Kim, Kyeong Su;Lee, Jae In;Gwak, Seok Woo;Kang, Won Yul;Shin, Dae Young;Hwang, Sung Ho
Journal of Drive and Control
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v.19
no.3
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pp.9-15
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2022
This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.29
no.3
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pp.332-340
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2007
Storm runoff from road contains significant loads of particulate and dissolved solids, organic constituents and metal elements. Micro particle is important when considering pollution mitigation because pollutant metal and organics have similar behavior with particles. The objective of this research is to evaluate the hydrodynamic filter separator performance for road storm runoff treatment. A various types of media such as perlite, granular activated carbon, zeolite were used for column test packing media and filter separator, and to determine the removal efficiency with various surface loading rate. As the results of column test, the highest SS removal efficiency was using mixed media(granular activated carbon, zeolite and perlite), and granular activated carbon mixed with zeolite has higher heavy metal removal efficiency than perlite. In laboratory scale hydrodynamic filter separator study, the operation ranges of surface loading rates were from 192 to 1,469 $m^3/m^2/day$. The estimated overall removal efficiencies of hydrodynamic filter separator for typical storm runoff were SS 48.1%, BOD 31.9%, COD 32.6%, TN 15.5%, and TP 17.3%, respectively. For the case of heavy metals, overall removal efficiencies were Fe 26.0%, Cu 19.4%, Cr 25.7, Zn 16.6%, and Pb 15.0%, respectively. The most appropriate medium for hydrodynamic filter separator was perlite mixed with granular activated carbon to treatment of road storm runoff.
Assuming a completed Smart Highway road & communication environment that allows real-time information collection and transmission of road traffic condition ahead, the purpose of this study is to develop a plan for inducing a network-level safe driving pattern by providing road traffic condition and safety information to multiple drivers through a road information provision device. In this study, the device with a function that displays different colors according to the hazard level to the existing delineator has been named 'Smart Delineator'. Smart Delineator is a device that provides not only alignment information but also safety information for drivers to receive real-time warning information and intuitively recognize road traffic condition ahead so that drivers can respond. To examine the effects of safety driving inducement level on drivers, a simulation test was conducted using driving simulator as well as a satisfaction survey. The result showed that the Smart Delineator was able to identify the location of occurrence and affecting driving according pattern, either adhering to recommended speed or reducing speed according to the pre-defined hazard level.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.507-516
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2019
Costs invested in road maintenance and road development are on the rise. However, due to accidents such as portholes and ground subsidence, the risks to the drivers' safety and the material damage caused by accidents are also increasing. Following this trend, we have developed a system that determines road damage, according to the magnitude of vibration generated without directly intervening the driver when driving. In this paper, we implemented the system using a remote control car (RC car) simulator due to the limitation of the environment in which the actual vehicle is not available in the process of developing the system. In addition, we attached a vibration sensor and GPS sensor to the body of the RC car simulator to measure the vibration value and location information generated by the movement of the vehicle in real-time while driving, and transmitting the corresponding data to the server. In this way, we implemented a system that allows external users to check the damage of roads and the maintenance of the repaired roads based on data more easily than the existing systems. By using this system, we can perform early prediction of road breakage and pattern prediction based on the data. Further, for the RC car simulator, commercialization will be possible by combining it with business in other fields that require flatness.
The objective of this study is to provide useful information for the establishment of efficient policy implementation strategies of forest road construction policy in South Korea. Data needed for the analysis was collected by a questionnaire survey. For the analysis, policy evaluation model was constructed based on theories of public policy. Evaluation model contains three independent variables (policy initiative factor, policy content, policy environment) and two dependent variables (policy result, policy impact). Since, these variables are unobservable latent variables, observable indicators are needed as proxy measures. LISREL (Linear Structural Relationships) was employed for the analysis since it is a useful measure for analysing linear structural model which consists of structural and measurement equations. It was confirmed that forest road construction is an effective policy mean for the development of rural region and activating forest resources management. The policy outcome, however, was not satisfactory. To improve the effectiveness of forest road construction policy some modification of policy contents are needed such as increased construction budget, allowing more flexibility and participation to the implementation personal and providing technical support.
