Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.589-594
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2015
In reflection of road expansion and increasing use rates, interest has blossomed in predicting driving environment. In addition, a gigantic scale of big data is applied to almost every area around the world. Recently, technology development is being promoted in the area of road traffic particularly for traffic information service and analysis system in utilization of big data. This study examines actual cases of road management systems and road information analysis technologies, home and abroad. Based on the result, the limitations of existing technologies and road management systems are analyzed. In this study, a development direction and expected effort of the prediction of road information are presented. This study also examines regression analysis about relationship between guide name and traffic volume. According to the development of driving environment prediction platform, it will be possible to serve more reliable road information and also it will make safe and smart road infrastructures.
From December 2014 to November 2015, an automatic weather system (AWS) was installed over a wide road of Daegu to continuously measure meteorological factors and surface temperature. We investigated the effective operating period of the clean-road system using the daily maximum and minimum air and asphalt surface temperatures, with the aim of creating an optimum thermal environment. The clean-road system was installed over a part of the broad way of Dalgubul(Dalgubul-Daero) by Daegu Metropolitan City in 2011. Until now, the clean-road system has been operated from the middle of April to the end of September. We assumed that it was desirable that the clean-road system could be operated when the discomfort index was above 55. In conformity with the conditions, we concluded that the optimum operation period of the clean-road system is from the end of March to about the middle of October.
This paper suggests the set-up plan of the assessment scope in road noise considering road characteristics with the prediction model of road noise. The RLS90 prediction model with some assumptions is used to establish the assessment scope of road noise. The main contents of the applied assumptions are smooth drive of cars, flat region, location of all noise sources in one lane, drive in design speed, and set-up of assessment scope according to traffic volume and car speed. The information of traffic volume to predict road noise is obtained by the distribution of small cars and full-sized cars in road. In this study, the total traffic volume in road is computed by adding the number of small cars to the conversion number of small cars, which means the number of small cars making the same noise as one full-sized car. The prediction result of road noise with the influence factor of traffic volume, car speed, distance between road and receiver is presented. The resultant assessment scope of road noise is obtained by combining road noise prediction data with the set-up standard of road noise assessment scope.
Paved road dust emissions were investigated 14 times on 12 main roads in Seo-Cho Gu, Seoul, Korea by vehicle-based mobile sampling system(Road Dust Monitoring System) during September to December 2011. Also, fourteen heavy metals present in the dust samples were analyzed by ICP. ICP analysis showed that one of major source of the road dust would be urban construction. A large amount of silt was found, which might be originated mainly from building construction and open beds of trees. Trace element and pollution indices of heavy metals(Cd, Cu, Ni, Pb, Zn) on the roads adjacent to the commercial area had higher concentrations than those on the roads adjacent to the construction and residential areas because of traffic density and heavy traffic.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.255-262
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2008
Value of natural environment and the importance of conservation are augmented gradually, and collision of environment conservation and development are caused in various construction industries. In this study, Presented practical use way to ecological road design using vegetation information and high precision 3-dimensional geo-spatial data for minimizing pollution. Also, analyzed freezing danger of road surface in winter and direct ray of light danger through simulation of completed road and surrounding environment. And presented road design support way through view analysis.
