• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.217-222
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• 2006

VANET은 인프라의 도움 없이 차량 간 무선 에드 혹 네트워크를 구축하는 기술이다. VANET은 MANET과는 달리 고속의 이동성, 높은 차량 밀도, 잦은 토폴로지 변화등의 특징으로 인해 잦은 네트워크 단절과 네트워크 부하 증가 등의 문제들을 가진다. 특히 네트워크 단절은 VANET에서 응급메세지 전파 시간 지연 및 네트워크 연결성 저하의 주요 요인이다. 본 논문에서는 이러한 네트워크 단절을 해결하기 위해 적응형 전달노드 검색(ARNS : Adaptive Relay Node Search) 브로드캐스팅 알고리즘을 제안한다. ARNS는 네트워크 단절 발생 시에만 선택적으로 위험지역 외의 영역에서 노드를 재 검색함으로 낮은 네트워크 부하와 낮은 네트워크 단절율을 가진다. 또한 ARNS은 짧은 전송거리와 낮은 차량밀도에도 네트워크 단절에 강한 특성을 지닌다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.57-71
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• 1996

차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.04a
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• pp.235-237
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• 2005

철도차량에 취부되는 추진장치는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 추진장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 추진장치에 대한 계측 및 분석을 통한 시험을 평가하고 완성차 시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다 본 논문에서는 한국형 고속전철차량에 설치되어있는 상시계측시스템을 통해 추진장치에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 기술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1460-1462
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• 2004

기존노선을 이용한 고속화 신기술 개발사업 과제를 수행하여 중장거리 및 도시간의 교통해소를 위해 중고속 철도차량을 개발하여 최고속도 180km/h의 속도로 운행할수 있는 차량의 개발에 있어 핵심 전장품인 열차제어진단장치를 국산화하여 수입대처효과 및 기술개발에 기여하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1591-1592
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• 2007

본 논문에서는 상태궤환을 이용한 철도차량의 능동조향을 위한 제어기법에 대해 다루었다. 능동조향은 곡선부 주행시 발생되는 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모, 소음을 줄이고 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 기술이다. 논문에서 사용된 제어 방법은 반대차(Half Bogie) 차량모델을 기초로 측정된 휠-레일의 횡변위(Lateral Displacement) 와 요각(Yaw Ang;e)정보를 토대로 휠에 요모멘트를 제어하였으며 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 대한 성능을 검증하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.1
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• pp.123-128
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• 2018

In this paper, we propose a multi-vehicle object detection algorithm using feature point matching that tracks efficient vehicle objects. The proposed algorithm extracts the feature points of the vehicle using the FAST algorithm for efficient vehicle object tracking. And True if the feature points are included in the image segmented into the 5X5 region. If the feature point is not included, it is processed as False and the corresponding area is blacked to remove unnecessary object information excluding the vehicle object. Then, the post processed area is set as the maximum search window size of the vehicle. And A minimum search window using the outermost feature points of the vehicle is set. By using the set search window, we compensate the disadvantages of the search window size of mean-shift algorithm and track vehicle object. In order to evaluate the performance of the proposed method, SIFT and SURF algorithms are compared and tested. The result is about four times faster than the SIFT algorithm. And it has the advantage of detecting more efficiently than the process of SUFR algorithm.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.55-61
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• 2009

In order to observe the impact of a type of vehicles for traffic flows and pavement, vehicle classifications is conducted. Korean Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs provides 12-type vehicle classifications on National expressways, National highways, and Provincial roads. Current AVC (Automatic Vehicle Classification) devices decide vehicle types comparing measurements of vehicle lengths, wheelbases, overhangs etc. to a reference table including those of all types of models. This study developed an algorithm for macroscopic vehicle classification which is less sensitive to tuning sensors and updating the reference table. For those characteristics, trend lines in vehicle lengths and wheelbases are employed. To assess the algorithm developed, vehicle lengths and wheelbases were collected from an AVC device. In this experiment, this algorithm showed the accuracy of 88.2 % compared to true values obtained from video replaying. Our efforts in this study are expected to contribute to developing devices for macroscopic vehicle classification.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.1999-2007
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• 2013

The key characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking caused by low-speed vehicle such as truck. In order to develop two-way traffic flow model comprised of CF(car-following) and overtaking model, it is essential to develop a car-following model which is suitable to two-way traffic flow. Short distance between vehicles is caused when a high-speed vehicle tailgates and overtakes foregoing low-speed vehicle on two-way road system. And a vehicle following low-speed vehicle decides to overtake the front low-speed vehicle using suitable space within the headway distribution of opposite traffic flow. For this reason, a two-way CF model should describes not only running within short gap but also headway distribution. Additionally considering domestic two-way-road size, there is a on-going need for large-network simulation, but there are few studies for two-way CF model. In this paper, a two-way CA model is developed, which explains two-way CF behavior more realistic and can be applied for large road network. The experimental results show that the developed model mimics stop-and-go phenomenon, one of features of congested traffic flow, and efficiently generates the distribution of headway. When the CF model is integrated with overtaking model, it is, therefore, expected that two-way traffic flow can be explained more realistically than before.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.302-307
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• 2010

Development of light-weight high speed train (HST) based on distributed motor control with the top speed of 350 km/hr has engendered a need for abatement of the interior noise of the train cabin. The development of noise abatement measures is crucial at the design stage of the train car since the noise transmission characteristics of the car structure directly influences the cabin interior noise. Since the transmission loss measurement using the entire car structure is often not feasible, especially at the initial stages of the train development, investigation of transmission characteristics using small-scale reverberation chamber can furnish useful alternative source of predicting the noise level. In the present study, white noise is generated at source and transmission loss estimated by performing measurement of a specimen in a scaled reverberation chamber. Comparison of measured values with the previously derived numerical values show good agreement in the overall trend but appreciable quantitative differences still remain.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.266-274
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• 2015

Vibration exposure of domestic high speed trains(KTX and ITX-saemaeulho) to passenger traveling on the Gyung-Bu line was measured to evaluate health effect which is based on ISO 2631-1. The vibration exposure was compared with the frequency weighted root mean square(r.m.s.) and vibration dose value(VDV) of the two trains’ vibration. It is concluded that vibration exposure of the two train during round trip of Busan-Seoul in single day is evaluated to be safe for the passenger’s health according to the health guidance caution defined on ISO 2631-1. Futhermore KTX’s vibration exposure is found to be significantly lower than ITX-saemaeulho thanks to lower vibration magnitude as well as shorter trip time.