Kim, Eung-Cheol;Lee, Dong-Min;Choe, Eun-Jin;Kim, Do-Hun
Journal of Korean Society of Transportation
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v.27
no.4
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pp.155-166
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2009
Road design safety assessment by existing tools and methods have normally been examined by expert judgements using design documents and on-site inspections. The existing methods, however, have two main problems such as insufficiency of objectiveness and inability to measure effects of accident countermeasures. This paper studies ways to develop a road safety assessment system through reviewing the IHSDM developed in USA. The crash prediction module of IHSDM calculate accident frequency and rate of roadway segments using accident prediction models and accident modification factors for safety evaluation. The methodology of evaluation and development of accident modification factors somewhat overcome the problems of the existing methods. In spite of these advantages, IHSDM could not relevantly reflect characteristics of domestic rural roadways since it overestimate the number of accidents and rate of korean rural roadways. Especially, IHSDM may not evaluate or consider land use patterns of Korean roadways, and futhermore, original environment on base conditions used to develop IHSDM may not be different from ours. The user requirements being developed for a road safety assessment system for Korean roadways include enhanced flexibility and diversity of data input-output processes.
In South Korea, about 74% of total area is mountainous terrain It is therefore inevitable to make tunnel or cutting slope for road construction. According to a related survey, approximately 2,400 sites of cutting slopes were found from 24 different routes of roadway which is overall 900 km long, implying 2.7 slopes per 1km of roadway on average. Even though safety matter such as the slope failure prevention would be the most important consideration for the construction of cutting slopeslandscape of sloped face is nowadays becoming another important factor due to the growing demand for the driver-friendly road environment Various construction methods which attain this goal should therefore be considered in the design stage of the roadway. The objective of this study is to identify important factors in landscape of sloped-cut roadway using factor analysis. For this, 10 main treatment methods of sloped-cut fact were analyzed. This study employed the LISREL(structural analysis of common variance) model in order to capture the qualitative characteristics of the slope-cut road and examine the relationship between the suey error and the variable(s). As a result, more reasonable landscape evaluation model for the road design and construction was proposed.
Ryu, Seong-Eun;Kim, Hyun-Jin;Koo, Byung-Kook;Kwon, Hye-Jeong;Park, Roy C.;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.9
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pp.1-6
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2020
In this study, we propose an association inference model based on data bias optimization for road hazard detection. This is a mining model based on association analysis to collect user's personal characteristics and surrounding environment data and provide traffic accident prevention services. This creates transaction data composed of various context variables. Based on the generated information, a meaningful correlation of variables in each transaction is derived through correlation pattern analysis. Considering the bias of classified categorical data, pruning is performed with optimized support and reliability values. Based on the extracted high-level association rules, a risk detection model for personal characteristics and driving road conditions is provided to users. This enables traffic services that overcome the data bias problem and prevent potential road accidents by considering the association between data. In the performance evaluation, the proposed method is excellently evaluated as 0.778 in accuracy and 0.743 in the Kappa coefficient.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.160-174
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2023
LiDAR plays a key role in autonomous vehicles, and to improve its visibility, it is necessary to improve its performance and the detection objects. Accordingly, this study proposes a shape for traffic safety signs that is advantageous for self-driving vehicles to recognize. Improvement plans are also proposed using a shape-recognition algorithm based on point cloud data collected through LiDAR sensors. For the experiment, a DBSCAN-based road-sign recognition and classification algorithm, which is commonly used in point cloud research, was developed, and a 32ch LiDAR was used in an actual road environment to conduct recognition performance tests for 5 types of road signs. As a result of the study, it was possible to detect a smaller number of point clouds with a regular triangle or rectangular shape that has vertical asymmetry than a square or circle. The results showed a high classification accuracy of 83% or more. In addition, when the size of the square mark was enlarged by 1.5 times, it was possible to classify it as a square despite an increase in the measurement distance. These results are expected to be used to improve dedicated roads and traffic safety facilities for sensors in the future autonomous driving era and to develop new facilities.
Kim, IlHo;Ahn, Hosang;Park, Jong-Bin;Kim, Gwang Soo;Lee, Ju Haeng;Ko, Junhee
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.34
no.12
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pp.835-839
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2012
In recent decades, a lot of noise barriers have been installed along paved road in order to reduce the road induced noise, which increases as traffic volume grows. For better range of sight, transparent noise barriers are widely installed despite of reflecting noise. In this study, the effect of surface shape and pattern of noise barriers on the reduction of reflecting noise was analyzed to maximize the noise reduction. According to the number of shape and pattern, it was observed that there were noise reduction effect as of 0.9~1.5 dB(A). It was found that the spatial field where the noise concentrates or disperses changes according to the width of blocks on the barriers as well. It suggests that there might be possibility of surface shape modification to optimize the noise reduction technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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