• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제35권8호
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• pp.169-176
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• 2019

The purpose of this study was to analyze outdoor thermal comfort of apartments planning characteristic of pedestrian height in Beijing, China. Selecting 322 apartment complexes with more than 1000 households and more than 10 buildings(including 10 buildings), mainly in Chaoyang District and Tongzhou District to select 32 basic layout types and then 12 typical layout types were select in 32 basic layout types. Finally, the simulation was conducted for the 12 typical layout types using the micro-climate model ENVI-met to evaluate the wind environment, the thermal environment and the comfort. The results of this study as follows: In the parallel arrangement, it has the best outdoor thermal comfort of Slab-East-Parallel(S/E/P). Next is Slab-South-Parallel(S/S/P), Tower-South-Parallel(T/S/P) in turn. In the stagger arrangement, Mixture-South-North and South Stagger-1(M/S/NSS-1) has the best outdoor thermal comfort and Slab-South-North and South Stagger(S/S/NSS), Tower-South-North and South Stagger(T/S/NSS), Mixture-South-North and South Stagger-3(M/S/NSS-3), Mixture-South-North and South Stagger-4(M/S/NSS-4), Mixture-South-North and South Stagger-2(M/S/NSS-2) in turn. In the cluster arrangement, Mixture-Mixture-Cluster-2(M/M/C-2) has the best outdoor thermal comfort and Mixture-Mixture-Cluster-3(M/M/C-3), Mixture-Mixture-Cluster-1(M/M/C-1) in turn. Due to the low wind speed and high air temperature, it is necessary to consider the layout types that can form the wind road at first, such as Mixture-South-North and South Stagger-1(M/S/NSS-1), Slab-South-North and South Stagger(S/S/NSS) and so on.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.47-56
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• 2008

2차로도로는 우리나라 포장도로의 80% 이상을 차지하고 있기 때문에 2차로도로가 국내의 교통흐름에 있어서 차지하고 있는 비중은 매우 높다할 수 있다. 그러나 2차로도로는 진행방향당 한 차로만이 허용되어 있어 저속차량에 의해 지체가 발생할 경우 고속차량이 대향차로를 이용하여 추월해야 한다. 이러한 추월은 교통사고를 유발할 가능성이 매우 높으며 추월에 의한 사고는 중앙선 침범에 의한 정면 충돌사고를 일으킬 수 있으므로 사고의 심각도 또한 매우 높다할 수 있다. 그러나 2차로도로의 전반적인 운영상태 등을 나타내는 서비스수준에 대하여 현행 KHCM 에서는 '서비스수준이란 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명'하는 개념으로 정의하고 있지만 실제 서비스수준을 산정함에 있어서 서비스수준의 개념에 나타나 있는 바와는 달리 총지체율만을 이용하여 서비스수준을 산정하기 때문에 지체만을 고려하고 사고(교통안전)를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 서비스수준 산정방법인 총지체율을 이용하여 지체시간을 산정하는 방법을 제시한 후, 여기에 지체비용을 곱하는 방식으로 총지체비용을 산출하는 방법을 제시하며 사고를 고려하기 위해 교통사고예측모형을 통하여 교통사고건수를 예측하고 여기에 평균교통사고비용을 곱하는 방식으로 총교통사고비용을 산출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 앞에서 산출된 총지체비용과 총사고비용을 합산하여 운영비용을 산출함으로써 지체와 사고를 고려한 서비스수준의 새로운 판정척도를 개발하고 더불어 서비스수준을 제시하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.1-15
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• 2009

골재노출콘크리트포장은 콘크리트 타설 직후 포장표면에 응결지연제를 살포하여 표면으로부터 깊이 2$\sim$3mm 정도의 모르타르 경화를 늦추게 한 후 표면의 모르타르 제거를 통해 굵은골재를 포장표면에 노출시키는 공법이다. 골재노출콘크리트포장의 타이어-노면 소음이 일반 콘크리트포장보다 작으면서도 적정한 미끄럼저항을 장기간 유지한다는 장점을 가지고 있다. 특히 굵은골재가 소입경일수록 소음저감효과가 우수한 것으로 알려져 있다. 성공적인 소입경 골재노출콘크리트포장의 건설을 위해서는 굵은골재의 최대입경이 적정하여야 하며, 적정량의 굵은골재를 포장표면에 균일하게 노출하도록 해야 하며 이를 위한 적절한 배합과 노출기법의 도출이 요구된다. 일반적인 콘크리트포장의 배합기준은 강도설계로 이루어지지만 소입경 골재노출콘크리트포장의 경우 강도뿐만 아니라 소음저감효과, 미끄럼저항을 적절히 발현시킬 수 있는 배합설계를 실시하기 위해서는 강도실험 외에도 노면의 미끄럼저항, 소음을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 소입경 골재노출콘크리트포장에 대하여 적정 강도를 유지하며 포장표면조직의 소음 저감효과 및 적정 미끄럼저항성을 동시에 만족시킬 수 있도록 표면조직을 형성할 수 있는 최적배합에 대해 제시하였다. 또한 콘크리트포장은 온도, 습도 및 대기환경에 의해 모르타르의 경화속도가 달라지므로 콘크리트의 물리적 성질을 정량적으로 고려한 최적 노출기법이 제시되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1849-1858
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• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제30권4호
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• pp.378-386
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• 2014

The use of bus stop in the center lane has reduced the emissions of exhaust gas on the road due to the improvement of the traffic speed but has caused a health problem for the citizens who are waiting for the bus in the platform, and thus the air pollution control of bus stop in the center lane is emerging as a more important part. This study was conducted to investigate the air pollution degree for the center lane-bus stops in four regions using mobile air measuring vehicle, and to evaluate the characteristics of air pollution by comparing with the data measured at the urban air monitoring site close to the bus stops. In addition, the correlation analysis was performed to analyze the impact to neighboring region by vehicle exhaust gas. The regional mean concentration of nitrogen dioxide in the center lane-bus stops ranged from 0.025 to 0.043 ppm which shows from 2.5 times to 5.3 times higher than the values of urban air monitoring site selected as a control group. The regional mean concentration of ozone in the center lane-bus stops ranged from 0.023 to 0.034 ppm which shows from 3% to 28% lower than the values of urban air monitoring site selected as a control group. The concentrations of nitrogen dioxide and ozone for the sampling regions did not exceed one hour-air quality environmental standard (0.1 ppm). The mean concentration of particulate matter for four center lane-bus stops was $28{\mu}g/m^3$ which shows about 27% higher than the values of urban air monitoring site selected as a control group, and that of particulate matter did not exceed one day-air quality environmental standard ($100{\mu}g/m^3$). In the results of correlation analysis between data from center lane-bus stops and data from urban air monitoring sites, the correlation coefficient (r) of nitrogen dioxide was relatively low as 0.316 to 0.416, and the correlation coefficient was high as the distance was close and vice versa. However, the correlation coefficient of ozone ranged from 0.167 to 0.658 and the correlation coefficient was high as the distance was far and vice versa.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-8
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• 2021

본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.587-598
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• 2021

본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.