• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.53-64
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• 2013

첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.813-819
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• 2006

미끄럼 저항은 타이어와 도로노면의 마찰저항을 나타내는 지수로 차량의 주행 안전성에 지대한 영향을 미친다. 타이어의 상태, 노면의 마모도, 주행속도, 노면의 건조, 습윤, 결빙 등에 따라 미끄럼저항의 크기는 달라진다. 특히 겨울철 도로노면의 경우 강설 후 기온강하에 도로포장표면이 결빙이 발생할 경우 미끄럼저항이 급격히 저하되며, 미끄럼저항을 회복하고자 제설 작업을 수행하게 된다. 제설작업 후에는 습윤상태로 노면조건이 바뀌게 되는데, 제설제가 노면에 잔류하게 되면 일반적인 습윤상태에서의 미끄럼저항을 확보치 못할 수 있다. 본 연구에서는 국내 포장도로의 대다수를 차지하는 밀입도 아스팔트와 타이닝 콘크리트 포장노면에 대하여 실험실 조건에서 노면 결빙시, 제설중 제설후 잔류물이 노면에 있을 경우의 조건에서의 미끄럼저항을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과 노면 결빙시 미끄럼저항 회복시간은 수용액 살포방법이 고체염 살포방법 보다 빠르며 제설제 중에는 소금이 가장 빠르게 나타났다. 노면에 잔류한 제설제는 콘크리트 시편이 아스팔트 시편보다 미끄럼저항 값이 높게 나타났으며 습윤 노면 상태와 비교시 미끄럼저항 확보율은 54~80% 이다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제15권2호
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• pp.25-34
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• 1997

본 연구에서는 아스팔트 포장과 콘크리트 포장의 습윤시 교통사고 가능성을 비교하 였다. 다양한 노후도를 가진 두 포장재료에 대해 마찰력 측정장비(BPT, Britsh Pendulum Tester)로 건조 및 습윤상태에서 노면마찰력을 측정하였으며, 측정결과와 두 포장재료에 대 한 실제 교통사고율을 비교하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 노면 습윤 에 따른 마찰력 저하정도는 아스팔트 포장이 콘크리트 포장보다 컸다. (2) 노면 습윤에 따른 실제 교통사고율도 아스팔트 포장에서 훨씬 큰 것으로 나타나 (1)의 결론과 일관된 결과를 보여주었다. (3) 노면마찰력은 건조상태에서는 노면마모 정도에 크게 영향을 받지 않으나 일 단 습윤상태가 되면 노면마모가 심할수록 마찰력 저하폭이 큰 것으로 나타났다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2010년도 춘계 학술대회 제22권1호
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• pp.391-392
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• 2010

도로의 결빙은 겨울철 차량사고의 큰 원인으로 작용하며, 특히 고속도로에서의 노면결빙은 대형사고로 이어질 수 있다. 이러한 노면결빙으로 인한 사고는 노면상태를 파악하여 사전에 결빙을 방지함으로서 효과적으로 감소시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로에 적용된 콘크리트 포장체의 노면상태를 평가하기 위하여 상습결빙구간에 포장체 깊이별로 온도센서를 설치하였다. 이 결과는 향후 결빙 사전예측을 위한 노면상태판정의 기초자료로 효과적으로 활용될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-12
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• 2013

도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였다.

• 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.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권6호
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• pp.1507-1516
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• 2020

본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘을 적용하여 도로결빙 구간에 대한 시나리오를 분석하였다. 도로결빙 알고리즘 적용을 위해서, 도로 결빙에 대한 영향인자를 검토하고, 분석을 위해서 목감IC, 정릉터널, 성산대교, 염창교 등 4지점의 관측자료를 활용하였다. 관측소는 모두 고속화도로에 설치되어 있으며, 도로 결빙 특성 분석을 위하여 분류하였다. 도로 결빙 판정 알고리즘의 노면온도-노점온도 차가 3℃ 이하일 때 도로결빙 발생 구간을 확인하고 결빙 구간의 노면상태와 수막두께 변화를 통해 도로 결빙 판정을 도출하였다.

• 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.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.57-68
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• 2018

도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.