• 대한교통학회지
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• 제20권2호
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• pp.105-115
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• 2002

현재까지 교차로 위험도 측정 방법은 실제 사고 자료를 이용한 분석을 통해 이루어져 왔다. 하지만 사고기록 자료의 수집에 많은 시간이 소요되고 사고기록자료의 신뢰성과 정확성의 결여로 인하여 사고기록자료를 통해 신속하고 정확한 교차로의 위험정도와 안전대책을 결정하기란 매우 어렵다고 할 수 있다. 따라서, 보다 신속하고 정확하게 교차로의 위험도를 예측할 수 있는 기법이 요구되는 바, 그 대안으로 교통상충기법이 제시되고 있다. 하지만 상충측정시 측정기준이 명확하지 않아 조사자의 주관적 판단에 의존하게 되므로 상충자료의 신뢰성에 문제점이 제시되고 있으며, 이에따라 객관적인 상충측정기준 수립에 관한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 발생하는 상충유형을 선행차량과 후행차량의 진행방향별 상충특성을 중심으로 후미추돌, 측면충돌, 직각충돌, 그리고 대향좌회전충돌유형의 4가지로 분류하고, 공학적인 이론을 기반으로 정확하고 객관적인 상충측정기준을 정립하였으며, 정립된 상충기준에 의한 상충조사자료와 사고자료의 상관관계 분석을 통해 본 연구에서 제시한 상충기준의 적합성을 검증하였으며, 사고-상충, EPDO-상충간의 단순선형회귀분석을 실시하여 상충조사를 통하여 교차로의 위험도를 예측할 수 있음을 밝혔다. 교통상충측정시 본 연구에서 제시한 상충측정기준을 적용한다면 보다 신속하고 정확한 교차로 위험도 예측이 가능할 것이며, 이를 통해 교차로 운영개선효과와 위험교차로의 선정 및 관리 등에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 연구에서 정립된 상충기준의 타지역 타교차로에 확대 적용 및 검증과 더불어, 본 연구에서 제시하는 유형에 포함되지 않는 기타 유형에 대한 상충기준의 개발이 필요할 것이다.에 가까운 우수한 해를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 비록 프로그래밍 과정이나 이론의 정식화가 유한요소법에 비해 상당히 어려운 점은 있으나 무요소법은 요소의 정보를 필요치 않으므로 사용자 입장에서는 매우 편리할 것이다. 앞으로 경계조건을 효과적으로 만족시키는 문제를 해결하고 효과적인 알고리즘이 개발된다면 실용적으로 유한요소법을 대신할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있을 것이라 생각된다.ead up 되었을 때 3~6dB 정도 높게 나타났다.. 5. 마라도 주변해역의 추.동계 방어채낚기어장은 한국연안역으로부터 월동장 내지 산란장으로 남하하는 방어어군이 마라도 주변에 나타나는 연안계수와 외양계수(대마난류) 간에 형성되는 수온.염분전선, 섬주변의 소규모 와, 강한조류 및 지형적 특성(불규칙한 해저지형 및 고립도서)에 의해 이루어지는 왕성한 수평 및 연직 혼합 등과 같은 어장학적 호조건에 의해 마라도 주변에 체류하게 되고, 이들 체류어군은 조류방향에 따라 섬의 조상 측에 농밀군을 형성하는 섬의 조상측 어장이다.향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain boundary properties. 않고 단지 안전 보호측면에서의 연구가 이루어졌을 뿐이었다. 따라서 서열환경하에서 머리부분의 쾌적성을 고려한 다양한 작업

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.