• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.28 no.2
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• pp.1-8
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• 2024

The expansion joint is installed to offset the expansion of the superstructure and must ensure sufficient gap during its service life. In detailed guideline of safety inspection and precise safety diagnosis for bridge, damage due to lack or excessive gap is specified, but there are insufficient standards for determining the abnormal behavior of superstructures. In this study, a data-based maintenance was proposed by continuously monitoring the expansion-gap data of the same expansion joint. A total of 2,756 data were collected from 689 expansion joint, taking into account the effects of season. We have developed a method to evaluate changes in the expansion joint-gap that can analyze the thermal movement through four or more data at the same location, and classified the factors that affect the superstructure behavior and analyze the influence of each factor through deep learning and explainable artificial intelligence(AI). Abnormal behavior of the superstructure was classified into narrowing and functional failure through the expansion joint-gap evaluation graph. The influence factor analysis using deep learning and explainable AI is considered to be reliable because the results can be explained by the existing expansion gap calculation formula and bridge design.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.309-320
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• 2001

According to the increasing of the cars, road traffic confused. If we estimate the traffic confusion use of statistical research, road traffic improved considerably. This paper analysis element that affected a expressway speed and investigate the mutual relation. For the accomplish it, we construct the DB for traffic of a expressway and applied a hypothesis to road traffic DB, we obtain the results from a various method with Data Mining operation.

• 한국ITS학회지
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• v.1 no.1
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• pp.28-32
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• 2003

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.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.3 no.1
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• pp.13-19
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• 1999

Using GPS carrier phase whose cycle ambiguities are resolved, it is possible to perform precise survey requiring centimeter-level positioning accuracy. Because of an optical illusion, we cannot recognize the exact slope of Dokaebi Road. In this paper, we performed kinematic survey experiments in order to calculate the exact slope of Dokaebi Road with high positioning accuracy of CDGPS. By post-processing experimental data using CDGPS, it was possible to generate the exact vertical trajectory of Dokaebi Road with centimeter-level accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.175-178
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.159-160
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.318-321
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• 2011

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1053-1055
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• 2022

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.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.135-144
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• 2008

The dynamic loads imposed by moving vehicles have variations in the magnitude due to the surface roughness of the pavement systems and the larger dynamic loads than the design loads may affect the pavement performance. This paper presents variations of the moving dynamic vehicle loads due to the pavement surface roughness. This study was performed as a basic study to apply the pay factor to the surface roughness for the improvement of pavement quality and performance. The profile data was obtained from the old and new pavements and the analysis was performed to investigate the dynamic loads when vehicles move on the pavements having those profiles. The artificial profiles were also developed to find the effects of the vehicle speed, wavelength and amplitude of the surface roughness on the dynamic vehicle loads. The increase in the load magnitude due to the surface roughness affects the stresses and strains of pavements and finally reduces the pavement life. The methodology to obtain the relationship between the surface roughness and the pavement performance was proposed in this study.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.72-77
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• 2002

The development of a Pay Adjustment (PA) procedure for implementing Performance-related Specifications (PRS) is known to be a difficult task faced by most State Highway Agencies (SHAs) due to the difficulty in such areas as selecting pay factor items, modeling the relationship between stochastic variability of pay factor items and pavement performance, and determining an overall lot pay adjustment. This led to the need for an effective way of developing a scientific pay adjustment procedure by incorporating Life Cycle Cost Analysis (LCCA) embedded Monte Carlo approach. In this work, we propose a prototype system to determine a PA specifically using the data in the pavement management information systems at Wisconsin Department of Transportation (WisDOT) as an exemplary to other SHAs. It is believed that the PRS methodology demonstrated in this study can be used in real projects by incorporating the more accurate and reliable performance prediction models and LCC model.