• 한국도로학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.81-90
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• 2010

본 연구는 배수성 아스팔트 포장에 사용하기 위하여 국내에서 개발한 개질 아스팔트 바인더 및 혼합물의 실내 및 현장 공용성을 평가한 연구이다. 국내에서 개발된 개질 아스팔트 2종에 대한 DSR, BBR 및 다양한 바인더 시험을 실시하여 공용성능이 상대적으로 우수한 1종의 개질 아스팔트를 선정하였다. 선정된 개질 아스팔트와 기존에 일본에서 사용되는 개질 아스팔트를 사용하여 각각에 대하여 배합설계를 실시하고, 배수성 아스팔트 혼합물을 생산하여 실내 공용성을 비교하기 위해 휠트래킹 시험, 수분손상 시험, 피로시험 등을 수행하였다. 그 결과, 공용특성 측면에서 국산의 개질 아스팔트가 일본 개질 아스팔트와 비슷하거나 경우에 따라서는 우수함을 확인하였다. 실내시험결과를 바탕으로 현장 시험시공을 실시하였고, 추적조사를 통하여 시간에 따른 공극률과 소음특성의 변화를 측정하였다. 그 결과 시공 초기에는 배수 및 소음 저감 능력이 우수하였으나 2년이 경과한 후 소음 저감 능력이 감소하여 SMA 포장과 비슷한 수준의 소음저감효과를 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권6호
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• pp.15-24
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• 2011

지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.64-76
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• 2008

근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1163-1175
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• 2021

자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.689-698
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• 2021

본 논문에서는, 블루투스 무선통신 및 영상처리 기법을 이용한 차선 인식, 조향제어 및 속도제어 알고리즘을 개발하였다. 자율주행 차량이 영상처리 기법 기반으로 도로 교통 신호를 인식하는 대신에 블루투스 무선통신을 이용하여 전자 교통 신호로부터 속도 코드를 수신하여 도로 허용속도를 인식하는 방법론을 개발하였다. 그리고 캐니 알고리즘, 허프 변환을 이용하여 차선을 추적하도록 하는 PWM 제어 기반의 조향제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 정확성을 확인하기 위해서 차량 시작품과 차량 및 주행 트랙 시작품을 개발하였다. 조향제어 및 속도제어를 위한 주제어 장치로 라즈베리 파이 및 아두이노를 각각 적용하였으며 구현 언어로는 Python과 OpenCV를 사용하였다. 차량 시작품과 모의트랙을 이용한 차선 추적 및 운전 제어 성능 평가 실험에서 유효한 성능을 보임으로서 제안된 방법론의 실효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1794-1799
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.77-87
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• 2006

휠트랙킹 시험으로 얻어지는 동적안정도는 아스팔트 혼합물의 소성변형 저항성을 나타내는 기본 척도로서 사용된다. 일반적으로 아스팔트 혼합물의 침하깊이가 클수록 동적안정도는 작고 반면에 침하깊이가 얕을수록 높은 동적안정도를 얻는다. 그러나 기존의 동적안정도의 산출방법은 단지 침하깊이-주기 곡선의 마지막 단계의 기울기에 근거하여 결정하기 때문에 항상 이와 같지는 않다. 특히 초기 단계에 깊게 침하되었어도 마지막 단계에서 완만한 기울기의 곡선을 보이는 혼합물의 동적 안정도는 최종적으로는 침하가 덜 깊으나 점진적으로 균등하게 침하되는 혼합물보다 더 높은 동적안정도가 산출되어 더 좋은 혼합물로 계산되는 모순이 있다. 즉, 기존 방법은 침하깊이-주기 곡선에서 마지막 부분의 기울기보다 완만하면, 최종 침하깊이가 큰 혼합물의 동적안정도가 얕은 혼합물의 동적안정도보다 더 큰 것으로 산출된다. 따라서 합리적인 동적안정도의 산출 방법의 확립이 필요하다. 본 연구에서는 합리적인 동적안정도를 결정하기 위하여 침하깊이의 초기, 중기, 마지막 단계를 고려한 몇 가지의 동적안정도의 산출 방법을 제시하였다. 제시된 새로운 산출 방법이 변형강도와 좋은 상관성 및 아스팔트 혼합물의 소성변형 저항성을 잘 나타냈다. 또한 새로운 방법은 계산이 비교적 쉽고 간단하다.

• 환경영향평가
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• 제24권5호
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• pp.532-548
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• 2015

본 연구에서는 담비의 겨울철 생태특성을 파악하기 위하여 속리산과 지리산 일대에서 2011년 1월에서부터 2013년 2월까지 3차례의 겨울에 걸쳐 총 13회, 49.8km 구간의 눈 위 담비 발자국을 추적하여 겨울철 먹이습성 및 행동유형과 이동경로를 파악하였다. 연구결과, 담비의 겨울철 무리구성은 1-6마리로 평균 2.9마리(${\pm}1.6$)가 함께 활동하고 있었으며, 겨울철 먹이는 동물성 9종, 식물성 5종이 발견되어 잡식성으로 나타났다. 담비의 먹이탐색은 땅 위의 작은 구멍이나, 나무뿌리, 나무 더미, 관목림 하층부 등을 수색하면서 이루어지며, 나무를 타고 올라가 나무 구멍이나 비어있는 새 둥지를 수색하는 행동도 확인되었다. 먹이 활동 흔적은 1km당 1.20개, 영역 표시 흔적은 1km당 1.42개가 발견되었으며, 사냥 성공률은 28.3%로 나타났다. 겨울철 담비의 서식지 내 이동과 영역표시는 능선에서 이루어지지만, 먹이활동은 주로 사면과 계곡부 및 산림 가장자리에서 이루어지고 있었다. 따라서 담비 개체군 보전 및 서식지 관리를 위해서는 주요 능선뿐만 아니라 계곡부와 산록지대 및 산림 가장자리까지의 산림 전반에 대한 보전 및 관리가 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권5호
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• pp.298-311
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• 2022

건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.