이 논문은 자동차의 급제동시 발생되는 스키드마크(skid mark, 활주거리)를 통해 제동직전 속도(Pre-braking Speed)를 정확히 산정하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 운전자는 전방에 위급한 상황이 전개되거나 불의의 사고에 처하게 되었을 경우 통상 급제동조치를 취하게 되며, 정지거리에 따라 사고를 당할 수도 있다. 자동차의 정지거리에 있어서 영향을 끼치는 요인은 운전자의 인지반응시간, 자동차 제동장치의 성능, 노면의 상태 등을 꼽을 수 있으나, 가장 중요한 요인은 제동직전 속도(Pre-Braking Speed)라고 할 수 있다. 현재 교통사고의 조사분야에서는 skid mark의 길이에 근거한 활주직전 속도(Preskidding Speed)를 산정하여 과속 여부를 판단하고 있으나, 정확한 사고원인 규명을 위해서는 불완전제동시간 동안 감속된 속도를 고려한 제동직전 속도의 산정이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 교통사고시 자동차의 정확한 속도정보를 산정하기 위한 방법을 제안하고자 하며, 또한 이 연구가 향후 교통안전차원에서 자동차의 특성을 이해하는데 있어서 일조할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 차대차 충돌사고시 차량충돌위치와 충돌속도 분석기법을 사고사례를 통해 연구하였다. 차량충돌위치는 사고현장 노면에 생성된 타이어 마크를 이용하여 수학적방법으로, 충돌속도는 실제 사고차량 최종정지위치와 모의충돌실험을 통해 분석된 차량 최종정지위치와의 차를 목적함수로 하여 이를 최소로 수렴하는 최적화기법을 이용하였다. 연구결과, 승용차량 오른쪽 앞바퀴 위치는 중앙선으로부터 좌측으로 0.45m 떨어진 진행방향 1차로 상이고, 왼쪽 앞바퀴는 중앙으로부터 좌측으로 0.345m 떨어진 지점에 위치한 상태이다. 최적화기법을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과. 최적화의 오차율이 0.8%인 경우 충돌속도는 승용차량 67.75Km/h, 짚형 승용차량 29.67Km/h로 분석되었으며, 충돌 후 x축에 대한 속도는 승용차량 20.0Km/h, 짚형승용차량 15.69Km/h이고, y축에 대한 속도는 승용차량 15.68Km/h, 짚형 승용차량 7.66Km/h로 분석되었다. 반면, 기존 충돌속도 분석모형식을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과 승용차량 64.97Km/h, 짚형승용차량 31.27Km/h로 도출되었다. 따라서, 최적화기법을 통해 분석한 충돌속도와 기존 분석모형식을 이용하여 분석한 충돌속도와의 오차가 승용차량 2.78Km/h, 짚형승용차량 1.6Km/h로 최적화기법을 이용하여 분석한 결과에 대한 신뢰성이 높은 것으로 연구결과 도출되었다 따라서, 추후 차 대 차 충돌사고를 분석함에 있어 타이어 흔적을 이용한 수학적방법과 모의충돌실험을 통한 최적화기법을 이용하면 충돌속도는 물론 충돌전.후 차량의 운동특성에 대한 정확한 분석이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인휠 전기구동 시스템의 장점을 바탕으로 첨단능동안전지원 기술의 일종인 적응순항제어(Adaptive Cruise Control, ACC) 알고리즘의 고도화 방안을 제시한다. 본 연구에서 대상 차량은 전륜은 엔진에 의해, 후륜은 인휠모터에 의해 구동되는 4륜 하이브리드 구동계를 갖는 것을 특징으로 하는데, 이러한 구성은 기존 내연기관 차량을 개선하여 차량의 출력을 증가시키거나 4륜 하이브리드 형태로의 변화를 용이하게 하는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 차량의 구성을 바탕으로 기본 상태에서는 엔진만을 이용하여 차간거리 제어를 수행하되, 젖은 노면 등 주행 환경에서 제어오차가 커지게 되면 후륜의 인휠모터를 구동하여 제어성능을 확보할 수 있는 ACC 알고리즘을 제안한다. 제안된 ACC 알고리즘은 상기와 같은 방법으로 ACC 제어성능을 최적화함과 동시에 기존 4륜 자동차가 갖는 장점을 그대로 유지하도록 한다. 또한 본 연구에서는 고정밀 동역학 SW를 기반으로 대상 인휠모터 및 인휠 하이브리드 구동계, 해당 구동계 기반의 ACC 제어시스템을 모델링하였으며, 이를 통해 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 알고리즘의 검증 결과를 제시한다.
