동절기에 대기온도가 영하로 내려감에 따라 포장하부층의 동결 및 응해가 반복되어 포장체의 구조적 성능이 저하된다. 이를 방지하기 위하여 동상에 대한 많은 연구가 수행되었으며, 그 결과, 우리나라 전역의 동결지수선도가 작성되어 동상방지층 설계 등의 도로건설에 이용되고 있다. 하지만, 포장층의 두께와 재료, 그리고 지형에 따른 동결심도의 변화에 대한 조사가 체계적으로 이루어지지 않아 현행 동상방지층 설계의 유효성에 대한 평가가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 한국도로공사 시험도로에서 측정되는 대기온도 자료와 콘크리트 및 아스팔트 포장의 깊이별 온도 및 함수량 자료를 이용하여, 시험도로의 동결지수 및 동결가능 깊이를 조사하였다. 또한, 조사된 결과를 기존의 동결심도 추정식에 의한 결과와 비교하였다. 본 연구는 시험도로에서 측정된 동결 관련자료에 대한 초기연구로서 , 장기적인 자료의 축적과 분석을 통하여 보다 신뢰성 있는 결과가 도출될 수 있을 것으로 판단된다.
PURPOSES : This study evaluates the reliability of the patterns of changes in the road surface temperature during winter using a statistical technique. In addition, a flexible road segmentation method is developed based on the collected road surface temperature data. METHODS : To collect and analyze the data, a thermal mapping system that could be attached to a survey vehicle along with various other sensors was employed. We first selected the test route based on the date and the weather and topographical conditions, since these factors affect the patterns of changes in the road surface temperature. Each route was surveyed a total of 10 times on a round-trip basis at the same times (5 AM to 6 AM). A correlation analysis was performed to identify whether the weather conditions reported for the survey dates were consistent with the actual conditions. In addition, we developed a method for dividing the road into sections based on the consecutive changes in the road surface temperature for use in future applications. Specifically, in this method, the road surface temperature data collected using the thermal mapping system was compared continuously with the average values for the various road sections, and the road was divided into sections based on the temperature. RESULTS : The results showed that the comparison of the reported and actual weather conditions and the standard deviation in the observed road surface temperatures could produce a good indicator of the reliability of the patterns of the changes in the road surface temperature. CONCLUSIONS : This research shows how road surface temperature data can be evaluated using a statistical technique. It also confirms that roads should be segmented based on the changes in the temperature and not using a uniform segmentation method.
To keep up with the regulation of OBD II(on board diagnostics II), many detection methods for engine misfire have been developed. Among them, the method of using the crankshaft speed fluctuation is the most noticeable in the point of view of lower cost and easier installation than any others. On the basis of the results obtained from the previous engine-dynamometer test, the integrating torque index (ITI) has been introduced. In this research, the instrumental and the interfacing systems to engine control unit(ECU) are developed for the vehicle test. Therefore, the vehicle and chassis-dynamometer test can be carried out in addition to the rough road test. From this test, the previousproposed method proved that it can be applied to the real vehicle.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
This paper describes a road-following controller using the proposed neural network for autonomous vehicle. Road-following with visual sensor like camera requires intelligent control algorithm because analysis of relation from road image to steering control is complex. The proposed neural network, relative similarity modular network(RSMN), is composed of some learning networks and a partitioniing network. The partitioning network divides input space into multiple sections by similarity of input data. Because divided section has simlar input patterns, RSMN can learn nonlinear relation such as road-following with visual control easily. Visual control uses two criteria on road image from camera; one is position of vanishing point of road, the other is slope of vanishing line of road. The controller using neural network has input of two criteria and output of steering angle. To confirm performance of the proposed neural network controller, a software is developed to simulate vehicle dynamics, camera image generation, visual control, and road-following. Also, prototype autonomous electric vehicle is developed, and usefulness of the controller is verified by physical driving test.
