This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.
An inappropriate evaluation of capacity leads to the incorrect and impractical result due to the transfer of error to the analysis and the evaluation on highway system. The traffic accident which reduces the capacity of road temporarily generates unpredictable congestion, causing difficulties in congestion management. Therefore, this research aims on the measurement of the capacity of the road in accordance to the speed at the accident which is a basic factor when performing analysis. Based on the given approach, the behavior of a vehicle in highway is understood to develop model of critical gap and model of maximum flow rate with respect to the speed of traffic flow. With the established model, the reduction rate of the capacity in highway system at the accident is measured. The result shows that the capacity is reduced by 37% when the speed of the traffic flow is 40km/h. Although the developed model can't be verified clearly, this research has shown that the reduction rate of the capacity in road system has a close relation to the speed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.4
s.34
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pp.39-46
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2005
This paper use virtual running after possible traffic capacity application for optimal route location. General road is designed the design after we examine an alternate adequacy investigation and an execution design sufficiently. Various road user's requirement must be reflected from the beginning. But it is difficult to contain the various suitable design criteria because we consider the existing 2-dimension element. First of all, this study chose optimal route, used traffic assignment and 3D simulation. Then selected optimal route through the consistent road construction by analyzing road driving simulation of 3-dimension data and the urban landscape. possible traffic capacity and virtual running will be able to do the urban landscape analysis harmonizing with the environment; equally, it could be objectively solve the problem of a civil appeal.
The snow melting system by electric heating wires which is adopted in this study is a part of road facilities to keep surface temperature of the road higher than freezing point of water for melting the snow accumulated on it. The system is designed to increase traffic safety and capacity. The electric heating wires are buried under paved road at a certain depth and operated automatically and manually. Design theory, amount of heating, and installation standard vary according to economic situation, weather condition, and installation place where the system applies. It is tried to figure out that the appropriate range of required heat capacity and installation depth and intervals for solving snowdrifts and freezing problems with the minimum electric power consumption. The most important factors to design the system are calculation of heating capacity depending on weather condition and depth and interval of the electric heating wires depending on air condition respectively. The study were performed under the range of the air temperatures($-2^{\circ}C,\;-5^{\circ}C,\;-8^{\circ}C$), the intervals of the electric heating wires(70mm, 100mm, 125mm), and the installation depths(50mm, 70mm, 100mm). The ready made commercial program package was used to verify the experimental results.
The object of this study is to develop a computer program for the arrangement of the forest-road network maximizing the investment effect in forest-road construction with factors such as terrains, forest physiognomy, management plan, logging system, cost of forest-road construction, capacity of inputted labour, capacity of timber production and so on. The operating system developed by this study is Korean Windows 95/98 and Microsoft Visual Basic ver. 5.0. User interface was designed as systematic structure, it is presented as a kind of GUI(graphic user interface). The developed program has result of the most suitable forest-road arrangement, has suitable forest-road density calculated with cost of logging, cost of forest-road construction, diversion ratio of forest-road, cost of walking in forest. And the most suitable forest-road arrangement was designed for forest-road arrangement network which maximized investment effect through minimizing the sum of cost of logging and cost of forest-road construction. Input data were divided into map data and control data. Digital terrain model, division of forest-road layout plan, division of forest function and the existing road network are obtained from map data. on the other hand, cost of logging related terrain division, diversion ratio of forest-road and working road, cost of forest-road construction, cost of walking, cost of labor, walking speed, capacity of inputted labor, capacity of timber production and total distance of forest-road are inputted from control data. And map data was designed to be inputted by mesh method for common matrix. This program can be used to construct a new forest-road or vice forest-road which compensate already existing forest-road for the functional forestry.
OBJECTIVES : The objective of this study is to propose a capacity analysis methodology for riverside bike-exclusive roads. METHODS : Three steps were performed to develop a methodology to estimate bikeway capacity. First, we reviewed previous studies on the vehicle-road capacity analysis and proposed their applicability to bikeways. Second, two assumptions were made based on the traffic flow characteristics of bikeways: (1) the capacitated state in bikeways occur within a bicycle platoon, and (2) a bicycle platoon consists of more than three bicycles running in close proximity. In addition, it is assumed that the mean time headway of a bicycle platoon represents the characteristics of the platoon. The normality of the mean-time headway of a bicycle platoon calculated using the central limit theorem leads to the development of a method that estimates the riverside bikeway capacity using data collected from two different riverside bike-exclusive roads (Han-river and Anyangcheon). We used a location-fixed video camera to record videos of running bicycles and wrote a special-purpose software program to code the time-headway data from the videos. RESULTS : Time headways from 189 bicycle platoons were analyzed. The estimated mean-time headway of the capacitated bicycle flow is 1.01 s, from which the capacity of the bikeway is found to be 3578 vehicles/h. CONCLUSIONS : The proposed method that estimates bikeway capacity could be applicable to the analysis of short-range congested area rather than planning the number of lanes. In other words, it determines the sections that are temporarily highly congested and proposes appropriate strategies to mitigate the congestion.
A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1283-1287
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2009
The Korean government implemented 259 road projects from 2004 to 2007, valued at $18.4 billion. Change orders of these road projects occurred 8,973 times and, subsequently, caused significant increases in the cost of the projects, approximately up to $4.2 billion (22.8% of the initial budget). These significant problems of huge change orders require a more workable control system for budget management whereas the effectiveness of the government's control is still not satisfied. However, previous approaches and studies mostly limited their analyses to simply classifying the causes of the change orders. This paper investigates the real frequency and cost impacts incurred by each cause of a change order, primarily based on 218 road projects in Korea. The paper then identifies the attributes of change orders through a survey of 204 project participants in that those sources were inevitable or avoided if properly managed. The causes of the change orders are further analyzed with analysis of variance (ANOVA) in connection with contract volume, bid award rate, the contractor's capacity to perform, and the design company's capacity. This study found that if the contract volume is smaller, then the possibility of change orders is higher. Interestingly, if the bid award rate is less than 67.5%, it signifies the highest rate of change orders. In addition, the contractors whose construction ability is assessed as the top-ranked group showed the lowest change order rates. With these results, this paper provides the preventive guidelines for reducing the likelihood of change orders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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