• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2012

교통사고 발생시점부터 사고처리가 완료된 시점까지를 돌발상황 지속시간(Incident Duration Time)이라고 정의하는데, 이를 단축시켜야만 교통사고 피해를 최소화할 수 있다. 본 연구는 고속도로 교통사고를 대상으로 돌발상황 지속시간에 영향을 주는 요인들을 찾아내기 위한 모형을 개발하였다. 모형은 모든 사고자료에 포함한 통합 모형(모형1)과 일반구간, 교량, 터널 등 교통사고 장소별로 구분하여 분석한 세부 모형(모형 2, 3, 4) 등 모두 4개의 모형을 구축하였다. 분석 결과, 교통사고가 발생한 장소에 따라 돌발상황 지속시간에 다른 영향을 주는 것으로 나타났으며, 현장 처리를 위한 작업차량 도착시간이 가장 민감한 요인으로 분석되었다. 또한 차-차 사고, 화물차에 의한 사고, 야간 사고, 주말 사고 등의 시사점 있는 요인들을 찾아냈다. 이러한 연구결과는 향후 교통사고 관리대책을 수립하는 데 있어 중요한 판단지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.789-793
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• 1992

For improving the power supply reliability and minimizing maintenance work of E.H.V. underground transmission line, new surveillance systems are strongly desired for use in the field of electric power transmission. For underground installation, high system reliability is required because E.H.V. cables, if an accident happen, can have a serious impact on social activities and human life. In answer to this requirement, applications of optical fiber transmission system have been widely developed in a variety of field. The main function of this system are cable fault location, oil leak detection, and surveillance of the cable circuit and tunnel condition.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.416-421
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• 2021

폭설로 인한 도로 미끄러짐과 기온이 0도 이하로 낮아졌을 때, 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 상황(슬립 현상)이 발생하고, 이로 인하여 대형 교통사고로 이어져 인명 물적 손실이 대량으로 발생하기에 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고 딥러닝을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

• 터널과지하공간
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• 제27권5호
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• pp.282-294
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• 2017

본 연구에서는 광산안전관리를 위한 충돌방지시스템의 개발 현황과 적용사례를 분석하였다. 광업 선진국인 미국과 호주에서 사용하는 충돌방지시스템의 용어를 정의하고 이용되는 센서 기술들을 비교하였다. 또한 해외의 광산 회사들이 개발한 충돌방지시스템인 $MineAlert^{TM}$ Collision Awareness System, Cat $MineStar^{TM}$, Intelligent Proximity Detection 기술 등에 대해 소개하였다. 국내 광업 분야에서는 충돌방지시스템을 개발한 사례가 없었으며 건설과 철도 분야에서 이와 유사한 개념의 시스템을 확인할 수 있었다. 충돌방지시스템을 도입하면 광산에서 발생할 수 있는 충돌사고를 방지하여 작업자의 안전을 개선시킬 수 있을 것이며, 해외의 개발 사례를 통해 국내 광산 환경에 적합한 센서 기술을 개발하고 적용하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.