Because of the climate changes and the development of building technologies, the cooling loads have been increased. Among the various renewable energies, geothermal energy is known as very useful and stable energy for heating and cooling of building. This study proposes a road snow-melting system of which heat is supplied from GSHP(Ground source heat pump) in viewpoint of the initial investment and annual running performance, which is also operating as a main facility of heating and cooling for common spaces. The results of this study is as followings. From the site measurement, it is found out that the road surface temperature above the geothermal heating pipe rose up to $5^{\circ}C$, which is the design temperature of road snow-melting, after 2 hours' operation and average COP(Coefficient of performance) was estimated as 3.5. The reliability of CFD has confirmed, because the temperature difference between results of CFD analysis and site measurement is only ${\pm}0.4^{\circ}C$ and the trend of temperature variation is quite similar. CFD analysis on the effect of pavement materials clearly show that more than 2 hours is needed for snow-melting, if the road is paved by ascon or concrete. But the road paved by brick is not reached to $5^{\circ}C$ at all. To evaluate the feasibility of snow-melting system operated by a geothermal circulation which has not GSHP, the surface temperature of concrete-paved road rise up to $0^{\circ}C$ after 2 hour and 40 minutes, and it does never increase to $5^{\circ}C$. And the roads paved by ascon and brick is maintained as below $0^{\circ}C$ after 12 hours geothermal circulation.
The various computer programs are used in computer simulation of the traffic noise prediction. But the difference or problem of calculation method used for road traffic noise prediction is not exactly investigated. In this paper, Road traffic noise is predicted on the specific regions by using four prediction methods such as XPS31-133 model(France), RLS-90 model(Germany), ASJ RTN model(Japan) and FHWA model(U.S.A.), which are operated by a program named SoundPLAN, a program to predict road traffic noise. Those prediction values are compared with a measurement value. The results show that four prediction values for taraffic noise are a little different, because of various input factors according to the prediction methods.
Autonomous Lane detection with vision is a difficult problem because of various road conditions, such as shadowy road surface, various light conditions, and the signs on the road. In this paper we propose a robust lane detection algorithm to overcome shadowy road problem using a statistical method. The algorithm is applied to the vision-based mobile robot system and the robot followed the lane with the lane following controller. In parallel with the lane following controller, the global position of the robot is estimated by the developed localization method to specify the locations where the lane is discontinued. The results of experiments, done in the region where the GPS measurement is unreliable, show good performance to detect and to follow the lane in complex conditions with shades, water marks, and so on.
The performance of emission factor has been validated by comparison with on-road test data. Emission factor, which is a function of vehicle speed, has been acquired based on chassis dynamometer test with NIER driving pattern. Portable Emission Measurement System, PEMS has measured on-road emission. Test vehicle was operated on defined test routes under different driving conditions, and made ten trips along its route. Emission factors properly simulate on-road test result, although there is some drawback to consider variety of driving condition on real world. Vehicle specific power and acceleration have been used to explain the distributed on-road result within same vehicle speed range. The trend in carbon dioxide and nitrogen oxide emission with respect to specific power and acceleration is clear. It has been found that specific power is a good explanatory variable for microscopic analysis for modal test result. Acceleration is good for microscopic as well as macroscopic analysis.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.
The emission standard of diesel engine on the construction equipment has been rapidly enhanced in advanced countries, because most of air pollutions was caused by construction equipment. So, all of the construction equipments will be tested for emission with standard measurement mode. But, the standard measurement mode of construction equipment is different for non-road and one for the road in korea. This study was conducted to measure emission characteristics of the construction equipment with changed standard measurement mode and to improvement the emissions experimentally.
To protect air pollution of urban area from motor vehicles, emission limits for diesel vehicles have been dramatically lowered in short period. But recent studies have shown that on-road NOx emissions of light-duty diesel vehicles are considerably higher than the values measured with laboratory test procedures used for emission certification. To tackle with this issue, Ministry of Environment have a plan to introduce EU RDE-LDV (Real-driving Emission-Light-duty Vehicle) regulation. In this study, 4 Euro 6 diesel vehicles have been tested with the new test procedures published by EU to estimate on-road NOx emissions using PEMS (Portable Emission Measurement System). The results have shown that the requirements of EU RDE-LDV could be met in driving condition of metropolitan area for constitution of test routes and validity of test results. In analysing with Moving Averaging Window method the completeness and normality of test data were validated with the requirement. On-road NOx emissions were quite deviated as test vehicles and higher than the new limit of on-road NOx emission enforced from Sept. 2017, which means that RDE-LDV can effectively reduce NOx emission of diesel vehicles in real driving conditions of Korea.
In order to choose proper dispersion model and emission factors suitable in Korea in evaluating the effect of pollutants emitted by the vehicles in highway on nearby area, various road dispersion models and vehicle emission factors were reviewed. With theoretical inter-comparisons of the exiting models for line source, CALINE 3 and CALINE 4 models which were suggested by US EPA were selected as the road dispersion models for further evaluation with the measurement. The emission factors suggested by Korean Ministry of Environment was turned out to be appropriate since the classification of vehicle kinds was simple and easy to apply in Korea. The comparisons of predicted concentrations by CALINE 3 and 4 models with the measurements in flat, fill and bridge road types showed that CO and PM-10 were in good agreements with experiments and the differences between CALINE 3 and 4 models are negligible. The model concentrations of $NO_2$ by CALINE 4 were also in good agreement with the measurement but those by CALINE 3 were over-predicted. The discrepancies in CALINE 3 model were due to rapid decay reaction of $NO_2$ near the highway, which was not included in CALINE 3 model. For the road type with one & two side cutting grounds, the similar patterns as the flat & fill road type for CO, PM10, & $NO_2$ were observed but the number of data for comparison in these cases were not enough to draw the conclusion. These results lead to the conclusion that CALINE4 model is proper in road environmental impact assessment near the highway in flat, fill and bridge road types.
This study is an attempt to understand the floor-specific characteristics of facade road traffic noise in apartment buildings. For this purpose, it sampled a total of seven roadside apartment building complexes: three with no soundproof bar barrier installed at roadside, one with a forest buffer zone, one with a sound-absorbing hill, and two with soundproof barriers. The measured noise level was highest on the 5th floor of apartment buildings with no soundproof barrier, and the upper stories from the 5th floor showed lower-noise measurements in order. For apartment buildings with soundproof barriers, however, the noise level was lower on the 10th floor than the 5th floor. Two apartment building groups--one with a sound-absorbing hill and the other with no soundproof barrier--showed similar measurement results in the floor-specific characteristics of facade road traffic noise. This suggests that such installations have little sound insulation effect. In the apartment building complex with a forest buffer zone around it, a slight sound insulation effect was measured on the lower floors of the buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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