This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.
일반국도 등 간선도로를 중심으로 도시화가 진행됨에 따라 간선도로의 교통용량 확보를 위해 통과교통인 주교통과 접근교통인 부교통을 분리하는 단순입체교차 형식의 도로가 다수 운용되고 있다. 현행 도로연결규칙의 입체교차 도로 연결금지 구간은 완전입체교차 도로의 연결로와 제한거리로 산정하고 있으며, 단순입체교차 도로에 대해서는 별도의 기준을 정하지 않고 있다. 이는 일선 도로관리청에서 단순입체교차 도로의 연결허가 금지구간 산정에 혼란을 유발하거나 단순입체교차 도로의 특성을 고려하지 않고 완전입체교차 도로의 연결허가 금지구간 기준을 적용할 우려가 있다. 본 연구는 일반국도 등 간선도로에 진출입로 설치와 관련한 국내외 제도현황을 비교분석하고, 입체교차 도로의 연결금지구간 적용방법과 실제 사례조사를 통한 문제점 분석을 통하여, 지나치게 엄격한 기준 적용에 따른 부작용 최소화 등 단순입체교차 도로의 진출입로 설치 금지구간의 합리적인 산정을 위해 현행 도로연결규칙의 개선방안을 제안하였다. 단순입체교차 도로의 설치 목적 및 특성을 고려한 도로연결규칙 개선방안은 일선 도로관리청의 행정혼란 및 민원인의 불필요한 노력과 비용낭비를 방지하여 대국민 서비스 만족도 향상과 행정신뢰성을 제고하고, 단순입체교차 도로 인근 토지의 개발행위를 촉진하여 지역경제 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 1:1,000과 1:5,000수치지도의 제작이 완성단계에 이르고 다양한 목적에의 활용이 예상됨에 따라 제작된 수치지도의 위치정확도가 주요한 이슈로 부각되고 있다. 제작자의 측면에서 뿐만 아니라 사용자의 측면에서도 수치지도의 위치정확도는 사용목적에 따른 판단의 기준으로 중요한 의미를 갖는다. 기존 수치지도 위치정확도 측정방법은 대부분 표본점의 추출에 의한 통계량 분석에 기초하고 있으며, 최근에 소개된 선형사상의 위치정확도 측정방법도 실폭으로 표현되는 국내 수치지도 도로사상의 정확도 측정에는 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 1:5,000 수치지도의 도로사상에 대한 위치정확도를 측정할 수 있는 방법과 절차를 개발하고 모든 과정을 상용 GIS 소프트웨어를 이용하여 구현하였다. 또한 사례지역으로 서울시 강남구 일부지역을 선정하여 도로사상의 위치정확도를 분석하였다.
Aerial Images are usually used to extract 3-D coordinates of various urban features. In this process, the stereo matching of images should be performed precisely to extract these information from aerial Images. In this research, we proposed a matching technique based on geometric features of lanes. We extracted lanes from aerial images and grouped into 4 lane's types. They are lane lines, dotted lines, arrow lane, safety zone. After preprocessing, We will match them by spatial relationships, for example, the distance and orientation between the extracted features. In the future, we will obtain lane coordinates and reconstruct 3-d coordinates of roads.
All of noise prediction model have it's own features in the case of modeling conditions, so it is very important to know the features of each model case by case for a proper modeling, especially using at the Environmental Impact Assessment. For prediction of highway traffic noise and abating the noise by barriers, two kinds of prediction model, HW-NOISE, KHTN(Korea Highway Traffic Noise) has been mainly used in Korea. In this study, the features of these models were described at the same conditions. The properties of sound power from a road, diffraction characteristics from a barrier, sound pressure level decaying in each model were investigated. Using the results, it will be anticipated that the proper using of prediction models in the works of highway noise abating.
