최근 위치 확인 기술과 이동 통신의 발전에 따라 이동 객체의 위치에 기반한 서비스의 요구가 증가하고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 위치 정보를 관리할 수 있는 다양한 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 유클리드 공간의 색인은 이동의 제약이 없기 때문에 이동의 제약이 강한 실세계에 적용하기 어렵다. 도로 네트워크 공간의 색인의 경우에는 인접도로의 연결 정보 알기 위해 추가적인 비용이 드는 문제점이 있다. 또한, 기존의 연구들은 건물, 병원과 같은 위치가 고정되어 있는 객체는 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간에서 이동 객체의 현재 위치를 효율적으로 관리하기 위한 색인을 제안한다. 제안하는 색인 구조는 도로망을 격자로 분할하여 도로 연결 정보를 색인 구조에포함하였고 고정 객체를 위해 별도의 색인을 유지한다. 그리고 실험을 통하여 기존의 기법보다 제안 색인의 성능이 우수함을 보인다.
본 연구는 폭우로 인해 도로침수가 발생되고 그로 인한 교통상황 악화가 발생할 때, 도로이용자와 침수와 혼잡 상황을 관리하는 시의 관리자들에 필요한 정보를 생산하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 홍수와 같은 재난상황에서, 도로이용자들의 2차 피해를 막고, 도로상황 악화를 방지하며 빠른 회복을 위해서는, 적절한 정보가 제공되어야 한다. 도시의 규모에 따라 차이가 있겠으나, 도시에 수천 개의 구간이 존재하고, 특히 홍수와 같은 상황에서 수백 개 내지 천개 이상의 혼잡구간이 존재할 때, 개별 구간단위 혼잡수준 정보는 재난상황관리에 더 이상 유용하지 않다. 본 연구에서는 홍수상황에 영향을 받는 링크들을 공간적으로 클러스터링하고, 클러스터에 포함되지 못하는 영향 링크들은 정보제공 대상에 열외 시켜 무의미한 정보는 제외될 수 있도록 하였다. 또한 클러스터의 시공간적 특성, 즉 시간적 지속성, 공간적 크기를 산정하여, 영향 지역의 심각도 정보가 제공될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통하여 만들어진 정보는 도로 이용자와 도시 관리자 모두가 홍수로 파급된 도로네트워크 문제에 적절히 대응하게 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도로와 교량을 관리하고 유지보수 하는 일은 전 세계의 도로 관리자들에게는 중요한 문제이며, 차량 주행의 안전성을 확보하고 도로유지 비용의 증가를 막기 위하여 세계의 여러 나라에서 다양한 시책이 이루어지고 있다. 아시아에서도 이러한 유사한 노력을 해왔으며 최근에는 차량 중량에 대한 시책이 한국과 일본 등에서도 본격화 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 여건에 기여하기 위해서 불균등 간격으로 막대 모양 센서(Piezo Quartz 방식)를 설치하여 높은 정확성으로 동적 축중량 계측을 가능하게 하는 기술을 개발하였으며, 실제 도로에서 축중량과 총중량 등의 계측 정확도를 평가하였다. 축중량과 총중량 등의 계측 정확도는 센서의 배치 수에 따라서 차이가 있다. 본 연구에서는 자동단속을 실현하기 위하여 총중량 계측 정확도의 오차범위를 ${\pm}5%$ 이하의 목표로 개발을 하여 8-point 계측 시스템에 의해 그 목표를 달성했다. 그러나, 이 시스템이 널리 이용되기 위해서는 용이하게 보급되어 질 수 있도록 적합한 시스템 규모로 사이즈를 소형화하는 것이 무엇보다 시급하다. 따라서, 계측의 정확성과 시스템 규모(계측점 수)와의 관계를 평가하였고, 최적의 계측점 수로써 3-point 측정을 제안하여 그 성능을 실제의 도로상에서 평가를 하였다. 또한, 본 연구에서는 대형 차량의 성능 향상에 따른 고속화에 대하여 평가 및 검토를 하였다.
서울시도의 경우 자치구 관할 도로에 비해 관리상의 중요도에 차이가 있고, 교통량 및 포장두께가 다르며 도로파손으로 인한 포장상태 저하율이 상이하기 때문에 기존 서울시도의 엄격한 관리기준을 자치구도에 적용하는 것은 바람직하지 않다. 본 연구에서는 서초구의 한정된 도로포장 유지보수 예산으로 보다 합리적이고 효율적인 포장상태 평가 및 관리를 위해 서울시도 PMS(Pavement Management System) 체계인 SPI(Seoul Pavement Index) 평가방법에 기반 하여 자치구도 포장평가방안을 제시하였다. 기존 시도SPI의 주요 변수인 균열율(Crack), 소성변형(Rutting), 평탄성(IRI)에 대한 관리기준을 구청 도로관리 기준에 맞도록 완화시키고, 제안한 각각의 포장파손 공용성 모형에 적용하여 포장상태계수를 산정하였으며, 또한, 설계시 공용성과 실제 공용성과의 차이점과 함께 준공 시 도로포장 상태도 반영되도록 수정하였다. 최종적으로 서초구 포장종합평가 모형식은 서울시의 모형식과 동일하게 각각의 공용성능 항목인 균열, 소성변형, 평탄성을 동등한 비율로 설정하여 도로포장의 전체 공용성에 영향을 주도록 설정된 제안 SPI를 개발하였다. 따라서 시도SPI보다 완화된 기준 및 설계와 시공현장상태를 반영한 구도SPI를 활용한다면 보다 합리적인 서초구도 포장의 합리적인 유지보수를 시행할 수 있을 것이다.
