• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.75-84
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• 2001

도로 노면상태와 관련된 신뢰성 있는 데이터는 도로 유지 및 관리 당국과 운전자에게 도로 노면상태에 대한 정보를 제공하기 위해 그 중요성이 날로 증대하고 있다. 본 논문은 새로운 고속의 자동 노면 데이터 획득장치의 개발에 관한 것이다. 개발된 장치는 100km/h의 주행속도에서 도로노면 청단 전체 폭에 대해 30cm 간격으로 종단 노면 데이터를 수집하고, 수집된 데이터로부터 국제평탄성지수(IRI)를 계산하여 노면요철 데이터와 함께 스크린상에 디스플레이 한다. 이 같은 시스템의 구현을 위해 광학적 거리측정기, 계측차량의 진행거리 및 움직임 계측기, 데이터 처리 및 디스플레이 모듈을 고안하였다. 70km/h의 주행 속도로 측정한 결과, 개발된 시스템의 측정 정확도는 표준 노면에 대해 IRI에서 ${\pm}0.1m/km$ 정도의 오차를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 개발된 장비의 성능을 검증하기 위해 이미 포설된 노면에 대한 측정을 수행하여 기존 장비 및 육안 측정 결과와 비교하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.14-14
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• 2017

본 연구는 트랙터 주행노면의 토양 특성이 트랙터 승차진동에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 하였다. 여러 토양조건에서 실제 트랙터 주행실험을 진행하는 것은 어렵기 때문에, 상용 CAE 프로그램을 이용하여 트랙터를 모델링하고 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 통해 여러 토양조건에 따른 승차진동의 특성을 비교, 분석하였다. 모델의 유의성은 트랙터 아스팔트 주행실험을 통해 진동데이터를 획득하고 실측 진동 데이터와 시뮬레이션을 통해 얻어진 진동 데이터를 분석해 검토하였다. 이 때, 노면 토양의 특성에 따라서 트랙터가 장애물을 만났을 때 순간적인 진동 특성을 분석하기 위해서 트랙터 주행 노면을 사인범퍼(sine-bumper) 노면으로 설정하고 주행실험 및 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서는 강체 노면, Heavy clay, North Gower Clay Loam 토양, Grenvile Loam 토양의 네 가지 노면 조건을 분석하였다. 분석 결과 침하가 발생하지 않는 강체 노면보다 침하가 발생하는 세 가지 토양 조건에서 장애물에 따른 순간적인 진동이 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 다만 승차진동이 토양 파라미터와 단순히 선형적인 관계만을 보이는 것은 아니라는 것도 확인할 수 있었다. 이 후, North Gower Clay Loam 토양 조건에서 트랙터 속도에 따른 시뮬레이션 진행 결과를 분석하였을 때, 토양 침하가 발생하는 토양 조건에서도 속도가 증가함에 따라서 진동 크기가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.121-122
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• 2016

본 논문에서는 노면상에 발생하는 다양한 유형의 유고정보를 센싱 및 처리하기 위한 미들웨어를 제안한다. 유고정보란 도로 및 노면에서 발생될 수 있는 센싱자료들을 분석하여 제공하는 정보로서 유고정보 처리 및 분석을 위한 기초 데이터들을 수집하는 목적지향 미들웨어 시스템을 구축하였다. 유고정보 분석을 위해 인터넷과 센서 수집을 통하여 미들웨어로 데이터를 수집한다. 이때 인터넷을 통한 수집을 위해 공개키를 사용하여 인터넷의 공공데이터들을 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 미들웨어에서 관리 및 제어를 할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.71-79
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• 2019

의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1631-1638
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• 2013

포장파손과 IRI 등의 요소들은 포장상태를 평가하는 중요한 요소이다. 최근 들어 주행쾌적성에 영향을 주는 타이어-노면소음을 포장관리 시스템에 포함시키는 필요성이 대두되고 있다. PLP(Portable Laser Profiler)를 이용하여 주행 중 노면조직특성인 평균프로파일깊이(MPD)를 측정할 수 있는 기법이 개발되었다. 일반적으로 타이어-노면소음은 노면조직특성에 따라 다르게 발생하며, 타이어-노면소음을 예측하는 유용한 정보로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 아스팔트 구간의 노면조직특성에 따른 타이어-노면소음을 평가하기 위해 다수의 아스팔트 구간에서 MPD와 타이어-노면소음을 동시에 측정하여 데이터를 획득하였으며, 통계학적 분석을 통해 타이어-노면소음 추정식을 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국추진공학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-45
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• 2010

차량이나 항공기를 개발하는데 있어서 성능과 내구성에 대한 실험은 필수 과정이지만, 이를 위해서는 많은 개발 비용과 시간이 소요되므로 그 대체 방법으로 시뮬레이터를 이용한 실험이 보편화 되고 있다. 특히 노면의 경우 시뮬레이터에 사용할 변위 데이터를 정량화하기 어렵기 때문에 가속도계를 이용하여 노면 데이터를 습득하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 가속도계를 이용하여 습득한 가속도 신호를 변위 신호로 변환하기 위한 소프트웨어를 개발하여 시뮬레이터에 사용되는 변위신호를 생성하였고 이를 토대로 4축 시뮬레이터를 이용한 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권5호
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• pp.113-121
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• 2013

본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.