공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
최근 IT 기술의 비약적인 발전으로 위성 및 지상파 DMB 서비스가 본격적으로 시작되면서 운전 중 DMB를 시청하거나 문자나 동영상으로 제공되는 교통정보를 시청하기 위해 차량 내 DMB를 설치하는 사례가 급속하게 증가하고 있다. 그러나 운전중 DMB 시청은 운전중 음식섭취, 라디오 조작, 휴대폰 사용 등과 유사하게 운전자의 시지 각 및 인지적 주의를 분산시켜 안전운전에 방해를 초래할 것이다. 하지만 이와 관련한 국내외의 실증적인 연구가 부족할 뿐만 아니라 운전행동에 있어서 구체적으로 어떻게 영향을 주는지도 밝혀지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내 운전자들을 대상으로 운전 중 DMB 시청이 운전행동에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 차량시뮬레이터를 이용한 실험연구를 실시하였다. 실험설계는 피험자내 실험설계를 하였으며 실험참여자들은 두 조건(즉, 운전 중 DMB를 시청하지 않는 조건과 DMB를 시청하는 조건) 모두에서 주행실험을 수행하였다. 연구결과, 운전 중 DMB를 시청하는 조건이 시청하지 않는 조건에 비해서 목적지에 도달하는 소요시간이 더 걸렸으며 가속 및 감속 페달을 급하게 조작하였을 뿐만 아니라 조향휠 편차가 크게 나타나 주행안전성을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 부가적으로, DMB 조작 조건(즉, 키패드 조건, 터치패드 조건, 리모컨 조건)에 따른 운전행동 차이도 살펴보았다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 함의에 대하여 논의하였다.
한전은 국가경제 성장에 따라 늘어나는 발전설비에 대한 운영효율의 향상과 고장발생의 예방 사고시 운전원들의 운전능력 배양 등을 목적으로 운영요원 훈련용 시뮬레이터를 국산화 개발하여 운영하고 있다 훈련용 시뮬레이터를 구성하는 시스템들 중 발전소 안전계통과 발전소 감시계통을 시뮬레이션하는 PPC(Plant Processing Computer) 시스템이 있다 VMS(Vibration Monitoring System) 는 PPC의 여러계통들 중 하나로서 발전소의 터빈 발전기 펌프 등의 진동을 감시하는 시스템이다 본 논문에서는 시뮬레이터의 VMS를 개발하기 위해 적용한 시뮬레이tus 모델 알고리즘 그리고 모델에서 계산된 진동값을 PC의 모니터에 나타내는 Display 시스템등에 대해 기술하고자한다.
최근 국내에서는 다양한 대중교통수단의 요구로 경량전철의 건설이 가시화되면서 경량전철의 안전운전과 운영경비 절감에 필요한 새로운 개념의 열차제어장치에 대한 기술개발을 철도선진국은 물론 우리나라에서도 추진중에 있다. 이에 본 논문에서는 철도연에서 2000년까지 추진한 경량전철의 무인운전 제어기술에 관하여 소개하고자 한다.
차세대 원전 1주기 노심에 대해 MSHIM기법을 적용하여 100-50-100% 출력, 14-2-6-2시간 형태의 일일부하추종운전시 노심 거동을 ONED94 전산코드를 통해 모사하였다. 계산결과 1300MWe급 차세대 원전에서 단순한 제어봉 구동논리를 통해 부하추종운전중의 잉여반응도와 축방향 출력분포를 적절히 제어할 수 있었으며, 붕산수 조절없이 안전한계 범위 내에서 일일부하추종운전이 가능하였다. 또한 MSHIM기법을 위한 차세대원전의 제어봉 배치를 변경 제시하였다.
원전의 수명을 결정하기 위해서는 발전소 안전성과 성능을 보증하는 기술적 측면뿐만 아니라 경제적인 측면도 고려하여야 한다. 본 논문에선 원전수명관리 경제성 평가를 수행하는 WECON 프로그램을 소개하고, 이 프로그램을 이용하여 입력 변수의 민감도를 분석하였으며, 이 결과 나타난 상위 6개의 입력변수에 대해 사례 연구를 실시하였다. 이 6가지 변수에 대한 사례연구에서 원전 수명관리의 경제적 이득은 여러가지 경우에 따라 변화 하는 것으로 나타났으며, 기기비용이 연장운전 년수에 비례하여 증가한다고 가정한 경우 무한정 연장운전이 경제적이 아니라 Optimum 연장운전 point가 있는 것으로 나타났다.
경보 처리 시스템 (Alarm Processing System)은 발전소의 이상 상태를 검출하여 운전원에게 알려 적절한 조치를 취하게 함으로써 발전소의 상태를 안전하게 유지하도록 하는 운전지원시스템이다. 본 논문은 이러한 목적을 보다 효과적으로 달성하기 위하여 경보 처리 시스템을 경보 생성과 경보 분류, 경보 표시의 3 단계로 설계하였으며, 이를 기반으로 능동 데이터베이스 (Active Database)의 능동 기능을 이용한 개선된 경보 처리 시스템 (Advanced Active Alarm Processing System)을 개발하였다. AAAPS는 데이터 입력의 변경에 대하여 모듈화된 경보 처리 프로그램을 능동적으로 수행시키며 생성된 경보는 윈도우를 이용한 개선된 MMI (Man Machine Interface)로 운전원에게 제공한다.
고령화사회에 접어들며 고령운전자의 교통사고 비율이 높아지고 있다. 현재 사회적 문제로 자리 잡은 고령운전자의 교통사고 문제는 고령화사회가 진행될수록 더 많은 문제를 야기하게 될 것이다. 본 논문은 고령화 사회로의 변화와 고령운전자의 특성과 대책에 대한 현황과 문제점을 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 기반으로 안전 약자에 대한 사고 비율을 감소시킬 수 있는 교통신호등 디자인을 위한 지속적인 후속연구가 진행될 것이다.
최근 빌딩내 각종 설비의 전력의존도가 점차 증가되고 있는 실정으로 전력설비에 대한 고도의 안전성과 신뢰성이 요구되고 있다. 따라서 BAS를 도입함으로써 일상운전에서의 효율적인 운전관리를 할수 있을 뿐만 아니라 긴급시의 신속 정확한 사고검출과 사후처리에 만전을 기할수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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