도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.
도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
대규모로 진행되는 도로건설사업에서 비용 초과와 공기 지연이 지속적으로 발생하고 있지만 이를 사전에 관리하고 대비할 수 있는 성과평가 체계 연구는 미흡한 실정이다. 또한 긴 공기를 가진 도로건설사업은 시공과정에서 많은 요인들에 영향을 받기 때문에 도로만의 특성을 고려한 성과 평가를 실시하고, 추후 유사한 사업에 대비할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 도로건설사업의 시공단계 성과평가 프레임워크를 개발하여 도로건설사업의 성과관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 각종 유관기관에서 도로건설사업 시공단계의 정보를 수집하고 속성정보에 따라 데이터베이스를 구축하였다. 또한 사업의 착공·준공시점 간 시간차에 대해 비용 표준화를 실시하였고, 성과평가를 위한 지표를 도출하여 분석을 실시하였다. 본 연구는 도로건설사업 시공과정의 절대적, 상대적 비용·일정 성과를 정량적으로 분석함으로써 성과평가 연구의 고도화 가능성과 신규 도로건설사업 계획 시 활용방안을 보여준다.
자연재해에 따른 피해로부터 국민의 재산과 인명 등을 보호하기 위해서는 예상되는 재해로부터 발생하는 피해규모에 대한 분석과 예측을 통한 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 최근 10년간 발생되어진 자연재해 원인과 시설물별 분류 결과를 통하여 가장 많은 피해가 발생되어진 호우 태풍에 따른 공공시설물 피해에 대한 피해규모를 예측할 수 있는 손상 손실함수를 개발하고자 하였다. 공공시설물 중에서도 제외지에서 대부분의 피해가 발생하는 하천시설물 외에 국민의 생활영역인 제내지에서 피해규모가 크게 발생하였으며, 국가재난관리시스템(NDMS)의 피해내역 시설물 분류가 명확한 도로 시설물과 상 하수도 시설물을 함수 개발 대상물로 선정하였다. 도로와 상 하수도 시설물에 대한 국가재난관리시스템(NDMS)의 과거 피해내역과 호우 태풍에 의한 피해발생 규모로서 일반적으로 활용되고 있는 침수예상도 범람도 등을 활용하기 위하여 피해액을 종속변수로 침수면적을 독립변수로 이용하여 도로와 상 하수도 시설물의 피해액을 추정할 수 있는 손실함수를 개발하였다. 개발되어진 도로 시설물 및 상 하수도 시설물에 대한 손실함수는 향후 재해에 따라 발생 가능한 추정 피해액 규모 분석 등을 통하여 재해저감 대책을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제 개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화된 GIS기법을 적용하였다. 지상 LiDAR를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 인터넷 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리 기법을 개선하였다.
본 연구는 국내에서 주로 사용되는 습식 도로절단기와 비산먼지 저감을 위해 개발된 슬러지 흡입식 도로절단기(이하 자동식 도로절단기)의 작업생산성을 비교 분석하여 자동식 도로절단기의 성능 및 활용성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 국내에서 주로 사용되는 습식 수동식 도로절단기와 자동식 도로절단기의 개발 현황을 조사하고, 도로 절단 작업을 세부적으로 분석하였다. 또한, 동일한 조건의 테스트베드에 두 장비를 적용하여 깊이별 절단 시간을 측정하여, 표준절단 성능을 도출하였다. 하지만 테스트베드에서 측정된 데이터는 실제 도로절단 현장의 다양한 변수를 반영하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 현장 조사를 통해 데이터를 수집하여 절단 거리와 시간 사이의 상관성을 분석한 후, 단순회귀분석을 통해 도로절단기 생산성 산정모델을 제시하였다. 회귀식에서 도출된 값을 테스트베드에서 도출한 표준절단 성능과 비교 분석한 결과, 회귀분석식을 통해 도출한 절단 성능은 표준절단 성능과 유사한 경향을 보였다. 마지막으로, 정량적으로 측정하기는 어려우나 생산성에 영향을 주는 세가지 세부작업에 대해 정성적으로 비교 분석하여 개발된 자동식 도로절단기의 활용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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