of the road would be a key index judged for a safety at the vehicle driving on the road. In Korea, as seen through a lot of documents, the vehicle driving speed is much faster compared with the design speed. The vehicle driving speed is an important element to get to know the vehicle driving characteristics. However, it is not easy to obtain the vehicle driving speed relating to vehicles' consecutive movements just merely through the presently used methods of vehicle driving speed. In consequence, this study has conducted photographing vehicle movements by use of digital moving images. Based on digital moving Images pictured, we have obtained a certain time interval frame and extracted out vehicles' coordinates and calculated vehicle speed from the firstly rectified image and the secondly rectified image. We could obtain comparatively exact results in the calculation of vehicle driving speed as errors of about 4%, as a result of comparison and verification of vehicle speed calculated from the digital moving images and the speed obtained from DGPS.
국가 온실가스를 산정, 보고, 검정을 관장하는 온실가스종합정보센터가 2010년에 출범된 후, 주요 업무의 집합체인 국가 온실가스 인벤토리 보고서가 2012년부터 해마다 발간되었다. 보고서에는 부문별 온실가스 배출량 및 불확도가 보고되고 있지만, 대부분의 부문에서 불확도의 기입은 단순히 IPCC 가이드라인의 기본값으로 대체되고 있는 실정이다. IPCC 가이드라인은 부문별 온실가스 배출량을 산정함에 있어 Tier 수준에 따른 구체적인 산정식을 제시하고 있지만, 불확도의 경우 확률밀도함수 추정 또는 몬테카를로 방법 등을 적용한 국가고유 방법론의 개발을 권고하고 있다. 도로교통부문도 배출량이 Tier 1수준으로 산정되고 있지만 불확도는 보고되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 도로교통부문에서 일반자가용자동차대형을 대상으로 활동자료인 연간 주행거리, 연비 그리고 배출계수를 이용하여 연간 배출량을 산정하는데 국한하지 않고 불확도 산정에 적용되는 여러 통계적 기법 중에 한 가지인 붓스트랩 및 몬테카를로 방법을 소개하는데 있다.
본 연구에서는 지방부 2차로 도로(평면 곡선부)에서의 개별차량 속도를 이용하여 도로의 안전성 평가 방법을 개발하였다. 이를 위해 선정된 96개 지점의 차량속도를 이용하여 개별차량의 주행 속도변화를 추출하였으며, 추출된 속도자료를 이용하여 도로의 평면선형과 종단선형을 고려한 예측 모형식을 개발하였다. 또한 모형을 활용하여 추정된 개별차량의 속도와 개별차량의 가속도를 이용하여 도로의 안전성을 평가하는 방법을 제시하였으며 두 가지 방법으로 도출된 결과를 종합적으로 판단하여 일정 도로구간의 안전성을 양호, 보통, 열악의 세 단계로 평가하도록 하였다. 본 연구에서 제시한 안전성 평가 방법은 추후 안전성 측면에서 개선이 필요한 지점을 도출하는데 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
This basic study introduces the concept of S-BRT and develops dwell time estimation models that consider road geometry and S-BRT characteristics for a signal operation strategy to meet the S-BRT's operational goal of high speed and punctuality. Field surveys of low-floor buses similar in shape to S-BRTs and data collection of passengers, station elements, vehicle elements, and other factors that can affect stop times were used in a regression analysis to establish statistically significant dwell time estimation models. These dwell time estimation models are developed by categorizing according to the locations of the signal or sidewalk that have the most impact on the dwell time. In this way, the number of people boarding and alighting the bus at the crowded door and the number of people boarding and alighting the bus at the front door considering the internal congestion was analyzed to affect the dwell time. The estimation dwell time models in this study can be used in the establishment of strategies that provide priority signals to S-BRTs.
Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
The incomplete penetration(IP) discontinuity in butt joint weld, which is detected during safety analysis of the steel bridge by nondestructive evaluation(NDE) method, is classified as unacceptable defect according to the NDE codes and standards. In fact, there are a little allowance in butt joint weld in the view point of design criterion, and also detected IP discontinuity should be classified and evaluated for the fatigue strength and residual life estimation. In this study, we performed fatigue test to evaluate the fatigue strength of high strength steel(SWS490A) containing IP discontinuities in various size, the results compared and classified according to the bridge construction standard specification which published by korea administration of construction and traffic. Experimental results could be used to evaluate and estimate the IP discontinuities considering different stress range in butt joint bridge weld during periodic safety inspection.
