• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.46-55
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• 2020

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 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.23-33
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• 2012

최근 들어 집중호우 및 태풍과 국지성 집중호우로 인한 산사태 피해가 자주 보고되고 있다. 국내 지형특성상 산지 인근에서 도시가 발달되고 도로 철도 등의 기간시설물이 건설된 경우가 많기 때문에 산사태로 인한 인명 및 재산피해는 매우 심각하다. 이러한 피해를 효과적으로 방지하기 위해서는 건설계획 단계부터 산사태 위험이 높은 지역을 파악하고 적절한 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 산사태 발생에 영향을 미칠 수 있는 지형학적 특성, 토질의 특성, 강우 정보, 나무의 종류 정보 등의 자료를 재해대장 분석, 항공사진 분석, 현장조사를 실시하여 구축한 423 지점의 산사태 데이터에 대한 통계학적 분석을 수행하여 산사태 위험도 예측식을 제안하였다. 제안된 예측식으로 예측된 결과와 실제 산사태 발생여부를 비교해 본 결과 약 92%의 분류 정확도를 보였다. 예측식에 필요한 입력치들은 단 시간 내에 저비용으로 획득할 수 있도록 구성하였다. 또한 예측결과의 경우 재해지도 형식으로 표현하기 용이하기 때문에 제안된 산사태 위험도 예측식은 광범위한 지역의 산사태 발생 위험도를 산정하는데 효과적으로 활용될 수 있다고 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제6권3호
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• pp.79-85
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• 2003

Human beings have pursued development and economic betterment; thus, enhancing convenience and prosperity. A flourish of human civilization upon the industrialization results a massive urbanization. However, human beings have connived the environmental importance in the course of rapid urbanization. The environmental quality now becomes one of the most important factors that determine the quality of life in a city. Many studies were proceeded about the heat island effect in large cities. In general, most studies have been done to investigate urban microclimate phenomena using meteorological network or AWS (automatic weather station) data. Those preceding studies do not seem to sufficiently reflect the and thus, failed to show regional representative. In this study, temporal Landsat TM satellite imageries of May 20, 1987 and May 21, 1999 were 뻐d in order to detect the surface temperature of the study area using the band 6 ($10.4{\mu}m{\sim}12.5{\mu}m$). The surface temperature distribution detected by the band 6 of Landsat TM was over layed with the land cover classification data in order to investigate the temperature difference of the paved road and the riparian areas of the stream. As a result, a surface temperature difference as much as $3^{\circ}C$ between the paved road and the riparian areas with vegetation was observed. This study concludes that the land cover change is one of the main causes of urban heat island effect which may be closely affected by the paved areas and roads. Besides, the change of the atmospheric temperature followed by the urban secular change could have been confirmed. In the case of Yangjaecheon stream which underwent a heavy environmental restoration in 1995, the temperature was decreased as much as $0.6^{\circ}C$ after the restoration. The results of this study is expected to contribute to develop an urban space in harmony with the healthy human life and the environment respecting the crucial role of vegetation to stabilize the urban environmental dynamics.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.157-164
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• 2005

일반적인 물리탐사기법은 도심지내에서 구조물, 전도성 지장물, 차량 등 인공 잡음으로 인하여 그 적용성에 많은 제약을 받는다. 전철이 운행하는 철로 하부에 대한 탐사 역시 전선 및 열차진동이 일반 물리탐사 적용을 제한한다. 본 과업에서는 그 대안으로 선형배열 상시진동탄성파탐사를 적용하였다. 상시진동탐사(mircotremor survey)기법에는 철로를 운행하는 기차와 주변 도로위의 차량에 의한 진동이 오히려 양호한 송신원으로 활용 될 수 있다. 선형배열 상시진동탐사기법에서는 일반적인 굴절법 장비를 이용하여 일상적인 진동을 기록하고, 파동장의 변환을 수행하여 표면파의 분산곡선을 얻는다. 이후 발췌한 분산곡선에 대한 반복적인 수치모델링을 통하여 전단파속도를 구한다. 본 과업에서는 기존 철로를 따라 하부의 터널심도까지의 전단파속도를 전체 터널구간에 대하여 얻기 위하여 40m간격으로 선형배열을 이동하면서 자료를 획득하였다. 측선상의 시추공에서 수행한 SPS검층을 통하여 획득한 전단파속도와 RMR의 비교한 결과 전단파 속도와 RMR이 높은 상관관계에 있음을 확인할 수 있었으며, 상시진동탐사기법을 통하여 획득한 전단파속도 역시 RMR과의 양호한 상관관계를 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 상관관계를 이용하여 도심지 철도터널 전체 구간에서 암반분류를 위한 RMR 추정이 가능하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제84권2호
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• pp.166-177
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• 1995

