Kim, Joong-wan;Jo, Hyun-jun;Hwang, Bo-ouk;Jeong, Jun-ho;Choi, Jong-geon;Yun, Tae-jin
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.479-480
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2022
고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.
The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic value of the traffic forecasting risks in the case of the road PPP project. To that end, forecasted traffic volume is assumed to be a stochastic variable and to follow the Geometric Brownian motion as time passes. In particular, this study attempts to differentiate itself from existing studies that simply use an arbitrary assumption by presenting the application of different traffic volume growth volatility and the rates before and after the ramp-up period. Analysis of the case projects reveals that the risk premium related to traffic volume forecast of the project turns out as 7.39~8.30%, without considering option value-such as minimum revenue guarantee-while the project value volatility caused by transport demand forecasting risks is 17.11%. As the discount rate grows higher, the project value volatility tends to decrease and volatility in project value is always suggested to be larger than that in transport volume influenced by leverage effect due to fixed expenditure. The market value of transport demand forecasting risk-calculated using the project value volatility and risk premium-is analyzed to be between 0.42~0.50, implying that a 1% increase or decrease in the transport amount volatility would lead to a 0.42~0.50% increase or decrease in risk premium of the project.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.205-210
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2006
차량간 무선통신을 이용한 긴급메시지 전파는 도로 주행 중에 발생할 수 있는 도로의 결빙, 낙석, 공사, 안개, 급커브 등의 위험 상황을 사전에 신속히 위험 지역의 차량들에게 알려 위험 상황 대처 능력을 크게 개선 할 수 있다. 그러나 차량간 통신은 일반적인 무선통신과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 본 논문에서는 차량간 긴급메시지를 신속하게 전달하기 위한 시간예약 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 거리 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘에 비해 네트워크 부하와 전달 지연시간에서 25% 성능 향상을 보였으며, 낮은 노드 밀도에서는 더욱 우수한 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.727-730
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2009
최근 그린 성장산업의 발전과 더불어 이슈화되고 있는 장애인들을 위한 전동휠체어와 일반인들의 자전거가 급격하게 보급되고 발전하고 있는 것에 반하여, 이동수단을 사용할 때 발생할 수 있는 위험으로부터의 대책은 예전과 전혀 다를 바가 없는 상황이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 자동차 중심으로 개발되어 있는 네비게이션 기능과 그 서비스에 가장 적합한 도로 및 주변정보 콘텐츠를 전동휠체어와 자전거 중심의 시스템으로 재설계하여 그들을 위험으로부터 최소한의 보호하고 사고를 예방을 할 수 있는 전용 네비게이션을 개발하고자 한다. 본 연구에 의하여 제시된 연구결과가 자전거 사용자와 전동휠체어를 사용하는 장애인들의 생활을 더욱 안전하게하고, Slow-Moving 기기들의 보급 확장에도 도움이 되기를 기대한다.
Kim, Seung-Hyun;Koo, Ho-Bon;Rhee, Jong-Hyun;Kim, Seung-Hee;Kim, Jin-Hwan;Son, Young-Jin
한국방재학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.589-592
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2008
National Road No.24 connects Ulju-gun in Ulsan Metropolitan City and Milyang city in south Gyongsang Province. The width of the road is small and narrow and many of the dangerous cut slopes are distributed along the way. In 2002, the government officer carried on the brief exploration about road cut slopes, and KICT conduct a detailed additionally investigations 57 dangerous cut slope sites of them. We gained a variety of information of the each slope such as length, slope, discontinuites et al.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.8
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pp.139-147
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2021
In this study, we proposed the possibility of reliability analysis of risk index by using Monte Carlo simulation as basic data of safety accident occurrence data and expert opinion by construction industry type. Through this, it is expected that risk index for safety accidents according to detailed types of works will be presented stochastically and it will be possible to predict the risk factors and the expected range of damage based on the reliability analysis in the construction safety management plan. It will also reduce many of the planning risks that are common to decision makers in the field of construction management. In identifying risks, road bridge construction was classified into earthworks, drainage works, and bridge construction, and possible safety accidents were classified based on expert data. The risk index was calculated for each detailed construction of road and bridge construction, drainage construction, and bridge construction.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.155-166
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2019
Road infrastructure has increased explosively due to economic development after industrialization and at present road infrastructure is being changed and increased by construction of new roads and maintenance and expansion of existing roads. Such road infrastructure should support safe driving. Road management plays an important role in safe driving. The purpose of this dissertation is to verify predictability of dangerous sections by analyzing road geometrical structure such as surface irregularity and superelevation for some sections in Central Inland Expressway by MMS and present ways of managing roads using MMS. Having analyzed surface irregularity of roads by using MMS, it was found that over 50 percent of all eight sections, targets of this study need betterments and for superelevation, over 50 percent of two sections goes against superelevation standard. Targets of this study are sections that accidents occurred frequently based on history of past accidents and predictability of dangerous sections can be verified through analysis of road geometrical structure using MMS. Using MMS data created by construction of high definition maps which are being undergone for all roads and methods proposed by this study will help investigate dangerous sections efficiently according to road environment. A result of MMS can be used for maintenance of road furniture.
Assuming a completed Smart Highway road & communication environment that allows real-time information collection and transmission of road traffic condition ahead, the purpose of this study is to develop a plan for inducing a network-level safe driving pattern by providing road traffic condition and safety information to multiple drivers through a road information provision device. In this study, the device with a function that displays different colors according to the hazard level to the existing delineator has been named 'Smart Delineator'. Smart Delineator is a device that provides not only alignment information but also safety information for drivers to receive real-time warning information and intuitively recognize road traffic condition ahead so that drivers can respond. To examine the effects of safety driving inducement level on drivers, a simulation test was conducted using driving simulator as well as a satisfaction survey. The result showed that the Smart Delineator was able to identify the location of occurrence and affecting driving according pattern, either adhering to recommended speed or reducing speed according to the pre-defined hazard level.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1693-1700
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2012
Recently, the warning system to aid drivers for safe driving is being developed. The system estimates the distance between the driver's car and the car before it and informs him of safety distance. In this paper, we designed and implemented the collision warning system which detects the car in front on the actual road situation and measures the distance between the cars in order to detect the risk situation for collision and inform the driver of the risk of collision. First of all, using the forward-looking camera, it extracts the interest area corresponding to the road and the cars from the image photographed from the road. From the interest area, it extracts the object of the car in front through the analysis on the critical value of the shadow of the car in front and then alerts the driver about the risk of collision by calculating the distance from the car in front. Based on the results of detecting driving cars and measuring the distance between cars, the collision warning system was designed and realized. According to the result of applying it in the actual road situation and testing it, it showed very high accuracy; thus, it has been verified that it can cope with safe driving.
Digital speedometer which is supposed to provide the basic data for analyzing human factors of drivers has a limitation for human behavior studies of drivers, because it records limited driving information including GPS velocities. Besides, Black Box, which is currently being actively commercialized in the market, records mostly vehicles' risky patterns rather than drivers' behaviors. As a result, it also shows a limit to analyze dangerous driving patterns. This study performed a risky driving study for human factor analysis. This study conducted before and after comparisons for real time warning study using a risky driving judgment device. The analysis was conducted based on Longitudinal acceleration, Lateral acceleration, and Yaw rate of vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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