PURPOSES: The aim of this paper is developing user-oriented flexible Level Of Service (LOS) system for integrated asset management of various road facilities. It is essential to overcome limitations of general management systems which only focus on a type of assets (e.g. pavement, bridge etc.), and to serve a customizable LOS platform for smooth implementation and future improvement of the LOS considering various managerial environments of road agencies. METHODS: This study suggested a total framework of the LOS system as a process for self-development, operation and improvement of LOS system to conduct the PDCA (Plan-Do-Check-Act) in management process. In the process, we adopted user-customizable elements regarding asset definition, service index and evaluation method to match with the managerial environment of road agencies. In addition, we conducted an empirical study on the entire process of the suggested LOS system with a real road agency (Korea Express Highway) to prove applicability of the LOS system. RESULTS: From the empirical study, we confirmed that the suggested LOS system framework were suitable for development of customized LOS system. In addition, evaluation of asset conditions by LOS ratings, and quantification of vision achievement of the Korea Express Highway were successfully made. It would be the first trial in integrated management approach with LOS systems for numerous road facilities. CONCLUSIONS : It was recognized that easy application and sustainable improvement of the LOS was the most critical point in asset management. The suggested LOS system would be a powerful weapon as a managerial tool in preparing tight budget, aging infrastructures, and increased demands for more accountability both in Korea and internationally. Implementation of the LOS system needs to be expanded to the other infrastructure members to serve satisfactory level of service to taxpayers.
PURPOSES: Nighttime driving is very different from daytime driving because drivers must obtain nighttime sight-distances based on road lights and headlights. Unfortunately, nighttime driving conditions in Korea are far from ideal due to poor lighting and an insufficient number of road lights and inadequate operation and maintenance of delineators. This study is conducted to develop new standards for nighttime road visibility based on experiments of driver perception for nighttime visibility conditions. METHODS : In the study, perception level and satisfaction of nighttime visibility were investigated. A total of 60 drivers participated, including 34 older drivers and 31 young drivers. To evaluate driver perceptions of nighttime road visibility, fuzzy set theory was used because the conventional analysis methods for driver perception are limited in effectiveness for considering the characteristics of perception which are subjective and vague, and are generally expressed in terms of linguistic terminologies rather than numerical parameters. RESULTS : This study found that levels of nighttime visibility, as perceived by drivers, are remarkably similar to their satisfactions in different nighttime driving conditions with a log-function relationship. Older drivers evaluated unambiguously degree of nighttime visibility but evaluations by young drivers regarding it were unclear. CONCLUSIONS : A minimum value of brightness on roads was established as YUX 30, based on final analyzed results. In other words, road lights should be installed and operated to obtain more than YUX 30 brightness for the safety and comfort of nighttime driving.
1996년 천호대로 중앙버스전용차로가 시행된 이후 2008년 까지 8개 구간이 운영되고 있다. 그러나 중앙버스전용차로의 시행에 따른 직 간접적 영향권 내의 도로교통량 변화는 보고되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 2004년 7월에 동시 개통된 3개 구간에 대한 사전 사후 도로교통량 변화를 분석하였다. 분석결과, 중앙버스전용차로 구간의 교통량은 중앙버스전용차로 개통 후(2004년 11월) 24.7%로 급격히 감소한 후, 개통 후 1년(2005년 11월) 1.4%로 안정화 된 것으로 분석되었다. 인접 우회도로 교통량은 개통 후(2004년 11월) 2.9% 감소한 후, 개통 후 1년(2005년 11월) 0.3%로 미비하게 증가하였다. 측정오차(${\pm}5%$)를 고려하면 중앙버스전용차로 교통수요는 안정화 단계에 들어섰으며, 자동차 수요가 인접지역으로 우회하기 보다는 타 수단으로 전환된 것으로 판단된다.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
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.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
Rod Robinson;Tony andrews;David Butterfield;Paul Quincey
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제17권E1호
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pp.25-33
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2001
This paper presents an overview of the UK Hydrocarbon Monitoring Network and summarises some of the lessons learnt from running and automated VOC monitoring network in th UK. The paper will describe the operation of the network and the Quality Control and Quality Assurance (QA/QC) procedures used to ensure that the data qality objectives are met. The provision of accurate measurements of ambient air pollutant concentrations is a valuable and high-profile service of Governments, assisting policy decisions and allowing members of the public to be well-informed. The need for such measurements has been increased in the UK by the National Air Quality Strategy and European Air Quality Directives, with the National Networks playing a central role in delivering the information. The Hydrocarbon Network provides measurements directly in support of monitoring requirements for benzene and 1,3-butadiene, and of 23 other hydrocarbon species important for their role in ozone and secondary particulate formation.
This paper deals with the evaluation of environmental impact of rail and road transport in South Korea. A framework of energy input-output analysis is employed to estimate the total energy consumption and $CO_2$ emission in acquiring and using a life cycle of passenger and freight transport activity. The reliability of $CO_2$ emission based on uncertainty values is assessed by means of a Monte Carlo simulation. The results show that on a passenger-kilometers basis, passenger roads have life cycle emissions about 1.5 times those of rail, while that ratio is ten times greater when the scope of evaluation regards the tailpipe. In the case of freight transport, on a million ton-kilometers basis, the value for road mode is estimated to be about three times compared to those of rail mode. The results also show that the main contribution of $CO_2$ emission for road transport is the operation stage, accounting for 70%; however, the main contribution for rail transport is the construction and supply chain stage, accounting for over 50% emission.
There are a lot of factors that influence automotive fuel economy such as average trip time per kilometer, average trip speed, the number of times of vehicle stationary, and so forth. These factors depend on road conditions and traffic environment. In this study, various driving data were measured and recorded during road tests in Seoul. The accumulated road test mileage is around 1,300 kilometers. The objective of the study is to identify the driving patterns of the Seoul metropolitan area and to analyze the fuel economy based on these driving patterns. The driving data which was acquired through road tests was analysed statistically in order to obtain the driving characteristics via modal analysis, speed analysis, and speed-acceleration analysis. Moreover, the driving data was analyzed by multivariate statistical techniques including correlation analysis, principal component analysis, and multiple linear regression analysis in order to obtain the relationships between influencing factors on fuel economy. The analyzed results show that the average speed is around 29.2 km/h, and the average fuel economy is 10.23 km/L. The vehicle speed of the Seoul metropolitan area is slower, and the stop-and-go operation is more frequent than FTP-75 test mode which is used for emission and fuel economy tests. The average trip time per kilometer is one of the most important factors in fuel consumption, and the increase of the average speed is desirable for reducing emissions and fuel consumption.
A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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