최근 도심지에는 간선도로의 안전성과 경관성을 고려하여 화단형 중앙분리대를 설치하고 있다 또한, 도심지 환경개선을 위한 도로변 녹지조성과 가로수 식재 등을 통한 도시의 이미지 개선을 위한 노력이 계속되고 있다. 따라서 도로 설계단계에서 운전자가 느낄 수 있는 쾌적성 등과 같은 감성적인 측면을 고려할 필요가 있다고 생각되지만 도로환경에 대한 이용자 측면의 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간이 가진 감성이나 이미지를 구체적인 물체로 만들 수 있는 공학적인 방법으로 최근 주목을 끌고 있는 감성공학을 적용하여 도로이용자가 도심지의 기초경관을 평가하는데 있어 고려하는 감성요인과 개인속성 및 도로 구성요소간의 관계를 파악하고자 하였다. 연구결과, 도심의 가로경관은 도로를 구성하는 도로, 가로수와 주변 건물 등 개개의 요소에 의해 평가되는 것이 아니라 각 요소들의 구성비에 의한 전체 도로 구성요소의 조화에 의한 감성이미지에 의해 평가된다는 것을 알 수 있었다.
도로관리는 도로의 건설과 동시에 반 영구적으로 지속하여야 하는 행위로써, 막대한 예산이 소요됨은 물론 국가 경제 및 국민의 이동과 안전에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이와 관련된 전략은 당연히 객관적인 정보 하에 수립되어야 하며, 그를 뒷받침 하는 의사결정시스템은 도로투자 효과에 대한 사회적 편익을 보다 현실적이고 다양한 측면에서 고려하여 개발될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 관리자비용은 물론 도로포장 상태를 함수로 하여 도로이용자 및 사회환경비용을 예측할 수 있는 한국형 생애주기비용모형을 개발하고자 하였다. 제시된 모형은 우리나라 국도 실정에 맞추어 개발되었으며, 결과의 공신력을 확보하기 위해 정부(국토교통부)가 제시하는 투자평가지침을 가능한 참조 하되 포장관리분야의 실정에 맞지 않거나 개선의 여지가 있는 사항들에 대해서는 추가, 대체, 부분수정을 통해 개발되었다. 이러한 자기화 된 시스템을 개발하고자하는 시도는 그간 상용화된 분석프로그램에 의존하던 소극적 도로자산관리를 탈피함은 물론, 도로관리로 인한 사회적 편익에 대한 인식개선에 중요한 첫걸음이 될 것이다.
A traffic accident which happens in Expressway during dense fog is more likely to cause the sequential accidents and high death rate. So, the preventive measures shall be taken at dangerous areas to enhance the efficiency of roads and minimize the accidents and the resultant damages. So, it is necessary to find out the characteristics of freeway zone which has high risk of fog occurrence and to establish the comprehensive safety strategy on installation and operation of the safety equipment. In this study, I developed a fog forecasting model by using the freeway fog data. This model can be used as the fog forecasting model in dealing with fog problems when new road is planned. The model was developed by using a statistical analysis technique or the regression analysis, focusing on the variables such as geographical features and regional conditions, distances to water sources and the area of water source. I have segmented the models by classifying the area into inland area and coastal area. The distance to water source and area of the water source located around the freeway were found to be main factors causing fog.
PURPOSES : This study aims to improve complex modeling of multivariable, nonlinear, and overdispersion data with an artificial neural network that has been a problem in the civil and transport sectors. METHODS: Deep learning, which is a technique employing artificial neural networks, was applied for developing a large bus fuel consumption model as a case study. Estimation characteristics and accuracy were compared with the results of conventional multiple regression modeling. RESULTS : The deep learning model remarkably improved estimation accuracy of regression modeling, from R-sq. 18.76% to 72.22%. In addition, it was very flexible in reflecting large variance and complex relationships between dependent and independent variables. CONCLUSIONS : Deep learning could be a new alternative that solves general problems inherent in conventional statistical methods and it is highly promising in planning and optimizing issues in the civil and transport sectors. Extended applications to other fields, such as pavement management, structure safety, operation of intelligent transport systems, and traffic noise estimation are highly recommended.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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