현재의 고속국도 인터체인지는 직선구간에서 곡선구간으로의 급격한 유출 및 속도저하 등으로 인하여 교통사고의 원인이 되며, 속도저하로 인하여 본선의 교통 체증에도 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 인터체인지의 사고발생현황, 원인분석 등을 통해 분기점의 적정설계속도를 제안함으로써 사고의 최소화와 안전하고 쾌적한 도로조건 확보 및 교통용량의 극대화 등 도로기능을 확충할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 터널환경에서 전파의 경로 손실 특성을 예측할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였다. 전파의 경로를 정확히 분석하기 위하여 image theory 방법을 이용하였으며, 직선 터널 구간뿐만 아니라 곡선 터널 구간에서도 전파 손실을 예측할 수 있도록 구현하였다. 시뮬레이터는 다양한 변수들을 입력받아 실시간으로 전파 경로를 도식화하여 결과를 보여줄 수 있으며, 송신부와 수신부의 위치를 변경하며 결과를 예측할 수도 있다. 개발된 시뮬레이터를 다양한 직석터널과 곡선터널에 적용하여 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.433-450
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2012
연구자가 같은 작업을 반복적으로 수행할 때, 작업 효율성은 연구에 관련된 지식, 경험, 기술이 축적되면서 향상된다. 결과를 얻기 위해 연구에 투자하는 시간은 같은 작업을 반복함으로써 줄일 수 있다. 이러한 현상을 학습곡선 효과(learning curve effect)라고 일컫는다. 학습곡선(learning curves)은 학습의 변화를 시각적으로 나타낸 것으로 이전의 학습곡선 연구에서는 시간을 일정한 구간으로 나누어 구간별 작업에 대한 숙련도의 평균 차이 여부를 확인하였다. 이러한 방법은 구간을 어떻게 나눌 것인가 하는 기준이 존재하지 않으며, 더욱이 이항 반응 자료로 모형을 적합하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이산형 확률변수 중 이항 반응 자료(베르누이자료)에 대한 학습곡선의 통계적 모형에 초점을 맞추고자 한다. 누적확률분포의 특성을 이용하여 모수를 추정하기 위해서 뉴튼-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 사용하였고, 이 연구에서 제안한 모형의 점근적 분포를 구하였다.
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고속도로를 대상으로 각각의 구간에 대한 선형유형을 구분하여 사고빈도모형을 개발하였다. 현재 사고빈도모형 부문의 연구는 주로 고속도로 구간 전체를 대상으로 한 연구가 대부분이기 때문에 거시적인 측면에서 사고빈도모형이 개발되었다고 할 수 있으며, 이에 따라 각각의 구간특성이 정확히 반영되지 않은 상태에서의 사고빈도를 예측하였다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 인식하여, 동질구간 분할법을 사용하여 고속도로의 평면선형을 직선부, 곡선부, 연속곡선부로 구분하였고, 이를 군집분석을 통하여 직선부와 곡선부의 유형을 구분하여 고속도로의 각각의 구간별 특성을 반영한 사고빈도모형을 구축하였다. 본 연구 결과는 고속도로 각 구간의 사고빈도를 예측하는데 있어 더 정확하고 합리적인 결과를 도출해 낼 것이라 판단한다.
본 연구에서는 강우의 수문학적 특성을 고려하여 단시간강우의 시간분포를 분석하고, Huff의 무차원 누가곡선을 제시하였으며, 강우의 수문학적 특성은 지속기간, 강우의 발생원인(장마, 태풍, 집중호우, 전선형강우), 구간변화 등으로 분류하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 도시지역의 단시간 강우의 최대강우강도는 전방위구간에서 발생할 확률이 가장 높게 나타났으며, 둘째, 강우발생원인별 분류에서도 전반적으로 전방위구간에서 최대강우강도가 발생하였으나 태풍의 경우에는 후방위구간에서 최대강우강도가 발생하였다. 셋째, Huff의 6구간 분석에서는 동일한 위치에 해당되는 제2구간에서 우세하였다. 넷째, 전기간 강우자료를 이용한 기존 연구들의 무차원 누가곡선 및 특성변수와의 비교를 실시하여, 수문학적 특성에 따라 무차원 누가곡선의 위치 및 특성변수의 값에서 차이가 발생한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 평면곡선부의 차량속도변화와 교통사고에 대한 영향을 분석하기 위해 수행되었으며, 이를 위해 곡선반경별로 진입부 직선도로 - 곡선부 - 이탈부 직선도로로 구분하여 각 주행속도를 산정하였다. 본 연구에서는 선행차량에 의해 영향을 받지 않는 속도를 이용하여 평면곡선부 기하구조의 영향을 분석하였다. 이러한 곡선부의 주행 속도를 분석한 결과, 곡선반경별 최저속도와 그 속도가 나타나는 위치를 분석하였고, 해당 도로구간의 교통사고자료를 분석하여 평면곡선부의 차량주행속도변화와 교통사고 발생간의 관계를 규명하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 운전자들은 곡선시작지점에 도착하기 전에 충분히 속도를 줄이고, 곡선부에서 가장 낮은 속도가 나타나는 위치는 곡선시점의 후방에서 나타나고 이는 운전자의 시거에 의한 영향이다. 둘째, 곡선부에서의 속도변화폭이 클수록 사고위험성은 크고 실제 교통사고의 발생건수는 높다. 본 연구의 결과에 의해 도로 주행의 안전성을 고려한 평가지표를 개발할 수 있으며, 이에 의한 일관성 있는 도로설계를 유도할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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