This study analyzed the linkage characteristics between road runoff and the nearest streams in mountain regions using a discriminant analysis. The road-to-stream linkage is an important characteristic to evaluate whether the contaminant on road surface is transported directly into the nearby channel system. This study evaluated a total of 51 drainage outlets of mountain roads near the Soyanggang Dam. The linkage between road and stream, slope and width of road, and other information necessary for the discriminant analysis have been collected by in situ investigation and by analyzing the Digital Elevation Model. Finally, as independent variables in the discriminant analysis, the contributing road representing the road characteristics (similar to the runoff from the road drainage outlet) and the distance and slope of the connecting channel between road and nearest stream were selected. Among these three, the distance was found to have the highest discriminant power, the contributing road the lowest. Using the discriminant function derived, 40 out of 51 cases (78.4%) were correctly discriminated and the remaining 11 cases (21.6%) were wrongly discriminated. Reasons of wrongly discriminated cases were mainly due to change in drainage outlet direction, excessive runoff, change in road-to-stream path, etc. This result also indicates that the road-to-stream linkage can be introduced or prohibited by exactly the same way.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.6
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pp.726-732
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2013
It is required for UGV(Unmanned Ground Vehicle) to have a LPP(Local Path Plan) component which generate a local path via the center of road by analyzing binary map to travel autonomously unpaved road in rough environment. In this paper, we present the method of boundary estimation for unpaved road and a local path planning method based on RANGER algorithm using the estimated boundary. In specially, the paper presents an approach to estimate road boundary and the selection method of candidate path to minimize the problem of zigzag driving based on Bayesian probability reasoning. Field test is conducted with scenarios in rough environment in which bush, tree and unpaved road are included and the performance of proposed method is validated.
Five on-road measurements were made using a mobile laboratory (ML) to characterize spatial and temporal air pollutant distributions over roads around a day-care center in urban area on 30 August 2013. Fixed monitoring was also done near the day-care center using the ML during the periods between on-road measurements. On-road air pollution monitoring route was classified into seven sections and three zones to identify severe polluted roads among many roads having different traffic volumes and directions. Typical pollutants emitted from vehicles such as $NO_x$, black carbon, particle-bound polycyclic aromatic hydrocarbons, and submicron particles including nanoparticles were monitored using real-time instruments. Peak concentration episodes were frequently observed during the on-road measurements and most peaks were simultaneously monitored at four pollutants. Colored on-road air pollution map for each pollutant provides an insight on spatial air pollution distribution, showing heavily polluted roads and sections. Average on-road $NO_x$ concentration of each run was similar to that monitored at the nearest roadside air monitoring station.
Forest roads are essential for forest resource management. This study investigated and compared forest road and road policy data in Korea and the United States to improve future forest road policies in Korea. As compared to the United States (9.5 m/ha), Korea has much lower forest road density (3.19 m/ha) and has been actively constructing new forest roads. The Korea Forest Service leads forest road policy in Korea by providing subsidies for new road construction in non-national forests. The budget for forest roads accounted for 9.1% of the total Korea Forest Service budget in 2010 - 2015 and 73.5% of it was used for new road construction. Korean forest road policies have been distinctively changed over the past decades; e.g., an increase in forest road mileage in the 1990s, an increase in forest road standards in the 2000s, and an increase in the mileage of higher standard roads in the 2010s. In comparison to Korea, the United States has focused on road maintenance and road decommissioning since 2001. The budget for forest roads accounted for 2.9% of the total USDA Forest Service budget in 2011 - 2016 and 82.2% of it was used for operations and maintenance. Our study results suggest that forest road policies in Korea should start focusing on road maintenance and decommissioning, if needed.
Growth in population and urbanization has progressively increased the loading of pollutants from nonpoint sources as well as point sources. Especially in case of road regions such as city trunk road, national road and highway are rainfall and pollutants runoff intensive landuses since they are impervious and emit a lot of pollutants from vehicle activity. This research was conducted to investigate the nonpoint sources concentration and quantifying stormwater pollutants which are contained in rainfall runoff water. Three different monitoring sites in Jinju and Changwon city were equipped with an automatic rainfall gauge and flow meter for measuring rainfall and the volume of rainfall runoff. In the case of average EMC value, city trunk road was shown the highest value in target water quality items like as BOD, COD, SS, TN and TP. Or the amount of runoff loads by water quality items showed the highest value in city trunk road. And runoff load in city trunk road was 43.8 times high value compared to highway by value of city trunk road $356.7 mg/m^2$, highway $8.150 mg/m^2$, national road $19.99 mg/m^2$ in the case of BOD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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