• 한국소음진동공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.844-850
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• 2016

This study pertains to the extraction of the road noise component of signals from a vehicle's interior noise via the traditional frequency domain and time domain system identification methods. For road noise extraction based on the frequency domain system identification method, the appropriate matrix inversion strategy is investigated and causal and non-causal impulse response filters are compared. Furthermore, appropriate data lengths for the frequency domain system identification method are investigated. In addition to the traditional road noise extraction methods based on frequency domain system identification, a new approach to extract road noise via the time domain system identification method based on a parametric input-output model is proposed and investigated in the present study. In this approach, instead of constructing a higher order model for the full-band road noise, input and output signals are processed in the subband domain and lower order parametric models optimal to each subband are determined. These parametric models are used to extract road noises in each subband; the full band road noise is then reconstructed from the subband road noises. This study shows that both the methods in the frequency domain and the time domain successfully extract the road noise from the vehicle's interior noise.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.190-201
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• 2021

도로전광표지판(VMS : Variable Message Sign)은 도로이용자에게 교통, 도로, 기상상황 및 공사로 인한 통제 등에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 교통흐름의 효율화와 통행의 안전성을 향상시키기 위한 장비이다. 일반국도 VMS의 대부분을 차지하는 문자식 VMS에서 표출 및 제공되는 소통정보 메시지 구성은 일반적으로 구간, 구간에 대한 통행시간, 소통상황에 대한 정보로 이루어진다. 본 연구에서는 수도권 일반국도에서 운영 중인 문자식 VMS를 대상으로 도로이용자 선호도 분석을 통해 도로관리자 위주의 기존 표출문안을 도로이용자 중심으로 개선안을 마련하였다. 아울러 도로이용자가 가장 선호하는 돌발상황에 대한 정보를 신속하고 효율적으로 제공할 수 있는 시스템 개선에 대한 방안을 제시함으로써 도로이용자 중심의 VMS 교통정보 제공 효용성을 향상시키고자 한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.115-120
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• 2006

A Korean Road Roughness Classification(KRC) method is proposed. Using a dynamic road profiling device equipped with the Accelerometer Established Inertial Profiling Reference(AEIPR) method, road profile measurement is performed on various types of public paved roads in Korea. The road profiling data are processed to classify the characteristics of Korean road roughness. The resultant Korean road roughness classification(KRC) is shown different characteristics compared to the road classification proposed by ISO, MIRA, and Wong. The proposed KRC is composed of 8 classes(A-H, very good-poor) based on the power spectral density and is in good agreements with the characteristics of Korean paved road roughness and can be used well in vehicle ride comfort simulation using domestic road profile.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6495-6503
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• 2013

본 논문은 설계도 등 도로점용허가에서 발생하는 정보의 관리를 위한 웹기반의 도로점용시스템 개발에 대해 기술하였다. 도로점용시스템 개발은 도로점용허가 관련 국내외 정보시스템 사례조사, 도로점용허가 업무분석, 도로점용허가 관리대상 정보정의, 시스템 개발 및 적용의 순으로 진행하였다. 도로점용허가 업무분석은 도로법 등 법령조사와 도로관리청의 업무처리 사례를 조사하고, 사용자 요구사항파악을 위해 도로관리청 업무담당자 및 민원인을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 도로점용허가 각 업무에서 발생하는 정보의 관리를 위해 정보의 특성을 나타낼 수 있는 정보분류코드를 개발하고, 각 정보간의 위계관계를 고려하여 메타정보를 정의하였다. 정보분류코드 및 메타정보를 기반으로 도로점용허가 업무흐름 및 사용자요구사항을 반영하여 도로점용시스템 개발을 진행하였다. 개발한 도로점용시스템은 일선 도로관리청에 적용하였으며, 종이문서로 관리하던 도로점용허가 정보를 전자문서로 관리하게 됨에 따라 도로관리청의 도로점용허가 도서 관리업무 개선과 대국민 민원행정서비스의 품질이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.241-250
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• 2019

도로표지는 도로 이용자를 위한 시설물로서 관리 및 유지보수의 편의성 증진을 위해 국토교통부에서는 관리시스템을 구축하여 운영 중에 있다. 향후 자율주행 시대에 도로표지의 역할은 감소하겠지만 그 필요성은 지속되고 있다. 이에 도로표지에 표기된 안내지명의 정확한 기계적 판독을 위해 도로표지 자동인식 장비를 개발하여 영상 기반의 문자 인식 기술을 적용하고 있지만 불규칙적인 규격과 수작업 제조, 조도, 빛반사, 강우 등 외부환경에 의해 오인식되는 경우가 다수 발생하고 있다. 본 연구에서는 영상 분석 등으로 극복할 수 없는 오인식 결과를 개선하기 위해 위치기반의 안내지명 후보를 도출하여 기준으로 하고, 오인식된 지명의 음소 분리를 통한 레벤슈타인 문자 유사도 검증 방법을 이용해 도로표지 안내지명 자동인식율을 개선하고자 하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.21-27
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• 2023

This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.

• 대한교통학회지
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• 제5권2호
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• pp.73-80
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• 1987

Various procedures for evaluation of traffic noise annoyance have been proposed. However, most of the studies of this type are restricted for improving traffic flow. In this paper, a method to predict the road traffic noise is proposed in terms of equivalent continuous A-Weighted sound pressure level (Leq), based on a probability model. First, distribution of the road traffic noise level are investigated. second, the weibull distribution parameters are estimated by using the quantification theory. Finally, a prediction model of the road traffic noise is proposed based on the weibull distribution model The predicted values of the Leq are closely matched the measured data.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.182-188
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• 2011

This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.803-810
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• 2016

This paper presents a study of localization methods based on particle filter using 2D laser sensor measurements and road feature map information, for autonomous vehicles. In order to navigate in an urban environment, an autonomous vehicle should be able to estimate the location of the ego-vehicle with reasonable accuracy. In this study, road features such as curbs and road markings are detected to construct a grid-based feature map using 2D laser range finder measurements. Then, we describe a particle filter-based method for accurate positional estimation of the autonomous vehicle in real-time. Finally, the performance of the proposed method is verified through real road driving experiments, in comparison with accurate DGPS data as a reference.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.11-15
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• 2004

본 연구의 목적은 GSIS를 이용하여 3차원 동영상 도로 시뮬레이션에 관한 연구이다. 이를 위하여 제주도 남부의 해안선 지역을 설정하여 3차원도로 설계를 실시하였다. 사용된 자료는 1/5,000수치지도와 현지측량자료를 사용하였고, 도로시뮬레이션은 소프트웨어 microstation CAD, Inroads를 이용하였다. 해안도로의 특성상 도로주변의 식재인 꽃과 나무 등을 삽입하여 경관을 고려한 3차원 도로가 이루어지도록 설계를 시도하였다. GSIS기술을 이용하여 설계된 도로는 3차원 시뮬레이션이 성공적으로 이루어 졌으며, 특히 도로의 전진주행 및 후진주행 등을 선택하여 산악도로의 경관을 평가할 수 있어 본 연구의 결과는 실제공사 시 해안도로경관 시뮬레이션에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.