본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 RPM, TPS 값이 연료 소모량과 상관관계가 있다고 가정하고, 차량 RPM, TPS를 입력으로 하며, 연료 소모량을 출력으로 하는 다항식 함수 관계를 모델링하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 RPM, TPS 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 상관관계를 2차 함수로 구성하였다. 본 논문에서는 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.
본 논문의 목적은 탑재비행시험 간 무인헬기 연료 소모량에 영향을 미치는 인자들의 영향정도와 상관관계를 분석하여 예측모형을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 실험계획법을 활용하여 4인자 2수준 완전요인실험을 설계하여 실험을 수행하였고, 결과 값을 분석하여 인자들의 주 효과와 교호작용을 도출하고 회귀분석을 통해 예측모형을 수립하였다. 본 연구에서 도출한 결과를 활용하여 효율적인 탑재비행시험 및 전자시험장 시험 능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
선박에서 배출되는 환경오염 물질 및 온실가스에 대한 규제가 강화됨에 따라, 환경오염 물질 및 온실가스의 배출과 직접적으로 관련있는 연료 소모량을 줄이려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 연료 소모량을 줄이기 위한 방안 중 하나는 환경 및 기상 예보를 이용하여 연료가 가장 적게 소모되는 항로를 찾는 것이다. 기존 연구에서는 연료 소모량을 주된 목적함수로 최소화 하되, 도착 시간에 대한 조건을 평가하기 위해 도착 시간의 기댓값을 계산하고 추가적인 목적함수로 고려하는 경우가 많았다. 그러나 선박 운항 예측 시 적용되는 환경 외란 정보는 상당한 불확실성을 포함하고, 이로 인해 발생하는 운항 속도 및 도착 시간에 대한 불확실성도 상당히 클 수 있기 때문에, 도착 시간의 기댓값뿐만 아니라 도착 시간에 대한 불확실성을 기반으로 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 정량적으로 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용해 도착 시간의 기댓값과 연료 소모량에 대한 Pareto set을 구하되, 환경 외란으로부터 발생하는 도착 시간의 불확실성을 계산하여, 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 계산하고 이를 항로 최적화 시 적용한다. 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 실제 환경에 가까운 맵을 기반으로 부산-도쿄 간의 항로를 최적화하고, 그 결과에 대해 논의한다.
본 연구에서는 벌크 선박의 연료 소비를 예측하기 위해 XGBoost와 SHapley Additive exPlanation (SHAP)을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 기존 연구에서도 선박 엔진 데이터와 기상데이터를 활용하였지만 선박 연료소모량 예측 모델에 대한 예측 결과의 신뢰성과 예측 모델 구현에 사용된 변수들에 대한 설명이 부족한 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 XGBoost와 SHAP를 사용하여 예측 모델을 개발하였다. 이 연구는 연구 배경, 범위, 관련 규정 및 이전 연구들, 그리고 연구 방법론에 대한 소개를 제공하며, 또한 벌크선 데이터 정제 방법과 예측 모델 결과의 검증을 설명한다.
본 연구에서는 섭동가속도의 변화식으로 주어지는 궤도 섭동 방정식으로부터 지구 편원현상과 대기저항에 의해 기인하는 궤도요소들의 변화를 표현하고 궤도 일회전당 변화량을 근거로 하여 대기저항에 의한 속도 보정과 그에 필요한 연료소모량을 효과적으로 예측하는 방법을 제시하고 그 기법을 다목적위성 궤도해석에 적용하였다. 그리고 궤도 해석을 위해 위성에 영향을 미치는 섭동력을 비대칭 중력장, 대기 저항력, 태양과 달의 인력, 태양 복사압에 의한 영향을 계산하여 정량적으로 비교 분석하였다.
교통운영전략의 친환경성 평가의 필요성이 대두되고 있는 가운데, 정확한 평가를 위해서는 분석에 사용되는 차량연료소모 예측모형에 대한 이해가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 국내에서 사용되고 있는 3개 모형과 외국에서 사용되고 있는 모형들 중 광범위하게 사용되는 동시에 비교적 취득이 용이한 3개 모형을 선정하여 모형의 특성을 응용측면에서 비교하였다. 구체적으로, 국립환경연구원의 차량주행기록인 NIER 차속모드와 미시교통류시뮬레이션 소프트웨어인 VISSIM을 이용하여 차량의 운행패턴을 모델링하였으며, 이를 차량연료소모 예측모형에 입력하여 연료소모량을 예측하였다. 본 연구를 통해 정속주행의 경우 국내외의 모든 모형이 유사한 결과를 보이는 것으로 분석되었으나, NIER 차속모드와 VISSIM 모형을 이용한 분석결과 국내모형 중 KR-1, KR-2 모형은 순간적인 차량의 비출력에 민감하지 못하여 미시적인 분석을 요하는 경우에는 사용에 주의를 기울여야 하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 섭동가속도의 변화식으로 주어지는 궤도 섭동 방정식으로부터 지구 편원현상과 대기저항에 의해 기인하는 궤도요소들의 변화를 표현하고 궤도 일회전당 변화량을 근거로 하여 대기저항에 의한 속도 보정과 그에 필요한 연료소모량을 효과적으로 예측하는 방법을 제시하고 그 기법을 다목적위성 궤도해석에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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