• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.399-407
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• 2022

도로안전시설 설치 및 관리 지침 차량방호 안전시설 편에서 충격흡수시설은 실물충돌시험을 통해 성능 기준을 만족하는 제품만을 현장에 설치하도록 하고 있다. 그러나 기존의 설치된 충격흡수시설의 경우 설치 환경에 따라 방호해야할 구조물과의 폭 차이로 인하여 방호성능을 발휘하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 환경에 적용하기 위하여 높이 150 mm의 W형 가드레일을 200 mm 간격으로 4단 배치하는 충격흡수시설을 LS-DYNA 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 개발하고 실물충돌시험을 통하여 성능 기준을 검증하였다. 시뮬레이션을 통해 개발한 충격흡수시설이 CC2등급의 성능 기준을 만족한다는 것을 실물충돌시험으로 확인하였고 시뮬레이션 결과와 실물충돌시험 결과를 비교 분석하여 충돌 시뮬레이션의 결과가 유의미하다는 것을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.42-48
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• 2023

In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.413-422
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• 2013

본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.

• 자동차안전학회지
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• 제10권1호
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• pp.27-31
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• 2018

This paper reports an analysis of cyclist accident cases with respect to passenger vehicles on Korean roads. A typology based on Initiative for the Global Harmonization of Accident Data (iGLAD) code book is applied to a traffic accident analysis system(TAAS), which has the real-world crash data on Korea roads, to understand the accident scenarios in more detail and efficiently. Similarly this typology has been used for Germany In-Depth Accidents Study (GIDAS) as well. The accident data analysis with consideration of the typology of Korean road conditions may prioritize traffic safety issues regarding cyclists and is aimed to develop an Automatic Emergency Braking (AEB) system for cyclist. In summary, this paper characterizes and analyzes the scenarios of cyclist crashes with passenger car. The most common accident scenarios on Korean roads are Car-to-Bicyclist Nearside Adult (CBNA) and Car-to-Bicyclist Longitudinal Adult (CBLA), which are more than 86% of total accidents cases. Therefore, it is inferred that AEB cyclist system should include these accident types in the operational design domain to reduce more fatality in Korea.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.326-331
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• 2006

The durability of recent motors is longer than the past one because there are the rapid technique development of the automobile industry and the vehicle maintenance of users. And then the importance of the durability test due to vibration is increased from day to day. So full vehicle and parts companies accomplish the durability test using various methods. The most public test method among them is the reliable field test but it bring on higher cost and period of the development process. The durability test using MAST(multi axis simulation table) is a solution in order to improve the development process of automobiles. Generally its excitation source uses the optimized road profiles that are obtained by the road test of belgian road, country road, cobbleston road and so on instead of a real field but the interrelations and influences accordingly vehicle damage are considered by a field test between specific roads and real fields in the first place. Therefore this study, in order to accomplish a basic research for the durability test using the MAST, performed on the real field driving test at various domestic roads and the results which are analyzed by PSD(power spectrum density) are compared with relative sensitivity among the roads. Consequently they can present a basic material for generation of road profiles which is applied to the durability test using MAST.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.83-91
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• 2011

지도 DB 업데이트 방법은 카 네비게이션을 사용하는 운전자 입장에서는 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용해 이기종 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들이 새로운 도로(Unknown Roads) 주행시 추출된 도로 속성 정보를 클라우드에서 분석해 이기종 네비게이션간 서비스가 가능한 XML 포맷의 Metadata를 생성한 다음, 이것을 모든 지도 정보 제공자(Provider)에게 제공하면 해당 Map DB 제공자는 클라우드로 부터 제공 받은 도로의 속성 정보 metadata를 자신의 네비게이션 시스템을 사용하는 모든 운전자의 Map DB를 실시간으로 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지 비용을 줄일 수 있다. 결국 제안된 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권5호
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• pp.29-37
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• 2009

본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 실시간으로 검출하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 표지판 검출을 실시간으로 수행하기 위하여 아다부스트 알고리즘을 기본 구조로 가지고 있고, 대부분의 교통 표지판이 지표면으로부터 수직으로 세워져 있는 점에 착안하여 수직면 값을 후보군 검출 과정에서 사용하였다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 실시간 검출을 위하여 유용하지만, 특징으로써 누적 영상들만을 사용하므로 복잡한 도로 환경에서는 검출율이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 후보군 검출을 위한 특징으로써 수직면 값을 이용함으로써 검출 후보군의 신뢰도를 높이고, 또한 특징 원형의 종류가 추가된 누적 영상들을 사용함으로써 표지판 검출 성능을 향상시킨다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 실제 도로 환경에서 기존의 아다부스트 방법보다 검출율이 향상되었음을 보인다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.451-453
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• 2005

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.479-480
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• 2008

• Korean Journal of Geomatics
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• 제3권1호
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• pp.15-22
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• 2003

This study aims to construct a management system of road position information as part of the build-up to a maintenance and management system of highways. First, information on the positions of the roads were obtained by a real-time kinematic satellite surveying, and then the degree of accuracy was analyzed in comparison with the data of the existing design drawings. The linear coordinates of road center line obtained by using RTK GPS showed about 7.6-13.2cm errors in X and Y directions in the case of the national road No.2 section, and about 8.4-9.2cm errors in the case of local road No.1045 section. These errors were within the tolerance scope regulated by the TS survey, and could be practically used. In the case of vertical alignment, there were about 6.2cm errors in the Z direction in local road No.1045 section. Aerial photographs are normally used in producing numerical maps, and it can be practically used because the tolerance scope of the elevation control point is l0cm when the scale of aerial photographs is 1/1000. The management system of road position information, utilizing Object-Oriented Programming(OOP), was built having the data acquired in this way as the attribute data. The system developed in this way can enable us to spot the positions of road facilities, the target of management with ease, to easily update the data in case of changes in the positions of roads and road facilities, and to manage the positions of roads and road facilities more effectively.