• Title/Summary/Keyword: 도로모델

Search Result 1,115, Processing Time 0.027 seconds

A Deep Learning Based Traffic Speed Prediction on Multiple-Roads (딥 러닝을 이용한 다중 도로구간 속도 예측)

  • Son, Jiwon;Song, Junho;Kim, Namhyuk;Kim, Taeheon;Park, Sunghwan;Kim, Sang-wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2020.11a
    • /
    • pp.883-885
    • /
    • 2020
  • 최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다.

On Comparison of Theoretical Formulars for Estimation of Highway Noise Barriers Effect (고속도로에서 방음벽 효과 예측을 위한 이론식이 비교)

  • 박충상
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
    • /
    • 1991.06a
    • /
    • pp.113-116
    • /
    • 1991
  • 본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.

  • PDF

The Research about Map Model of 3D Road Network for Low-carbon Freight Transportation (저탄소 화물운송체계 구현을 위한 3차원 도로망도 모델에 관한 연구)

  • Lee, Sang-Hoon
    • Spatial Information Research
    • /
    • v.20 no.4
    • /
    • pp.29-36
    • /
    • 2012
  • The low-carbon freight transportation system was introduced due to increase traffic congestion cost and carbon-dioxide for global climate change according to expanding city logistics demands. It is necessary to create 3D-based road network map for representing realistic road geometry with consideration of fuel consumption and carbon emissions. This study propose that 3D road network model expressed to realistic topography and road structure within trunk road for intercity freight through overlaying 2D-based transport-related thematic map and 1m-resolution DEM. The 3D-based road network map for the experimental road sections(Pyeongtaek harbor-Uiwang IC) was verified by GPS/INS survey and fuel consumption simulation. The results corresponded to effectively reflect realistic road geometry (RMSE=0.87m) except some complex structure such as overpass, and also actual fuel consumption. We expect that Green-based freight route planning and navigation system reflected on 3D geometry of complex road structure will be developed for effectively resolving energy and environmental problems.

3D Road Modeling using LIDAR Data and a Digital Map (라이다데이터와 수치지도를 이용한 도로의 3차원 모델링)

  • Kim, Seong-Joon;Lee, Im-Pyeong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
    • /
    • v.26 no.2
    • /
    • pp.165-173
    • /
    • 2008
  • This study aims at generating automatically three dimensional geometric models of roads using LIDAR data and a digital map. The main processes in the proposed method are (1) generating a polygon encompassing a road region using a road layer from the digital map, (2) extracting LIDAR points within the road region using the polygon, (3) organizing the points into surface patches and grouping the patches into surface clusters, (4) searching the road surface clusters and generating the surface model from the points linked to the clusters, (5) refining the boundary using a digital map. By applying the proposed method to real data, we successfully generated the linear and surface information of the roads.

AutoML and CNN-based Soft-voting Ensemble Classification Model For Road Traffic Emerging Risk Detection (도로교통 이머징 리스크 탐지를 위한 AutoML과 CNN 기반 소프트 보팅 앙상블 분류 모델)

  • Jeon, Byeong-Uk;Kang, Ji-Soo;Chung, Kyungyong
    • Journal of Convergence for Information Technology
    • /
    • v.11 no.7
    • /
    • pp.14-20
    • /
    • 2021
  • Most accidents caused by road icing in winter lead to major accidents. Because it is difficult for the driver to detect the road icing in advance. In this work, we study how to accurately detect road traffic emerging risk using AutoML and CNN's ensemble model that use both structured and unstructured data. We train CNN-based road traffic emerging risk classification model using images that are unstructured data and AutoML-based road traffic emerging risk classification model using weather data that is structured data, respectively. After that the ensemble model is designed to complement the CNN-based classification model by inputting probability values derived from of each models. Through this, improves road traffic emerging risk classification performance and alerts drivers more accurately and quickly to enable safe driving.

3D Road Shape Production Technique Using Composition of Laser Data and CCD Image (레이저 데이터와 CCD영상의 합성을 통한 3차원 도로형상 생성기법)

  • Rhee Soo-Ahm;Kim Tae-Jung;Jeong Dong-Hoon;Sung Jung-Gon
    • Proceedings of the KSRS Conference
    • /
    • 2006.03a
    • /
    • pp.15-18
    • /
    • 2006
  • 도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.

  • PDF

Reconstruction System of Road Environment using Image-based Modeling (이미지 기반 모델링을 이용한 도로환경 재구성 시스템)

  • Lee, Kye-Young;Lee, Yong-Jae;Shin, Yeong Gil
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
    • /
    • v.3 no.1
    • /
    • pp.17-22
    • /
    • 1997
  • This paper presents a new modeling technique to reconstruct road environments. The reconstruction algorithm for road environments consists of three parts - reconstructing 3D models of architectures in road environments, editing and creating road models, and modeling auxiliary objects. Different modeling technique is applied to each of these three parts according to properties objects to be modeled contain. In this reconstruction system, modified Photogrammetric Modeling techique is used, of which the user interface is more convenient, and in which constraints of road environments are considered. These improvements make this road environment reconstruction system much simpler and easier to use compared with Photogrammetric Modeling technique[1, 2].

  • PDF

Development of Deterioration Model for Cracks in Asphalt Pavement Using Deep Learning-Based Road Asset Monitoring System (딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용한 아스팔트 도로포장 균열률 파손모델 개발)

  • Park, Jeong-Gwon;Kim, Chang-Hak;Choi, Seung-Hyun;Do, Myung-Sik
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
    • /
    • v.21 no.5
    • /
    • pp.133-148
    • /
    • 2022
  • In this study, a road pavement crack deterioration model was developed for a pavement road sections of the Sejong-city. Data required for model development were acquired using a deep learning-based road asset monitoring system. Road pavement monitoring was conducted on the same sections in 2021 and 2022. The developed model was analyzed by dividing it into a method for estimating the annual average amount of deterioration and a method based on Bayesian Markov Mixture Hazard model. As a result of the analysis, it was found that an analysis results similar to the crack deterioration model developed based on the data acquired from the Automatic pavement investigation equipmen was derived. The results of this study are expected to be used as basic data by local governments to establish road management plans.

Indexing Method for Constraint Moving Objects Using Road Connectivity (도로의 연결성을 이용한 제약적 이동 객체에 대한 색인 기법)

  • Bok, Kyoung-Soo;Yoon, Ho-Won;Seo, Dong-Min;Rho, Jin-Seok;Cho, Ki-Hyung;Yoo, Jae-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
    • /
    • v.7 no.7
    • /
    • pp.1-10
    • /
    • 2007
  • In this paper, we propose an indexing method for efficiently updating current positions of moving objects on road networks. The existing road network models increase update costs when objects move to adjacent road segments because their connectivity is not preserved. We propose an intersection based network model and a new index structure to solve this problem. The proposed intersection based network model preserves network connectivity through splitting road networks to contain intersection nodes always. The proposed index structure In our experiments, we show that our method is about 3 times faster than an existing index structure in terms of update costs.