KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.3D
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pp.259-267
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2012
The development of construction automation systems is proposed as a potent solution to the difficulties encountered by the construction industry and the preparation for the rapidly changing construction environment. A research concerning an intelligent excavation system has taken place since 2006. The intelligent excavation system has several functions for environment sensing, 3D site modeling, work planning, work path generation, unmaned control, and information management. This paper presents a space information model and a work path simulator for work planning and work path generation which is one of key technologies required to apply the earthwork system to the real world. A data structure for an earthwork site is suggested. It overcomes the limitations of previous data structures such as Quadtree and Octree. The work path simulator can generate an effective work path with considering information on work environment, equipment and operator's heuristic. The work path generated by the simulator is compared with that suggested by human operators.
Recently, foreign tourists and car owners or motorists are increasing, so tourist sign boards are necessary to inform them. Unfortunately, tourist sign boards are difficult to understand because they are often written incorrectly. This paper has a thorough grasp of this problem and will present an ideal standard model which is precise and detailed. This paper includes research of tourist boards sign Seoul, Kyongju, Pusan, Kwangju, Yosu, Kwang reung in Korea. Also tourist sign boards in the U.K, France, Switzerland, Italy and Austria will be discussed. A survey was conducted of eight hundred people to determine tourist information is obtained. In conclusion, tourist sign board should convey accurate and useful information to people of all ages. Tourist information should be systematic and logical. An ideal standard model of tourist signs will render traveling easier for tourists all over the world. It will be more convenient for both kinds of tourist; domestic and foreign. Futhermore good tourist sign board will give an excellent and bright image.
Most of Automatic Accident Detection Algorithm has a problem of detecting an accident as traffic congestion. Actually, center's managers deal with accidents depend on watching CCTV or accident report by drivers even though they run the Automatic Accident Detection system. It is because of the system's detecting errors such as detecting non-accidents as accidents, and it makes decreasing in the system's overall reliability. It means that Automatic Accident Detection Algorithm should not only have high detection probability but also have low false alarm probability, and it has to detect accurate accident spot. The study tries to verify and evaluate the effectiveness of using Gaussian Mixture Model and individual vehicle tracking to adapt Accident Detection Algorithm to Center Management System by measuring accident detection probability and false alarm probability's frequency in the real accident.
In this paper, we studied design and implementation of a robust speech recognition system in noisy car environment. The reference pattern used in the system is DMS(Dynamic Multi-Section). Two separate acoustic models, which are selected automatically depending on the noisy car environment for the speech in a car moving at below 80km/h and over 80km/h are proposed. PLP(Perceptual Linear Predictive) of order 13 is used for the feature vector and OSDP (One-Stage Dynamic Programming) is used for decoding. The system also has the function of editing the phone-book for voice dialing. The system yields a recognition rate of 89.75% for male speakers in SI (speaker independent) mode in a car running on a cemented express way at over 80km/h with a vocabulary of 33 words. The system also yields a recognition rate of 92.29% for male speakers in SI mode in a car running on a paved express way at over 80km/h.
