차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.
도로면 크랙실링 공법은 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있으므로 도로면 유지보수 공법의 하나로 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 재래식 크랙실링 공법은 도로상에서 작업이 수행되므로 매우 위험하고, 노동 집약적이며, 노무자의 숙련도에 의해 작업 품질 및 생산성에 큰 영향을 받는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 따라서 국내외에서는 재래식 크랙실링 공법을 자동화하기 위해 다양한 형태의 자동화 장비를 개발해 오고 있으나 실용화 실적은 매우 제한적인 것으로 조사되었다. 이는 기존에 개발된 크랙실링 자동화 장비의 작업 대상 크랙이 한정적이며, 실작업 영역이 좁아 작업 생산성이 낮고, 말단장치의 성능이 현장 요구수준을 만족시키지 못했기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 재래식 크랙실링 공법 및 기존에 연구 개발된 도로면 크랙실링 자동화 장비 개발 현황 분석을 통해 국내 건설 환경에 적합한 도로면 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 고려사항을 도출하고, 도로면 크랙실링 자동화 장비 구성 요소 중 크랙실링 작업 공간 이동을 위한 핵심 하드웨어 기술인 본체 프레임(머니퓰레이터)과 공기 분사, 실런트 분사 및 압지 작업을 수행할 수 있는 말단장치에 대해 상세설계 및 하드웨어 제작을 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 도로면 크랙실링 자동화 장비 본체 프레임과 말단장치는 기존 시스템이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있고, 국내 도로 상황과 규정에 부합되도록 설계 및 제작되어 크랙실링 자동화 장비의 실용화 가능성과 범용성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
도로변 크랙실링 공법은 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수함으로써 후속 크랙 방지 및 동결피해를 방지하고 도로 하부 구조를 보호하여 도로의 평균상태지수를 높일 수 있는 예방적 유지보수 공법이다. 그러나 재래식 도로면 크랙실링 공법은 작업의 특성상 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 대부분의 작업이 수행되므로 작업 노무자의 안전성을 확보하기 어렵고, 숙련공의 부족으로 인해 작업 생산성 및 품질이 저하되는 등 문제점을 지니고 있다. 1990년대 초반부터 북미 등 선진 외국에서는 재래식 도로변 크랙실링 공법을 자동화하기 위한 연구를 지속적으로 수행하고 있으며 국내에서도 2001년부터 2004년까지 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발하고 현장 실험을 수행한 바 있으나, 작업 품질, 제어의 복잡성, 고가의 장비 구입 가격 등은 개발 장비를 실용화함에 있어 문제점으로 지적되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 재래식 크랙실링 공법 및 국내외에서 연구 개발된 도로면 크랙실링 자동화 장비의 문제점을 해결하고 국내 도로 상황과 규정에 부합되는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 최적 개념 디자인을 제안하고 원척의(Full-scale) 장비 개발을 위한 제안 기술의 타당성을 분석하였다.
도로면 유지보수를 시행함에 있어 노면의 파손정도에 따라 다양한 공법의 사용이 가능하나 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 방법이다. 그러나 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 시행되는 도로면 유지보수 작업의 경우 노무자가 열악한 작업환경 내에서 작업을 수행해야 하므로 안전성 확보에 문제가 있는 것으로 분석되었다. 또한, 도로면 유지보수 작업의 특성상 현장 노무자의 잦은 이직(labor turnover) 및 3D업종의 기피로 인한 숙련공 부족현상은 현 도로면 유지보수 작업의 생산성 및 품질 저하를 가져오고 있다. 선진 외국의 경우 크랙실링 공법의 이점 및 도로 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 자동화 장비의 개발을 통해 안전성 및 생산성 향상, 경제성 확보에 다양한 연구 노력을 기울이고 있으나 국내의 경우 도로면 유지보수 공사를 위한 기술축적이나 자동화 장비 개발을 위한 시도는 매우 미약한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 도로면 유지보수 공법 중 크랙실링 공법의 자동화를 통해 노무자의 안전사고를 방지하고, 품질 및 생산성 향상을 도모할 수 있는 크랙실링 자동화 장비의 프로토타입을 개발하고자 한다.
