Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.7-12
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2001
In this paper, an estimation method of hybrid feature was proposed to detect linear feature such as the road network from SAR(synthetics aperture radar) images that include speckle noise. First we considered the mean intensity ratio or the statistical properties of locality neighboring regions to detect linear feature of road. The responses of both methods are combined to detect the entire road network. The purpose of this paper is to extract the segments of road and to mutually connect them according to the identical intensity road from the locally detected fusing images. The algorithm proposed in this paper is to define MRF(markov random field) model of the priori knowledge on the roads and applied it to energy function of interacting density points, and to detect the road networks by optimizing the energy function.
PURPOSES : This research aims to estimate the occurrence of hydroplaning on roads based on the road alignment types and rainfall intensity in Seoul. METHODS : Three types of data were used for estimation of hydroplaning in this study. The Inner Circulation Road (12.5 km) to the Bukbu Expressway (7.4 km) in Seoul was selected as the test road and data was collected for road information using a probe-vehicle. Precipitation was observed from Automatic Weather System in Seoul. These data were interpolated by applying Inverse Distance Weighted Methodology for hydroplaning estimation. Finally, the water depth information of the roads was observed using an RCM411 device. RESULTS : This study demonstrated that the cross slope with small-angle-tilt or vertical section with large-angle-tilt are the primary factors causing hydroplaning on the roads. The flow velocity on steep slope is high; however, large drainage lengths result in hydroplaning on the roads. CONCLUSIONS : This result can contribute towards the reduction of car accidents on rainy days. Furthermore, information regarding hydroplaning can be delivered to drivers more rapidly and precisely in the future.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.1-11
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2018
Mapping accurate spatial information is important for constructing three-dimensional (3D) spatial models and managing artificial facilities, and, especially, mapping road centerlines is necessary for constructing accurate road maps. This research developed a semi-automatic methodology for mapping road centerlines using the MMS(Mobile Mapping System) LiDAR(Light Detection And Ranging) point cloud as follows. First, the intensity image was generated from the given MMS LiDAR data through the interpolation method. Next, the line segments were extracted from the intensity image through the edge detection technique. Finally, the road centerline segments were manually selected among the extracted line segments. The statistical results showed that the generated road centerlines had 0.065 m overall accuracy but had some errors in the areas near road signs.
Kim, Kyu-Won;Lee, Byung-Hyun;Im, Jun-Hyuck;Jee, Gyu-In
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.12
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pp.1046-1052
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2016
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
Weather condition has effect on traffic condition, but there is a lack of research between weather and traffic condition. So, in this study analyzes speed variation according to rainfall intensity in national highway provincial road. The results of the analysis, average speed is reduced about 3.2%. But average speed decrease by maximum 8.8% when traffic volume is below 200vph per direction. Because relatively, free flow traffic speed has greatly deceased according to rainfall intensity in provincial road. Also in this study estimates of speed reduction model according to rainfall and performs the statistical verification. Estimated speed reduction model's slops are gradual when rainfall increased, because average speed is reduced by rainfall when free flow.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.4
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pp.315-323
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2013
Tire noise is divided into a road noise(structure-borne noise) and a pattern noise(air-borne noise). Whilst the road noise is caused by the structural vibration of the components on the transfer path from tire to car body, the pattern noise is generated by the air-pumping between tire and road. In this paper, a practical method to estimate the pattern noise inside a passenger car is proposed. The method is developed based on the sound intensity and airborne source quantification. Sound intensity is used for identifying the noise sources of tire. Airborne source quantification is used for estimating the sound pressure level generated by each noise source of a tire. In order to apply the airborne source quantification to the estimation of the sound pressure, the volume velocity of each source should be obtained. It is obtained by using metrics inverse method. The proposed method is successfully applied to the evaluation of the interior noises generated by four types of tires with different pattern each other.
Locations and emission characteristics of noise source of motor vehicles are great important factors to control the road traffic noise in effective ways. From results of this study on emission characteristics of engine and exhaust noise, we could find that every noise emission of different kind of vehicles has smilar pattern. The main emission locations of engine noise for the front of vehicle became the space between the road surface and bottom of the body and radiator grill, and for the side of vehicle became the space between the road surface and bottom nearby the front wheel. In case of exhaust noise of passenger-car and light truck, all the highest sound intensity level located near surface of road. But it is hard to conclude the height of noise source of driving vehicles with only results of this study. So further studies are needed to check the emission characteristics of noise.
Due to the calculation difficulty on the hydraulic and hydrologic analysis for road drainage facilities design, these analysis techniques are not applicable. This study's result are development of minutely rainfall-intensity equation suitable for road drainage area, verification of rainfall-runoff model joining kinematic wave theory for road drainage area, computational model based GUI for road surface drainage facilities spacing and culvert's size decision and various road drainage channel design. Applicable test on the developed model is proceed, result that in case of road surface dranage facilities spacing is narrower 6~65% than present spacing calculation method, in other case of road cross dranage facilities size is bigger 6~140% than present size decision method.
In order to understand and manage traffic flows in urban areas in the past, a variety of traffic engineering theoretical indicators such as intersection lag and highway speed have been applied. However, these theories and indicators have been developed under the constraints of traffic engineering research before the construction of intelligent transportation system. Since the ATIS system currently exists, it is necessary to introduce a separate traffic engineering technology that utilizes the data. In this paper, it is aimed to confirm whether it is applicable to intermittent flow (approach road, intersection, control group, main road axis) by using 'congestion intensity' which is already used in traffic engineering field. The results of this study are as follows: (1) The traffic signal improvement effect of urban road access road, intersection road, control group, Two verification studies were performed to verify the derived congestion intensity index. (1) verification of congestion intensity threshold value analysis and (2) crossing improvement using the congestion intensity. Through verification, it was confirmed that it is possible to apply the congestion intensity in the inter - city intermittent flow using the 5 - minute unit speed data so as to be able to escape from the existing traffic signal operation management which is past passive and manpower limit.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.12
no.2
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pp.196-205
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2024
In this study, sample collection and quantification analysis of Tire and Road Wear Particles (TRWP) from the road surface were conducted to predict the amount of TRWP generated on the road surface moving by environmental compartment depending on rainfall intensity. Samples were collected from TRWP remaining on the road surface two days after the 3 days average rainfall (0-60 mm/day) occurred and the road surface was completely dry. Only TRWP were separated from the collected samples through size and density separation, and the difference in the content of TRWP remaining on the road surface after rainfall was based on the value of 60.2 g o f TRWP o n a day witho ut rain (0 mm/day). By calculating, it was co nfirmed that 0-49.4 g o f TRWP can mo ve to the environmental compartment depending on the intensity of rainfall. In addition, it was confirmed that when the rainfall intensity was 60 mm/day, the amount of TRWP moving to each environmental section was 3.75 times higher compared to 5 mm/day, and using the results of previous research, the total amount of TRWP that can be transported to the environmental compartment by rainfall from the domestic road environment annually is 9,592 tons, and 288 tons of this can be affected by marine microplastics. However, this study has limitations in terms of limited space and predicted results, but it would like to mention the need to improve the domestic road environment and sewage treatment system to reduce TRWP. In the future, we plan to conduct sample collection and concentration analysis studies of TRWP in real environmental compartments to verify the results of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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