• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.34-43
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• 2019

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

• 한국안전학회지
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• 제34권5호
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• pp.144-152
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• 2019

According to the National Police Agency, point-to-point speed enforcement system is being installed and operated in 97 sections across the country. It is more effective than other enforcement systems in terms of stabilizing the traffic flow and inhibiting the kangaroo effect. But it is only 5.1% of the total enforcement systems. The National Police Agency is also aware that its operation ratio is very low and it is necessary to expand point-to-point speed enforcement system. Hence, this study aims to provide the expansion basis of the point-to-point speed enforcement operation through analysis of the quantitative effects and development the accident prediction model. Firstly, this study analyzed the effectiveness of point-to-point speed enforcement system. Naive before-after study and comparison group method(C-G Method) were used as methodologies of analyzing the effectiveness. The result of using the naive before-after study was significant. Total accidents, EPDOs and casualty crashes decreased by 42.15%, 70.64% and 45.30% respectively. And average speed and the ratio of exceeding speed limit decreased by 6.92% and 20.50%p respectively. Moreover, using the C-G method total accidents, EPDOs and casualty crashes decreased by 31.35%, 66.62% and 10.04% respectively. And average speed and the ratio of exceeding speed limit decreased by 3.49% and 56.65%p respectively. Secondly, this study developed a prediction model for the probability of casualty crash. It was dependant on factors of traffic volume, ratio of exceeding speed limit, ratio of heavy vehicle, ratio of curve section, and presence of point-to-point speed enforcement. Finally, this study selected the most danger sections to the major highway and evaluated proper installation sections to the recent installation section by applying the accident prediction model. The results of this study are expected to be useful in establishing the installation standards for the point-to-point speed enforcement system.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.186-201
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• 2021

자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.65-74
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• 2021

빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.12-28
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• 2019

도로기하구조는 교통사고를 발생시키는 다양한 요인 중 하나이지만, 동일한 도로기하구조 조건하에서도 기상상태에 따라 교통사고에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 2001년부터 2014년까지 14년간 전국 고속도로 사고자료와 기상자료를 매칭하여 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수들을 분석하였다. 도로기하구조와 기상상태의 상호작용이 사고심각도에 미치는 영향뿐만 아니라, 개별사고 심각도 간의 지역별 상관성을 반영하기 위해 위계적 순서형 모형을 사용하였다. 위계적 모형 중에서도 도로기하구조와 기상상태의 상호작용 변수를 포함한 임의절편모형과 기상상태의 지역별 특성을 상위변수로 포함하는 임의계수모형을 모두 활용하였다. 분석결과 톨게이트 및 램프구간, 내리막 경사 3%이상, 콘크리트 방호벽 등이 기상상태에 따라 사고 심각도에 미치는 영향이 달라지는 것을 확인하였다. 또한 도로기하구조와 기상상태의 복합적인 영향은 강우량 또는 강설량에 선형적이지 않을 수 있음을 보여주었다. 끝으로 본 연구의 분석결과를 기반으로 안전개선 대책을 제시하였으며, 이를 토대로 향후 교통사고 심각도 감소가 가능할 것으로 기대된다.

• 화약ㆍ발파
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• 제37권2호
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• pp.22-30
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• 2019

화약을 이용하여 작업하는 현장에서는 발파에 의해 발생되는 소음과 진동의 영향으로 작업상 많은 제약을 받는다. 최근에 민원 발생 증가 및 보안물건에 대한 환경규제 기준이 대폭 강화되고 있는 추세이다. 때문에 보안물건이 근접해 있는 경우 일반적으로 기계식굴착에 의해 작업이 이루어지고 있다. 기계식굴착 공법은 발파공법에 비해 소음과 진동을 저감시키는 장점을 갖고 있으나 굴착하고자 하는 암반의 상태에 따라서 계획 보다 시공성이 떨어지는 경우가 발생되기도 한다. 일반적으로 굴착암이 극경암에 가까울수록 시공성이 낮아진다. 본고에서는 전자뇌관을 사용하여 보안물건이 초근접해 있는 공사구간을 시공한 사례에 대해 설명하고자 한다. 당 현장은 인근에 보안물건(철도)이 근접(9.9m)해 있어 암파쇄 굴착공법으로 설계가 되어 시공하던 중, 극경암 노출에 따른 시공성 저하 및 공사기간 단축을 위한 대안 공법으로 전자뇌관을 이용한 시공을 검토하게 되었다. 전자뇌관 이용한 발파작업으로 주변 보안물건에 미치는 영향을 최소화 하면서 시공성과 경제성을 극대화 할 수 있었다. 한화에서 생산하는 하이트로닉($HiTRONIC^{TM}$)은 혁신적인 안정성과 높은 기폭 신뢰성을 갖고 있어 초정밀발파가 가능하다. 전자뇌관은 철도 및 고속도로현장, 대형 석회석 광산을 비롯한 도심지 터파기 등에서 널리 사용되고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.643-654
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• 2018

