본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.
도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 자율협력주행차량의 협력 인프라 중 하나인 도로표지판을 대상으로 LiDAR의 검지성능 변화를 알아보았다. 이를 위해서 색깔과 재질이 다른 도로표지판을 제작하여 실제도로 환경에서 강우량을 통제한 테스트를 수행하였다. 성능지표는 NPC와 Intensity로 선정하였고, 집단간의 비교는 T-Test를 활용하였다. 연구결과, 모든 재질에서 강수량이 증가할수록 LiDAR의 성능지표가 감소되는 결과가 관측되었다. 재귀반사지는 강수량 증가에 따른 성능지표 감소가 페인트 도색에 비해선 작았지만, 이 역시 40mm이상의 강수량에서는 데이터의 관측이 되지 않을 정도로 성능이 저하되었다. 검은색 페인트는 맑은 날에도 다른 색들에 비하여 성능지표가 낮았으며 특히, 백색의 재귀반사지는 성능지표가 강수량 증가에 가장 민감하게 저하되었다. 이러한 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것으로 기대된다.
과거 안전시설 설치 기준 및 도로안전지수 등에 관한 다양한 연구가 수행되어왔다. 하지만 연구결과를 사용하기에 많은 조사항목과 사용하기 어려운 변수를 사용하는 등 현장에 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 연구결과의 적용 가능성을 고려한 도로안전 판단지표를 개발하고 안전시설의 설치 기준을 마련하고자 하였다. 유관시스템의 데이터 항목을 검토하였으며 이미 활용 중인 변수의 사용을 고려하였다. 상관분석과 요인분석을 통해 교통요인, 도로요인, 사고요인을 반영한 도로안전 판단지표를 개발하였으며, 군집분석을 통해 안전시설의 설치판단 기준 점수를 도출하였다. 분석결과 단일로에 비해 교차로에서 설치판단 기준 점수가 더 낮게 분석되었으며 교차로의 도로 위험도가 더 큰 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 교통 이력 데이터 분석을 통해 운전자에게 유용한 정보를 식별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 차량 속도 분석을 이용한 요일, 시간 별 도로 중요도, 도로속성을 이용한 도로 중요도 결정 시스템을 개발하였다. 또한, 돌발상황 발생 시에도 그 예측 영향범위에 따른 선별적 정보제공이 가능한 시스템을 개발하였다.
ITS(Intelligent Transport System: 지능형교통시스템)에서 노변장치 및 차량 단말기사이의 근거리통신은 매우 중요한 역할을 차지한다. 노변통신은 통신 환경이 근거리이고 데이터의 전송 속도가 빠르며 통신 가능 시간이 짧다는 독특한 특성이 있고, 도로 환경에 따라 전파의 전파특성이 매우 다르다. 따라서 원하는 통신 성능을 얻기 위해서는 도로변에서의 전파 다중경로 전파특성의 분석이 필수적이다.
본 논문은 도로 건설 공사 프로젝트들의 전 공정에 걸쳐 수행되는 모든 작업들을 대상으로 총 프로젝트 생산성 (Total Project Productivity)을 측정하고 분석하기 위한 방법을 소개한다. 측정 방법의 주안점은 복합적으로 병행되는 작업들의 생산량을 통합하여, 프로젝트 전체에 대한 포괄적인 생산성 값들을 구하는 방법을 개발하는데 두고 있다. 이 방법을 통해 Florida Department of Transportation (FDOT)로부터 발주된 세 개의 실제 고속도로 건설 공사 프로젝트들로부터 수천 개의 총 프로젝트 생산성 데이터 값들이 얻어졌으며. 이를 바탕으로 프로젝트 생산성을 분석하기 위한 방법의 타당성 검증이 이루어졌다. 그 결과로, 프로젝트 레벨에서의 총 생산성은 건설 작업들에 관한 현장 자료를 바탕으로 측정과 분석이 이루어질 수 있음이 입증되었다.
도로조명의 적절한 보수를 위하여, 조명 수준을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 2분할 수광방식을 고안하여, 차량을 이용한 조도측정시스템을 개발하였다. 이 시스템은 넓지 않은 면적을 차지하고 도로의 흐름을 차단하지 않고 신속하고 신뢰성 높은 데이터를 자동으로 측정 저장할 수 있다. 따라서 도로조명 측정에서 많은 비용과 시간을 절약할 수 있다.
본 논문은 5G 기반의 스마트 시티를 위한 지능형 도로 안전 지원 서비스의 설계에 관한 것이다. 초저지연, 대용량, 초연결의 특성을 가지는 5G 무선 통신망은 스마트시티를 구현하기 위한 최적의 네트워크 인프라를 제공한다. 본 논문에서는 5G 기반의 스마트 시티 서비스를 제공하기 위한 에지 클라우드 컴퓨팅 인프라를 설계하고, 5G 무선 통신 기반의 지능형 CCTV 로부터 생산되는 대용량의 영상 데이터를 전송, 저장하기 위한 계층형 분산 VMS(Video Management System)의 모델을 제시하고 이를 이용하여 5G 기반의 무선 CCTV 와 디지털 투사, 재현 장치를 포함하는 스마트 가로등을 이용하여 지능형 도로 안전 지원 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.
산업과 정보통신 기술의 발전으로 토목분야도 GIS, DBMS 등 다양한 정보시스템을 도입하여 국가 발전의 선구자 역할을 주도 하고 있다. 토목분야 중에서 우리 생활과 밀접한 관계가 있는 도로 포장관리시스템(PMS)에도 보다 효율적이고 체계적인 도로포장 관리를 위해 GIS 및 DBMS를 운용하고 있다. 전국 일반국도 포장상태 조사 및 자료 검증의 경우 DBMS를 통해 포장 상태 산출과 평가 신뢰성이 확보되어 효율적 예산 배치 및 정확한 포장상태 관리의 기반이 된다. 본 논문에서는 GIS 기반의 전국 일반 국도 포장상태 조사 지점 관리 및 자료 검증 시스템 개발에 대하여 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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