PURPOSES : This study aimed to offer a greenhouse gases table to assist a road designer in calculating the greenhouse gases for a road environment when making a decision about an alternative road. METHODS : This study developed an operation mode table of greenhouse gases using the MOVES program. Similar factors for Korean vehicles and fuels are reflected in the MOVES program, which was made in the USA. Finally, a paired t-test was conducted to calculate the site data and MOVES data. Through these studies, a methodology was suggested for calculating carbon emissions based on various types of roads alignments. RESULTS : The site results for a passenger truck on the road were statistically significant when the vehicle speed was above 65 km/h. However, a future study will consider factors for various road alignments and vehicles. CONCLUSIONS : This study will contribute to the theoretical basis for reducing carbon emissions from roads by helping road designers make decisions about road alternatives in terms of the road environment.
본 연구는 자율협력주행차량의 협력 인프라 중 하나인 도로표지판을 대상으로 LiDAR의 검지성능 변화를 알아보았다. 이를 위해서 색깔과 재질이 다른 도로표지판을 제작하여 실제도로 환경에서 강우량을 통제한 테스트를 수행하였다. 성능지표는 NPC와 Intensity로 선정하였고, 집단간의 비교는 T-Test를 활용하였다. 연구결과, 모든 재질에서 강수량이 증가할수록 LiDAR의 성능지표가 감소되는 결과가 관측되었다. 재귀반사지는 강수량 증가에 따른 성능지표 감소가 페인트 도색에 비해선 작았지만, 이 역시 40mm이상의 강수량에서는 데이터의 관측이 되지 않을 정도로 성능이 저하되었다. 검은색 페인트는 맑은 날에도 다른 색들에 비하여 성능지표가 낮았으며 특히, 백색의 재귀반사지는 성능지표가 강수량 증가에 가장 민감하게 저하되었다. 이러한 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것으로 기대된다.
PURPOSES : Skid resistance and noise of roads highly depend on the characteristics of pavement texture. Therefore, estimation of texture characteristics may give useful information for the skid resistance and noise of road. Generally, Sand Patch Test is performed in order to estimate MTD(Mean Texture Depth). However, it is time-consuming and needs traffic control. This study aimed to investigate the effectiveness of measurement texture depth using the Portable Laser Profiler that give the MPD(Mean Profile Depth). METHODS : MTD and MPD were collected on the number of expressway sections including Central Inland Test Road sections in Korea. Statistical analysis are performed to establish the relationship between MTD data based on Sand Patch Test and MPD data obtained by the Portable Laser Profiler. RESULTS : Linear relationship MPD and MTD is observed for both of asphalt pavement and concrete pavement such as R-square of 0.51 to 0.58. CONCLUSIONS : Even though, the test method and definition of MPD and MTD are different. EMTD(Estimated Mean Texture Depth) can be obtained by using the correlationship between MPD with MTD.
최근 빅데이터를 이용한 교통정보 분석이 활발히 진행되고 있으나, 운전자 특성을 고려한 정보의 활용은 다소 낮은 실정이다. 이중 도로표지는 운전자에게 직접적 영향을 주는 정보중 하나라고 할 수 있다. 도로표지는 운전자가 목적지까지 원활한 통행이 가능하도록 최적의 정보를 제공해 주어야 하며, 내비게이션 사용을 고려한 적정 정보 제공을 필요로 하고 있다. 하지만 현재 도로표지규칙에서는 도로의 종류나 규모에 관계없이 일정한 규격을 통한 정보제공을 하도록 하고 있다. 본 연구에서는 운전자의 원활한 행동판단이 가능하도록 도로 안내 정보의 제공 방법을 제시하고자 하였다. 먼저 도로표지의 시인성 및 판독성을 고려하여 도로의 설계속도별 도로표지에 사용할 수 있는 최소 글자 크기를 도출하였다. 기존 도형식 안내에 대비하여 분할식 안내를 이용한 시나리오를 제작하였다. 정보 제공의 효과를 검증하기 위하여, 3차원 시뮬레이션 도로 환경을 구축하였고, 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 단순한 평면 교차로에서는 방향 안내 방식이 운전자에게 크게 영향이 없었으나, 복잡한 입체교차로에서는 도형식 안내방식 보다 직관적 안내방식인 분할식 방향 정보 안내가 운전자 선호도가 높은 것으로 나타났다. 실험 결과에 따라, 입체교차로에서의 분할식 정보 제공 형태를 적용한 2차 검증 실험을 실시하였으며, 운전자의 행동 판단에 문제가 없음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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