본 논문에서는 수동 RFID 환경에서 획득되는 위치 및 시간 정보를 이용하여, 태그가 배치된 노면을 주행하는 이동로봇의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 위치 추정 기법은 기존 연구에 비해 위치 추정 오차를 감소시키고 또한 초기 태그 배치 비용을 감소시키는 효과가 있다. 기본적으로 이동로봇이 일련의 직선 구간을 구간별로 일정한 속도로 주행하며, 또한 매 순간 이동로봇에 의해 감지되는 태그의 수는 한 개 이하라고 가정한다. 첫째, 이미 알려진 지점을 출발하여 정속 직선 주행하는 이동로봇의 속도 및 위치를 추정하는 알고리즘을 개발하는데, 이는 최초를 제외한 여타 구간의 경우에 유효하다. 다음, 최초 구간의 경우 출발 위치를 모르는 상태이므로, 이동로봇이 두 개 이상의 태그를 정속 직선 주행하도록 하여 이동로봇의 속도 및 위치를 추정한다. 마지막으로, 제작된 수동 RFID 위치 추정 시스템을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안된 이동로봇 위치 추정 기법의 유효성 및 성능을 입증한다.
도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.
비점오염이란 도시, 도로, 농지, 산지, 공사장 등 불특정 장소에서 발생되는 오염을 말하며 건기 시에는 오염물질이 토지에 축적되었다가 강우 발생 시 강우와 함께 유출되어 관리에 많은 어려움이 있다. 유출된 오염물질은 특별한 전처리 없이 하천이나 호소로 유입되어 각종 수질오염, 부영양화 및 생활환경에 많은 영향을 받게 되며 상수원수에 문제가 발생하게 된다. 비점오염원의 특징은 초기강우 유출수는 고농도이며 토사, 협잡물 등이 많이 포함되어 있다. 초기강우 발생형태는 수로의 형태, 노면상태 유역현상 및 강우도달시간 등 유역의 특성에 따라서 달라지며, 토지이용상황, 하수도 정비여부 등에 따라서 오염물질의 종류와 농도가 변한다. 도시지역과 도로주변에는 먼지, 쓰레기, 마모된 타이어 등이 축적되며, 임야 및 산림에서는 비료, 축분, 대기오염물질의 강하물 등이 축적이 되어 강우 시 빗물에 씻겨 인근 수계로 직접 방류된다. 팔당상수원 비점오염원 최적관리사업 기본계획 및 타당성조사사업이 실시되어 비점오염저감시설의 설치대상 대표지점이 선정되었다. 그리고 각 배수구역의 특성에 맞는 최적관리기술이 제시되었다. 하지만 몇몇 시설들은 기대한 결과에 못 미치는 성과를 내고 있다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 비점오염저감시설의 시설형 중 하나인 와류형 비점오염저감시설의 운용에 따른 효율성 분석에 관한 연구를 실시하였다. 실험장치는 현재 운영되고 있는 와류형 비점오염저감시설 참고하여 실험장 조건에 맞춰 1/4축적의 정상모형을 제작하였고 저감시설로 유입되는 원수의 유량과 단차를 변화시켜 실험하였다. 저감시설의 유입조건이 변하게 되면 시설 내 유속, 체류시간 등 운전조건이 바뀌게 되므로 제거효율도 변하게 될 것이다. 저감효율산정은 시설로 유입된 유입수와 유출수의 SS농도를 이용하여 산정하였다. 와류형저감시설의 SS제거효율을 연구한 결과, 모형에서 유량 $0.0016m^3/s$, 단차 10cm 인 조건에서 8.7%로 가장 높은 효율이 측정되었다. 이를 원형에서의 조건으로 환산하면 유량 $0.0512m^3/s$, 고수조와 저감시설의 단차 40cm일 경우 가장 높은 효율이 나타난다. 이와 같은 이유는 시설에 유입되는 유량이 증가 할수록 내부의 유속이 증가해 저감시설 내 처리수의 체류시간 감소와 교란이 발생하여 저감효율이 떨어지는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 타이어의 각 부분의 물성치 계산을 위한 식을 유한요소법에 적용할 수 있도록 제안하였다. 이 식은 강철 코드의 굽힙효과를 고려 하였으며, 특히 각 요소에서 전단변형이 일어나는 동안의 굽힘효과를 고려하였다. 유한요소 공식화는 가상일의 원리에 의하여 평형 방정식으로부터 유도하였고, Updated refer- ence coordinate에 대해 증분해석을 적용하여 Updated Lagrangian공식화를 하였다. 그리고 차량하중에 의하여 타이어가 노면에 접지될때의 응력상태를 게산할 수 있도록 접촉문제 공식화를 유한요소 공식화에 첨가 하였다.
