Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.
본 논문에서는 최근 정부, 기업 둥에서 기술개발 기획의 수단으로 활용되고 있는 기술로드맵(Technology Roadmap)및 이를 기초로 한국해양연구원 해양시스템안전연구소의 해양안전 분야 중장기 연구개발계획의 수립을 위한 기획연구의 차원에서 작성 중인 해양안전기술로드맵에 대하여 소개한다.
Standardization strategy is considered as an important approach for the organization growth and competitiveness. Major contents of standardization are the selection of standardization area and management of standardization timing under limited resources. The developments of standardization road map and its driving strategy in construction area are important policy subjects in view of investment scale and national economy. In this paper, we aim to survey on the standardization theory and its application in construction field and suggest research direction for driving strategy of standardization road map development.
Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.
The unutilized energy in urban area is commercially and environmentally worth recycling since it can be used as a good energy resource for the heating and cooling supply. Therefore, once heating and cooling demands are near the available unutilized energy resources, a high performance district heating and cooling can be realized by the network of unutilized energy technology. In relation to this circumstance, a road map of the unutilized energy technology is presented in this study.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.262-265
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2008
We design level 1 traffic thematic map for common data structure. Level 1 means the road that can passing cars. If public office and private company use this form, they can save amount of money from overlapping update. And widely use of traffic analysis, navigation and traffic information system. For design common data structure we compared several data structure(traffic thematic map, ITS standard node/link, Car navigation map), and generalization these characteristic data. After generalization we considered about application parts. It can use of public part(traffic analysis, road management, accident management) and private part(car navigation, map product, marketing by variable analysis) etc.
비도로용 차량의 경우 대부분 디젤엔진을 사용하여 엔진의 특성상 PM과 NOx의 배출이 많은 단점이 있다. 승용 및 상용 디젤 차량의 경우 CRDI 및 후처리 장치를 적용하였고 후처리 장치로 DOC/DPF를 장착함으로써 PM은 약 90% 이상 저감 가능하다. 상반관계인 NOx는 EGR 사용을 통해 1차적으로 NOx 배출량을 감소시키고 LNT, LNC, Urea-SCR 등의 DeNOx 시스템으로 NOx의 배출량을 보다 현저히 저감시켜 배기규제를 만족시키고 있다. 본 연구에서는 tier 4 interim 배기규제를 만족하기 위해 56kW급 오프로드 차량으로 연구를 진행하였다. NOx의 감소를 위해 WGT와 전자 제어방식의 HPL EGR 시스템을 적용하였고 CO와 THC, PM 배출가스를 줄이기 위해 DOC와 DPF를 사용하였다. EGR 시스템을 적용하기 위해 각 조건에 대한 기본 실험을 실시하여 EGR map을 작성하였다. 작성된 map을 NRTC 모드에서 시험하여 map의 적용성을 검증하고 tier 4 interim 배기규제 만족여부를 파악하였다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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