본 제주도 산악관광도로를 대표하는 교통사고가 잦은 지방도 1100도로, 516도로, 비자림로를 중심으로 교통사고를 유형별로 구분하여 사고특성을 분석하고, 통행 AHP 분석을 통해 주요 사고요인을 분석하고 지점속도의 분포와 교통사고에 영향을 미치는 요인들을 비교 분석하였다. 도로특성상 관광객이 통행이 많고, 렌트카의 혼합율이 1100도로 및 비자림로는 36.70%~71.60%로 분석되었으며, 현재 조사대상 지방도는 60km/h의 제한속도로 규제하고 있으나, 도로선형 및 기후, 경관 등의 운전자 시거를 고려할 경우 제한속도를 40km/h로 규제할 필요성이 있으며, 조사대상 지방도의 40km/h이상 과속비율이 516도로는 87.0%, 1100도로는 88.57%, 비자림로는 93.1%로 분석되어 과속의 비율이 높은 것으로 분석되었으며, 과속에 따른 사고위험에 노출되어 있는 것으로 분석되었다. 516도로, 1100도로, 비자림로의 과속비율이 87.0%~93.1%로 무인과속단속시스템은 한 지점의 속도만으로 과속을 단속하는 시스템으로 단속지점에서만 속도를 줄이는 캥거루효과가 발생하고 있어 연속적인 속도감소 효과를 기대할 수 없다. 따라서 제주도의 도로특성상 연속적인 위험이 존재하는 도로구간에서는 교통사고 예방을 위해서는 위험구간의 평균속도로 과속차량을 단속하는 무인구간속도 위반단속시스템 도입이 필요하다.
This paper proposes an image processing algorithm for detecting obstacles on road using DLI(disparity of lane-related information) that is generated by stereo images acquired from dual cameras mounted on a moving vehicle. The DLI is a disparity that is acquired using a single lane information from road lane detection. For the purpose to reduce processing time, we use small block of edge-histogram based blocking logic. This algorithm detects moving objects such as preceding vehicles and obstacles. The proposed algorithm has been implemented in a personal computer with the road image data of a typical highway. We successfully performed experiments under a wide variety of road conditions without changing parameter values or adding human intervention. Experimental results also showed that the proposed DLI is quite successful.
본 연구에서는 두루미류의 서식밀도에 영향을 주는 요인 중 인위적 요인에 의한 영향을 평가하고자 하였다. 대상지역은 강원도 철원군의 민간인통제지역이며 2009년부터 2014년까지 매년 1월의 두루미와 재두루미의 분포를 대상으로 하였다. 인위적 요인인 도로, 거주지 및 군사시설로 부터의 거리에 따른 두루미류의 밀도를 파악하였으며, 비닐하우스의 분포밀도 차이에 따른 두루미류의 서식밀도를 평가하였다. 두루미와 재두루미는 동일지점에서 서식밀도 상관관계가 있었기 때문에 인위적 요인에 대해 유사한 민감성을 보이는 것으로 나타났다. 거주지와 가까운 곳은 두루미와 재두루미 모두 낮은 서식밀도를 보였으며, 2.5km 구간까지 거리가 멀어질수록 밀도가 증가하는 양상을 보였다. 이는 군사시설 및 통행량이 높은 도로와 유사한 양상이었으며, 군사시설로 부터는 약 0.8km까지, 통행량이 높은 도로는 2km 구간까지 요인으로부터 멀어질수록 서식밀도가 증가하였다. 이러한 경향은 인가지역과 군사시설 및 통행량이 높은 도로가 두루미류의 서식밀도에 일정범위까지 악영향을 주는 것을 의미하였다. 통행량이 적은 도로와 인접한 곳은 간헐적 간섭으로 먹이자원이 보전되어 있어 밀도가 높은 것으로 판단되었다. 비닐하우스의 밀도가 낮은 곳에서는 밀도가 증가할수록 두루미류의 서식밀도가 감소하는 경향을 보였는데, 비닐하우스의 밀도가 40개/$km^2$ 미만인 경우에서 나타났다. 하지만 비닐하우스의 밀도가 40개/$km^2$ 이상인 지역에서는 뚜렸한 밀도의 감소가 나타나지 않았다.
