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도로 노면 상태 예측 대상 지점에 대한 강수량 정보를 포함하는 기상 정보를 획득하는 단계, 그리고상기 획득된 기상 정보를 가공한 기상 데이터와 상기 예측 대상 지점에 대해 미리 계산된 건조 속도비를 도로 노면 상태 예측 모델에 입력하여 상기 예측 대상 지점의 도로 노면 상태를 예측하는 단계를 포함하고,상기 도로 노면 상태 예측 모델은,관측 지점의 관측 시점에서 도로 노면 상태, 상기 관측 지점의 건조 속도비, 상기 관측 지점에 대한 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지 누적된 강수량을 측정한 누적 강수량, 강수 종료 시점부터 상기 관측 시점 사이의 시간적 거리, 강수 발생 시점부터 상기 관측 시점까지 시간에 대해 미리 정해진 방법으로 나눈 복수의 시간구간에 대해 각각 계산된 평균 온도 및 온도 표준 편차를 학습 데이터로 학습되고,상기 건조 속도비는 도로 기하 구조 데이터를 이용하여 계산되며,도로의 소정의 지점(Psensor)에서의 건조 속도비는 아래 수학식 1에 의해 정의되고,[수학식 1]건조 속도비 = SAVertical section/TAVertical section,상기 소정의 지점은 이웃한 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)을 연결하는 도로 구간 사이에 위치하며,TAVertical section는 상기 도로 구간에 위치한 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak)과 상기 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이고,SAVertical section는 상기 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak), 상기 소정의 지점(Psensor) 및 반대편 지점(Popposite)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이며,상기 반대편 지점은 상기 도로 구간에 위치하고, 상기 소정의 지점(Psensor)과 상기 반대편 지점을 연결한 선분은 상기 두 개의 국부 경사 극대점을 연결한 선분과 평행한 도로 노면 상태 예측 방법
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제 1 항에서,상기 획득된 기상 정보를 가공한 기상 데이터는,상기 예측 대상 지점에 대한 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지 누적된 강수량을 측정한 누적 강수량, 강수 종료 시점부터 관측 시점 사이의 시간적 거리, 강수 발생 시점부터 상기 관측 시점까지 시간에 대해 미리 정해진 방법으로 나눈 복수의 시간구간에 대해 각각 계산된 평균 온도 및 온도 표준 편차를 포함하는 도로 노면 상태 예측 방법
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제 4 항에서,상기 복수의 시간구간은,강수 발생 시점부터 예측 시점까지의 제1시간 구간, 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지의 제2시간 구간 및 강수 종료 시점부터 관측 시점까지의 제3 시간 구간을 포함하는 도로 노면 상태 예측 방법
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도로 노면 상태 예측 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,상기 프로그램은,도로 노면 상태 예측 대상 지점에 대한 강수량 정보를 포함하는 기상 정보를 획득하는 명령어 세트, 그리고상기 획득된 기상 정보를 가공한 기상 데이터와 상기 예측 대상 지점에 대해 미리 계산된 건조 속도비를 도로 노면 상태 예측 모델에 입력하여 상기 예측 대상 지점의 도로 노면 상태를 예측하는 명령어 세트를 포함하고,상기 도로 노면 상태 예측 모델은,관측 지점의 관측 시점에서 도로 노면 상태, 상기 관측 지점의 건조 속도비, 상기 관측 지점에 대한 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지 누적된 강수량을 측정한 누적 강수량, 강수 종료 시점부터 상기 관측 시점 사이의 시간적 거리, 강수 발생 시점부터 상기 관측 시점까지 시간에 대해 미리 정해진 방법으로 나눈 복수의 시간구간에 대해 각각 계산된 평균 온도 및 온도 표준 편차를 학습 데이터로 학습되며,상기 건조 속도비는 도로 기하 구조 데이터를 이용하여 계산되고,도로의 소정의 지점(Psensor)에서의 건조 속도비는 아래 수학식 1에 의해 정의되고,[수학식 1]건조 속도비 = SAVertical section/TAVertical section,상기 소정의 지점은 이웃한 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)을 연결하는 도로 구간 사이에 위치하며,TAVertical section는 상기 도로 구간에 위치한 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak)과 상기 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이고,SAVertical section는 상기 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak), 상기 소정의 지점(Psensor) 및 반대편 지점(Popposite)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이며,상기 반대편 지점은 상기 도로 구간에 위치하고, 상기 소정의 지점(Psensor)과 상기 반대편 지점을 연결한 선분은 상기 두 개의 국부 경사 극대점을 연결한 선분과 평행한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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도로 노면 상태 예측 대상 지점에 대한 강수량 정보를 포함하는 기상 정보를 획득하는 기상 정보 획득부, 그리고상기 획득된 기상 정보를 가공한 기상 데이터와 상기 예측 대상 지점에 대해 미리 계산된 건조 속도비를 도로 노면 상태 예측 모델에 입력하여 상기 예측 대상 지점의 도로 노면 상태를 예측하는 도로 노면 상태 예측부를 포함하고,상기 도로 노면 상태 예측 모델은,관측 지점의 관측 시점에서 도로 노면 상태, 상기 관측 지점의 건조 속도비, 상기 관측 지점에 대한 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지 누적된 강수량을 측정한 누적 강수량, 강수 종료 시점부터 상기 관측 시점 사이의 시간적 거리, 강수 발생 시점부터 상기 관측 시점까지 시간에 대해 미리 정해진 방법으로 나눈 복수의 시간구간에 대해 각각 계산된 평균 온도 및 온도 표준 편차를 학습 데이터로 학습되고,상기 건조 속도비는 도로 기하 구조 데이터를 이용하여 계산되며,도로의 소정의 지점(Psensor)에서의 건조 속도비는 아래 수학식 1에 의해 정의되고,[수학식 1]건조 속도비 = SAVertical section/TAVertical section,상기 소정의 지점은 이웃한 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)을 연결하는 도로 구간 사이에 위치하며,TAVertical section는 상기 도로 구간에 위치한 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak)과 상기 두 개의 국부 경사 극대점(Plocal maximum peak1,Plocal maximum peak2)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이고,SAVertical section는 상기 국부 경사 극소점(Plocal minimum peak), 상기 소정의 지점(Psensor) 및 반대편 지점(Popposite)으로 이루어지는 삼각형의 넓이이며,상기 반대편 지점은 상기 도로 구간에 위치하고, 상기 소정의 지점(Psensor)과 상기 반대편 지점을 연결한 선분은 상기 두 개의 국부 경사 극대점을 연결한 선분과 평행한 도로 노면 상태 예측 시스템
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제 7 항에서,상기 획득된 기상 정보를 가공한 기상 데이터는,상기 예측 대상 지점에 대한 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지 누적된 강수량을 측정한 누적 강수량, 강수 종료 시점부터 관측 시점 사이의 시간적 거리, 강수 발생 시점부터 상기 관측 시점까지 시간에 대해 미리 정해진 방법으로 나눈 복수의 시간구간에 대해 각각 계산된 평균 온도 및 온도 표준 편차를 포함하는 도로 노면 상태 예측 시스템
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제 10 항에서,상기 복수의 시간구간은,강수 발생 시점부터 관측 시점까지의 제1시간 구간, 강수 발생 시점부터 강수 종료 시점까지의 제2시간 구간 및 강수 종료 시점부터 관측 시점까지의 제3 시간 구간을 포함하는 도로 노면 상태 예측 시스템
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