This is a research of an adaptive longitudinal control system for situated cognition in wide range, traffic accidents reduction and safety driving environment by integrated system which graft a road infrastructure's information based on IT onto the intelligent vehicle combined automobile and IT technology. The road infrastructure installed by laser scanner in intersection, speed limited area and sharp curve area where is many risk of traffic accident. The road infra conducts objects recognition, segmentation, and tracking for determining dangerous situation and communicates real-time information by Ethernet with vehicle. Also, the data which transmitted from infrastructure supports safety driving by integrated with laser scanner's data on vehicle bumper.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
Dai, Ke;Huang, Wuhao;Wen, Ya;Xie, Yuru;Kim, Jung In
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1130-1137
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2022
The Industry Foundation Classes (IFC) provides standardized product models for the building construction domain. However, the current IFC schema has limited representation for infrastructure. Several studies have examined the data schema for road and highway modeling, but not in a sufficiently comprehensive and robust manner to facilitate the overall integrated project delivery of road projects. Several discussions have focused on slope engineering for road projects, but no solution has been provided regarding the formalized parametric modeling up to now. Iterative design, analysis, and modification are observed during the process of slope design for road projects. The practitioners need to carry out the stability analysis to consider different road design alternatives, including horizontal, vertical, and cross-section designs. The procedure is neither formalized nor automated. Thus, there is a need to develop the formal representation of the product and process of slope analysis for road design. The objective of this research is to develop a formal representation (i.e., an IFC extension data schema) for slope analysis. It consists of comprehensive information required for slope analysis in a structured manner. The deliverable of this study contributes to both the formal representation of infrastructure development and, further, the automated process of slope design for road projects.
Gwak, Jeonghwan;Jung, Juho;Oh, RyumDuck;Park, Manbok;Rakhimov, Mukhammad Abdu Kayumbek;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5299-5320
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2019
Interest in self-driving vehicle research has been rapidly increasing, and related research has been continuously conducted. In such a fast-paced self-driving vehicle research area, the development of advanced technology for better convenience safety, and efficiency in road and transportation systems is expected. Here, we investigate research in self-driving vehicles and analyze the main technologies of driverless car software, including: technical aspects of autonomous vehicles, traffic infrastructure and its communications, research techniques with vision recognition, deep leaning algorithms, localization methods, existing problems, and future development directions. First, we introduce intelligent self-driving car and road infrastructure algorithms such as machine learning, image processing methods, and localizations. Second, we examine the intelligent technologies used in self-driving car projects, autonomous vehicles equipped with multiple sensors, and interactions with transport infrastructure. Finally, we highlight the future direction and challenges of self-driving vehicle transportation systems.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.198-205
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2021
For twenty years, in the EU there has been a trend of a lack of maritime infrastructure and a redundance of the road one, which has a negative impact on the economy. The intermodal transport market structure in the EU has not changed over the past ten years. The stability of transport systems due to the lack of changes in the transport market remains under threat, affecting supply chains and networks through the optimization of warehousing and transportation costs. The research methodology is based on a quantitative assessment of cause-and-effect relations between economic growth and transport and logistics in the EU. A statistical analysis of security indicators, intermodal and modal transport, international trade in goods within the EU and in the world trade in goods, the dynamics of GDP of the EU countries, the level of openness of the EU economy, investment and maintenance costs of different modes of transport and infrastructure has been carried out. The results show that in 2000- 2010 there were positive changes in the transport and logistics infrastructure of the EU, which had a positive effect on trade, openness of the economy of the EU, GDP growth. However, at that time, negative effects of environmental impact and the load on road and rail transport were accumulating. Investment in different modes of transport is limited, and technical maintenance and infrastructure maintenance costs form a significant part of GDP of the EU. A slowdown in economic growth leads to budget constraints and infrastructure financing gap. As a result, the freight and passenger intermodal and modal transport market structure remains virtually unchanged. The load on rail and road transport remains stable, despite the reduced level of transport hazards. Transport productivity has declined over the past ten years. Herewith, the intensification of trade and the openness of the EU economies require constant modernization and innovative renewal. The EU policy in this direction remains normative, uncontrolled, which is reflected in investment differences within the EU and maintenance costs.
기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
도로시설물의 운영 및 유지관리는 기능을 유지하기 위해 반복적으로 이루어지는 온실가스 배출 활동이며, 도로를 계획 및 시공, 운영, 유지보수의 전과정 측면에서 봤을 때 이미 건설된 도로시설물과 신규로 건설하고자 하는 도로시설물에 대해 탄소배출을 줄이기 위한 접근이 용이한 활동이기 때문에 운영 및 유지관리 단계에서 탄소배출량의 정량화는 매우 중요하다. 하지만 도로시설물의 운영 및 유지관리 단계에서의 정량적인 탄소배출량 산정은 분산되어 있는 활동 자료의 수집의 어려움과 탄소배출량 산정 과정의 복잡성을 이유로 정량적인 탄소배출량 산정은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 도로시설물의 운영 및 유지보수 단계에서 탄소배출원단위를 산정하였고, 이를 활용해 2012년 기준으로 국내에 건설되어 운영중인 고속국도 및 일반국도에 대해 탄소배출량을 산정하였다.
도로는 건설 시 많은 건설자재와 장비를 사용하여 시공단계에서의 탄소배출량이 매우 높다. 도로분야에서의 온실가스 감축을 위하여 도로의 전과정에 걸친 탄소배출량 산정 방법에 대한 연구를 수행하여 탄소배출량 산정방법을 정립하였으나, 수집해야 하는 자료 확보와 산정 절차가 복잡해 탄소배출량 산정에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 도로시설 물의 시공단계에서 발생하는 탄소의 정량적 산정을 쉽게 할 수 있도록 탄소배출원단위를 개발하여 제시하고, 이를 활용하여 2012년 기준으로 고속국도 및 일반국도의 탄소배출량을 정량적으로 산정 후 활용방안을 제시하였다.
OECD 국가들 중 국토계수가 우리나라의 50%(1/2)~200%(2배)인 4개국의 1인당 GDP 10,000달러 도달시기의 국토계수당 도로보급률을 비교하면, 우리나라의 유효도록보급률은 평지대비 약 58.9% 수준, 총면적대비 약 63.4% 수준인 것으로 분석되었다. 철도도 동일한 방법으로 우리나라의 철도스톡규모가 이들 국가의 평지 면적 대비 약 41.3%, 전체 면적 대비 약 53.2% 수준으로 분석되었다. 또한 이들 나라의 평균 유효도로연정과 유효철도연장을 목표 도로 및 철도스톡으로 정의하고 목표스톡에 도달하기 위한 각년도 목표주자금액을 산정하였는데, 2000년 실질가격 기준으로 도로와 철도는 매년 약 15조 2천억 원 및 약 6조 5천억 원을 투자하여야 하는 것으로 분석되었다. 이를 실제 투자금액과 비교하면 철도는 실제 투자금액이 목표투자금액에 미달하여 향후 철도투자를 증가시킬 필요성이 제기되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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