• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.269-270
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• 2022

자율주행 자동차의 개발을 위해서는 다양한 기능 평가, 성능 평가, 안전성 평가 등이 필수적이다. 이러한 평가는 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 주행을 통해 이뤄질 수 있으며, 현실의 도로 상황을 고려한 단위시험환경들을 조합 구성한 통합시험환경에서 수행하는 것이 일반적이다. 여기서 단위시험환경은 도로망 구성, 장애물, 표지판 등의 정보를 포함하는 정밀도로지도를 기반으로 주행차량수, 보행자, 기상환경, 동적 이벤트 요소 등을 고려하여 구성할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단위시험환경을 구성하기 위한 정밀도로지도 처리 방법을 소개한다. 구체적으로는 정밀도로지도 처리를 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하고, 정밀도로지도 객체분석을 통해 시험환경의 특성 및 상호 유사성을 파악한다. 국토지리정보원에서 배포한 정밀도로지도를 사용하여 객체를 추출하고 분석하는 실험을 수행했으며 전반적인 동작 상태를 확인했다. 개발한 소프트웨어는 향후 자율주행 학습을 위한 단위 및 통합 시험환경 구축 및 법규 및 규제 대응 서비스 시나리오의 구성에 활용할 예정이다.

• 도로교통
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• s.70
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• pp.80-84
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• 1997

1950년대초의 프랑스 고속도로 연장은 겨우 80km에 불과하여 고규격도로의 정비는 주변 구주 여러나라와 비교하여 현저하게 뒤떨어져 있었다. 포화상태에 이르고 있는 도로사정을 개선하여야 할 고속도로의 건설은 무엇보다 절실한 사안이었다. 이로 인하여 건설을 서둘러 환경에의 배려가 이루어지지 않다가 환경에 대한 배려가 시작된것은 약 20년전부터 이며 이에 대하여 살펴본다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.212-216
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• 2007

본 연구의 목적은 도시 지역에서 지진 발생시 중요한 대피로 역할을 하는 도로의 위험평가요소를 분석하고 데이터베이스(Database, DB)를 구축하는데 있다. 현재 우리나라는 도로의 체계적인 유지관리를 위해 도로관리통합시스템이 개발되어 있으나, 이는 도로대장전산화, 포장관리시스템, 교랑관리시스템, 도로절개면유지관리시스템 등에 한정되어 있다. 다시 말해서 재난 시 사람들이 신변의 안전을 확보할 수 있는 대피나 구급을 위한 통로로써의 도로에 대한 이해가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구의 분석을 토대로 방재관점의 도로관리를 위한 항목들을 자연환경, 시회환경, 도로 및 시설물, 유발요인 등으로 제안하고, 서울대학교 부근을 대상지역으로 하여 이들 요인을 DB화하였다. 이는 도로와 주변 환경 등을 동시에 고려하여 재난 발생 시 대피와 구조 활동을 위한 방재계획은 물론, 지역별 위험도평가 및 재해위험도작성에 기초 자료로 이용될 것으로 기대된다. 그러나 본 연구에서는 기구축된 GIS 자료가 아닌 현장 조사를 바탕으로 구축된 DB로, 방재관점의 통합된 DB의 필요성을 제시하는데 그 의미가 있을 것이다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.3 no.1
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• pp.17-22
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• 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].

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.75-82
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• 1999

지금까지 인간 감성의 측정은 대부분 제한된 실험실에서 실시되었다. 보다 자연스러운 동적인 환경에서 인간의 감성을 자율신경계의 반응을 통해 추출하고자 본 연구를 수행하였다. 쾌 또는 불쾌한 도로의 시각 환경이 긍정 및 부정 시각으로 제시되었고, 아스팔트, 시멘트, 비포장 도로 등의 도로 굴곡 변화가 또 다른 쾌/불쾌 관련 감성 자극으로 제시되었다. 건강한 5명의 피험자는 실험을 위해 차량 내부에서 도로의 시각 환경을 관찰하게 하였고, 세 가지 굴곡이 다른 도로를 주행하면서 굴곡 변화에 따른 감성을 느끼게 하였다. 심박 변화율, 피부 저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하였고 주관적 평가와 비교 분석하였다. 피험자가 긍정 시각 장면에 비해 부정 시각 장면을 보았을 때 또한 도로 굴곡의 변화가 클수록 평균 R-R 간격과 피부온도의 감소율은 컸고 피부 전도도는 증가하였다. 본 연구로부터 동적 환경에서 긍정 감성 자극에 비해 부정 감성 자극이 주어 졌을 때 교감 신경계의 활성화가 보다 증가함을 관찰할 수 있었다.

• 한국도로학회지:도로
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• v.16 no.1
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• pp.5-10
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• 2014

• 한국도로학회지:도로
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• v.10 no.3
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• pp.17-28
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• 2008

• 한국도로학회지:도로
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• v.4 no.3 s.13
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• pp.16-28
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• 2002

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.305-306
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• 2003

현재 환경영향평가가 이루어지고 있는 전체사업 가운데 도로사업을 통한 환경영향평가의 비율은 60％이상으로 다른 영향평가에 비해 상당한 부분이며, 또한 대기 중에 배출되는 총 오염물질 중에서 도로상의 차량에서 배출되는 오염물질이 최대로 70％까지 차지한다. 위와 같이 도로상에서 배출되는 오염물질의 영향을 파악하기위해서는 도로 주변에서의 현지측정을 통한 정량적 평가가 필요하나 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되어 현실적으로 불가능하다. 그러므로 이에 대한 대안으로 대기확산모델을 이용하여 도로상의 오염물질의 영향을 예측한다. (중략)

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.4
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• pp.430-443
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• 2013

The recognition of current position and road surrounding of car is very important to driver for safe driving. This paper presents the recognition technique of the road traveling environment using position information hiding and viewpoint transform that monitors the information of road furniture and signature and notifies them to driver. The proposed scheme generates the road images into which the position information are hided, from car camera and GPS module and provides the road information to driver through the viewpoint transformation and the road signature detection. The driving tests with camera and GPS module verified that the position information hiding takes about 66.5ms per frame, the detection rate of road signature is about 95.83%, and the road signature detection takes about 227.45ms per frame. Therefore, we know that the proposed scheme can recognize the road traveling environment on the road video with 15 frame rate.