In this study, a series of soil bin experiment was carried out to investigate experimentally the effect of the tire inflation pressure and axle load of tire on the steering torque for the off-road condition. The experiment was performed at the three levels of off-road conditions(ground I, ground II and ground III) and on-road condition(ground IV), four levels of tire inflation pressure(120 kPa, 170 kPa, 220 kPa and 270 kPa), and four levels of axle load(1470N, 1960N, 2450N and 2940N). The results of this study are summarized as follows: 1. Steering torque at the off-road conditions were higher than that on the on-road conditions for all levels of tire inflation pressure and axle load. 2. As the axle load increased, steering torque also increased f3r all experimental ground conditions. 3. For the axle load of 1470N the biggest steering torque was measured on the ground condition I, but as the axle load increased to the value of 2940N the biggest steering torque was measured on the ground condition III. From the above results, it was found that for the low axle load, steering torque gets higher on the soft ground condition, but for the high axle load, steering torque gets higher on hard ground condition for whole range of experimental conditions. 4. As the tire inflation pressure decreased, steering torque increased on the on-road condition, but no specific trend was not found at the off-road conditions.
Two experiment are planed to identify driver's safe driving behaviour by curve radius, road surface condition in curve section. At four-lane and two-lane road, conducted experiments are check on driver's feeling of safety that 30 subjects do not feel discomfort. And using the data from these experiments, this study compare physical speed (not slipping, fall our of the road) with safety driving speed(drivers felt a comfortable and safe speed) each curve radius and fiver road surface condition(drying, wet, rain, snow and ice). As a result, safe driving behaviour factors that are derived to curve radius of 100m units, five road surface conditions enable to represent quantitative analysis of driver's discomfort. This study will develop road design method and evaluation reflected ergonomic aspects.
교통사고가 발생 한 경우에 스키드마크는 자동차 속도 산출을 위해서 매우 중요한 요소이다. 객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통 사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의 실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현하였다. 모의실험 결과 포장도로와 비포장도로에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.
보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
In this paper, a method of the decision of the road direction for ALV(Autonomous Land Vehicle) road following by region-based segmentation is presented. The decision of the road direction requires extracting road regions from images in real-time to guide the navigation of ALV on the roadway. Two thresholds to discriminate between road and non-road region in the image are easily decided, using knowledge of problem region and polygonal approximation that searches multiple peaks and valleys in histogram of a road image. The most likely road region of the binary image is selected from original image by these steps. The location of a vanishing point to indicate the direction of the road can be obtained applying it to X-Y profile of the binary road region again. It can successfully steer a ALV along a road reliably, even in the presence of fluctuation of illumination condition, bad road surface condition such as hidden boundaries, shadows, road patches, dirt and water stains, and unusual road condition. Pyramid structure also saves time in processing road images and a real-time image processing for achieving navigation of ALV is implemented. The efficacy of this approach is demonstrated using several real-world road images.
This Study aims at investigating actual condition on attending school road of children and analyzing empirically the characteristics of cognition and the influence of safety on school road. This study findings are as follows : 1) Walking alone to go to school is the highest rates among Commuting Mode, and Commuting distance to school is nearly doubles than range of school zone(300 m). 2) Among characteristics of urban spatial structure affecting on influence classify safety of school road, 'Commuting Distance' has been drawn to most influential variable. Especially, there are 4 types classified by commuting distance and it became obvious that the longer the distance, the lower the safety score(under 127 m=76.9 points, Over 451 m=58.3 points). 3) As a result of investigating the influence of Safety on attending school road, Vehicle commuting speed urder 127 m as internal of school zone, and Walking and crossing convenience over 451 m as external of school zone have a lot of influence on safety cognition on school road. Therefore Safety on school road should be considering the commuting distance to school among surrounding characteristics, needed for improvement plan and program based on real safety cognition of children.
본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘을 적용하여 도로결빙 구간에 대한 시나리오를 분석하였다. 도로결빙 알고리즘 적용을 위해서, 도로 결빙에 대한 영향인자를 검토하고, 분석을 위해서 목감IC, 정릉터널, 성산대교, 염창교 등 4지점의 관측자료를 활용하였다. 관측소는 모두 고속화도로에 설치되어 있으며, 도로 결빙 특성 분석을 위하여 분류하였다. 도로 결빙 판정 알고리즘의 노면온도-노점온도 차가 3℃ 이하일 때 도로결빙 발생 구간을 확인하고 결빙 구간의 노면상태와 수막두께 변화를 통해 도로 결빙 판정을 도출하였다.
Although there have been carrying out various rural development projects related with village road improvement, most of village roads in Korea are under much poor condition. However, until now, their actual conditions have not been surveyed at all. So, this study aimed at analysing the actual conditions and characteristics of rural village roads in the general terms to provide the basic information for the proper improvement policy-making. Case study villages were chosen in flat/mountainous/seashore/suburban areas, which be then classified as improved and not. In terms of road length per household, mountainous villages are highly dispersed and suburban ones moderately dispersed, while flat ones aggregated. Road widths in seashore/suburban/structure improved villages are narrower than flat/mountainous ones. Because about a quarter of road sites are registered as non-road, more positive scheme for transferring non-road sites into road ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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