일반적으로 도심지에서의 유출은 도로 노면을 따라 유출되어 빗물받이를 통해 우수관거로 배수된다. 따라서 적절한 도로 배수능력의 평가는 도로와 빗물받이 뿐만 아니라 우수관거의 설계에서도 필수적이다. 하지만 도시 도로부의 지형학적 및 수리학적 조건을 반영한 흐름해석 방안에 대한 명확한 기준이 제시되어 있지 못한 실정이다. 그러므로 기존에 적용되던 흐름해석 모형(등류/ 부등류) 및 도달시간 산정방법 (임계/고정)을 분석하여 최적의 도로의 흐름해석 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 도로 표면 흐름해석을 위한 알고리즘을 개발하고 등류와 부등류 흐름해석 모형 및 도달시간 산정방법을 매개변수로 적용한 수치적 분석을 수행하여 다양한 도로조건에서의 강우 유출특성을 모의하였다. 도로조건은 국내의 설계기준을 고려하여 2차선 도로의 폭 (6 m)과 경사 (도로 종경사 1 - 10%, 도로 노면경사 2% 및 측구 횡경사 2 - 10%)가 고려되었다. 또한, 도로 표면의 흐름은 노면경사를 따라 측구에서 차집되어 하류부의 빗물받이를 통해 배수되도록 하였으며, 측구의 폭은 0.5 m로 선정하였다. 모의 결과 도로의 유출특성은 도로 경사 조건에 따라 민감하게 변화하였으며, 부등류 해석모형이 도로의 하류부로 강우가 차집되며 변화하는 측구부에서의 유출특성을 반영하여 등류 흐름해석 모형에 비해 최대 23.66%, 평균 11.80% 긴 도달시간과 최대 9.50%, 평균 4.73% 작은 도로 표면 총 유출량을 나타냈다. 따라서, 우수 유출량을 산정하기 위하여 도달시간을 강우의 지속시간으로 반영하는 임계지속시간을 적용한 부등류 흐름해석을 수행하는 것이 적합하다고 판단되었다. 개발된 알고리즘은 다양한 흐름해석 기법을 통합하여 도로 노면에서의 유출특성을 정밀하게 모의하고 있으므로 도로의 배수 설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
본 연구는 숲가꾸기 작업을 위하여 개설된 작업로를 대상으로 노면피해에 영향을 미치는 요인을 평가하여 작업로 노면의 피해예방을 위한 적정 시설기준의 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 작업로 노면피해에 영향을 크게 미치는 요인은 시설위치, 종단기울기, 겉보기토질, 산지사면형상, 노폭의 순으로 나타났다. 따라서 종단기울기, 노폭 등 도로 구조적인 요인과 시설위치, 산지사면형상 등 입지적 요인 그리고 겉보기 토질과 같은 도로 구성물질이 노면 피해 발생과 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 작업로의 피해발생은 계곡부, 종단기울기 24%이상, 마사토 토질, 요형사면, 노폭 3.0 m이상에서 심한 것으로 나타났고, 안정성은 능선부, 종단기울기 4~24%, 토사지역, 직선형(-)사면, 노폭 3.0 m이하에서 큰 것으로 나타났다. 수량화II류의 판별식의 판별적중률은 79.4%로 상당히 양호한 값으로 나타나 작업로 노면의 양부판정에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
The impact behavior of a multigirder concrete bridge under single and multiple moving vehicles is studied based on correlated road surface characteristics. The bridge structure is modeled as grillage beam system. A 3D nonlinear vehicle model with eleven degrees of freedom is utilized according to the HS20-44 truck design loading in the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) specifications. A triangle correlation model is introduced to generate four classes of longitudinal road surface roughness as multi-correlated random processes along deck transverse direction. On the basis of a correlation length of approximately half the bridge width, the upper limits of impact factors obtained under confidence level of 95 percent and side-by-side three-truck loading provide probability-based evidence for the evaluation of AASHTO specifications. The analytical results indicate that a better transverse correlation among road surface roughness generally leads to slightly higher impact factors. Suggestions are made for the routine maintenance of this type of highway bridges.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
To investigate the restoration procedure on soil physical properties and vegetation at the surface of strip road affected by timber harvesting operation. This study was carried out at strip roads constructed between 1989 and 1994 in Mt. Baekun, Kwangyang, Chollanam-Do. Soil hardness of the surface layer was improved with change of time after strip road construction, but that of 7.6~15 cm depth from the surface was not improved. According to linear regression analysis, it was estimated 16.6 years in 0~7.5 cm and 16.9 years in 7.6~15 cm soil depth to be restored to natural forest lands. The amount of surface soil erosion was 0.045$m^3$/km/yr on strip roads constructed in 1989 and 1990, and road constructed in 1994 showed the highest value (4.5$m^3$/km/yr). Vegetation coverage rates of road surface were 96.7% in strip roads constructed in 1990. Those of cutslope and fillslope were highest in roads constructed in 1990. The results indicated that strip roads were restored with change of time after road construction.