도로면 유지보수를 시행함에 있어 노면의 파손정도에 따라 다양한 공법의 사용이 가능하나 크랙 실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 방법이다. 그러나, 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 시행되는 도로면 유지보수 작업의 경우 노무자가 열악한 작업환경 내에서 작업을 수행해야 하므로 안전성 확보에 문제가 있고, 도로면 유지보수 작업의 특성상 현장 노무자의 잦은 이직(labor turnover) 및 3D업종의 기피로 인한 숙련공 부족현상은 현 도로면 유지보수 작업의 생산성 및 품질 저하를 가져오고 있다. 선진 외국의 경우 크랙 실링 공법의 이점 및 도로 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 자동화 장비의 개발을 통한 안전성, 생산성 향상 및 경제성 확보에 다양한 연구 노력을 기울이고 있으나, 국내의 경우 도로면 유지보수 공사를 위한 기술축적이나 자동화 장비 개발을 위한 시도는 매우 미약한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 도로면 유지보수 공법 중 크랙 실링 공법의 자동화를 통해 노무자의 안전사고를 방지하고, 품질 및 생산성 향상을 도모할 수 있는 크랙 실링 자동화 방안을 제시하고자 한다.
도로교통 안전진단에 있어 도로의 형상분류를 통한 도로 선형 및 횡단면 데이터의 추출은 매우 중요한 작업이다. 기존의 조사원에 의한 도로안전진단은 많은 시간과 비용이 요구되는 반면 도로안전진단을 위한 다양한 정보를 제공하지 못한다는 단점이 있다. 따라서, 레이저 스캐닝 장치를 장착한 차량측량시스템을 이용, 수치사진측량시스템 기술을 활용하여 자동으로 도로형상을 분류하고, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 취득하여 처리하고, 이를 통해 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출할 수 있는 방안을 제시하고, GPS-VAN 을 이용 취득된 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 처리, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 연구를 진행하였다.
도로면 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 공법으로 국내외에 서는 1990년대 초반부터 기존 도로면 크랙실링 작업의 생산성, 안전성 및 품질의 균일성 확보를 목적으로 크랙실링 자동화 장비의 개발을 위한 지속적인 연구개발 노력을 수행해 왔다. 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 특히 경로계획은 주어진 작업 영역 내에서 개발 장비로 하여금 실링될 크랙 네트워크를 시간 효과적으로 횡단할 수 있도록 하는 운항 정보를 제공하게 되므로 이는 개발 장비의 성능을 결정 짖는 매우 중요한 연구주제라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 작업 영역 내 경로계획 데이터의 효과적인 모델링을 통해 크랙실링 자동화 장비의 최적 경로계획 알고리즘을 개발하는 것으로써, 경로 집합전체를 완전 탐색하는 2단계 트리 알고리즘과 크랙의 순열만을 탐색하는 1단계 트리 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 성능 측정 및 분석을 통해 최적 경로계획 알고리즘의 적용 범위와 그에 따른 성능 향상 정도를 평가하였다. 이 연구의 결과는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 생산성 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 영국 등 선진국에서 지점위주의 도로안전 개선사업이 지니는 한계를 극ㄱ복하기 위해 시도한 면차원의 도로안전 개선사업을 소개하고 이의 국내 적용가능성을 검토하기 위해 시도되었다. 사고 잦은 곳 개선사업과 같은 지점위주의 도로안전 개선사업은 그 대상이 지점 혹은 짧은 구간에 한정되기 때문에 사고전이 (accident migration)현상을 유도할 수 있으며, 도로축 혹은 지역적으로 발생하는 동일한 형태의 사고를 종합적 시각에서 분석하지 못한다는 문제를 안고 있다. 면차원의 도로안전 개선사업은 이를 극복하기 위해 시도되었으면 상당한 효과를 나타내고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 외국에서 성공적으로 수행되고 있는 면차원의 도로안전 개선사업의 개념 및 추진절차, 사업효과 등을 소개하고, 국내 사례지역을 선정하여 도로의 위계분류, 도로 기능별 사고 특성분석, 개선기법 적용 등 일련의 지역 도로안전 개선사업 절차를 적용함으로써 면차원의 도로안전 개선사업을 국내에 적용할 수 있는 틀을 마련하고자 시도되었다.
크랙 실링 자동화 장비의 비젼 시스템은 도로면의 영상을 획득하고 이를 컴퓨터로 처리하여 도로면의 랙을 탐지, 분석 및 맵핑하는 역할을 수행하는 것이다. 그러나 실제 도로에는 크랙과 함께 오일 자국, 타이어 자국, 차선, 기 실링된 크랙 등의 수많은 노이즈들을 포함하고 있기 때문에 비젼 시스템을 통해 얻어진 노이즈가 포함된 도로면 영상을 기반으로 크랙을 자동으로 탐지하고 맵핑하는 것은 매우 어려우며 이러한 노이즈는 크랙의 정확한 탐지 및 맵핑의 커다란 방해 요소이기 때문에 이들의 제거가 선결되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 획득된 도로면 영상으로부터 크랙을 탐지하고 맵핑하기 이전에 실링되어질 크랙을 정확히 인지(recognition)하기 위한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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