본 연구에서는 장대터널의 철도차량 화재사고 진압을 위한 소방차량 운용 시 고려사항을 분석 및 검토하였다. 최근들어 터널연장 10 km 이상의 긴 장대터널 시공사례가 늘고 있으며 경부선의 금정터널(연장 20.3 km)을 시작으로 영동선의 솔안터널(연장 16.7 km) 및 2016년 하반기 개통 예정인 수서고속선의 율현터널(연장 50.3 km)까지 점점 터널의 길이가 증가하는 추세이다. 이에 따라 터널 내에서 철도차량 내 대형화재사고 발생으로 긴급정차 시에 승객의 피난시간이 길어지는데 반해 소방인력의 접근은 더욱 어려워져서 큰 인명피해의 발생이 우려된다. 이에 해외 선진국에서는 철도선로 주행이 가능한 특수소방차량을 개발 및 도입하여 운용 중에 있다. 따라서 국내에서도 기존 도로전용 소방차량이 아닌 철도터널 내에서 운행이 가능한 특수소방차량 도입을 통한 대응체계 구축이 요구된다. 상기 목적으로 본 연구에서는 철도터널의 주요 환경과 철도차량 내 화재발생에 따른 터널 내 열환경 변화를 분석하였다. 또한, 분석결과를 개발 중인 장대터널용 소방차량의 주요 사양과 연계하여 국내 장대철도터널에서 소방차량 운용 시 주요 고려사항을 제안하였다.
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
Recently, the applications of unmanned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. To perform their missions with success, the robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively and identify traversable regions to progress toward a goal using mounted sensors. Recently, the authors have proposed techniques that extract terrain information and analyze traversability for off-road navigation of an unmanned robot. In this paper, we examine the use of 3D world models(terrain maps) to classify obstacle and safe terrain for increasing the reliability of the proposed techniques. A world model is divided into several patches and each patch is classified as belonging either to an obstacle or a non-obstacle using three types of metrics. The effectiveness of the proposed method is verified on real terrain maps.
This paper aims to determining the optimal capacity of Pusan port in view point of Container Physical Distribution cost. It has been established a coast model of the container physical distribution system in Pusan port is composed of 4 sub-systems and in-land transport system. Cargo handling system, transfer & storage system and in-land transport system, and analyzed the cost model of the system. From this analysis, we found that the system had 7 routes including in-land transport by rail or road and coastal transport by feeder ship between Pusan port and cargo owner's door. Though railway transport cost was relatively cheap, but, it was limited to choose railway transport routes due to the introducing of transport cargo allocation practice caused by shortage of railway transport capacity. The physical distribution ost for total import & export container through Pusan port was composed of 4.47% in port entring cost, 12.98% in cargo handling cost, 7.44% in transfer & storage cost and 75.11% in in-land transport cost. Investigation in case of BCTOC verified the results as follows. 1) The optimal level of one time cargo handling was verified 236VAN (377TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 516, 840VAN(826, 944TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.6 when regardless of port congestion cost, 2) The optimal level of one time cargo handling was verified 252VAN (403TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 502, 110VAN (803, 376TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.58 when considering of port congestion cost.
Lane change in urban environments is a challenge for both human-driving and automated driving due to their complexity and non-linearity. With the recent development of deep-learning, the use of the RNN network, which uses time series data, has become the mainstream in this field. Many researches using RNN show high accuracy in highway environments, but still do not for urban environments where the surrounding situation is complex and rapidly changing. Therefore, this paper proposes a lane change possibility decision network by adopting Attention layer, which is an SOTA in the field of seq2seq. By weighting each time step within a given time horizon, the context of the road situation is more human-like. A total 7D vectors of x, y distances and longitudinal relative speed of side front and rear vehicles, and longitudinal speed of ego vehicle were used as input. A total 5,614 expert data of 4,098 yield cases and 1,516 non-yield cases were used for training, and the performance of this network was tested through 1,817 data. Our network achieves 99.641% of test accuracy, which is about 4% higher than a network using only LSTM in an urban environment. Furthermore, it shows robust behavior to false-positive or true-negative objects.
PURPOSE: The aim of our study was to assess the prevalence of respiratory symptoms and to determine their environmental risk factors in school children living in a city where traffic is particularly heavy. METHODS: From November 12th to November 19th, 2002, we sent questionnaires to parents for children's health and environmental factors, and ninety eight percent (516) of parents responded. RESULTS: The lifetime prevalence of chronic respiratory illness was 12.2% and 13.2% for wheeze, and 6.6% for physician diagnosed asthma. Using multiple logistic regression model, we found that family history of asthma(OR=3.47, 95% CI 1.36-8.78), atopy dermatitis(OR=5.48, 95% CI 2.37-12.66), and pets at home(OR=3.22, 95% CI 1.26-8.23) were associated with chronic respiratory illness in last 12 months. We also found that family history of asthma(OR=3.28, 95% CI 1.16-9.31), atopy dermatitis(OR=2.89, 95% CI 1.11-7.54), and short distance between the house and road(OR=2.85, 95% CI 1.03-7.87) were associated with asthma in last 12 months. CONCLUSIONS: Elementary school children in a city had a relatively high prevalence of chronic respiratory illness and symptoms. In addition to genetic factors, pets at home and outdoor air pollution are associated with respiratory illness and Symptoms in school children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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