• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-693
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• 2014

본 연구에서는 도로기상정보체계에서 습득할 수 있는 노면온도자료를 활용하여 신경망 이론을 통해 노면온도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위해 수집된 노면온도자료(노면온도, 대기온도, 대기습도)를 가지고 1시간, 2시간, 그리고 3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 신경망을 설계하였다. 청원-상주간 고속도로를 대상으로 모형을 수행한 결과, 예측치와 관측치에 대한 편차의 표준편차가 1시간 예측인 경우 $0.55^{\circ}C$, 2시간 예측인 경우 $1.27^{\circ}C$, 3시간 예측인 경우 $1.43^{\circ}C$를 나타났다. 또한 예측된 노면온도를 실제 관측한 자료와 비교한 결과 R2 값이 각각 0.985, 0.923, 0.903으로 나타나 모형의 설명력이 높은 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.123-131
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• 2011

본 연구에서는 지표면과 대기사이의 열-에너지 균형원리를 이용한 노면온도예측모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 노면온도예측모형은 두 가지 모듈로 구성되는데 Canopy 1은 지표면과 대기 간의 열 교환을 묘사하기 위한 것이고, Canopy 2는 열에너지 교환 과정에서 포장체 특성을 반영하기 위한 것이다. 모형 수행에 필요한 다양한 입력변수는 기상청으로부터 수집하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 청원-상주 간 고속도로 상 문의교 지점에 설치된 접촉식 노면온도측정센서로부터 수집한 노면온도자료와 모형 수행을 통해 나온 결과 값을 비교 하였다. 이러한 비교는 동절기(12월)와 동절기 외 기간(10월)에 걸쳐 수행되었다. 비교 결과, 두 온도의 평균오차 값이 ${\pm}2^{\circ}C$ 범위 내에 있어, 모형의 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구는 동절기 도로관리에 다양하게 사용될 것으로 사료되고, 특히 도로 기상정보체계 운영에 핵심이 되는 노면온도 예측 알고리즘으로 사용될 수 있는 기초 연구가 될 것이다.

• 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.

• 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.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.342-351
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• 1998

노면표시는 운전자에게 시선유도와 각종 규제 및 지시에 대한 정보를 제공함으로써 교통안전 및 소통에 도움을 주는 시설로써 주야간의 시인성 확보가 중요하며 이를 위해서는 반사화가 필요하다. 노면표시의 반사성능은 유리알 (Glass Bead)의 함량 및 종류, 용융온도, 도료의 색도등 각 영향인자에 의해 결정되지만 현재는 시공법 및 관련 연구의 미흡으로 현행기준의 최하수준을 상회하는 정도로 제공되고 있다. 따라서 본 연구에서는 노면표시의 시공에 관계되는 각 요인중 반사성능가 내구성에 영향을 미치는 주요인자 및 반사성능을 최적화하기 위한 인자별 최적조합을 도출하였다. 연구결과 유리알 살포량이 중량비로 25%-30%, 용융시 온도가 $188^{\circ}C$$\pm$$10^{\circ}C$일 때 노면표면시의 반사성능이 최적화됨을 밝혀내었다. 또한 유리알의 품질개선과 함께 황색 노면표시의 재귀반사 휘도계수 기준을 현재 기준보다 상향조정할 필요성이 있음을 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.30-38
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• 2015

본 연구는 동절기 도로관리서비스 향상과 도로의 안전성을 제고하기 위하여, 기존의 입력자료인 기상자료와 더불어 추가적으로 교통자료를 적용하여 노면온도를 예측할 수 있는 모형의 개발을 목표로 하였다. 노면온도 예측모형은 열수지법을 적용하였으며, 모형에서 교통량에 대한 고려는 차량 복사열, 타이어 마찰열로 구성하여 모형화하였다. 이 최종모형과 기상 조건을 기초로 한 초기 모형과 비교하여 노면온도에 미치는 교통량의 영향을 검토하였다. 제3경인고속도로의 실제 관측치과 두 모형에서 계산된 노면온도를 실제 노면온도 관측치와의 비교로 검증하였는데, 관측치와 예측치의 오차인 RMSE은 $1.97^{\circ}C$였다. 관측된 노면온도는 오전 6시부터 일사의 영향을 받아 급격히 상승하여 14시에 최대가되고, 그 후에는 감소한다. 모형 예측값은 관측값보다 오후에는 낮고, 야간에는 높게 나타났다. 이는 오후의 경우는 차량으로 인한 태양 복사열의 차폐, 야간의 경우는 차량열에 의한 열 공급이 주요 원인인 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.263-263
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• 2023

블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.89.2-89.2
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• 2010

고속도로에서 주행속도가 높아지게 되면, 도로의 노면 상태에 따라 차량의 안전과 쾌적한 운전자의 환경이 변화될 수 있다. 이처럼 도로의 노면 상태를 결정하는 주된 인자는 도로의 평탄성과 소성변형에 의한 노면의 요철이라고 할 수 있다. 평탄하지 못한 도로를 자동차가 고속으로 주행하게 되면, 자동차의 속도에 의한 도로와의 마찰이 발생하여 자동차에는 매우 큰 흔들림이 발생하게 된다. 또한, 도로의 경우에도 자동차의 차축과 도로면에서 발생하는 충격에 의해 미세한 진동이 발생하게 된다. 그리고 광섬유 브래그 격자(FBG)센서는 외부에서 작용하는 매우 미세한 물리량에 의한 변화의 측정이 가능한 매우 우수한 계측 센서로 사용이 가능하기 때문에 온도보상형 광섬유진동센서를 제작하였고, 이를 고속도로 포장면의 평탄성 모니터링에 활용하고자 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.156-172
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• 2020

본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.

• 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.