호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
현재 군 지휘정보체계는 반도체칩이 장착된 전자기기의 활용도가 높으며, 최신 정보통신기술 발전에 따라 그 비중은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 전기를 사용하는 전자기기의 경우 고출력 전기신호에 대한 일정한 내성을 보유하고 있다. 이러한 전자기기 내성을 기준화 한 것이 EMC 규격이다. 한편 원자력 연구원에서는 서울 상공 100km지점에서 10kt급의 핵폭발이 발생할 경우 반경 170km 지역까지 고출력전자기파가 발생하여 해당지역 대부분 전자장비에 피해가 예상된다는 시뮬레이션 결과를 발표한 바 있다. 이러한 경우 발생하는 영향을 방호하기 위한 기준은 EMP 방호 규격으로 정의된다. 대부분의 상용 전자기기의 경우 EMC 기준은 충족하지만 EMP 기준을 충족하는지의 여부를 확인할 수가 없다. EMP 방호기준 충족여부를 확인하기 위한 장비와 절차가 쉽지 않고 비용적인 측면이 있기 때문이다. 보통 부득이한 경우를 제외하고는 EMP 방호기준 충족여부에 대해서는 검증하지 않는 실정이다. 이점을 고려하여 본 연구에서는 EMC-EMP 상관관계 분석을 통하여 일반 전자기기의 EMP 방호능력에 대해서 확인하고 이를 바탕으로 EMP 방호능력 향상방안을 확인하였다.
본 논문에서는 전기철도차량이 운행할 때 이상 전압상승에 의한 문제점을 해결할 수 있는 고조파 제한장치의 적용을 제안한다. 운행 중 열차에 전력을 공급하는 교류가선은 25kV/60Hz의 전기를 공급하기 위하여 사용되지만 철도차량 전기장치의 기술발전에 따라 점차 가선에 포함되는 고조파의 크기 및 주파수의 변형이 다양해지고 있다. 최근 열차안전운행에 심각한 문제가 되고 있는 주회로 기기인계기용변압기(Potential Transformer, PT)의 파손이나 주변압기 등의 열손증가는 가선 전원의 고조파로 인한 순간적인 무효전류의 증가로 생기는 현상이다. 주회로 기기의 저주파형 트랜스포머로 고주파수 성분이 유입되면 트랜스 코어의 히스테리시스에 의한 철손 증가 및 기생 커패시턴스에 흐르는 전류가 증가하므로 발열이 발생하게 된다. 이러한 문제 해결을 위해 최근 시퀀스의 조정으로 전력변환 장치의 인위적인 NOTCH OFF가 적용되었다. 그러나, OFF 신호를 받아 제어하는 방식은 지상과 차상 장치의 상호작용으로 동작하므로 불량 발생 시 무효화 되며, 실제 사고가 발생되고 있다. 따라서, 근본적인 문제해결을 위한 방법으로 고조파 전류가 가급적 변압기에 유입되지 않도록 하는 것이 필요하며, 고조파 전류의 유입으로 인해 빈번하게 발생되고 있는 열차사고를 방지하고 안전한 운행을 위해 열차의 실험 분석과 고조파 제한장치의 시뮬레이션을 통한 장치의 타당성 검증을 위한 연구를 수행하였다.
최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.
비행시 승무원이나 승객은 우주방사선과 공기나 비행기 기체와 반응하여 발생한 2차 산란선 등에 의해 피폭을 받게 된다. 항공기 승무원의 경우 우주기상 환경 시뮬레이션을 이용하여 계산된 피폭선량으로 방사선 안전관리를 적용받고 있다. 하지만, 태양활동이나 고도, 비행경로 등에 따라 피폭선량이 가변적이어서 계산법보다는 항로별 측정하는 것이 권고되고 있다. 본 연구에서는 범용 Si 센서와 다중채널파고분석기를 이용하여 우주방사선 선량을 측정할 수 있는 선량계를 개발하였다. 선량계산은 미우주항공국의 우주방사선 측정장비인 CRaTER(Cosmic Ray Telescope for the Effects of Radiation)의 알고리즘을 적용하였다. 표준교정시설에서 Cs-137 662 keV 감마선으로 에너지 및 선량교정을 시행하였으며, 실험 범위에서 선량률 의존성이 없음을 확인하였다. 제작된 선량계를 이용하여 2023년 5월 두바이 인천 구간의 국제선에서 직접 선량을 측정한 결과 국내 우주방사선 선량평가코드(KREAM; Korean Radiation Exposure Assessment Model for Aviation Route Dose)로 계산된 결과와 12% 이내로 비슷하게 나타났으며, 고도와 위도가 높아짐에 따라 계산 결과와 동일하게 선량이 증가하는 것을 확인하였다. 좀 더 많은 실증적 검증 실험이 요구되는 제한점은 있지만, 항공기 내 또는 개인 피폭선량 모니터링에 가성비가 우수한 선량계로 충분한 활용 가능성을 확인하였다.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.
팔레트는 낱개의 여러 화물을 동시에 묶어 운송할 수 있게 하는 하역 장비로써 원자재 조달에서부터 소비자에게 전달되기까지의 흐름을 통합적으로 연결하는 중요한 요소이다. 더불어 일관수송을 통한 비용 절감, 거래단위의 표준화, 운송수단의 효율적인 운영, 하역작업 개선을 목적으로 팔레트 표준화가 활발히 진행됨에 따라 T-11형, T-12형 등의 표준 팔레트가 우리나라 물류 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있다. 그러나 대형·중량화물을 비롯한 특수화물의 경우, 크기 및 중량 등의 이유로 표준 팔레트에 적재하는 것이 불가능하기에 대부분 자체 팔레트를 개발하여 사용하고 있다. 본 연구는 다양한 특수화물을 취급하는 팔레트의 크기를 결정하는 문제로써, 특수화물의 종류, 크기 및 중량, 보관 수량 등을 고려하여 최적 팔레트 크기를 산출하고자 한다. 이를 위해, 이웃해 탐색 알고리즘을 변형하여 전역 최적해를 찾을 수 있는 최적화 기법을 제안하였으며, 입력 데이터로서는 특수화물의 종류별 제원 및 보관 수량 정보, 제약조건 관련 정보가 사용되었다. 또한, 특정한 특수화물을 대상으로 최적화 시뮬레이션을 수행하여 최적해 도출 여부를 확인함으로써 본 최적화 기법의 최적성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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