• 제목/요약/키워드: 노면 데이터

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소성변형 정도를 고려한 시간전개에 따른 노면상태 변화 분석 (Analyses on the Impact of Plastic Deformation on Change of the Road Surface Condition)

  • 손영태;박상현
    • 대한교통학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.216-228
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    • 2018
  • 본 연구는 도로 소성변형이 존재하는 구간의 기상악화시 안전성을 제고하기 위하여, 도로 소성변형자료와 기상자료, 교통량 자료를 통해 소성변형구간의 물고임 변화를 분석하였으며 이와 더불어 시간전개별 일조율 자료를 적용하여 물고임 구간의 노면상태 변화를 분석하였다. 실제 구국도 3호선 성남-장호원 구간 중 8.3km 구간의 소성변형 데이터를 수집하고 설계도면 자료의 수치 변환을 통하여 3차원 지형표면을 생성한 후 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 3차원 도로 모델링을 생성하고 보다 사실적인 도로를 묘사하기 위해 도로 위 음영이 발생할수 있는 시설물을 추가 설계하였다. 또한 본 구간의 일조율 분석을 위해 태양의 고도 및 방위각을 계산하여 설정하였으며 1시간 간격의 음영데이터를 취득하여 시간전개별 음영정도를 고려할 수 있었으며 이를 도로 증발량 산정식에 대입하여 시간전개에 따른 물고임 변화를 보다 현실적으로 파악하였다.

합성곱 신경망을 이용한 아스팔트 콘크리트 도로포장 표면균열 검출 (Asphalt Concrete Pavement Surface Crack Detection using Convolutional Neural Network)

  • 최윤수;김종호;조현철;이창준
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.38-44
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    • 2019
  • 본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.

브러쉬 타이어 모델의 한계점 분석 및 자유도 개선 (Analysis of Limitation and Improvement of Degree of Freedom for Brush Tire Model)

  • 김종민;정사무엘;유완석
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권7호
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    • pp.585-590
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    • 2017
  • 주행중인 차량의 거동은 지면과 타이어의 접촉면에 발생하는 힘과 토크에 의해 결정된다. 타이어에 작용하는 힘과 토크를 계산하기 위하여 다양한 타이어 모델들이 사용되고 있으며, 본 연구에서 사용하는 브러쉬 모델(brush model)은 타이어의 물리적 특성을 이용하여 지면과의 접촉면에 발생하는 힘과 토크를 구하는 모델이다. 브러쉬 모델은 힘과 토크를 계산하는데 다른 타이어 모델에 비하여 적은 수의 계수를 필요로 하지만, 힘과 토크를 계산하는데 낮은 자유도를 가지기 때문에 시험 데이터를 정확하게 표현하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 타이어 마찰계수 및 특성계수에 최소한의 변수를 추가한 개선된 모델을 제안하고, 이의 유효성을 검증하였다.

완전 합성곱 신경망을 활용한 자동 포트홀 탐지 기술의 개발 및 평가 (Development and Evaluation of Automatic Pothole Detection Using Fully Convolutional Neural Networks)

  • 전찬준;심승보;강성모;류승기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.55-64
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    • 2018
  • 운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을 수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총 30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.

레이더의 유효 반사전력을 이용한 도로 상태 측정 (Road Condition Measurement using Radar Cross Section of Radar)

  • 박재형;이재균;이채욱;이남용
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.150-156
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    • 2011
  • 스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 차세대 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 도로조건 및 주행 중인 차량들의 상태, 기타 다양한 데이터의 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 광학센서(CCTV 등)를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 도로상태 정보를 운전자와 자동차에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 환경 변화에 영향을 받지 않은 레이더 시스템과 알고리즘 처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 노면상대 성능을 실험하가 위해 9.4GHz 레이더를 이용하였고, 표적 탐지 성능 시험은 개발한 레이더 시스템을 사용하였다. 각 레이더로부터 획득한 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교, 분석하였다.

자전거 도로의 물리적 환경에 대한 등급화 연구 -창원시 사례를 중심으로- (Classification Analysis of the Physical Environment of Bicycle Road -Focused on Chang Won City, Kyung Nam Province, S. Korea-)

  • 문호경;김동필;최송현;권진오
    • 한국환경생태학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.365-373
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    • 2014
  • 본 연구는 자전거도로 시스템이 활성화되어 있는 창원시를 대상으로 자전거 도로의 물리적 환경에 대한 공간 데이터를 구축하여 자전거도로 환경을 분석하고자 하였다. 물리적 환경을 평가하기 위한 지표는 문헌분석을 통하여 도출하였으며 각 평가 지표의 중요도 평가 및 가중치 설정을 위하여 전문가조사를 실시하였다. 최종적으로 도출된 8개의 물리적 환경 평가지표를 활용하여 현장 조사를 실시하였으며 수집된 자료는 ArcGIS Program을 이용하여 등급화 하였다. 평가지표별로 높은 점수를 획득한 구간의 면적비율은 녹시율(40%이상, 9.3%), 연결성(1.8이상, 9.8%), 자전거도로 유형(자전거 전용도로, 25.4%), 포장유형(아스팔트, 72.5%), 불법주차(무, 93.9%), 노면표시(유, 46.8%), 제한속도(30km 이하, 48.5%), 교통량(500/hr 이하, 44.3%)으로 나타났다. 8개의 평가지표를 중첩한 결과 1등급의 구간은 31-35점으로 대상지의 전체 도로 면적에서 12.4%로 나타났으며 득점요인은 도로의 유형과 녹시율로 나타났다. 또한 평균 녹시율이 35% 이상으로 나타나 자전거 이용에 있어 안전성과 쾌적성이 높은 것으로 분석되었다. 15점 미만을 획득한 5등급 구간의 경우 전체 도로면적의 24.5%를 차지하며 주요 요인은 불법 주정차, 노면표시 미비, 낮은 녹시율로 나타났다.

