대구경 콘크리트 충전형 합성기둥의 전단성능에 관한 해석적 연구

정은비,염희진,유정한,Jung, Eun Bi,Yeom, Hee Jin,Yoo, Jung Han 한국강구조학회 2015 韓國鋼構造學會 論文集 Vol.27 No.5

콘크리트 충전형 합성강관(Concrete Filled steel Tube, CFT)는 우수한 연성과 강도를 발휘하며 건축물의 기둥 및 해양구조물의 교각 등에 적용되고 있다. 현존하는 CFT 전단 설계식은 지나치게 보수적이며 이는 CFT의 경제성과 시공성에 영향을 미친다. 그러나 합리적인 전단 설계식 제안을 위한 실험 연구는 거의 존재하지 않는다. 이 연구는 원형 콘크리트 충전 강관의 개선된 전단 설계식을 제안하기 위한 해석적 연구이다. 선행 연구에서 제시한 원형 CFT 해석 모델을 참고하여 해석 연구를 수행하였으며 해석 모델은 기존 실험 연구 결과를 이용하여 검증하였다. 검증된 모델을 이용하여 변수 연구를 수행하였으며 전단성능에 끝단길이, 콘크리트의 압축강도, 직경두께비가 미치는 영향을 평가하였다. Concrete filled steel tube(CFT), which has superior ductility and strength, is used for building column, bridge piers of ocean structure. Shear design equations of CFT existing in structural design provisions are excessively conservative. It has an effect on constructability and the economics of CFT. However, to suggest the reasonable shear design equation, experimental studies on the shear capacity of CFT have been rarely conducted. This study is analytical research to suggest improved shear design equations of large-diameter concrete-filled steel tubes. This analytical research was conducted to apply finite element analysis model of CFT based on the prior research. It was verified by comparison with prior test results. The verified model was used for parameter studies to estimate the influence of overhang length, concrete compressive strength and diameter-thickness ratio on shear strength.

GPS/INS 센서 자료를 이용한 도로 평면선형인식 알고리즘 개발

정은비,주신혜,오철,윤덕근,박재홍 한국도로학회 2011 한국도로학회논문집 Vol.13 No.2

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다. Geometric information is a key element for evaluating traffic safety and road maintenance. This study developed an algorithm to identify horizontal alignment using global positioning system(GPS) and inertial navigation system(INS) data. Roll and heading information extracted from GPS/INS were utilized to classify horizontal alignment into tangent, circular curve, and transition curve. The proposed algorithm consists of two components including smoothing for eliminating outlier and a heuristic classification algorithm. A genetic algorithm(GA) was adopted to calibrate parameters associated with the algorithm. Both freeway and rural highway data were used to evaluate the performance of the proposed algorithm. Promising results, which 90.48% and 88.24% of classification accuracy were obtainable for freeway and rural highway respectively, demonstrated the technical feasibility of the algorithm for the implementation.

안개시 도시고속도로 통행속도 중장기 예측 알고리즘 개발

정은비,오철,김영호 대한교통학회 2015 大韓交通學會誌 Vol.33 No.3

The intelligent transportation systems allow us to have valuable opportunities for collecting wide-area coverage traffic data. The significant efforts have been made in many countries to provide the reliable traffic conditions information such as travel time. This study analyzes the impacts of the fog weather conditions on the traffic stream. Also, a strategy for predicting the long-term traffic speeds is developed under foggy weather conditions. The results show that the average of speed reductions are 2.92kph and 5.36kph under the slight and heavy fog respectively. The best prediction performance is achieved when the previous 45 pattern cases data is used, and the 14.11% of mean absolute percentage error(MAPE) is obtained. The outcomes of this study support the development of more reliable traffic information for providing advanced traffic information service. 지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

