본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정방안에 대한 연구이다. 여기서 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU 수집장치를 탑재하고 끊김없는 무선 통신이 이루어짐에 따라 운전자에게 제공할 수 있는 유용한 정보이다. 이러한 실시간 차량정보를 기반으로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안전권고속도 모형을 개발하였다. 여기서, 안전권고속도는 "A단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도"로 정의하였고, 차량간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이후, 미시적 시뮬레이터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있었다. 본 안전권고속도 모형에서는 안전권고속도가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다. 이러한 연구는 향후 스마트하이웨이와 같은 도로에서 운전자들이 제공받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 기대되는 바이다.
비파괴 물리탐사 방법의 일종인 충격반향법 조사는 터널 구조물의 시공 중 품질관리 및 시공 후 구조물의 건전성을 파악하기 위한 안전진단 분야에 널리 사용되고 있다. 충격반향법은 특히 철근콘크리트로 시공된 라이닝에 대하여 라이닝의 두께나 터널 배면 공동 등 내부 상태를 파악하는데 가장 효과적인 비 파괴탐사 방법이다. 본 연구는 현장적용 사례 연구의 일환으로 철근 콘크리트 라이닝의 도로터널, NATM공법으로 시공된 지하철 터널, 재래식 공법으로 시공된 도로터널 등 구조 및 형식이 다른 여러 가지 터널에 대하여 충격반향법 조사를 실시하였다. 충격반향법 탐사 결과를 기존 설계도서, 코어링 자료 및 다른 탐사자료와 대비하였을 때 서로 잘 일치하였고 충격반향법 탐사결과의 신뢰도를 확인할 수 있었으며, 시간-주파수 분석은 구조물 내부 특성에 대한 추정을 보다 용이하게 하였다. 1차원적인 한 지점에서의 수직하부 정보를 구하는 통상적인 주파수 영역에서의 충격반향법 자료해석과 더불어 2차원적인 심도단면도를 구하는 탐사법 적용은 구조물을 보다 정확하게 영상화할 수 있기 때문에 구조물 내부에 대한 신뢰도 높은 정보 파악이 가능하였다.
연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.
세계적으로 장벽식 채탄법이 많이 적용된 반면, 국내에서는 좁고 경사진 탄층의 특성에 의하여 위경사승 붕락식 또는 중단 붕락식 채탄법이 주로 사용되었다. 이러한 이유로 국내에 산재하는 폐광산은 그 규모와 특성을 파악하기가 어려운 특징이 있다. 따라서, 본 고에서는 국내 채탄법의 특정을 파악한 후 이를 바탕으로 동해고속도로 2공구 현장의 폐광산에 대한 조사 및 안정성 평가를 실시하였으며 추후 당 현장에 적용 가능한 최적의 지반보강공법을 선정하였다.
구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 불규칙한 주행궤적, 무선통신 장치의 통신범위 등의 요인으로 UTIS 산출 속도의 신뢰도가 저하되는 현상이 일부 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 UTIS에 포함된 이상치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 이상치 제거 알고리즘이 속도 측정값들 오차백분율의 분산을 기존 알고리즘보다 2배 이상 줄여주는 것으로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 이상치를 적절히 처리하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.
The objective of this paper is to examine the competitiveness of Korean export firms in EU market. In this study, market share index, RCA index, trade specialization index, and market competitiveness index were used as an analytical tool. On the market share index, Korea had a large market share in the SITC section 7(machinery and transport equipment) market in EU. On the RCA index, Korea appeared to have high export competitiveness in the electrical machinery, apparatus and appliances, n.e.s.(not elsewhere specified[stated]), and electrical parts thereof (77), travel goods, handbags and similar containers(83), textile yarn, fabrics, made-up articles, n.e.s., and related products(65), and iron and steel(67) division. On the trade specialization index, however, Korea appeared to tend to decline generally. On the market competitiveness index, Korea appeared to have competitive advantage in the iron and steel(67), machinery specialized for particular industries(72), office machines and automatic data-processing machines(75), electrical machinery, apparatus and appliances, n.e.s., and electrical parts thereof(77), road vehicles(78), and other transport equipment(79) division; but in 29 divisions, the index indicates that Korean firms' competitiveness was low. Finally, the authors discuss the implications of these findings and offer directions for future study.
무인과속단속시스템은 속도위반 차량을 효과적으로 단속하기 위해 도입되었으나, 기존의 지점 과속단속시스템의 경우 차량 내비게이션, 스마트폰 등을 통해 제공되는 위치정보 서비스로 인해 단속 효과가 현격히 낮아지게 되었다. 구간 과속단속시스템은 지점 과속단속카메라 설치 지점에서 나타나는 카메라 전후에서 급감속 및 재가속을 반복하는 회피 거동으로 인한 여러 가지 부정적인 문제점을 보완하기 위해 도입되어 설치를 확대해 나가고 있다. 이에 본 연구에서는, 국내 고속도로 상에 설치된 구간 과속단속시스템에서 나타나는 교통류 특성에 대해 대조 구간을 설정하여 비교 분석하였다. 이를 위해 구간의 특성 등을 고려하여, 중부내륙선, 대전-통영선, 영동선 내의 구간 과속단속 시행구간에 대해 VDS 검지기 데이터를 수집하였으며, 데이터필터링을 통해 비교분석에 용이한 조건을 설정하고 자유속도 상태에서의 교통류 특성을 분석하였다. 분석결과, 구간 과속단속구간 내에서는 대조 구간에 비해 속도 평균 및 속도 분산이 낮아지는 경향을 보였으며, 통계적 검정 방법을 이용하여 이를 확인하였다.
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
OBJECTIVES : This study develops an evaluation method, which is useful to inspect pavement condition of specific boroughs. This is because pavement condition is broadly divided into five grades via visual inspection, which does not consider the types of deteriorations, and is decided by an investigator having a subjective viewpoint. This visual inspection method is not a satisfactory method for accurate maintenance when various deteriorations occur. METHODS : The performance model considers several factors such as crack, rutting, and IRI. This method is also modified from borough SPI based on SPI (Seoul Pavement Index). Considering limited budget of borough, PI (prediction index) is suggested, which is related to the grade of pavement condition evaluation and type of materials. Practical correlation review is also conducted with statistical verification by using the Monte Carlo simulation. RESULTS : The results of the study show that modified criteria are reasonable. First, the comparison between the visual inspection result and the SPI result indicates that the R-square value is sufficiently high. Second, through the common section, each evaluation method could be compared, and the result shows considerable similarity, which increases when the range is modified. Finally, PI for predicting remaining life and the random number SPI have common parts, which means that each indicator would be adequate to be used as an evaluation method. CONCLUSIONS : Comparison and analysis results show that the developed evaluation method is reasonable for specific boroughs where financial support is inadequate for the evaluation process by using the newer equipment. Moreover, for more accurate evaluation method, previous visual inspection data should be utilized, and the database of inspection equipment have to be collected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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