본 연구의 내용은 임도건설(林道建設) 예정지역(豫定地域)의 흙을 어떻게 토질(土質) 역학적(力學的)으로 실험하여 실제적으로 응용할 수 있는가를 다루는 것이다. 이를 위해 8개 플롯에서 각 플롯 당 2 개씩 총 16개의 토양시료(土壤試料)를 채취하였다. 실험내용은 흙이 흩어지기 전후의 단위중량(單位重量), 함수량(含水量), 액성(液性) 및 소성한계(塑性限界), 다짐도 시험(試驗), 입도시험(粒度試驗) 등이다. 흩어지기(교란(攪亂)) 전후의 전체 단위중량(${\rho}_t$)은 각각 $1.69g/cm^3$과 $1.19g/cm^3$이었으며, 함수량(含水量)은 21.0%와 20.5%였다. 체분석과 비중계(比重計)에 의한 입도시험결과 얻은 균등계수(均等係數) U와 곡율계수(曲率係數) C는 각각 125와 0.42를 보이고 있어 전체적으로 좋은 입도분포는 아니었다. USCS에 의한 토양분류는 SM(실트질 모래 내지 모래실트 혼합토)으로서 성토재료(盛土材料)로서는 좋지 않은 것으로 보인다. 다짐시험결과 자연상태의 단위중량(${\rho}$)과 최적(最適) 단위중량(單位重量)(${\rho}pr$)은 각각 $1.40{\pm}0.065g/cm^3$과 $1.88{\pm}0.049g/cm^3$로 나타났는데, 이것은 ${\rho}pr$에 도달하기 위해 성토시(盛土時) 더 많은 다짐작업과 토량(土量)이 필요함을 의미한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.93-99
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• 2017

지난해 국내에서 발생한 교통사고 사망자 수는 OECD 회원국 가운데 인구 10만명당 10명으로 35개국 중 6위를 기록하고 있고, 어린이나 노인과 같은 교통약자의 사고율도 높은 수준에 있다. 본 연구에서는 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 이용한 사고요인분석 및 교통사고 특성 분석 등을 통하여 국내 비도심 지역 교통약자의 교통사고 저감을 위해 개발하고 있는 교통안전시설물을 소개하고자 한다. ICT기반 횡단보도용 교통안전 통합시설물은 어린이보호구역의 횡단보도를 우선 검토대상으로 하여 불법주차 차량을 배제하며, 보행자에게 횡단보도에 접근 차량이 있음을 알려주는 스마트 안전 휀스와 횡단보도 보행자가 있음을 인지하지 못한 운전자에게 경고하는 스마트 방지턱으로 구성하여 상호 작동하도록 설계하였다. 횡단보도용 교통안전시설물의 적정 형태 및 규모를 표준화하기 위하여 도로 기능, 보도 구분, 전력, 차로 수, 기학적 형태 등을 고려한 타입별 표준모델을 구축하였고, 시설물의 요구 기능을 정의하여 아이디어를 구체화하였다. 이에 따라, 교통약자의 교통사고를 저감하고, 태양광 전력공급, 기존 설치된 안전 휀스와의 호환성을 염두에 둔 디자인으로 유지관리비용 절감효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.277-283
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• 2021

차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.132-145
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• 2022

본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.16-24
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• 2023

교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.