• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.

• Wind and Structures
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• 제22권4호
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• pp.409-428
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• 2016

The mechanical and aerodynamic effect of building shape plays a dominate role in the pedestrian level wind environment. These effects have been presented in numerous studies and are available in many wind codes. However, most studies have focused on wind flow around conventional buildings and are limited to few wind directions. The present study investigated wind circulation in the re-entrant corners of cross-shaped high-rise buildings from various wind directions. The investigation focused on the pedestrian level wind environment in the re-entrant corners with different aspect ratios of building arrangements. Ninety cases of case study arrangements were evaluated using wind tunnel experimentation. The results show that for adequate wind circulation in the re-entrant corners, building orientations and separations play a critical role. Furthermore, in normal wind incident directions and at a high aspect ratio, poor wind flow was observed in the re-entrant corners. Moreover, it was noted that an optimized building orientation and aspect ratio significantly improved the wind flow in re-entrant corners and through passages. In addition, it was observed that oblique wind incident direction increased wind circulation in the re-entrant corners and through passages.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권12호
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• pp.13-20
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• 2011

외수압에 의한 강관 라이닝 좌굴 사례를 조사, 평가하여 강관 라이닝의 안전성에 미치는 요소 및 그 중요도를 산정하고자 하였다. 대상터널은 ${\bigcirc}{\bigcirc}$광역상수도 도수시설인 직경 2m의 수로터널로서 터널 라이닝은 내부의 강관 라이닝과 배면의 뒷채움 콘크리트로 구성되어 있다. 두 개의 수로터널에서 발생된 강관 라이닝 좌굴 손상을 대상으로 손상의 형태 및 설계 조건을 상세하게 조사하였다. 좌굴 손상에 적용 가능한 좌굴 안전성 평가방법을 기존의 문헌 자료를 참조하여 선정하였으며, 손상에 대한 조사결과와 비교하였다. 또한 본 지역의 수리지질학적인 특성이 좌굴 손상에 미치는 영향을 검토하였다. 연구결과 수리지질학적 지층특성뿐만 아니라 터널 라이닝의 적절한 시공이 강관 라이닝의 좌굴에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 외수압의 크기 결정은 수리지질 특성에 따라 산정되어야 하는 것을 알 수 있었다. 기존 손상 사례에 대한 연구는 압력 수로터널의 강관 라이닝에 대한 설계, 시공 및 유지관리 기간 중의 문제점 및 개선사항을 도출하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-12
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• 2015

터널은 자연훼손 최소화, 주행편의 향상과 건설장비 발전 등의 이유로 지속적으로 건설되며, 터널의 연장 또한 증가하고 있다. 하지만, 터널의 페쇄적 구조는 대형사고로 이어질 확률이 크며, 터널에서의 교통사고 건수는 예년에 비하여 대폭 증가되고 있다. 이러한 이유로 최근 터널은 터널관리시스템을 구축하여 신속한 사고처리와 방재관리에 심혈을 기울이고 있다. 이와 같은 측면에서 본 연구에서는 실제 터널관리시스템의 현황 파악, 현 시스템 진단 및 개선사항 도출을 목적으로 하고 있다. 터널관리 시스템은 실제 터널관리시스템은 운영 및 관리하는 터널관리사무소 직원이 가장 정확히 알고 있으므로 이들을 전문가로 규정하고, 전문가 설문을 통한 시스템 진단이 가능한 분석 방법을 선택하였다. 본 연구에서는 이를 고려하여 터널관리시스템을 상위요소 3개, 하위요소 16개로 계층을 나눠 터널관리사무소의 관리자 43명을 대상으로 IPA와 AHP 조사를 수행하였다. 조사결과를 활용하여 본 연구에서는 터널관리시스템의 안전 운영 적정성을 분석하였다. 분석결과 관리자들은 터널관리를 방재관리 위주로 진행하고 있어 이 부분의 하위요소들이 대부분 중요도와 만족도가 동시에 높은 것으로 분석되었다. 하지만 돌발상황 관리와 관련된 분야는 중요도와 만족도의 차이가 1.17로 가장 높으며, IPA결과를 나타내는 포트폴리오 차트에서도 2사분면에 위치한다. AHP분석결과도 방재관리의 하위분야는 대부분 고순위로 위치하였으나, 1순위는 돌발상황 관리 분야로 조사되었다. 본 연구는 현장의 실무자가 판단한 결과로 의미가 있다고 판단된다. 또한 실무자들이 개선이 필요하다고 느끼는 항목은 우선적인 개선이 이루어져야 할 것이다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.588-597
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• 2012

In the present study, the dispersion characteristics of hydrogen leakage from a Fuel Cell Vehicle (FCV) were analyzed by numerical simulation in order to assess the risk of a hydrogen leakage incident in a long road tunnel. In order to implement the worst case of hydrogen leakage, the FCV was located at the center of a tunnel, and hydrogen was completely discharged within 63 seconds. The Leakage velocity of hydrogen was adopted sub-sonic speed because that the assumption of the blockage effect of secondary device inside a vehicle. The temporal and spatial evaluation of the hydrogen concentration as well as the flammable region in a road tunnel was reported according to change of ventilation operating conditions. The hydrogen was blended by supply air form a ventilation fan, however, the hydrogen was discharged to outside in the exhaust air. It is observed that the efficiency way to eliminate of hydrogen is supply air operating condition under the hazardous hydrogen leaking incident. The present numerical analysis can be provided useful information of ventilation under the hydrogen leaking situation.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권9호
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• pp.265-273
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• 2018

본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2012

교통사고 발생시점부터 사고처리가 완료된 시점까지를 돌발상황 지속시간(Incident Duration Time)이라고 정의하는데, 이를 단축시켜야만 교통사고 피해를 최소화할 수 있다. 본 연구는 고속도로 교통사고를 대상으로 돌발상황 지속시간에 영향을 주는 요인들을 찾아내기 위한 모형을 개발하였다. 모형은 모든 사고자료에 포함한 통합 모형(모형1)과 일반구간, 교량, 터널 등 교통사고 장소별로 구분하여 분석한 세부 모형(모형 2, 3, 4) 등 모두 4개의 모형을 구축하였다. 분석 결과, 교통사고가 발생한 장소에 따라 돌발상황 지속시간에 다른 영향을 주는 것으로 나타났으며, 현장 처리를 위한 작업차량 도착시간이 가장 민감한 요인으로 분석되었다. 또한 차-차 사고, 화물차에 의한 사고, 야간 사고, 주말 사고 등의 시사점 있는 요인들을 찾아냈다. 이러한 연구결과는 향후 교통사고 관리대책을 수립하는 데 있어 중요한 판단지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2005년도 하계학술발표대회
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• pp.158-158
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• 2005