드론 라이다와 영상에 의한 포장 노면의 평탄성 분석 (Roughness Analysis of Paved Road using Drone LiDAR and Images)

  • 정갑용;박준규
    • 한국측량학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.55-63
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    • 2021
  • 도로의 평탄성은 승차감과 직결되는 중요한 요소이며, 도로의 기능평가 및 포장품질 관리를 위한 평가항목이다. 본 연구에서는 지상 LiDAR, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 최신 3차원 공간정보 구축 기술을 활용하여 도로 노면에 대한 데이터를 취득하고, 각각의 방법에 대한 정확도 및 평탄성을 분석하였다. 정확도 평가 결과 지상 LiDAR는 X, Y, Z 방향으로 각각 0.039m, 0.042m, 0.039m의 RMSE를 나타내었으며 드론 사진측량과 드론 LiDAR는 각각 0.072~0.076m, 0.060~0.068m의 RMSE를 나타내어 측량 및 지도제작 분야에 각각의 방법이 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 또한 편평도 분석을 위해 각각의 방법으로 구축된 3차원 공간정보에서 대상 구간에 대한 종방향 경사와 횡방향 경사를 추출하고, 설계값과 비교를 수행하였다. 평탄성 분석 결과 지상 LiDAR는 설계값과 동일한 경사를 나타내었으며, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 경우 설계값과 다소 차이를 보였다. 도로의 평탄성 분석과 같은 계측 분야에 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하기 위한 정확도를 향상 방안 연구가 필요하다. 향후 정확도 향상을 통한 활용성을 제시할 수 있다면 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하여 취득에 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있으므로 관련 업무 효율성 향상이 가능할 것이다.

블랙박스 영상 기반 고속도로 사고유형 분류 및 사고 심각도 예측 평가 (Classification and Prediction of Highway Accident Characteristics Using Vehicle Black Box Data )

  • 조준한;이성준;박성민;박준영
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.132-145
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    • 2022
  • 본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.

포트홀 탐지 정확도 향상을 위한 Saliency Map 기반 포트홀 탐지 알고리즘 (Pothole Detection Algorithm Based on Saliency Map for Improving Detection Performance)

  • 조영태;류승기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.104-114
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    • 2016
  • 포트홀은 차량파손과 교통사고 유발 등의 사회문제를 유발시키고 있다. 포트홀을 효율적으로 관리하기 위해서는 빠르게 포트홀을 찾아내는 기술이 가장 중요하다. 기존의 포트홀 탐지 기법은 민원에 의한 수동식 신고방식을 사용하고 있어, 포트홀로 인해 발생하는 문제를 사전에 예방하지 못하고 있다. 최근 포트홀을 저비용으로 빠르게 탐지하기 위하여 영상 카메라를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사전에 연구되었던 포트홀 탐지 알고리즘의 탐지정확도를 개선하기 위한 Saliency Map 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 포트홀이 그림자와 겹쳐있거나 포트홀의 내부 모양이 주변 도로노면과 비슷한 형태를 가지는 등의 복잡한 환경에서 포트홀을 탐지하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 알고리즘은 Saliency Map 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 포트홀 후보 영역을 찾는다. 제안 알고리즘은 포트홀 후보영역 추출부와 결정부로 구성되며, 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 높은 탐지 정확도를 가짐을 보인다.

가변속도제한시스템의 제한속도 결정을 위한 UTIS 정보와 기상정보 연계방안 (Integration of UTIS and WIS information for Determining Speed Limits of Variable Speed Limit System)

  • 손현호;이철기;이상수;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.111-122
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    • 2012
  • 교통관련 시스템의 다변화로 기존 ITS시스템을 활용하여 다양한 응용 서비스를 제공하기 위한 필요성이 대두되고 있으며 그 중 UTIS를 활용한 다양한 부가 서비스를 제공하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 UTIS의 실시간 교통정보와 기상정보 수집 시스템을 활용한 가변속도제한 시스템 연계방안에 관한 연구를 하였다. 본 시스템을 연계 운영하는 방안으로 기상정보 데이터를 이용하여 적정한 가변속도를 산출하는 방법, UTIS 정보를 이용하여 산출하는 방법 그리고 기상정보와 UTIS의 소통정보에 기상에 따른 가중치를 부여하여 감속도를 산출하는 3가지의 방법에 관하여 연구 하였다. 가장 적합한 감속도를 구하기 위해 통행속도와 노면마찰계수, 종방향 편경사를 이용해 조건에 따라서 변화되는 자동차의 최소정지거리를 산정하는 방법을 이용하였으며 최소정지거리와 운행속도의 관계를 이용하여 최종적으로 필요한 속도를 산출하였다.