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조건부 자율주행시 주행환경 변화에 따른 제어권 전환 안정화 시간 영향 분석 (Analyzing the Impact of Changes in the Driving Environmenton the Stabilization Time of Take-over in Conditional Automation)

  • 박성호;이경진;윤정은;김예진;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.246-263
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    • 2023
  • 제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.

계측결과에 의한 절토사면의 거동 및 파괴예측 (Failure Prediction and Behavior of Cut-Slope based on Measured Data)

  • 장서용;한희수;김종렬;마봉덕
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제10권3호
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    • pp.165-175
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    • 2006
  • 사면거동 및 파괴를 분석하기 위하여, 일반적으로 암반사면에는 Polynomial model, 토사사면에는 Growth model을 별도로 적용하여 사용하여 왔다. 이 기법은 사면의 파괴예측보다 사면의 누적변위를 묘사하기 위한 그래프 형태 위주이다. 따라서 본 연구에서는 사면의 거동보다는 파괴 예측에 초점을 맞추어 일반적으로 사용되는 두 모델을 병합하여 파괴예측을 위한 Asymptote(점근선)과 누적변위량도 같이 묘사할 수 있는 3차 방정식 모델 (3-degree polynomial model)로 단일화 할 것을 제안하여 현장 계측 data를 분석하였다. 국도 절취 사면부인 단양군 고수재 사면과 영덕군 축산면에 위치한 영덕 사면에 본 해석 모델을 적용하였다. 고수재는 토사사면으로 Growth model에 다른 거동을 나타내었고, 영덕사면은 Polynomial model에 따른 거동을 나타내었다. 분석결과, Polynomial model 과 Growth model로 구분된 해석 모델 형태를 $y=ax^3+bx^2+cx+d$ 의 형태를 가지는 3차 방정식을 사용하면, 하나의 모델로 사면의 거동 및 파괴를 해석할 수 있으며, 그 거동 해석 및 파괴 예측능력이 더 우수하다는 것이 증명되었다. Polynomial model의 경우, 방정식의 차수를 증가시켜도, 그래프의 $R^2$값과 형태가 유사함을 알 수 있었다.

기계학습(machine learning) 기반 터널 영상유고 자동 감지 시스템 개발을 위한 사전검토 연구 (A preliminary study for development of an automatic incident detection system on CCTV in tunnels based on a machine learning algorithm)

  • 신휴성;김동규;임민진;이규범;오영섭
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권1호
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    • pp.95-107
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    • 2017
  • 본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

교통사고 데이터의 마이닝을 위한 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법의 비교 (Comparison of Association Rule Learning and Subgroup Discovery for Mining Traffic Accident Data)

  • 김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.1-16
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    • 2015
  • 교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

소규모 지역단위 교통사고예측모형 개발 - 서울시 행정동을 대상으로 (Development of Traffic Accident frequency Prediction Model by Administrative zone - A Case of Seoul)

  • 홍지연;이수범;김정현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제35권6호
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    • pp.1297-1308
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    • 2015
  • 우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.

개체군 생존력 분석을 이용한 여우복원사업 방사전략 (Release Strategy for the Red Fox (Vulpes vulpes) Restoration Project in Korea Based on Population Viability Analysis)

  • 이화진;이배근;권구희;정철운
    • 한국환경생태학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.417-428
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    • 2013
  • 여우는 한국에서 1980년대 이후로 절멸된 것으로 취급하고 있으며, 현재는 환경부에서 멸종위기 1급 동물로 지정되어 소백산국립공원에서 복원사업이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 여우복원사업에 필요한 적정 모델링과 방사 전략을 수립하기 위하여, VORTEX 프로그램을 이용한 개체군 생존력 분석(Population viability analysis: PVA)을 수행하였다. 초기 개체군 0에서 매년 10개체(암5, 수5)를 향후 10년간 지속적으로 방사할 경우, 개체군의 이입으로 50년간 개체군 성장률은 $0.018{\pm}0.204$였으며, 절멸확률은 0.354로 나타났다. 최초 방사 후 16년차에 116.34로 최대 개체군 크기를 보였으나, 17년차부터 매년 1.22의 감소율을 나타내었다. 방사된 여우의 지속적인 성장과 절멸을 방지하기 위해서는 최초 방사 17년 이후 추가적인 방사가 필요하며, 장기적인 여우 존속을 위해서는 매년 12개체 이상을 방사하는 것이 필요한 것으로 분석되었다. 반면 연간 6개체 이하일 경우 50년 후의 절멸 확률은 80% 이상으로 나타났으며, 최소한의 개체군 성장을 위해서는 8개체 이상의 추가 방사가 필요한 것으로 나타났다. 설정된 조건값에서 매년 10개체씩 암수의 성비를 변화하여 6:4 로 10년간 방사할 경우 1:1 비율보다 안정적인 개체군 성장률을 보였으나, 암컷의 비율이 7:3이상으로 높아질 경우 부정적인 결과를 보였다. 재난요인으로 설정된 road-kill과 밀렵은 여우복원사업의 성패에 중요한 요인으로 확인되었다. 초기 적용값을 기준으로 각각의 요인이 3% 감소할 경우에는 절멸 확률은 30%로 낮아졌으며, 3% 이상 증가할 경우 50년 후의 절멸 확률은 약 90%에 이르는 것으로 분석되었다.

