• 제목/요약/키워드: Lane marking

검색결과 34건 처리시간 0.018초

차선재료의 내구성 향상을 위한 내마모성 시험 적용 연구 (Abrasion-Resistant Road Markings for Improved Durability Lane to Wear Simulators Test)

  • 이창근;박진환;오흥운
    • 한국도로학회논문집
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.75-82
    • /
    • 2011
  • 도로표지용 도료의 품질기준은 KS M 6080의 품질기준을 만족하는 제품들의 경우에도 시공 후 일정기간이 경과한 후에는 도료 자체의 부착력 문제로 교통량 증가에 따른 자동차 차륜에 의한 도료 자체의 마모 손실에 의하여 재귀반사 기능을 부여하는 유리알의 마모 및 탈리로 시인성이 급격히 저하되고 있다. 이에 따른 야간 교통 사고율 증가와 동시에 추가 교통 안전을 위한 부가 보완시공으로 안전시설 제비용이 직접비용으로 유발되고 있으며, 직접비용보다 추가공사로 인한 교통체증으로 사회간접 비용이 증가되고 있다. 특히, 차선의 품질 규격이 KS M 6080 제품에 만족한다 하더라도 빗물의 수막(水膜)에 의한 유리알의 굴절율 차로 재귀반사기능을 하는 차선 도료용 유리알의 기능을 발휘하지 못하여 운전자의 시인성은 열악함을 알 수 있다. 따라서, 국외에서 많이 사용되고 있는 마모성이 우수한 수용성 차선도료, 고성능 융착식 도료, 상온경화형 도료를 도입하여 성능을 비교 검토하였다. 본 연구에서는 차선재료의 내구성 향상을 위해 EN 1436규격에 의한 내마모성 시험을 수용성, 융착식, 상온경화형 도료에 실시하여, 재귀반사도 성능이 우수한 차선재료의 적용 가능성을 확인하였다.

고속도로 노면표시 감속유도시설 효과평가 (Effectiveness of the Peripheral Transverse Line as Speed-Reduction Treatment on Korean Expressway Ramps)

  • 이성관;이기영;김석출
    • 한국도로학회논문집
    • /
    • 제14권6호
    • /
    • pp.85-92
    • /
    • 2012
  • PURPOSES : Since expressways in South Korea are toll roads, many trumpet type interchanges exist, resulting in the installation of loop ramps very frequently. While the travel speed of the main lane is designed to be 100-110 km/h, the structure of a loop ramp is different and is designed for a minimum speed of 40 km/h. In fact, most of the actual travel speeds measured on the ramp exceed the designated speed, which has been a major problem in traffic safety. In this research, a type of pavement marking speed-reduction treatment called the "Peripheral Transverse Line" is installed on expressway loop ramps in order to study the change of driving speeds after the installation. METHODS : To verify statistically the change, this speed-reduction treatment has been installed on the Chungju interchange and the Yeoju junction. The driving speeds before the installation were compared with driving speeds both one month and five monthsafter the installation. RESULTS : As a result, the reductions of the average driving speeds after the treatment were statistically significant. More specifically, the average driving speeds of the Chungju interchange were reduced by 7.1-7.7 % for its tangent road section, and the speeds decreased by 8.5-9.5 % for its curve section. Similarly, in the Yeoju junction, an average speed reduction of 2.9-4.8 % for its tangent section was measured, along with 3.9% long-term speed reduction for its curve section. CONCLUSIONS : Since the pavement marking speed-reduction treatment has been partially proven to be effective from this research, we expect to expand this treatment and re-confirm the effect from a long-term perspective in the future.

교차로 좌회전 궤적에 따른 정지선 위치에 관한 연구 (Position of Stop Line according to the Left Turn Trajectory at Intersection)

  • 김기용;김동녕
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제18권3호
    • /
    • pp.29-39
    • /
    • 2000
  • 본 논문은 교차로 좌회전 궤적에 따른 정지선의 위치결정에 관한 연구로서 현행 교차로를 설계하는데 있어 좌회전 차량의 운행특성을 고려하지 못하는 불합리한 점을 지적하고, 좌회전 궤적을 고려한 차량정지선의 위치를 결정하는 기준을 제시하는데 그 목적이 있다. 면적이 한정되어 있는 교차로상에서 좌회전궤적을 고려하여 이를 수용하려면 정지선의 형태가 일자형이 아닌 계단형의 모양을 보이게 되는데, 이때 후퇴하게 되는 정지선의 길이를 산정함에 있어 차종을 3가지로 분류하였고 그에 따른 설치곡선반경을 12m, 15m, 23m로 제시하였다. 그리고 교차로 연석선상을 기준으로 개별 차로의 폭 차로수의 조합을 고려하였다. 따라서 본 논문은 후퇴되는 차량정지선의 길이뿐 아니라 곡선반경의 설치방법을 제시함으로서 설계된 곡선반경을 노면상에 표시하는데 도움이 될 것이다. 좌회전 궤적의 영향에 대한 연구는 교통류율과 안전성에 관계되는 것으로 불합리하게 설계된 좌회전 이동류에 대한 곡선반경은 좌회전 용량감소의 원인으로 작용할 뿐만 아니라 운전자로 하여금 죄회전시에 불안정함을 느리게 하여 인근차로를 침범하게 되는 상충발생을 증가시키게 된다.

  • PDF

정밀도로지도 제작을 위한 모바일매핑시스템 기반 딥러닝 학습데이터의 자동 구축 (Automatic Construction of Deep Learning Training Data for High-Definition Road Maps Using Mobile Mapping System)

  • 최인하;김의명
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제39권3호
    • /
    • pp.133-139
    • /
    • 2021
  • 현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.