Recently, IITS (intelligent integrated transportation system) has been important topic in Smart City related industry. As a main objective of IITS, prevention of traffic jam (due to car accidents) has been attempted with help of advanced sensor and communication technologies. Studies show that car accident has certain correlation with some factors including characteristics of location, weather, driver's behavior, and time of day. We concentrate our study on observing auto correlativity of car accidents in terms of time of day. In this paper, we performed the ARIMA tests including ADF (augmented Dickey-Fuller) to check the three factors determining auto-regressive, stationarity, and lag order. Summary on forecasting of hourly car crash counts is presented, we show that the traffic accident data obtained in Korea can be applied to ARIMA model and present a result that traffic accidents in Korea have property of being recurrent daily basis.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.1
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pp.63-70
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2019
The number of vehicle-to-barrier collisions has increased due to improved driving environments. In addition, it is reported that the number of accidents led to impact severity larger than current capacity of a median barrier has increased. It is required to develop a high performance median barrier in order to secure expressway safety. This paper aims at proposing impact loading model and locations for a high performance median barrier based on analysis of median-barrier-related accident history. The SB6 test level (Impact severity: 420 kJ, Mass: 25 ton, Impact speed: 80 km/h, Impact angle: $15^{\circ}$) was suggested for target impact severity based on statistical data analysis. The suitable locations also were proposed from investigation of driver behaviors for installation and rehabilitation of high performance median barrier.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1835-1845
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2021
To accurately identify black ice and warn the drivers of information in advance so they can control speed and take preventive measures. In this paper, we propose a lightweight black ice detection network based on infrared road images. A black ice recognition network model based on CNN transfer learning has been developed. Additionally, to further improve the accuracy of black ice recognition, an enhanced lightweight network based on MobileNetV2 has been developed. To reduce the amount of calculation, linear bottlenecks and inverse residuals was used, and four bottleneck groups were used. At the same time, to improve the recognition rate of the model, each bottleneck group was connected to a 3×3 convolutional layer to enhance regional feature extraction and increase the number of feature maps. Finally, a black ice recognition experiment was performed on the constructed infrared road black ice dataset. The network model proposed in this paper had an accurate recognition rate of 99.07% for black ice.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.302-302
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2021
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
With a continuous occurrence of right-turn traffic accidents at intersections, there is an increasing demand for measures to address these incidents. In response, a technology has been developed to detect the presence of pedestrians through object detection in CCTV footage at right-turn areas and display warning messages on the screen to alert drivers. The YOLO (You Only Look Once) model, a type of object detection model, was employed to assess the performance of object detection. An algorithm was also devised to address misidentification issues and generate warning messages when pedestrians are detected. The accuracy of recognizing pedestrians or objects and outputting warning messages was measured at approximately 82%, suggesting a potential contribution to preventing right-turn accidents
Park, Tae-Hoon;Kim, Joong-Hyo;Park, Je-Jin;Park, Ju-Won;Ha, Tae-Jun
Journal of Korean Society of Transportation
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v.23
no.7
s.85
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pp.159-163
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2005
The propriety between suppliers and demanders in geometric design is very important. Although the final purpose of constructing roads is to concern about the driver s comfort, unfortunately, it has not been considered so far. We've considered the regularity and quickness in considering driver's comfort but there should be considered the safety for the accident as well. If drivers are appeared to be more speeding than designer's intention, there will be needed some supplements to increase the safety rate for the roads. Even if both an upward and downward section are supposed to exist at the same time for solid geometry of the roads like this, it is true that the recent design for the 3-D solid geometry section has been done as flat 2-D and the minimum plane curve radius and the maximum cant have been decided just by calculating without considering operating speed between an upward and downward section at the same point. In this investigation, thus, I'd like to calculate the safety of the cant by considering the speed features of the solid geometry for the first lane of four lane rural roads. To begin with, we investigated the driving speed of the car, which is not been influenced by a preceding car to analyze the influence of the geometrical structure by using Nc-97. Secondly, we statistically analyzed the driving features of the solid geometry after comparing the 6 sections, that is, measuring the driving speed feature at 12 points and combining the influence of the vertical geometry and plane geometry to the driving speed of the plane curve which was researched before. Finally, we estimated the value of cant which considers the driving speed not by using it which has applied uniformly without considering it properly, though there were some differences between a designed speed and driving speed through the result of the basic statistical analysis but by introducing the new safety rate rule, a notion of ${\alpha}$. As a result of the research, we could see the driving features of the car and suggest the safety rate which considers these. For considering the maximum cant, if we apply the safety rate, the result of this experiment, which considers 3-D solid geometry, there'll be the improvement of the driver's safety for designing roads. In addition, after collecting and analyzing the data for the road sections which have various geometrical structures by expanding this experiment it is considered that there should be developed the models which considers 3-D solid geometry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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