• 자동차안전학회지
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• 제10권3호
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• pp.45-54
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• 2018

Greenhouse gas is the big issue of the whole world. So foreign countries, EU, USA, Japan, China and Korea made the policy for reducing greenhouse gas. For calculation of reduction, it is necessary to know the quantity of current greenhouse emission per year in Korea. It is not reflected real driving condition for measuring the Fuel economy and greenhouse gas. The subject of this study is to figure out the characteristics which influence on greenhouse gas in real driving condition. And final goal is applying the policy greenhouse emission reduction.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.457-467
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• 2020

세계적으로 환경문제에 관한 우려가 급증하여, 세계 각국이 온실가스 연비 규제를 강화하고 있다. 연비향상을 위해 첨단 운전자 지원 시스템을 이용한 연구를 통하여, 운전자의 편의를 위해 다양한 첨단 운전자 지원 시스템을 개발하고 있다. 그중 ACC, LKAS, AEB 등의 시스템에 대한 연구가 활발하다. ACC의 목적은 차량의 종 방향 속도와 거리를 제어하고 운전자의 부하를 최소화하여 사고 예방과 방지에 유용한 시스템으로 평가되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 선행연구에서 제안한 국내도로 환경을 고려한 시나리오와 거리에 대한 함수로 안전성을 평가할 수 있는 수학적 방법을 활용한다. 또한, 제안한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행한 뒤, 이론수식을 활용한 이론 계산값, 시뮬레이션과 실도로 실차시험의 상대거리의 비교분석을 통하여 ACC의 기능적인 안전성을 검증하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 많은 회사들이 ACC의 개발 단계에서 시나리오, 수식, 시뮬레이션을 활용하여 안전성 평가방법으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제4권2호
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• pp.67-70
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• 2014

Recently EU has been recognized that there is a difference of emission quantity between emission certification test mode and real-road driving test. Accordingly the European Commission is currently preparing to require real-road testing as part of the passenger car type-approval process in the EU. vehicle manufacturers from 2017 are expected to test new vehicles not only under laboratory conditions but also on the real-road, using PEMS equipment. Therefore the purpose of this study is to analyze the emission and Fuel Economy of CVS-75 mode test using chassis dynamometer and RDE test using PEMS equipment by PHEV passenger car.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.38-46
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• 2012

This paper discusses the energy consumption for a mid-size electric vehicle(EV) under various conditions. In order to analyze which driving style is more efficient in terms of the system of the EV, we develop the electric vehicle model and apply several types of speed profiles such as different steady speeds, acceleration/deceleration, and a real world driving cycle including the elevation profile obtained from a GPS device. The results show that the energy consumption of the EV is affected by the operating efficiency of components when driving at low speed, while it depends on required power at wheels when driving at high speed. Also this paper investigates the effect of the elevation of a road and the rate of electrical braking on the energy consumption as well as the fuel economy of a conventional vehicle model under the same conditions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.133-140
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• 2016

국토교통부에서는 교통약자의 이동 편의 증진을 위하여 승하차에 편리한 저상버스를 도입하였다. 표준모델로 고시된 저상버스는 11 m 급, 압축천연가스(CNG, Compressed Natural Gas)를 사용하는 차량으로 개발되었다. 11 m 급 저상버스는 길이 좁은 농어촌 및 산간지역 도로여건에서의 운행과, CNG 연료의 특성상 충전시설의 한계로 인하여 연료보급의 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국토교통부에서 교통약자의 이동편의 증진을 위해 진행하는 중형저상버스 표준모델 기술개발 과제의 일환으로 (주)타타대우상용차에서 제작한 LF-40을 대상으로 공차(CVW, Curb Vehicle Weight), 반적차(HVW, Half Vehicle Weight), 적차(GVW, Gross Vehicle Weight) 3가지 중량조건으로 실도로 타행주행을 통하여 주행저항 값을 취득하였고, WHVC, NIER-06, 복합 에너지 소비효율 측정 대상차량 외 차량의 에너지 소비 효율을 측정하기 위한 시험 방법인 정속주행 (60 km/h)모드를 사용하였다. 시험 결과 공차상태의 연비가 가장 좋았으며, 대표적으로 WHVC 모드에서는 공차대비 반적차는 3.5 %, 공차대비 적차는 12 % 연비소모율의 차이를 보였다. 60 km/h 정속 주행모드에서는 다른 시험모드와 다르게 공차보다 반적차의 연비가 높은 것으로 측정되었다. 추후 배출가스 데이터의 분석이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.207-213
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• 2019

대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.