In-vehicle 통합 운전자지원시스템 효과평가 방법론 개발 및 적용

정은비,오철,정소영 대한교통학회 2014 대한교통학회지 Vol.32 No.4

Recently, advanced sensors and communication technologies have been widely applied to advanced safetyvehicles for reducing traffic accidents and injury severity. To apply the advanced safety vehicle technologies, it isimportant to quantify safety benefits, which is a fundamental for justifying application. This study proposed amethodology for quantifying the effectiveness of the Advanced Driver Assistant System (ADAS) with the AnalyticHierarchy Process (AHP). When the proposed methodology is applied to 2008-2010 Gyeonggi-province crash data,ADAS would reduce about 10.18% of crashes. In addition, Adaptive Cruise Control, Automatic EmergencyBraking System, Lane Departure Warning System and Blind Spot Detection System are expected to reduce about10.43%, 10.17%, 9.96%, and 10.18%, respectively. The outcomes of this study might support decision making fordeveloping not only vehicular technologies but also relevant safety policies. 교통사고 및 사고로 인한 사상자수 감소를 위해 기존의 자동차에 각종 센서나 통신기술 등의 첨단기술을 융합한첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차의 시장진입 및 관련 기술도입을 위해서는 첨단안전자동차 기술의 효과분석을 통한 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 계층화분석법(AHP:Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 첨단안전자동차 기술 중 사고예방의 기능을 가지는 첨단운전자지원시스템의효과추정 방법론을 제시하였다. 제시한 효과추정 방법론을 이용하여 적응형순항제어장치(ACC: Adaptive CruiseControl), 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System), 차로이탈경고장치(LDWS: LaneDeparture Warning System), 사각지역감시장치(BSDS: Blind Spot Detection System)의 네 가지 시스템을 통합하여평가하였다. 분석결과, 운전자지원시스템의 효과는 약 10.18%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적응형순항제어장치는 10.43%, 자동비상제동장치는 10.17%, 차로이탈경고장치는 9.96%, 사각지역감시장치는 10.14%의 사고감소 효과가 있을 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 시스템 도입시 도입타당성을 제시하는데 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.

능동형 통합 안전차량 제어시스템 효과분석

정은비,오철 대한교통학회 2014 대한교통학회 학술대회지 Vol.71 No.-

안개에 따른 교통류 영향분석

정은비,오철 대한교통학회 2014 대한교통학회 학술대회지 Vol.71 No.-

Detection of Lateral Hazardous Driving Events using In-vehicle Gyro Sensor Data

정은비,오철,김익기 대한토목학회 2013 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.17 No.6

Hazardous driving maneuvers due to driver’s inattentive behavior is highly associated with vehicle crash occurrence. Recent advances in sensors allow for valuable opportunities to monitor driving behavior and identify its characteristics. This study proposes an algorithm for detecting lateral hazardous driving events and classifying their severity using in-vehicle gyro sensor data. The detection of hazardous driving events focuses on two lateral hazardous driving events, i.e., lane changes and zigzag driving. The algorithm classifies lane change events into single-lane changes and double-lane changes using a well-known and robust pattern recognizer, Support Vector Machine (SVM). Similarly, the motion of zigzagging within a lane and zigzagging between lanes can be identified by the algorithm. The proposed algorithm uses maximum and minimum yaw rate, and duration of hazardous driving events obtained from a gyro sensor. Performance evaluations of the algorithm show promising results for actual implementation in practice. The proposed methodology is expected to be effectively used for a fundamental to devise various safety countermeasure. For example, in-vehicle warning information systems and differentiated insurance fees based on driver behavior can be taken into consideration as useful further applications.

미시적 교통시뮬레이션을 이용한 차로변경지원시스템 효과평가 방법론 개발

정은비 한국ITS학회 2014 한국ITS학회 학술대회 Vol.2014 No.05

도로기상정보시스템(RWIS)과 차량검지기(VDS) 자료를 이용한 강우수준별 통행속도예측

정은비,오철,홍성민 한국ITS학회 2013 한국ITS학회논문지 Vol.12 No.4

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다. Intelligent transportation systems allow us to have valuable opportunities for collecting reliable wide-area coverage traffic and weather data. Significant efforts have been made in many countries to apply these data. This study identifies the critical points for classifying rain intensity by analyzing the relationship between rainfall and the amount of speed reduction. Then, traffic prediction performance by rain intensity level is evaluated using relative errors. The results show that critical points are 0.4mm/5min and 0.8mm/5min for classifying rain intensity (slight, moderate, and heavy rain). The best prediction performance is observable when previous five-block speed data is used as inputs under normal weather conditions. On the other hand, previous two or three-block speed data is used as inputs under rainy weather conditions. The outcomes of this study support the development of more reliable traffic information for providing advanced traffic information service.

고사리손으로 밝히는 세상

정은비 샘터사 2014 월간 샘터 Vol.534 No.-