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스마트폰 앱, GNSS-IMU, 승객 평가를 결합한 다중 모드 도로 거칠기 평가 프레임워크를 제안합니다. 실제 도로 데이터 분석을 통해 소비자급 센서와 인지 기반 평가의 유효성을 검증했습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기본 논문은 저비용 도로 거칠기 평가를 위한 다중 모드(Multi-modal) 및 인간 중심적 프레임워크를 조사합니다. 평가는 세 가지 상호 보완적인 데이터 소스를 기반으로 수행되었습니다: 두 개의 독립적인 스마트폰 기반 애플리케이션을 통한 스마트폰 기반 국제 거칠기 지수 (IRI, International Roughness Index) 추정치, 차량 탑재 GNSS-IMU 수신기 (GNSS: Global Navigation Satellite System Receiver, IMU: Inertial Measurement Unit) 측정값, 그리고 승객의 현재 서비스성 평가 (PSR, Present Serviceability Ratings)입니다. 데이터는 오스트리아, 헝가리, 루마니아 전역에 걸쳐 실제 교통 조건 하에서 1,700km 구간 동안 수집되었습니다. 애플리케이션 간의 일치도는 상관 분석 (Correlation analysis), 급내 상관 계수 (ICC, Intraclass Correlation Coefficient), 그리고 Bland-Altman 방법을 사용하여 평가되었습니다. 두 스마트폰 애플리케이션은 강한 상관관계를 보였으나, 체계적 편향 (Systematic bias)으로 인해 상호 교환성에는 한계가 있었습니다. IRI와 PSR 사이의 유의미한 역관계는 거칠기에 대한 지각적 민감도를 확인시켜 주며, IRI와 수직 가속도 사이의 양의 상관관계는 노면 불규칙성과 차량 역학 사이의 물리적 연결성을 입증합니다. 본 결과는 고비용의 전문 조사 장비를 대체하기 위한 도로 거칠기 모니터링 수단으로서, 소비자급 센싱과 인지 기반 평가를 통합하는 데 따르는 과제들을 보여줍니다.