• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.121-125
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• 2007

Recently, constructing and complementing the road network database are a main key in all social operation in our life. However it needs high expenses for constructing and complementing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study propose a novel method to extract urban road networks from 3-D LiDAR data automatically. This method integrates height, reflectance, and clustered road point information. Geometric information of general roads is also applied to cluster road points group correctly. The proposed method has been tested on various urban areas which contain complicated road networks. The results conclude that the integration of height, reflectance, and geometric information worked reliably to cluster road points.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.405-410
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• 1999

Topographic maps can be made and updated with satellite images, but it requires many human interactions that are inefficient and costly. Therefore, the automatizing of the road extraction procedures could increase efficiency in terms of time and cost. Although methods of extracting roads, railroads and rivers from satellite images have been developed in many studies, studies on the road extraction from satellite images of urbanized area are still not relevant, because many artificial components In the city makes the delineation of the roads difficult. So, to extract roads from high resolution satellite images of urbanized area, this study has proposed the combined use of wavelet transform and multi-resolution analysis. In consequence, this study verifies that it is possible to automatize the road extraction from satellite images of urbanized area. And to realize the automatization more completely, various algorithms need to be developed.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.249-257
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• 2017

This paper proposes a method to segment urban scenes semantically based on location prior information. Since major scene elements in urban environments such as roads, buildings, and vehicles are often located at specific locations, using the location prior information of these elements can improve the segmentation performance. The location priors are defined in special 2D coordinates, referred to as road-normal coordinates, which are perpendicular to the orientation of the road. With the help of depth information to each element, all the possible pixels in the image are projected into these coordinates and the learned prior information is applied to those pixels. The proposed location prior can be modeled by defining a unary potential of a conditional random field (CRF) as a sum of two sub-potentials: an appearance feature-based potential and a location potential. The proposed method was validated using publicly available KITTI dataset, which has urban images and corresponding 3D depth measurements.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.309-316
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• 2020

본 연구는 도로 공간의 입체적 활용을 통한 도심재생 방안연구의 일환으로 일본의 입체도로제도에 대해서 분석하였다. 일본의 입체도로제도는 도로법, 도시계획법, 건축기준법의 3개의 법률을 일체적으로 운용해 왔으며, 특히 최근에는 도시계획법과 건축기준법이 개정되어 지구정비계획으로 중복이용구역이 설정된 모든 도로에서 입체도로제도의 적용이 가능해졌다. 입체도로제도 장점은 토지소유권자의 경우 도로상하공간의 이용이 자유로워지기 때문에 거주·영업이 지속가능하며, 도로관리자의 경우 도로로 이용하고자 하는 부분만 권리를 취득하기대문에 용지 취득비가 절감되는 장점이 있다. 또한 지역개발 측면에서 대규모 도로정비에 있어서 지역단절 개선 및 양호한 시가지를 형성할 수 있다. 입체도로제도의 적용 유형에 있어서는 고가도로, 지하도로, 자유통로, 주차장, 모노레일 등에서 일체구조와 분리구조의 형태로 다양하게 나타나고 있는데 도로를 일체적으로 정비하여 도로 상공에 건축물이 들어서 사업성 향상을 도모하고 있다. 또한 개발수법의 경우 도로와 건축물의 일체적 정비가 가능하여 개발계획의 자유도가 향상되며 도로법에 의한 관리 및 법률에 기초한 권한을 행사하여 관리상의 안정성 향상을 도모하고 있다. 이처럼 입체도로제도를 적용, 도로 공간의 입체적 활용을 통하여 제한된 가용부지를 최대한으로 활용하고 필요한 기능을 확보하여 개발지역의 지속가능성 및 양호한 시가지를 형성하고 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.9-16
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• 2022

The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.

• Advances in nano research
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• 제16권6호
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• pp.531-548
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• 2024

The study focuses on using remote sensing to gather data about the Earth's surface, particularly in urban environments, using satellites and aircraft-mounted sensors. It aims to develop a classification framework for road targets using multi-spectral imagery. By integrating Convolutional Neural Networks (CNNs) with XGBoost, the study seeks to enhance the accuracy and efficiency of road target identification, aiding urban infrastructure management and transportation planning. A novel aspect of the research is the incorporation of quantum sensors, which improve the resolution and sensitivity of the data. The model achieved high predictive accuracy with an MSE of 0.025, R-squared of 0.85, RMSE of 0.158, and MAE of 0.12. The CNN model showed excellent performance in road detection with 92% accuracy, 88% precision, 90% recall, and an f1-score of 89%. These results demonstrate the model's robustness and applicability in real-world urban planning scenarios, further enhanced by data augmentation and early stopping techniques.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.85-98
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• 2023

홍수는 전 세계적으로 가장 빈번한 자연재해 중 하나로, 국내의 경우 지구온난화의 진행, 불투수면적의 증가, 기존 시가지 내 치수시설 확충의 한계 등 복합적인 요인으로 인하여 도시침수 발생 확률은 크게 증가하고 있다. 하지만 도시침수 방지를 위한 설계홍수량의 상향 및 대규모 토목공사는 사회·경제적으로 전 국민적인 동의를 받기 어렵다. 따라서 자연재해에 대해 지역공동체가 사회·경제적으로 감당 가능한 수준으로 대비를 하되, 신속한 복구를 통해 재해 이후 원래의 상태로 되돌아가는 능력인 회복도의 중요성이 높아지고 있다. 이에 도시회복도에 관한 다양한 연구가 수행되어지고 있지만 도시의 필수적인 서비스를 제공하는 라이프라인과 연관된 회복도 측정법은 미비한 상황이다. 특히 라이프라인 중 도로네트워크는 자연재해 발생 시 복구자원 수송과 신속한 복구를 진행하기 위한 중요한 시설인 만큼 도로네트워크는 도시의 회복도를 측정할 때 반드시 고려해야하는 주요 요소이다. 따라서 본 연구는 회복도 특성 및 도로네트워크 기반의 회복도 평가법을 제시하고 도로네트워크가 도시회복도에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.430-438
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• 2020

최근 정부에서 교통사고 사망자 수를 줄이기 위해 추진하고 있는 '안전속도 5030' 정책에 따라 여러 지자체에서는 제한속도를 하향하고 있다. 제한속도 하향이 시범적으로 실시된 여러 특·광역시 도시부 도로 구간에서는 교통사고 발생 건수 및 사망자 수 등의 감소효과가 있는 것으로 나타나고 있으나 기초지자체 단위의 중소도시 도로구간에 대한 효과 분석 사례는 전무한 실정으로 본 연구에서는 수도권 기초지자체 중소도시들 중에서 평택시 도시부 도로와 이천시 지방부 도로의 일부 구간을 대상으로 제한속도 하향 전·후 통행속도, 교통사고 건수 및 사상자 수 등의 변화를 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.155-163
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• 2019

본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.1-9
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• 2016

도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.