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RC카 시뮬레이터를 이용한 바닥 탐지 응용 설계 및 구현
A Design and Implementation of Floor Detection Application Using RC Car Simulator 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.8 no.12, 2019년, pp.507 - 516  

이유나 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  박영호 (숙명여자대학교 IT공학과) ,  임선영 (숙명여자대학교 빅데이터활용 연구센터)

초록
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도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Costs invested in road maintenance and road development are on the rise. However, due to accidents such as portholes and ground subsidence, the risks to the drivers' safety and the material damage caused by accidents are also increasing. Following this trend, we have developed a system that determin...

주제어

#실시간 인식   #바닥 탐지   #도로 파손   #자동 주행  

표/그림 (19)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이와 관련하여 도로 보수 이후에도 같은 문제가 재발하는 지 파악하는 등의 지속 모니터링 및 사전에 포트 홀, 싱크 홀이나 지반 침하와 같은 재난에 대한 피해를 사전 감지할 수 있는 시스템의 필요성을 제기하게 되었다. 따라서 본 논문은 이에 따라 다양한 종류의 센서를 활용한 효과적인 도로 파손 탐지 시뮬레이터를 설계하고 구현하는 방안을 제안한다.
  • 본 논문에서는 RC카 시뮬레이터를 기반으로 주행을 하면서 도로 파손 여부를 진동 센서의 수치 데이터로 유추, 의미가 있다고 판단되는 값을 서버로 전달하여 웹에서 표와 지도로 시각화하여 보여주는 시스템을 제작하였다. 최근 다양한 원인으로 발생되는 포트홀과 같은 도로 파손 문제들은 국내뿐만 아니라 국제적으로 심각한 문제이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
도로 파손 탐지 관련 연구들의 특징은 무엇인가? 대부분의 도로 파손 탐지 관련 연구들은 도로에 파손 탐지 정확도를 높였지만, 파손 존재 여부만 파악하였을 뿐 어떠한 유형의 파손인지는 파악이 되지 않는 어려움이 있다. 또한, 이를 판단할 수 있는 균일한 데이터 셋이 존재하지 않는다는 단점으로 인해서 제대로 된 유지 보수가 이뤄지지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해서 일본의 Omata 연구팀[3]은 최대 8가지 종류의 도로 파손을 탐지할 수 있게 하여 파손을 감지하여 운전자들이 촬영하여 업로드 시 촬영된 환경과 관계없이 해당 파손에 따른 필요한 유지보수를 파악하고 진행이 가능하게 해주는 모바일 애플리케이션 서비스를 개발하였다.
집중호우로 지반이 약해지면서 생긴 현상은? 11)를 통해 꾸준한 보도가 있었다. 더 나아가, 2018년 8월에는 집중호우로 지반이 약해지면서 전국 곡곡에서 ‘싱크 홀(sink hole)’이 하루에만 평균 2.6개가 발생하여 행인이나 운전자들이 발견하지 못하여 사고가 일어나는 경우가 빈번하였다[1].
도로 파손 탐지 서비스에서 도로를 주행하는 버스와 같은 차량에 카메라와 같이 장착되는 센서의 이름은 무엇인가? 그러나 파손이 탐지된 도로를 정기적으로 지나치지 않는 이상 파손된 도로의 유지 보수 여부 및 상태 점검을 진행할 수 없다. 이에따라 GPS와 같이 사전에 장착된 센서들이 존재하며, 정기적으로 특정 도로를 주행하는 버스와 같은 차량에 레이저 라인스트리퍼(Laser Line Striper)와 카메라를 장착하여 차량에부착한다. 다양한 차량 내에서 카메라와 레이저 라인 스트리퍼를 통해 수집된 데이터들을 사용하여 사람이 직접적으로유지 보수하는 도로의 문제들을 차량들이 직접 도로 파손 정도를 탐지하고 도로 네트워크를 지속적으로 모니터링을 할수 있는 시스템[4]을 개발하였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. 박성훈, "전국 곳곳에 '싱크홀 공포'...왜", 문화일보, [Internet]. Available: http://www.munhwa.com/news/view.html?no2018091201031027109001 

  2. D. Kim, J. Jeon, and D. Kim, "Predictive Modeling of Pavement Damage Using Machine Learning and Big Data Processing," Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, Vol.19, No.1, pp.95-107, 2019. 

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  3. H. Maeda, Y. Sekimoto, T. Seto, T. Kashiyama, and H. Omata, "Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a Smartphone," Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.33, No.12, pp.1127-1141, Jun. 2018. 

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  4. C. Mertz, "Continuous Road Damage Detection Using Regular Service Vehicles," in Proceeding of the 18th ITS World Congress, Orlando, 2011. 

  5. J. Kim, "A Study on the Efficient Protocal Structure of Monitoring System Using Serial Communication," M.S. dissertation, Sungkyunkwan University, Seoul, 2015. 

  6. H. Yang, B. Kim, and D. Kim, "Implementation of Raspberry Pi Rhythm Game using UART Communication in the different Operating Systems," Journal of Digital Contents Society, Vol.20, No.3, pp.647-655, Mar. 2019. 

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  7. "What is Arduino?", [Internet]. Available: https://www.arduino.cc/en/Guide/Introduction 

  8. MOLIT STATISTICS SYSTEM, URL: stat.molit.go.kr 

  9. P. Li, H. Xu, and B. Song, "A Novel Method for Urban Road Damage Detection Using Very High Resolution Satellite Imagery and Road Map," Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol.77, No.10, pp.1057-1066, Oct. 2011. 

    상세보기 crossref

  10. L. Gong, L. An, M. Liu, and J. Zhang, "Road Damage Detection from High-Resolution RS Image," in Proceeding of the 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Munich, 2012. 

  11. Z. Li and F. T. K. Au, "Damage Detection of Bridges Using Response of Vehicle Considering Road Surface Roughness," International Journal of Structural Stability and Dynamics, Vol.15, No.3, 2015. 

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