역 원근변환 기법을 이용한 터널 영상유고시스템의 원거리 감지 성능 향상에 관한 연구 (A study for improvement of far-distance performance of a tunnel accident detection system by using an inverse perspective transformation)

  • 이규범;신휴성
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제24권3호
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    • pp.247-262
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    • 2022
  • 국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

자율주행차 혼재 시 시범운행지구 교통운영전략 수립: 판교제로시티를 중심으로 (Traffic Operation Strategy for the Mixed Traffic Flow on Autonomous Vehicle Pilot Zone: Focusing on Pangyo Zero City)

  • 임동현;김우석;김종호;김형주
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.172-191
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    • 2023
  • 본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

G7 고속전철기술개발사업에서의 시제차량 통합 디자인 개발 (A Study on Development of Prototype Test Train Design in G7 Project for High Speed Railway Technology)

  • 정경렬;이병종;윤세균
    • 디자인학연구
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    • 제16권4호
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    • pp.185-196
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    • 2003
  • WTO출범 이후 저에너지 소모, 저공해, 무공해 등의 환경친화적 운송수단의 발달이 요구됨과 동시에 세계적으로 고속전철기술의 지속적 발전과 시장 확대가 전망됨에 따라 프랑스, 독일, 일본 등과 같은 철도선진국들은 철도기술 개발에 막대한 기술 투자비를 투입하여 기술 우위를 유지하기 위해 노력을 경주하고 있다. 이러한 기술환경 변화에 적극적으로 대응함과 동시에 좁은 국토에서 도로정체에 의한 물류비 증가와 환경오염, 국민생활의 불편 등으로 인한 사회ㆍ경제적 손실을 최대한 억제하고, 국가경쟁력 제고와 환경친화적인 철도 발전을 이끌기 위해 고속전철기술에 대한 독자적 개발 능력은 절실히 요구되고 있다. 이와 같은 요구에 의해 1996년부터 2002년까지 6년간 수행된 G7 고속전철기술개발사업은 350km/h급 고속전철의 독자적인 설계, 엔지니어링 및 제작 능력을 배양하고, 2000년대 차세대 한국형 고속전철을 실현하기 위한 연구개발 프로그램이다. 본 고에서는 G7 고속전철기술개발사업에서 수행된 연구내용 중 차량시스템 엔지니어링기술개발과제의 디자인부문 개발 성과를 요약 소개하였다. 철도선진국에서는 차량설계 초창기부터 디자인 측면의 검토가 매우 활발히 이루어지고 있는 반면, 국내 철도차량개발에 있어 디자인 측면의 검토는 미비하고 소홀히 다루어지고 있는 것이 현실이었다. 하지만 본 사업에서는 차량개념설계 단계부터 디자인전문가들의 적극적인 참여를 통해 국내 철도차량디자인 개발의 새로운 전기를 마련하였을 뿐만 아니라 새로운 차량디자인의 수요에 능동적으로 대처할 수 있는 기반을 구축하였다. 한국형 고속전철시스템의 디자인 컨셉은 한국의 자연조건과 기술환경에 적합한 보다 빠르고, 보다 쾌적하고, 보다 조용한 한국 고유형 고속전철과 그 여행문화를 이루어내는 것이다. 고속전철의 한국 고유성이란 주로 승객의 고속전철여행을 통해서 인식되어지는 것이다. 따라서 우선적으로 한국의 행동양식과 생활문화를 고려한 일반 객실의 단면개념을 기준으로 공기역학적으로 유리한 단면 외형 형상을 구현하는 한편, 터널 개활지 주행 최적화를 위한 전두부 공력형상 구현, 차체 단면적 축소와 곡선화를 통한 공력저항 최소화, 인간공학적 실내 설계 및 부속실의 편의성 도모, 외관통합 색채디자인 등을 통해 한국 고유형 고속전철 차량 디자인을 개발하였다.

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도시공원 입지특성에 따른 그린네트워크 활성화 연구 - 부산광역시 도심권을 대상으로 - (A Study on the Location of Urban Parks for Green-Network Revitalization - Based on Downtown of Busan -)

  • 김승환;이규홍;박승범
    • 한국조경학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.75-93
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    • 2010
  • 부산은 해안구릉지의 지형특성으로 인하여 공원의 입지가 이용가치가 낮은 산지 주변으로 다수의 공원이 지정되어 있으며, 지역 간의 균형적 입지 측면에서도 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 도심생활권 내 도시공원에 대한 환경특성 분석과 더불어 주변시가지와의 상호 관계적 특성에 따라 유형을 구분하고, 그린네트워크 활성화를 위한 유형별 도시공원의 관리방안을 모색하였다. 이를 위해 내륙권역과 해안권역으로 구분하고, 녹지연계적 관점에서 결절부 녹지대에 해당하는 내륙권역의 표고 150~300m, 해안권역의 100~150m 내외의 산지 및 구릉지에 입지하는 도시공원을 분석한 결과, 시가지와 도시공원의 형태가 관입되거나, 지대(地帶)적 중첩의 영향력이 크게 나타나고 있다. 도시공원이 이루는 녹지대는 시가지의 형상과 도시기능에 의해 녹지연계의 방향성과 영향력이 결정적으로 작용하고 있다. 이러한 현황을 바탕으로 도시공원을 유형화하고, 유형별로 미조성 도시공원에 대한 이용성 증진 방안, 녹지연계를 통한 효과적인 그린네트워크 활성화방안을 검토하였다. 완사면 녹지대를 이루는 도시공원은 비교적 양호한 접근성과 뚜렷한 인식성을 지니고 있으며, 중심산지에서 연계된 녹지대가 수렴되는 도시하천과 해안지대에서의 도시기능의 활력과 개방성 확보가 그린네트워크 활성화의 중요한 요인으로 분석되었다. 또한 고지대생활권에서 녹지대에 분포하는 한정적 가용지와 배후녹지로 연계되는 주요 연결로를 중심으로 일상생활영역에서의 그린웨이를 활성화하고, 주요 도로와 도시공원의 주진입부가 교차하는 지역에 지역 커뮤니티의 거점을 형성하는 것이 그린네트워크 활성화의 주요방안으로 제시하였다.