This paper describes a visual control of autonomous vehicle using neural network. Visual control for road-following of autonomous vehicle is based on road image from camera. Road points on image are inputs of controller and vehicle speed and steering angle are outputs of controller using neural network. Simulation study confirmed the visual control of road-following using neural network. For experimental test, autonomous electric vehicle is designed and driving test is realized
세단 타입에 비해 해치백 타입의 차량은 실링구조 확보에 어려움이 있기 때문에 후석에서 느껴지는 차폐성능이 열세한 것으로 알려져 있다. 차량의 차폐감 확보를 위해 강건한 실링 시스템과 충분한 흡음/차음 성능이 요구되지만 준중형 이하 세그먼트에서는 원가, 중량의 제약으로 인해 충분한 흡차음 사양 적용에 제한을 받고있어 효율적인 흡차음 사양의 적용이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 정량적인 측정과 비교, 분석이 가능한 파워기반 소음감소(Power Based Noise Reduction, PBNR) 기반의 차음 윈도우 평가를 통해 준중형 해치백 차량의 후석 소음원의 전달 경로를 분석하고 후석 차폐성능 확보를 위한 흡차음 대안을 제시하였다.
The objective of this study was to compare greenhouse gas emissions from road transportation by calculation methods (Tier 1, Teir 2, and Tier 3). Tier 1 based on 2006 IPCC guidelines default emission factor and amount of fuel consumption. The Tier 2 approach is the same as Tier 1 except that country-specific carbon contents of the fuel sold in road transport are used. Tier 2 based on emission factor of guidelines for local government greenhouse gas inventories (Korea Environment Corporation), the fuel consumption per one vehicle, and the registered motor vehicles. The Tier 3 approach requires detailed, country-specific data to generate activity-based emission factors for vehicle subcategories (National Institute of Environmental Research) and may involve national models. Tier 3 calculates emissions by multiplying emission factors by vehicle activity levels (e.g., VKT) for each vehicle subcategory and possible road type. VKT was estimated by using GIS road map and traffic volume of the section. The GHG average emission rate by the Tier 1 was 728,857 $tonCO_2eq$/yr, while Tier 2 and Tier 3 were 864,757 $tonCO_2eq$/yr and 661,710 $tonCO_2eq$/yr, respectively. Tier 3 was underestimated by 10.1 and 20.7 percent for the GHG emission observed by Tier 1 and Tier 2, respectively. Based on this study, we conclude that Tier 2 is reasonable GHG emissions than Tier 1 or Tier 3. But, further study is still needed to accurate GHG emission from Tier 3 method by expanding the traffic survey area and developing the model of local road traffic.
도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.
본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1183-1188
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2009
Estimating project costs during the early stage of conceptual planning is very important when deciding whether to approve the project and allocate an appropriate budget. However, due to greater uncertainties involved in a project, it is challenging to estimate costs during this initial stage within a reasonable tolerance. This paper attempts to develop a cost-estimate model for public road projects under these circumstances and limitations. In the conceptual planning stage of a road project, there is only limited information for cost estimation, for example, such input data as total length of the route, origin and destination, number of lanes, general geographic characteristics of the route, and other basic attributes. This implies that the model should individuate suitable but restricted information without considering detailed features such as quantity of earthwork and a detailed route of a given condition. With these limited facts, this paper applies a case-based reasoning (CBR) method to solve a new problem by deriving similar past problems, which in turn is used to estimate the cost of a given project based on best-fitted previous cases. To develop a CBR cost-estimate model, the authors classified 8 representative variables, including project type, the number of lanes, total length, road design grades, etc. Then, we developed the CBR model, primarily by using 180 actual cases of public road projects, procured over the last decade. With the CBR model, it was found that the degree of error in estimation can be reasonably reduced, to below approximately 30% compared to the final costs estimated upon the completion of detailed design.
A new method for the simulation of the vehicle's interior road noise is proposed in the present study. The road noise model can synthesize road noise of a vehicle for varying driving speed within a range. In the proposed method, interior road noise is considered as a stochastic time-series, and is modeled by a nonstationary parametric model via two steps. First, each interior road noise signal, obtained from constant speed driving tests performed within a range of speed, is modeled as an autoregressive model whose parameters are estimated by using a standard method. Finally, the parameters obtained for different driving speeds are interpolated based on the varying driving speed to yield a time-varying autoregressive model. To model a full band road noise, audible frequency range is divided into an octave band using a wavelet filter bank, and the road noise in each octave band is modeled.
This Study aims at investigating actual condition on attending school road of children and analyzing empirically the characteristics of cognition and the influence of safety on school road. This study findings are as follows : 1) Walking alone to go to school is the highest rates among Commuting Mode, and Commuting distance to school is nearly doubles than range of school zone(300 m). 2) Among characteristics of urban spatial structure affecting on influence classify safety of school road, 'Commuting Distance' has been drawn to most influential variable. Especially, there are 4 types classified by commuting distance and it became obvious that the longer the distance, the lower the safety score(under 127 m=76.9 points, Over 451 m=58.3 points). 3) As a result of investigating the influence of Safety on attending school road, Vehicle commuting speed urder 127 m as internal of school zone, and Walking and crossing convenience over 451 m as external of school zone have a lot of influence on safety cognition on school road. Therefore Safety on school road should be considering the commuting distance to school among surrounding characteristics, needed for improvement plan and program based on real safety cognition of children.
PURPOSES : While road networks are becoming increasingly complex, traffic signs are being indiscriminately installed and operated, which makes drivers who depend on traffic signs to reach their destination confused and unable to understand road information efficiently. In order to promptly and exactly guide road users to their destinations, traffic signs should be able to satisfy the functions of connectivity, visibility, and location suitability. However, the results of a site survey shows that most of the traffic signs currently installed in the Jeollanam-do Province do not satisfy these functions. METHODS : This study analyzed the problems of traffic signs after an actual site survey and focused on a total on 9,353 traffic signs and 70 road routes in Jeollanam-do Province. RESULTS : This study analyzed the problems of traffic signs based on their required functions (connectivity, visibility, suitability) and suggested improvements by establishing a guide system that considered the problems found in the study. CONCLUSIONS : The guide system can be utilized as a basic material that provides efficient road information for future installation and maintenance of traffic signs in Jeollanam-do Province.
Road sign is an important street furniture that gives some information such as road conditions, driving direction and condition for a driver. Thus, road sign is a major target of image recognition for self-driving car, ADAS(autonomous vehicle and intelligent driver assistance systems), and ITS(intelligent transport systems). In this paper, an enhanced road sign recognition system is proposed for MMS(Mobile Mapping System) using the single camera and GPS. For the proposed system, first, a road sign recognition scheme is proposed. this scheme is composed of detection and classification step. In the detection step, object candidate regions are extracted in image frames using hybrid road sign detection scheme that is based on color and shape features of road signs. And, in the classification step, the area of candidate regions and road sign template are compared. Second, a Geo-marking scheme for geo-content that is consist of road sign image and coordinate value is proposed. If the serious situation such as car accident is happened, this scheme can protect geographical information of road sign against illegal users. By experiments with test video set, in the three parts that are road sign recognition, coordinate value estimation and geo-marking, it is confirmed that proposed schemes can be used for MMS in commercial area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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