• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-12
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• 2013

도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.269-276
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• 2008

오늘날 도로망에 대한 자료기반을 구축하고, 유지 관리하는 것은 교통, 도시계획 등과 같은 많은 사회 전반 업무에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 비상사태 대처나 재난 관리와 같은 많은 중요한 요소들이 그와 같은 자료에 바탕을 두고 있다. 그러나 도로망 자료를 구성하고 보완하는 일에는 높은 비용이 필요하며, 대부분의 시간을 많은 인력에 의존해야 하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 LiDAR 원시자료로부터 도로관련 자료기반 구축을 위한 도로 포인트 추출을 위하여 정보량 추정의 척도로 사용되는 정보이론적 관점에서의 엔트로피 이론을 도입하여 LiDAR 자료의 표고정보에 대한 엔트로피를 계산함으로써 포인트들을 분류하여 그룹화하고 분류된 그룹들의 반사강도를 이용하여 도로로 예상되는 그룹을 추출하였으며, 법령에서 규정하고 있는 각종 도로 및 시설의 특징을 이용하여 도시지역 LiDAR 원시자료로부터 도로포인트를 자동적으로 추출하기 위한 방법을 제시하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권5호
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• pp.735-747
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• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we propose to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collect a new video dataset and propose a procedure to calculate refined rainfall depth from the original meteorological data. We also propose to utilize the differential frame as well as the optical flow image for better recognition of rainfall depth. Under the Temporal Segment Networks framework, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. The final model is able to achieve high performance in the single-location low sensitivity classification task and reasonable accuracy in the higher sensitivity classification task for both the single-location and the multi-location case.

• 환경영향평가
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• 제14권5호
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• pp.317-335
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• 2005

This paper is primarily intended to propose a new concept of "aggregate control of road density" which is defined as the area-wide road surface per watershed area. An empirical study for experimental sites was conducted to confirm how a standard GIS technology can be used to assist in estimating the road density in terms of total volume threshold control. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the estimation of the road space threshold; the meaningful classification of road types, delination of watershed boundary, interpretation for distribution trends of road density etc. A variety of visual maps using overlay analysis can be generated over large areas quickly and easily to show the fact that some degree of road space already exists in the experimental sites. They could be used as an evidence to limit further construction of road network in comparison with other tributary watershed. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to confirm the potential of introducing the new concept of "site specific road density" to support more scientific and objective decision-making in the process of road construction project.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6495-6503
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• 2013

본 논문은 설계도 등 도로점용허가에서 발생하는 정보의 관리를 위한 웹기반의 도로점용시스템 개발에 대해 기술하였다. 도로점용시스템 개발은 도로점용허가 관련 국내외 정보시스템 사례조사, 도로점용허가 업무분석, 도로점용허가 관리대상 정보정의, 시스템 개발 및 적용의 순으로 진행하였다. 도로점용허가 업무분석은 도로법 등 법령조사와 도로관리청의 업무처리 사례를 조사하고, 사용자 요구사항파악을 위해 도로관리청 업무담당자 및 민원인을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 도로점용허가 각 업무에서 발생하는 정보의 관리를 위해 정보의 특성을 나타낼 수 있는 정보분류코드를 개발하고, 각 정보간의 위계관계를 고려하여 메타정보를 정의하였다. 정보분류코드 및 메타정보를 기반으로 도로점용허가 업무흐름 및 사용자요구사항을 반영하여 도로점용시스템 개발을 진행하였다. 개발한 도로점용시스템은 일선 도로관리청에 적용하였으며, 종이문서로 관리하던 도로점용허가 정보를 전자문서로 관리하게 됨에 따라 도로관리청의 도로점용허가 도서 관리업무 개선과 대국민 민원행정서비스의 품질이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.355-360
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• 2017

최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.131-144
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• 1997

날로 심각해져 가는 교통체증은 교통량에 비해 도로용량이 부족하여 나타나는 현상이나, 도로부족만이 교통체증의 주요 원인이라고 단정지을 수는 없다. 왜냐하면, 도시의 중추적 기능이 도심에 집중되어 있고 교통수요가 시간대별로 고르게 분포되어 있지 않기 때문이다. 이 연구는 개개의 운전자가 원하는 속도를 유지할 수 있는 통행의 질을 평가하는 주행계획에 있어서, 출발지로부터 목적지까지의 경로선택 시, 교통지체가 가장 적게 발생하는 선을 선택한다는 사실에 착안하여, 복잡한 가로망에 대하여 GIS기법을 이용한 경로를 교통량과 토로용량분석의 경로에 따라 가로별, 교차로별로 분석하여 기하급수적으로 증가하는 토로교통수요에 따라 시시각각 변모하는 토로, 교통, 운전자특성파악에 접근하고자 하며, 또한 가로별, 교차로별로 인접한 교통유발구역에 대한 분석과 같은 네트웍으로 시간당, 일주일의 하루 및 즉시 분류를 다양한 조건하에서 발생하는 교통지체경향에 대한 실제적 최적경로를 획득하고자 하며, 차후 최적경로 선택에 따른 교통의 원활한 배분을 통해 도로이용의 효율성 증대라는 결과를 기대하고, 따라서 교통량 대 도로용량과의 비에 따른 구간분석을 통하여 도로의 확장 및 확충의 적정시기를 결정하는데 있어서 과학적, 객관적이며 타당한 근거를 마련하고자 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.127-135
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• 2018

PURPOSES : This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS : Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS : Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.120-126
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• 2006

Vehicle dynamic simulation has been carried out using the coherence of road roughness between left and right wheels. The generated twin tracks with the coherence of road roughness between left and right wheels are in good agreements with the measured coherence relation of left and right wheels. And these tracks reflect well on the roughness characteristics of real roads. Using the generated roads and multibody dynamic simulation program, vehicle dynamic simulation is performed. The vertical and roll motion analysis of a vehicle are carried out using the realistic road profiles with the coherence between left and right wheels and the results are in good agreements with the dynamic characteristics of a vehicle.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.35-49
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• 2014

본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.