• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.89-96
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• 2008

• 조명전기설비학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.21-26
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• 2011

This is a study to establish regulations against light pollution for lighting on roads. Many kinds of light pollution by luminaire on roads was calculated and analyzed by applying the classification method of luminaires(Cut-off classification of IDA-IESNA, BUG Rating Classification) and the calculation method of Upward Lighting Ratio of CIE among measures to prevent light pollution that international lighting organizations suggest. As a result of the analysis, it was found that the regulation by Cutoff of IESNA and ULR classification of CIE could be one for scattered light of light pollution compared to BUG classification but is not sufficient for the regulation of light tresspass or glare. BUG classification by each lighting zone was suggested as threshold value of the light pollution regulation considering domestic conditions.

• 한국안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.71-77
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• 2013

This Study aims at investigating actual condition on attending school road of children and analyzing empirically the characteristics of cognition and the influence of safety on school road. This study findings are as follows : 1) Walking alone to go to school is the highest rates among Commuting Mode, and Commuting distance to school is nearly doubles than range of school zone(300 m). 2) Among characteristics of urban spatial structure affecting on influence classify safety of school road, 'Commuting Distance' has been drawn to most influential variable. Especially, there are 4 types classified by commuting distance and it became obvious that the longer the distance, the lower the safety score(under 127 m=76.9 points, Over 451 m=58.3 points). 3) As a result of investigating the influence of Safety on attending school road, Vehicle commuting speed urder 127 m as internal of school zone, and Walking and crossing convenience over 451 m as external of school zone have a lot of influence on safety cognition on school road. Therefore Safety on school road should be considering the commuting distance to school among surrounding characteristics, needed for improvement plan and program based on real safety cognition of children.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.25-32
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• 2015

In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.122-123
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• 2019

Recently, road cutting works are frequently performed to repair aging underground utilities. However, the conventional road pavement cutting equipment in Korea generates a lot of noise and dust, and the development of high performance and eco-friendly equipment is required. This study classifies road cutting work and analyzes its work characteristics before improving road cutting machine. The classification and analysis results of this study will be used for the future productivity analysis and evaluation of road cutter developed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.786-799
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• 2021

Road damage detection is important for road maintenance. With the development of deep learning, more and more road damage detection methods have been proposed, such as Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN and RetinaNet. However, because shallow and deep layers cannot be extracted at the same time, the existing methods do not perform well in detecting objects with fewer samples. In addition, these methods cannot obtain a highly accurate detecting bounding box. This paper presents a Multi-level Feature Pyramids method based on M2det. Because the feature layer has multi-scale and multi-level architecture, the feature layer containing more information and obvious features can be extracted. Moreover, an attention mechanism is used to improve the accuracy of local boundary boxes in the dataset. Experimental results show that the proposed method is better than the current state-of-the-art methods.

• 로봇학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.339-348
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• 2010

One of the requirements for autonomous vehicles on off-road is to move stably in unstructured environments. Such capacity of autonomous vehicles is one of the most important abilities in consideration of mobility. So, many researchers use contact and/or non-contact methods to determine a terrain whether the vehicle can move on or not. In this paper we introduce an algorithm to classify terrains using visual information(one of the non-contacting methods). As a pre-processing, a contrast enhancement technique is introduced to improve classification of terrain. Also, for conducting classification algorithm, training images are grouped according to materials of the surface, and then Bayesian classification are applied to new images to determine membership to each group. In addition to the classification, we can build Traversability map specified by friction coefficients on which autonomous vehicles can decide to go or not. Experiments are made with Load-Cell to determine real friction coefficients of various terrains.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.160-174
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• 2023

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.32-38
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• 2018

국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.773-784
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• 2019

최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.