본 연구에서는 한국도로공사 도로교통기술원에서 수행한 충격흡수시설의 충돌시험 결과 데이터를 분석하여 충격흡수시설 설계법 개발을 위한 유용한 결과를 얻고자 하였다. 분석에 사용된 CC1등급 충격흡수시설 10회, CC2등급 충격흡수시설 24회 총34회의 충돌시험 결과데이터들을 이용하여 국내 지침에 따라 탑승자 충돌속도(THIV)와 탑승자 가속도(PHD)를 계산하였고 총34회의 충돌시험데이터에서 Y축 가속도와 Yaw 각속도를 무시하고 X축 가속도 충돌시험데이터만을 이용해 탑승자 충돌속도(THIV)와 탑승자 가속도(PHD)를 계산하였다. 비교분석 결과 충격흡수시설의 탑승자 안전도가 오차율 2% 미만으로 나타나 X축 가속도 충돌시험데이터만을 이용한 탑승자 안전도 계산의 유효성이 증명되었다. 충돌시험 데이터 중 X축 가속도를 적분하여 얻은 흡수에너지와 초기 충돌차량의 충돌에너지를 비교분석한 결과, 거의 정확히 일치하여 X축 가속도만을 사용한 충격흡수시설의 충돌거동 분석이 가능하였다. 본 논문에서는 충격흡수시설의 실물차량 충돌시험데이터를 이용해 탑승자의 안전도 및 충돌거동을 분석함으로써 일차원을 적용한 충격흡수시설의 설계법 개발의 근간을 마련하였다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
산악지역을 관통하는 도로의 경우 그 특성상 절토 후 도로를 시공하는 경우가 자주 있으며 때로는 매우 긴 구간에 일조가 적게 나타나 음영이 오래 지속되는 곳이 발생한다. 본 연구는 GIS를 이용하여 도로의 노선계획시 예상되는 일조영향을 평가하여 정확한 데이터를 제공하고자 한다. 실험대상지역을 선정하고 수치지형자료의 변환을 통하여 3D 지형 메쉬데이터를 작성하고 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 정확한 도로모델링을 생성하므로써 도로의 각 지점별 일조영향분석을 위한 기초자료를 구축하였다. 또한 도로노면상의 음영시간을 계산하고 일영이 도로 전체에 어느 정도 유지되는지를 가시적으로 모델링화하여 계절별 시간대별로 도식화하므로써 판단자의 시각적 분석을 가능케 하였다.
2011년 7월에 도로명과 건물번호를 사용하는 새로운 주소 체계인 도로명주소가 고지되었다. 본 고에서는 100년 가까이 사용한 지번주소를 대체하기 위한 도로명주소와 관련 사업 등의 추진 동향을 살펴보고, 현재 추진상에서 쟁점이 되는 사항들과 도로명주소 등의 추진에 관련된 기술적인 이슈 및 동향 등에 대해서 살펴보기로 한다. 이를 위해서 기존 주소의 문제점 개선과 국제적인 표준 동향에 따르기 위한 도로명주소의 추진 상황과 국가의 기관별로 구역설정을 공통으로 활용하기 위한 구역번호의 추진 상황을 살펴본다. 도로명주소 추진 상황을 더욱 이해하는 차원에서 최근에 제기되고 있는 건물 단위의 행정구역과의 불일치 문제, 도로명의 표기 문제, 동과 공동주택 명칭 사용 제외 등에 대한 쟁점사항을 소개한다. 그리고 도로명주소와 관련된 기술적 이슈 및 동향들을 GIS 기술과의 결합, 데이터 정제 기술, 상세 주소의 정형화를 통한 데이터 호환, 정보시스템의 구현 및 연계 기술, 국제 표준화를 위한 대응, 우편물류 분야 측면에서 각각 살펴본다.
본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.
대기오염 물질배출량 중 도로이동오염원에 의한 배출량은 다른 오염원에 비해 월등히 높은 편이나 관련연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 교통량, 속도 및 기타기상 조건의 실시간 자료와 도로기하구조와 같은 도로특성인자를 반영하여, 대기오염 물질 배출에 도로환경요인이 미치는 영향을 분석하였다. 서울시의 실시간 대기오염 데이터와 교통량, 도로관련 데이터를 수집하여 대기오염 물질별 오염배출량 예측 회귀모형식을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 교통량이 증가할수록 오염물질의 측정량은 증가하며, 속도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 둘째, 풍속, 온도, 습도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 셋째, 교차로 형태가 복잡할수록 측정량은 감소한다. 예측모형을 검증하기 위하여 예측치와 실측치 데이터를 비교 분석한 결과 총 7곳의 도로변대기오염 측정망 중 실측치와 예측치가 가장 부합하는 측정망은 청계 4가 측정망인 것으로 나타났다. 본 연구는 실시간 대기오염배출량 데이터와 교통량 데이터, 도로환경 특성데이터를 이용하여 예측모형을 구축하여 현실적인 도로환경요인이 대기질에 미치는 영향을 설명하였다는 데 의의가 있다.
고해상도의 IKONOS 위성 영상데이터로부터 도로 정보를 판독.추출하고 그 정확도를 분석하고자 하였다. RFM을 이용하여 기하보정영상을 생성한 후, 이 영상으로부터 도로를 판독하고 스크린디지타이징 하였다. 도로 판독 및 추출 정확도를 평가하기 위하여 도로 경계선의 위치와 도로 폭을 수치지도와 비교한 결과, 도로 경계선은 $\pm$3.4m, 도로의 폭은 $\pm$1.1m의 정확도로 추출되었다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
도로 사고의 30% 이상이 도로 환경 조건에 의해 발생되는 것으로 추정된다. 따라서, 도로 환경의 정보는 사고를 줄이기 위한 한 방편이 될 수 있다. 본 논문은 도로 환경을 모니터링하기 위해 설치된 센서들로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 멀티 채널 토폴로지 관리 기법을 제시한다. 센서들의 밀집도가 높아져도 제안하는 기법을 통해 데이터 충돌과 에너지 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 성능 분석에서 제안하는 방식을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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