With the recent surge in the autonomous driving market, the significance of lane detection technology has escalated. Lane detection plays a pivotal role in autonomous driving systems by identifying lanes to ensure safe vehicle operation. Traditional lane detection models rely on engineers manually extracting lane features from predefined environments. However, real-world road conditions present diverse challenges, hampering the engineers' ability to extract adaptable lane features, resulting in limited performance. Consequently, recent research has focused on developing deep learning based lane detection models to extract lane features directly from data. In this paper, we classify lane detection models into four categories: cluster-based, curve-based, information propagation-based, and anchor-based methods. We conduct an extensive analysis of the strengths and weaknesses of each approach, evaluate the model's performance on an embedded board, and assess their practicality and effectiveness. Based on our findings, we propose future research directions and potential enhancements.
The safety of road vehicles on the ground in crosswind has been investigated for many years. One of the most important fundamentals in the safety analysis is aerodynamic characteristics of a vehicle in crosswind. The most common way to study the aerodynamic characteristics of a vehicle in crosswind is wind tunnel tests to measure the aerodynamic coefficients and/or pressure coefficients of the vehicle. Due to the complexity of wind tunnel test equipment and procedure, the features of flow field around the vehicle are seldom explored in a wind tunnel, particularly for the vehicle moving on the ground. As a complementary to wind tunnel tests, the numerical method using computational fluid dynamics (CFD) can be employed as an effective tool to explore the aerodynamic characteristics of as well as flow features around the vehicle. This study explores crosswind effects on a high-sided lorry on the ground with and without movement through CFD simulations together with wind tunnel tests. Firstly, the aerodynamic forces on a stationary lorry model are measured in a wind tunnel, and the results are compared with the previous measurement results. The CFD with unsteady RANS method is then employed to simulate wind flow around and wind pressures on the stationary lorry. The numerical aerodynamic forces are compared with the wind tunnel test results. Furthermore, the same CFD method is extended to investigate the moving vehicle on the ground in crosswind. The results show that the CFD results match with wind tunnel test results and the current way using aerodynamic coefficients from a stationary vehicle in crosswind is acceptable. The CFD simulation can provide more insights on flow field and pressure distribution which are difficult to be obtained by wind tunnel tests.
본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.
이 연구에서는 환경친화적 임도 노선 선정과 임도 노선에 대하여 환경적 공학적 특성을 평가할 수 있는 GIS 응용 전산 프로그램을 개발하였다. 이 모델은 도형 및 속성 자료 관리 모듈, 적정 노선 선정 모듈, 노선의 환경적 공학적 효율성 평가 모듈, 산악 지형 분석 모듈, 평가서 작성 모듈의 5개 세부 모듈로 구성되었으며, 이 모듈들은 임업 현장 실무에서 쉽게 활용될 수 있도록 'pull-down' 메뉴 체계로 개발되었다. 모델의 운영 체계는 ESRI사의 Avenue, Microsoft의 Visual Basic 6.0을 이용하여 작성하였고, GIS 엔진은 ArcView 3.1, Spatial Analyst 및 3-D Analyst를 이용하였다. 이 논문에는 임도 노선 선정 및 평가와 관련된 응용 원리 및 전산 모델의 구조와 운용 체계가 제시되었다.
최근 들어 포항지역에서 매립이나 도로성토를 위한 양질의 재료 취득이 점점 더 어려워지고 있다. 따라서 이암을 도로나 항만 등의 공사에서 성토재료나 매립재로 활용하려는 시도가 진행되고 있다. 그러나 이암을 매립재로 활용한 예가 없으며 또한, 이암을 이용한 매립지반의 거동 특성에 대해 명확하게 밝혀지지는 않았다. 이암을 매립재료로 활용하기 위해서는 이암의 흡수, 연화, 슬레이킹등의 거동특성을 파악하여 향후 발생할 수 있는 침하나 강도저하등에 대한 명확한 정보를 파악해야 한다. 그러나 이에 대한 이암의 공학적 특성이 명료하지가 않다. 본 연구에서는 이암을 도로 기초나 항만 등의 성토나 매립재료로 사용시 그 적합성을 실내시험과 시험시공을 통해 파악코자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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