신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.
차량이 증가함에 따라, 도로 교통은 혼잡하게된다. 교통 혼잡을 통계적 분석을 이용하여 예측할 수 있다면 도로 교통에 상당히 개선될 것이다. 본 논문은 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호관련성을 조사한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에다 설정된 가설을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
가속화된 자동차의 대중화로 차량증가에 따른 도로의 확장 및 신설에만 의존해오던 기존의 틀을 벗어나 첨단정보통신기술을 이용하여 도로교통 정보를 신속히 수집하고 교통정보 이용자에게 실시간으로 분배함으로써 효율적인 교통관리가 가능한 지능형 교통시스템의 도입이 시작하였다. 최근, 공중 무선 통신망과 달리 도로상에서 고속 주행중인 차량을 대상으로 하여 도로변에 비교적 간단한 기지국 시스탬을 설치하고 저가의 통신단말기로서 사용자에게 값싼 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있을 뿐 만 아니라 적은 비용으로 교통정보수집 및 제공뿐만 아니라, 인터넷 접속, e-mail 송수신 디지털 음성 및 비디오 파일 다운로드가 가능한 텔레메틱스 서비스가 급속도로 가속화하고 있다. 본 고에서는 텔레메틱스 서비스가 차량과 접목된 이동 무선 데이터 통신 기술과 함께 발전 될 전망으로 요소기술을 살펴보았다.
미지 정수가 올바로 결정된 GPS 반송파 위상을 사용하면 cm 수준의 높은 위치 정확도가 요구되는 정밀 측위를 수행할 수 있다. 제주도 도깨비 도로는 착시 현상으로 인해 육안으로는 올바른 경사도를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 반송파 보정 위성 항법 시스템의 높은 위치 정확도를 이용하여 제주도 도깨비 도로의 정확한 경사도를 계산하기 위해 동적 측위 실험을 수행하였다. 반송파 보정 위성 항법 시스템을 사용하여 실험 데이터를 후처리한 결과, cm 수준의 정확도로 도깨비 도로 노면의 정확한 형태를 알 수 있었다.
본 논문은 도로 네트워크에서 연속적으로 발생하는 이동객체의 위치정보를 효율적으로 보고, 저장하는 방법을 제안한다. 또한 저장된 위치정보를 기반으로, 과거의 궤적정보를 정확히 추정하고, 추정된 이동객체의 궤적을 사용하여, 과거 임의의 시점에서 이동객체의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 도로 네트워크에서의 이동객체 및 도로 네트워크의 데이터 모델을 정의하고, 이동객체의 위치정보 저장 및 추정을 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 이용하여 위치 정보를 효율적으로 저장 및 추정하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.
도로 주행 시 운전을 보조하고 안전 운전을 지원하기 위한 기술인 도로상황인지 시스템에 있어 효율적인 차선 차간 검출 기법은 위의 핵심적인 기술이다. 실시간으로 수집되는 도로 상황 영상 데이터 분석에 대한 처리 시간을 단축하기 위하여 각각의 영상 프레임에 대해 관심 영역을 설정한 후 허프 변환을 적용하였다. 본 논문은 카메라로 수집되는 도로 상황 영상에 관심 영역 설정을 통한 실시간 차선 차간 인식에 관한 연구로서, 차선과 차간 인식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다.
스마트폰이 널리 보급화 된 현대 사회, 도로 위에서도 스마트폰을 보기 위해 시선을 아래로 향한 채 걸어가는 보행자를 목격할 수 있다. 본 논문에서는 항만 내 안전한 도로 보행을 보장하기 위한 솔루션을 제공한다. 사용자 위험 지역 데이터 및 객체 검출을 활용하여 도로 보행자의 위험여부를 파악한 후, 스마트폰 디바이스 내 설치된 Application 으로 스마트폰 디바이스를 제어할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제시하는 솔루션을 통해 사용자의 주위를 환기할 수 있고, 전방 미주시로 인한 사고를 예방할 수 있다.
주행하는 차량이 도로포장에 가하는 동적 하중은 포장표면의 거칠기에 따라 그 크기가 변화하게 되며 설계하중보다 큰 하중이 재하 될 경우에는 포장의 공용성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 포장표면의 평탄성에 대한 지불규정을 시방에 적용하여 포장의 성능 및 품질향상을 도모하기 위한 기본연구로써 도로포장의 표면에 거칠기가 있을 때 주행차량에 의한 동적 하중 크기의 변화를 분석하였다. 먼저 평탄성이 좋지 않은 오래된 포장과 평탄성이 좋은 새로운 포장에서 구한 평탄성 데이터를 이용하여 구조해석을 수행함으로써 이러한 포장에서 차량이 주행할 때 동적 하중의 크기 변화를 비교 분석하였다. 그리고 차량속도와 표면 거칠기의 진폭 및 파장이 차량 동적 하중 크기에 미치는 영향을 가상의 평탄성 데이터를 구성하여 분석하였다. 이러한 표면 거칠기에 의한 동적 차량하중 크기의 증가는 포장의 응력 및 변형률에 영향을 미치며 궁극적으로 포장의 공용성과 연관되기 때문에 표면 거칠기와 포장의 공용성과의 관계를 유출하는 방법을 제시하였다
미국에서는 품질 관리 문제를 해결할 수 있는 아이디어로 지급(Pay) Factor가 사용되어왔으며 현재는 생애주기비용까지 고려한 한층 진보된 지급조정모델 개발에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 이러한 지급조정모델절차의 개발은 품질특성변수 선택의 문제, 품질특성변수의 확률적 분포와 도로 공용성간의 관계 분석의 문제, 그리고 하나의 전체 지급조정모델 개발의 문제 등으로 미 교통부에서 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 극복하기 위한 방법론으로 생애주기비용분석을 고려한 몬테카를로 시뮬레이션 접근 방식이 사용되었다. 미 여러 교통부에서 적용 가능한 견본이 될 수 있도록 현 위스콘신 교통국에서 사용중인 도로관리 관련 시스템들에서 데이터를 축출하여 지급조정을 격정하기 위한 분석 절차를 제시하고 이를 근간으로 지급조정모델 결정 지원 시스템을 개발하였으며 민감도 분석을 실행하여 실제 데이터를 사용하여 개발된 지급조정모델의 적정성을 평가하였다. 본 논문에서 사용된 지급조정모델 개발 절차는 한층 정확성을 높인 도로공용성예측모델과 생애주기비용모델을 사용함으로써 실제 프로젝트에 사용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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