XP-SWMM은 유한차분방법에 의한 천수방정식을 기반으로 하는 TUFLOW 엔진을 탑재하여 1차원 솔루션 엔진과 동적으로 연결하여 범람원에서의 흐름거동을 2차원으로 해석할 수 있다. 유역에서 발생한 모든 유출량은 해당 소유역의 노드(맨홀)로 유입되며 2차원 침수양상은 관로상태에 따라 노드를 통해 역류한 유출수에 의해서 폰딩(Ponding)되는 조건으로 모의한다. XP-SWMM의 침수범람 모의는 침수범람 상황을 가시적으로 보여주는데 상당한 강점을 가지고 있으나 실제 지형여건에 따른 자연현상을 엄밀하게 모델링하는데 일정부분 한계가 있다. 모형의 한계는 담수된 노드의 수위로 인한 에너지 영향(오리피스 흐름)으로 인접관로의 침수가 부가적으로 유발할 수 있다는 점이며 실제 대부분의 경사지에서의 침수상황은 노드에 유출수가 담수되지 않고 하류로 지면을 따라서 확산(Diffusion)되어 담수영향으로 인한 인접관로 침수가 추가적으로 유발되지 않을 가능성이 매우 높다. 즉, XP-SWMM의 담수허용조건, 지반고 2D연결 옵션은 유역에서의 침수발생량을 과대평가 할수 있으며 특정 유역에서는 실제 침수발생 상황과 차이가 발생 할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 서울시 광화문 일대의 효자배수분구 우수관로를 SWMM으로 구성하고 강우조건 95mm/hr에서 노드조건을 담수허용, 2D연결, 담수없음 조건으로 모형을 수행하여 침수모의 결과를 비교, 검토하였다. 전체관로 노드조건을 담수허용, 2D연결로 설정하게 되면 담수없음 조건과 비교하여 1.2-2.8배의 침수발생량이 추가로 발생하는 것으로 검토되었다. 즉, 담수없음 조건의 경우 침수발생시 노면 수위상승 인한 동수경사 영향이 반영된 압력관로 영향이 반영되지 않아 노드간 침수발생량이 중복되지 않는다. 반면, 담수허용이나 2D연결로 모형을 수행할 경우 지면의 경사가 충분히 있는 지역에 침수가 발생하더라도 일정 수심이상의 수두(동수경사선)가 형성되어 침수를 추가로 유발하는 것으로 보인다.
연구목적:서울시는 공동관리 등급 기준에 따라 공동의 규모, 아스팔트포장 두께, 포장면의 균열깊이를 고려하여 긴급, 우선, 일반, 관찰등급으로 공동의 위험도를 분류하고 있다. 본 연구에서는 2019년 서울시 공동조사용역에서 발견된 265개소의 공동의 상부 포장상태를 확인하여 포장균열이 확인된 17개소에 대하여 균열깊이를 측정하였다. 연구방법: 1차에서는 확인된 공동의 균열 확인을 위하여 버니어 캘리퍼스, 테이퍼 게이지, 깊이 게이지를 활용하여 균열 폭 및 깊이를 측정하였다. 2차에서는 상부 노면에서 가장 크게 균열이 발생한 위치를 확인하여 아스콘을 천공 후 균열 깊이를 추가로 측정하였다. 연구결과:확인된 시험공동 17개소 중 9개소에서 공동 관리 등급이 상향 조정되었다. 따라서, 긴급복구와 우선복구의 경우에는 포장 균열 깊이와 잔여 아스팔트 콘크리트 포장 두께에 따라 등급 조정이 필요하다. 결론:공동 상부에 균열이 발생한 경우는 천공을 통하여 균열 진행 상태를 파악하고 잔여 아스팔트 콘크리트 두께를 확인하여 공동등급을 결정해야한다.
본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 도로 Infra 기반의 정보제공수단을 통해 전방 도로교통상태정보 및 안전정보를 다수의 운전자에게 공통적으로 제공하여 네트워크 차원의 안전운행을 유도할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 기존의 델리네이터에서 위험도 등급에 따라 색깔을 달리해 표출하는 기능을 추가한 장비를 스마트 델리네이터(Smart Delineator)로 명명하였다. 스마트 델리네이터는 기존의 델리네이터의 기능과 같은 선형정보 제공 기능 뿐만 아니라, 시시각각 변화하는 도로교통 상황정보 및 노면 상태정보를 실시간으로 제공받아 전방 도로교통상황에 대해 제공된 경고정보를 운전자가 직관적으로 인지하고 이를 수용하여 충분한 여유거리와 시간을 갖고 대응할 수 있도록 안전정보를 제공하는 시설물이다. 운전자의 안전운전 유도에 미치는 영향을 살펴보고자 도로 주행 시뮬레이터를 이용한 모의 시뮬레이션 평가 결과와 만족도 설문조사를 통해 안전운전 유도 효과를 도출해 보았다. 도로 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 반응 평가 결과 스마트 델리네이터는 이벤트 발생 위치에 대한 판단이 가능하며, 사전에 규정된 위험도 등급에 따른 통행속도 감소율 또는 권장속도에 따라 운전자들의 행동을 유도하는 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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