과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-43
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• 2019

미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.594-601
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• 2019

순수형 보강토교대는 상부구조의 하중을 보강토체 상단에 직접기초 형식으로 지지하는 교대이다. 교대 자체의 변형을 최소화하기 위해 비신장성 보강재인 메탈스트립을 사용하여야 한다. 순수형 보강토교대의 적용조건 도출을 위한 매개변수해석은 Zevogolis(2007)에 의해 수행되었다. 그 결과, 최상단 보강재의 인발 안전율이 가장 작게 산정되는 것으로 나타났다. 따라서 최상단 보강재의 인발 안전율이 가장 중요한 설계인자로 판단된다. 본 연구에서는 교대의 형상에 따른 최상단 보강재의 인발 안전율 변화를 검토하였다. 교대 길이와 교대 뒷굽 길이, 교대 높이를 변수로 하여 매개변수해석을 수행하였다. 매개변수해석 결과, 교대 길이와 교대 뒷굽 길이가 증가함에 따라 인발 안전율이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 교대 길이가 증가함에 따라 교대의 접지면적이 증가하게 되었으며, 그로 인해 상부구조의 하중이 분산되었기 때문이다. 교대 길이 1.2m에서와 교대 뒷굽 길이 0.9m 지점에서 인발 안전율이 수렴하는 것으로 나타났다. 이는 접지면적 증가에 따라 보강재의 유효길이가 감소하였기 때문이다. 그러나, 교대 길이와 교대 뒷굽 길이가 과도하게 증가될 경우 상부구조의 연장이 증가하게 된다. 그리고 교대 높이가 과도하게 증가할 경우 교대 뒤채움부 토공량이 증가하게 된다. 이는 보강토옹벽에 상부하중으로 작용하게 된다. 따라서 이에 대한 면밀한 검토가 필요하다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.105-114
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• 2019

최근 사회여건의 변화로 도로정책의 패러다임은 이용자 중심의 안전성 위주로 변화하고 있다. 최근 시설개량사업은 지속적인 증가 추이를 보이고 있으나 대부분 경제적 타당성 확보가 미흡한 실정이다. 따라서 도로 안전성에 대한 객관적이고 타당한 분석을 통해 합리적인 시설개량 대상사업 선정이 절실히 요구되는 시점이다. 본 연구에서는 새로운 도로 안전성 평가기법 개발을 위해 국도, 국지도, 지방도 등 75개 노선에 대해 현행 도로 안전성 평가기법을 토대로 데이터를 구축하였으며, 이렇게 구축된 데이터를 중심으로 문제점을 분석하여, 새로운 도로 안전성 평가기법의 기초자료로 활용하였다. 본 연구에서는 교통사고발생현황을 가중치를 통해 일반 평가항목으로 추가하고, 지자체 공무원들의 문제 지적 및 건의 사항 등을 통해 최종 평가항목을 확정하였다. 각 평가항목에 대해서는 전문가 AHP (Analytic Hierarchy Process) 설문 평가를 통해 합리적 가중치를 도출하였으며, 항목별 평가기준을 토대로 안전지수(Safety Index)를 결정하였다. 결정된 각 항목의 안전지수(SI)를 토대로, 각 안전지수의 곱인 종합 안전지수를 산출하였으며, 위험구간 판정 기준을 정립하였다. 또한, 위험구간 연장 비율인 종합위험도에 따른 시설개량 대상사업 선정 기준 도출 등 합리적이고 객관적인 도로 안전성 평가기법을 개발하였다.