• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.49-56
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• 2023

영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 기상 선진국들은 영향정보 제공 및 확산을 위한 기술개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식이 확산되어 있지 않다. 또한 영향예보 피해가 많이 발생하는 홍수, 태풍 등의 재난에 초점이 맞춰져 있으며 상대적으로 피해발생이 적은 교통 분야의 강풍으로 인한 차량 위험 영향 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 국내에서는 강풍으로 인한 차량 전도에 대한 피해 사례는 많이 없지만 과거 피해 사례가 존재하며 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 강풍으로 인한 차량의 위험(Risk) 평가를 위해서는 도로의 취약성(Vulnerability)이 필요하며 본 연구에서는 도로의 취약성 기준을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 도로의 취약성 평가는 도로의 고도, 차선 수, 도로 유형으로 평가하였다. 분석결과 사고사례가 있던 지역의 취약성 지역을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 차량 운전자에게 잠재적 위험에 대한 객관적인 평가 마련에 대한 기준으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 건축역사연구
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• 제20권6호
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• pp.169-184
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• 2011

The following research of the road network of Jeju-Eupseong during Daehan Empire period has a twofold purpose: to study some characteristics of the road network at that time; and, to restore it to the original form of that period before a newly constructed road, called Shinjakro, has been established. As an attempt to trace the old shape of Jeju-Eupseong, this study analyzed some historical factors based on the first land cadastral map which was made in 1914, including outskirts of Jeju-Eupseong; such as castle itself, castle gate, road, bridge, lots of land, etc. Then this study also tried to restore the old road network of Jeju-Eupseong, through finding the original land-lot shape in the land cadastral map. There was five Shinjakro made between 1914 and 1917. The road network before then was composed of the double east-west axes and the single north-south axis. These axes was connected to some important place of the inside of Jeju-Eupseong; such as castle gates, fountains, Gaek-sa, etc. There were many branch lines between these main axes at about 80-120m intervals. Also there was an outer road along the outer wall of castle, connected with each castle gates. Especially, the north-west axis was the baseline which divided into two large parts, a government office area and non-government area (housing and commercial street for the people). Finally, this paper examines that the road network of Jeju-Eupseong was the true result for the efficient function of the city, especially considering natural geographical conditions and environment of living of that time.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2011

본 연구의 목적은 서로 다른 시력조건하에서 도로명판과 도로표지판에 대한 판독거리와 판독시 안구의 움직임 (응시시간, 응시수)에 대한 측정을 수행하였다. 실험은 실제 도로상황과 유사한 환경을 가진 폐쇄순환도로에서 피실험자가 실제 차량을 운전하면서 실시되었으며, 실험을 위하여 규격에 맞게 제작되어진 도로명판과, 도로 양옆에 위치해 있는 실제 교통표지판 (도로명판, 속도제한 표지판)을 이용하였다. 시력조건은 안경렌즈를 이용하여, 시력이 1.2인 조건과 1.0 그리고 0.8의 조건을 구현하였으며, 각 실험자가 3가지의 시력 조건에 대해 실험을 수행하였다. 시력조건이 1.2 인 경우와 0.8인경우의 판독거리는 유의한 수준의 차이를 보였으며, 응시시간과 응시수는 표지판의 크기가 작은 경우에 시력조건별 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 운전에 있어서 시력 교정의 중요성을 보여주었으며, 운전면허 기준시력을 넘는다고 해도 시력의 정도에 따라 판독거리, 그리고 판독시 안구운동의 효율성에서 차이를 보일 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제5권1호
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• pp.41-56
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• 2012

This study is focused on evaluation of the tensile properties of concrete exposed to acid rain environment. Acid rain environment was simulated by the mixture of sulfate and nitric acid in the laboratory. The dumbell-shaped concrete specimens were submerged in pure water and acid solution for accelerated conditioning. Weighing, tensile test, CT, SEM/EDS test and microanalysis were performed on the specimens. Tensile characteristics of the damaged concrete are obtained quantitatively. Evolution characteristics of the voids, micro cracks, chemical compounds, elemental distribution and contents in the concrete are examined. The deterioration mechanisms of concrete exposed to acid rain are well elucidated.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.143-150
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• 2008

In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권2호
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• pp.191-206
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• 2018

In this study, the HAPs(Harzard Air Pollutants) emission factor level of Starex and Grand Carnival was tested using PEMS (Portable Emissions Measurement System) on real road driving. As a result of RDE (Real Driving Emission test), the overall vehicle speed pattern showed similar characteristics. The real-road driving test at constant speed revealed emission factor is inversely proportional relationship to constant speed. Results of accelerating with speed limit on the real-road were shown as followings; Uran (less than 45 km/h)>Rural (<45 km/h, less than 80 km/h)>Motorway (>80 km/h). Moreover, the sudden acceleration and deceleration in driving at high speed was the increasing factor to the HAPs emission factor. This tendency is considered to be influenced by the operating environment on real roads.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.103-110
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• 2012

PURPOSES : In Korea, over 70 percent of the land consists of mountainous and rolling area. Thus, tunnels continue its upward trend as road network are extended. In these circumstances, the importance of tunnel has been increased nowadays and then its safety investigation and research should be performed. This study is focus on confirming and improving the safety of tunnel. On tunnel hood, sunglare effect can irritate driver's behavior instantly and this can result in incident. METHODS : The study of this phenomenon is rarely conducted in domestic and foreign papers, so there is no proper measure for this. This study analyzes the driving environment of the effect of sunglare effect on tunnel hood. RESULTS : Traffic accidents stem from complex set of factors. This study build the Traffic Accident Prediction Models to find out the effect of sunglare effect on tunnel's hood. The independent variables are traffic volume, geometric design of road, length of tunnel and road side environment. Using these variables, this model estimates accident frequency on tunnel hood by Poisson regression model and Negative binomial regression model. Although Poisson regression model have more proper goodness of fit than Negative binomial regression model, Poisson regression model has overdipersion problem. So the Negative binomial regression model is used in this analysis. CONCLUSIONS : Consequently, the model shows that sunglare effect can play a role in driving safety on tunnel hood. As a result, the information of sunglare effect should be noticed ahead of tunnel hood so this can prevent drivers from being in hazard situation.

• 한국대기환경학회지
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• 제22권4호
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• pp.440-450
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• 2006

PM10, NOx, and $O_3$ were measured at six locations, of which each three is horizontally and vertically distributed respectively, in an apartment complex around the heavily traffic road. Those were measured seven times a day with two hours interval starting from 8 o'clock in the morning for 15 days during May 2005 $\sim$ September 2005. PM10 and NOx showed high concentrations in rush hours while low concentrations in midday due to the direct emissions from automobiles in operation. Temporal variations of 01 showed very much similar trend appeared in normal urban atmospheres. The spatial distributions of PM10, NOx and $O_3$ showed that almost all of concentrations were higher in a row of Roadside > Surface at 130 m apart from the road > Surface at 230 m apart from the road > 3rd floor of apartment building > 15th floor of apartment building > 27th floor of apartment building. Model equations, which can project spatial concentration distributions, were constructed by combining the horizontal and the vertical linear regression equations derived from six mean values corresponding to six measuring locations. According to inter-comparison of PM10, NOx, and $O_3$ with the constructed model equations, concentration gradients were higher in a row of Vertical direction of NOx > Vertical direction of PM10 > Horizontal direction of NOx > Horizontal direction of PMIO > Vertical direction of $O_3$ > Horizontal direction of $O_3$. Why concentration gradient of particulate PM10 is lower than that of gaseous NOx is in question, and should be studied.