• 한국산림과학회지
• /
• 제97권6호
• /
• pp.656-660
• /
• 2008

본 연구는 숲가꾸기 작업을 위하여 개설된 작업로를 대상으로 노면피해에 영향을 미치는 요인을 평가하여 작업로 노면의 피해예방을 위한 적정 시설기준의 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 작업로 노면피해에 영향을 크게 미치는 요인은 시설위치, 종단기울기, 겉보기토질, 산지사면형상, 노폭의 순으로 나타났다. 따라서 종단기울기, 노폭 등 도로 구조적인 요인과 시설위치, 산지사면형상 등 입지적 요인 그리고 겉보기 토질과 같은 도로 구성물질이 노면 피해 발생과 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 작업로의 피해발생은 계곡부, 종단기울기 24%이상, 마사토 토질, 요형사면, 노폭 3.0 m이상에서 심한 것으로 나타났고, 안정성은 능선부, 종단기울기 4~24%, 토사지역, 직선형(-)사면, 노폭 3.0 m이하에서 큰 것으로 나타났다. 수량화II류의 판별식의 판별적중률은 79.4%로 상당히 양호한 값으로 나타나 작업로 노면의 양부판정에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.59-66
• /
• 2018

본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제20권1호
• /
• pp.35-45
• /
• 2018

PURPOSES : This study examines the performance changes of road networks according to the strength of a disaster, and proposes a method for estimating the quantitative resilience according to the road-network performance changes and damage scale. This study also selected high-influence road sections, according to disasters targeting the road network, and aimed to analyze their hazard resilience from the network aspect through a scenario analysis of the damage recovery after a disaster occurred. METHODS : The analysis was conducted targeting Sejong City in South Korea. The disaster situation was set up using the TransCAD and VISSIM traffic-simulation software. First, the study analyzed how road-network damage changed the user's travel pattern and travel time, and how it affected the complete network. Secondly, the functional aspects of the road networks were analyzed using quantitative resilience. Finally, based on the road-network performance change and resilience, priority-management road sections were selected. RESULTS : According to the analysis results, when a road section has relatively low connectivity and low traffic, its effect on the complete network is insignificant. Moreover, certain road sections with relatively high importance can suffer a performance loss from major damage, for e.g., sections where bridges, tunnels, or underground roads are located, roads where no bypasses exist or they exist far from the concerned road, including entrances and exits to suburban areas. Relatively important roads have the potential to significantly degrade the network performance when a disaster occurs. Because of the high risk of delays or isolation, they may lead to secondary damage. Thus, it is necessary to manage the roads to maintain their performance. CONCLUSIONS : As a baseline study to establish measures for traffic prevention, this study considered the performance of a road network, selected high-influence road sections within the road network, and analyzed the quantitative resilience of the road network according to scenarios. The road users' passage-pattern changes were analyzed through simulation analysis using the User Equilibrium model. Based on the analysis results, the resilience in each scenario was examined and compared. Sections where a road's performance loss had a significant influence on the network were targeted. The study results were judged to become basic research data for establishing response plans to restore the original functions and performance of the destroyed and damage road networks, and for selecting maintenance priorities.

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

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제24권2호
• /
• pp.225-231
• /
• 2016

A military vehicle is driven at different usage modes with the army application and servicing conditions. For practical durability validation, DT(Development Test) on a new military vehicle should be run up to the durability target kilometers on test courses in the specified proving ground. Driving velocities with test courses at the endurance mode of DT are established definitely. However, OT(Operational Test) and initial endurance test of production car can't be performed only in the DT courses due to the development period limit. Therefore, this paper focuses on the method to analyze the relative road damages between the endurance test in DT and other endurance test. Road load acquisition tests on KLTV(Korean Light Tactical Vehicle) were implemented at 15 driving modes in off-road and cross-country courses of two tests. Wheel accelerations were processed through band-pass filter, and then the main frequency and maximum power of the signals were computed by PSD analysis. Finally, using the proving ground optimization based on RDS(Relative Damage Spectrum) characterization, the damage factors between off-roads of test courses were determined.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.49-58
• /
• 2017

국내 한랭지역(강원권)의 경우 낮은 연평균 기온에 의한 도로터널 라이닝 내구성에 문제가 발생하게 된다. 이에 따라 라이닝에 균열, 망상균열, 박락, 박리, 누수 등의 문제가 발생하며, 해마다 경제적 손실 및 인명피해가 증가하고 있는 실정이다. 하지만 국내에서는 기온에 따른 도로터널 라이닝의 피해에 대한 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 논문에서는 한랭지(강원권) 터널 70개를 조사함으로써 현재 한랭지역의 피해현황을 분석하였고, 같은 한랭지역 중 비교적 따뜻한 기온을 가지는 강릉 지역과 기온이 낮은 홍천 지역의 터널 라이닝 피해를 비교함으로써 기온이 도로터널 라이닝에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.104-113
• /
• 2019

도로 관리 주체는 도로 파손을 보수하기 위해 적지 않은 비용을 투입한다. 이러한 파손은 자연 요인과 노후화로 인하여 필연적으로 발생을 하는데, 효율적인 보수를 위한 유지보수 기술이 필요하다. 이런 수요에 대응하기 위해 여러 가지 기술들이 개발되고 적용되고 있지만, 최근 들어서는 차량용 블랙박스 형태로 수집한 영상 정보를 바탕으로 도로 노면 파손 유지 보수기술이 개발되고 있다. 이 파손 영역을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망 구조의 영상인식 기술에 대해 논하고자 한다. 특히 영역 기반의 합성곱 알고리즘을 이용하여 영상 내에서 도로 파손 유무와 그 영역을 추정할 수 있는 새로운 심층 신경망을 소개한다. 이를 개발하기 위해 실제 주행을 통해서 600여장의 영상 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 기존 모델과 성능을 비교하여 10.67% 향상된 신경망을 개발하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.581-586
• /
• 2014

In general vibration test considers both harmonic vibration and random vibration, When developing the vehicle component. But the effect of harmonic vibration is larger in the parts around the vehicle engine, sole testing the harmonic vibration is considered. In this study, the fatigue damage of the linear system fixed around the engine is analyzed when the effect of random vibration is higher, harsher than the normal road surface condition. In condition the vehicle speed and the engine RPM are similar, the higher the harshness of the road surface condition is, the larger the fatigue damage level is. Therefore both random vibration and harmonic vibration must be considered in vibration test of components around the engine. Proposing the sine on random(SOR) vibration test that can exam considering both of vibrations, harmonic and random.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2009년도 세계 도시지반공학 심포지엄
• /
• pp.243-246
• /
• 2009

Localized rainfall due to abnormal climate has caused extensive damages killing several tens to hundreds of people for yearly basis. The typhoon 'Lusa' of year 2002 has resulted 5,400 billion won of property damage and the damages for roads were approximated to be 2,860 billion won at 12,377 locations holding 53% damage of total. The recent typhoon, 'Aewinia' of yeat 2006 caused the 1,400 billion-won property damage including sweeping and flooding of 127 roads and 65 rivers, respectively. There are needs to minimize the damages for important structures for repeated heavy rainfalls every year and, especially, because debris flow might be a main cause of road damage, the design criteria and guideline for roads are required to be improved. Therefore, this paper presented design method of debris-flow control structure for road protection.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.95-105
• /
• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.