are collected by histograms and are transformed by the dense descriptors into very high dimensional vectors. Then, the high dimensional descriptors are encoded into a low dimensional feature vector by Fisher-vector coding and Gaussian Mixture Model. The proposed method shows illumination invariant detection and recognition, and the performance is sufficient to detect and recognize traffic signs in real-time with high accuracy.
In this study, a GIS-application model to determine the optimal route of eco-friendly forest roads and to evaluate the environmental and engineering features of the route was developed. The model consists of five modules for managing spatial and attribute data, determining the optimal route for forest road projection, evaluating environmental and engineering efficiency of forest roads, analyzing characteristics of mountain terrains and report-writing. Using the pull-down menu system, these modules were integrated to be user-friendly for forest field practitioners. Visual Basic 6.0 and Avenue were used as the programming tool and the commercial GIS softwares, ArcView 3.1, Spatial Analyst and 3-D Analyst were used as the basic engine of the model for GIS analysis. In this paper, discussed are the principles for forest road projection and evaluation and structures and application features of the model.
Recently, the selection of procurement material for reclamation or road at Pohang area is getting harder. so, it is attempted that mudstones are used for road base material and harbor reclamation. But there is no example that use mudstone to reclamation and the features of the reclaimed land using mudstones have not been made clear yet. We will make clear these features-especially the water absorption and softening, slaking behavior and the geological mechanism, so we will obtain the method to forecast a land subsidence and a decline of land strength. In this study, we examined the adaptedness judgment of mudstones as a reclamation material for road basis material or harbor reclamation material through the laboratory test and pilot test.
High-resolution aerial color image offers great possibilities for geometric and semantic information for spatial data generation. However, shadow casts by buildings and trees in high-density urban areas obscure much of the information in the image giving rise to potentially inaccurate classification and inexact feature extraction. Though many researches have been implemented for solving shadow casts, few studies have been carried out about the extraction of features hindered by shadows from aerial color images in urban areas. This paper presents a asphalt road boundary extraction technique that combines information from aerial color image and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data. The following steps have been performed to remove shadow effects and to extract road boundary from the image. First, the shadow regions of the aerial color image are precisely located using LEAR DSM (Digital Surface Model) and solar positions. Second, shadow regions assumed as road are corrected by shadow path reconstruction algorithms. After that, asphalt road boundary extraction is implemented by segmentation and edge detection. Finally, asphalt road boundary lines are extracted as vector data by vectorization technique. The experimental results showed that this approach was effective and great potential advantages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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