본 연구에서는 ISO, MIRA, 그리고 Wong에 의해 제안된 노면 PSD 함수를 기초의 3차원 노면의 생성 방법에 대해 연구하였다. 주어진 노면 거칠기 특성이 PSD 함수를 사용하여 2차원 노면을 생성한 뒤 상관도를 고려하여 횡방향으로 연속적으로 배치함으로써 실제 노면 특성에 유사한 3차원 노면을 생성하였다. 생성된 노면의 상관도를 평가한 결과 실제 노면의 상관도 특성과도 잘 일치함을 확인하였다. 또한, 3차원 노면을 자동으로 생성하기 위하여 반복적으로 횡방향 노면을 생성시켜 주는 프로그램을 개발하였다.
블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
차량이 도로를 안전하게 주행하기 위해서는 기본적으로 운전자의 안전과 차량의 성능을 최적화시킬 수 있는 형태의 도로설계와 시공이 필요하다. 교통량이 많은 고속도로는 이러한 요인들을 반영하여 건설하고 있으나 여전히 일반국도와 지방도의 경우는 많은 문제점을 안고 있는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 강원도 홍천에 위치한 굴운교차로에서 교통사고재현을 위한 PC-Crash 프로그램을 이용하여 도로의 유출부 노면이 마른 노면, 젖은 노면, 빙판 노면일 때, 차량의 속도변화에 따른 차량의 거동특성을 분석하였다. 그 결과로 굴운교차로내 유출부의 차량거동특성에 노면상태에 따른 마찰계수와 차량속도가 영향을 미친다는 사실을 확인하였으며, 이러한 시뮬레이션을 통하여 도로설계에 대한 문제점을 사전에 검증할 수 있다는 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 지표면과 대기사이의 열-에너지 균형원리를 이용한 노면온도예측모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 노면온도예측모형은 두 가지 모듈로 구성되는데 Canopy 1은 지표면과 대기 간의 열 교환을 묘사하기 위한 것이고, Canopy 2는 열에너지 교환 과정에서 포장체 특성을 반영하기 위한 것이다. 모형 수행에 필요한 다양한 입력변수는 기상청으로부터 수집하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 청원-상주 간 고속도로 상 문의교 지점에 설치된 접촉식 노면온도측정센서로부터 수집한 노면온도자료와 모형 수행을 통해 나온 결과 값을 비교 하였다. 이러한 비교는 동절기(12월)와 동절기 외 기간(10월)에 걸쳐 수행되었다. 비교 결과, 두 온도의 평균오차 값이 ${\pm}2^{\circ}C$ 범위 내에 있어, 모형의 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구는 동절기 도로관리에 다양하게 사용될 것으로 사료되고, 특히 도로 기상정보체계 운영에 핵심이 되는 노면온도 예측 알고리즘으로 사용될 수 있는 기초 연구가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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