• 농촌계획
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• 제21권2호
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• pp.11-21
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• 2015

This study carried out evaluation of vulnerability in accessability and functionality using road network that was extracted from Intelligent Transportation System(ITS) and digital map. It was built in order to figure out accessability that locational data which include community center, public facilities, medical facilities and highway IC. The method for grasping functionality are Digital Elevation Model(DEM) and land slide hazard map provided by Korea Forest Service. The evaluation criteria for figure out accessability was set to related comparison of average time in urban area. Functionality value was calculated by the possibility of backing the vehicle possibility of snowfall and landslides. At last, this research computed weighting value through Analytic Hierarchy Process (AHP), calculated a vulnerable score. As the result, the accessability of rural village came out that would spend more time by 1.4 to 3.2 times in comparison with urban area. Even though, vulnerability of the road by a snowfall was estimated that more than 50% satisfies the first class, however, it show up that the road were still vulnerable due snowing because over the 14% of the road being evaluated the fifth class. The functionality has been satisfied most of the road, however, It was vulnerable around Lake Daechung and Piban-ryung, Yumti-jae, Suriti-jae where on the way Boeun. Also, the fifth class road are about 35 km away from the city hall on distance, take an hour to an hour and a half. The fourth class road are about 25 km away from the city hall on distance, take 25 min to an hour. The other class of the road take in 30 min from the city hall or aren't affected of weather and have been analyzed that a density of road is high. In A result that compare between distribution and a housing density came out different the southern and the eastern area, so this result could be suggested quantitative data for possibility of development.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.57-66
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• 2011

이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심 임야지역을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.97-110
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• 2021

본 연구는 도로의 실시간 교통정보를 이용하여 법정허용속도로 이동하는 시간과 실제속도로 이동하는 시간의 비율인 지연계수를 산정하였다. 연구의 대상지는 우리나라의 수도인 서울을 대상으로 하였다. 도로망의 실제 이용 속도는 대부분 최대속도보다 낮은 속도로 이용되는 것으로 조사되었으며, 이용 속도가 가장 낮은 시간은 출퇴근 시간대로 조사되었다. 조사된 출퇴근 시간대의 이용속도를 기반으로 접근성 분석을 수행한 결과 평균 37.94분이 소요되는 것으로 분석되었으며, 법정허용 속도에서는 15.70분으로 분석되어 약 2.4배 가량 과소평가되고 있는 것으로 나타났다. 이를 법정허용속도에 의한 접근성과 실제 이용속도 접근성 비율을 지연계수라 정의하고 분석을 수행한 결과 서울시의 지연계수는 2.44로 분석되었다. 행정구역별로 지연계수를 분석한 결과 한강을 중심으로 북쪽이 높고 남쪽이 상대적으로 낮은 지연계수를 보이는 것으로 분석되었다. 이를 도로밀도에 따른 통행량으로 비교한 결과 도로밀도에 따른 통행량이 증가할수록 지연계수가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 통행량이 많다고 하여 반드시 이동시간이 증가하지 않는 것으로 볼 수 있으며, 이동시간의 증가를 유발하는 인자를 파악하기 위해서 향후에는 도로체계의 형상, 도로 폭, 신호체계 등 고도화된 정보를 기반으로 파악해야 할 것으로 보여진다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.375-382
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• 2004

Lately, 3D GIS begins to be widely used in many application fields. In this research, we proposed a survey and analysis result of research trends for 3D GIS technologies-acquisition of 3D spatial data, 3D features structuring, 3D visualization, data query, and transmission etc. The result is expected to give the helpful information for constructing research road-map on development of 3D GIS technologies.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.882-886
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• 2007

People living in the large cities are exposed to high level noise due to road-traffic, railway-traffic and aircraft. Nowadays, some researches are ongoing to reduce the noise by using noise map. However it has to be decided which prediction model is the most suitable in Korea. In this study, it has been focused on railway noise prediction models which are employed in a commercial software(Sound Plan) and developed by Korea Railroad Research Institute, and comparative study of the prediction models has been made.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권48호
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• pp.101-111
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• 1998

CNS (Car Navigation System) is the most compatible candidate among various in-vehicle information systems as a provider of ITS (Intelligence Transport Systems) information. It generally consists of remote controller, display, CD-changer, GPS receiver and so on. Among them, display is the most important and critical element of the HMI (Human-Machine Interface) suggesting the digital map to the driver. Therefore, it is certain that the display gives cognitive, physical, mental and visual workloads to the driver which are directly related with the driver's and road safety with the success of ITS. Until now, various human factors techniques have been developed and applied to estimate the driver's workload and to collect the driver's requirements of the CNS digital map, for example, mental workload assessment, visual activity analysis, cognitive analysis and so on. In addition to these kinds of techniques, this research performed the human sensibility ergonomics approach to directly investigate and evaluate the driver's requirements and sensibilities of the real products.

• 한국측량학회지
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• 제11권2호
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구는 교통안전표지판의 효과적인 관리기법에 관한 연구이다. 도로대장은 도로의 재산을 관리하고 도로의 지상, 지하시설물의 위치, 규격, 재질 등의 현황을 고사함과 동시에 이를 활용하여 도로의 장기건설, 보수 및 투자계획 등을 수립하는데 사용된다. 항공사진을 이용한 데이타베이스를 구축하기 위해 기준점측량과 항공사진 측량이 수행되어야 한다. 촬영결과를 세부도화하고, 관리조사 결과를 이용하여 편집도를 자성한다. 또한, 도로점용물 조사와 함께 지하매설물도와 도로종합현황 평면도를 작성한다. 본 연구는 산업도로가 위치한 금정구 일대를 모델지역으로 선정하였다. 이 일대에는 약 7,000여개의 신호등과 교통안전표지판이 있으므로 과학적이고 효과적인 도로대장관리를 위해서는 시설물 데이터베이스 의한 통계적인 운영을 통해서 가능하다. ARC/INFO의 기본환경에서 SML을 이용하여 효과적인 도로대장관리를 할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.119-127
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• 2019

본 연구에서는 1/1,000 수치지형도 및 정밀도로지도 제작에 있어서 도로 레이어를 구성하고 있는 교통안전표지 및 도로표지의 제작 공정에 있어서 딥러닝의 적용방안을 탐색하였다. 딥러닝의 이미지 분류에서 활용하는 전수학습을 이용하여 취득한 영상에 대한 학습자료 구축을 통해 도로 표지정보의 자동분류를 수행하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시, 보조는 촬영된 이미지의 품질 및 형태 등 여러 가지 요소에 의해 정확도가 불규칙하게 나타났지만, 안내표지의 경우는 정확도가 97% 이상으로 높게 나타났다. 수치지도제작에 있어 전수학습을 이용한 이미지 자동분류 방식은 교통안전표지를 포함한 다양한 레이어들에 대한 자료 취득과 분류에 있어서 활용이 증가할 것으로 기대한다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.6-13
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• 2022

The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.334-343
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.