현재 일반적인 반송 장치에서는 전기자를 반송 경로 전장에 배치하는 지상 1차측 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 시스템을 장거리 반송 장치에 적용하면 초기 설치비용과 제작시간이 상승하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전기자를 분산시켜 배치하는 방식이 제시되고 있다. 하지만 전기자 분산배치 방식은 전기자가 존재하지 않는 구간에서 외란 발생 시 가동자가 정지할 수 있으며 이 때 전기자에 의한 제어가 불가능하게 되어 가동자를 이동 시킬 수 없는 문제점을 내재하고 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위한 전기자 간격 결정이 매우 중요하다. 또한 전기자를 분산배치 할 경우 단부가 발생하게 된다. 이는 가동자가 전기자에 진입 또는 반출 시에 코깅력을 크게 발생시켜 추력 맥동의 원인이 되며, 소음과 진동을 발생시키므로 저감하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 전기자를 분산 배치함에 따라 존재하는 단부 코깅력을 유한요소법을 이용한 2-D 수치해석을 통해 파악하고 이를 최소화하기 위한 전기자 간격을 도출하고자 한다.
최근에 친환경 신교통수단으로서 주목받고 있는 트램은 철도교통 중 도시부 도로교통을 대체할 수 있는 대중교통 수단으로 인식되어 북미지역과 유럽 등의 주요 선진국에서 주요 교통수단으로 운영되고 있고, 우리나라에서도 도심의 혼잡증가와 대중교통 수송분담율 감소, 교통분야의 환경에 대한 관심으로 트램의 도입이 추진되고 있다. 본 연구는 간선도로의 트램 전용차로 구간에서 트램과 일반차량의 효과적인 운영을 위해 트램의 우선 통행권을 확보하면서 일반차량의 지체를 최소화하는 신호 최적화 모형을 개발하였다. 간선도로의 신호 연동화 모형인 KS-SIGNAL 모형을 기초로 트램의 통행특성과 트램 전용차로 시스템의 특성을 반영한 KS-SIGNAL Tram 모형을 개발하였고, 이 신호 최적화 모형을 통해 트램차량의 최소 연동폭을 확보하여 고정식 기반의 트램 우선신호를 구현하였으며, 이와 동시에 일반 이동류의 신호교차로 대기시간을 최소화하는 신호시간을 산출하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 KS-SIGNAL Tram 모형의 신호제어 효과를 분석한 결과, 새로운 모형으로 산출한 교차로 신호시간을 적용했을 때 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간이 감소했음을 확인하였고, 일반차량도 트램 우선신호에 따른 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다.
교통체계의 구성요소에 다양한 첨단기술을 접목시켜 체계적이며 효율적인 교통제어를 위하여 차세대 지능형 교통시스템(ITS ; Intelligent Transportation Systems)을 구축, 운영하기 위하여 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 이러한 ITS 응용서비스 중에서 요금의 자동결재가 요구되는 다양한 전자 지불 형태의 서비스에는 정당한 통신 실체들간에 인증이 반드시 요구되고 있다. 본 논문에서는 단거리 전용통신을 이용하여 고속도로에서의 톨 요금 자동 결재에 있어 인증 기능이 처리되는 차량 탑재 장치와 노변장치의 무선구간에서 차량의 이동 속도, 각 장치에서의 암호 기능 처리 또는 이를 관할하는 요금 정산 시스템 등에서의 제한된 처리 속도를 고려한 효율적인 인증 및 세션키 설정 프로토콜을 포함하는 암호 메커니즘과 이틀을 이용한 전자지불시스템의 구현 방안을 제시한다. 특히, 국내에서 개발한 인증메커니즘인 EC-KCDSA와 암호화를 위한 SEED 암호 기법을 이용하여 무선망의 하나인 DSRC 환경의 ITS 서비스에 적용이 가능함을 확인할 수 있게 되었다.
최근 수도권 전동차 구간에서 차량과 승강장사이의 공간에 장애우, 어린이 등 교통약자의 발빠짐 등으로 인한 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 곡선승강장에서는 차량과의 간격이 최대 260mm까지 존재하므로 교통약자를 포함한 승객의 안전한 교통이동권 확보가 중요하며, 승강장과 전동차 사이 공간에 대한 인터페이스를 위한 니즈기술로서, 승강장 안전발판이 필요하다. 본 연구에서는 승강장 안전발판의 제작 및 기능 요구사항을 검토하여 고장으로 인한 차량과의 충돌 등 비상 상황에 대응할 수 있는 충돌 안전성과 운영자 친화적인 유지보수용이성을 고려한 개념설계를 실시하였다. 또한 다양한 요구조건을 고려하여 각 단계별 안전발판의 동작과정 및 제어 흐름도를 제시하였다.
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
고속철도 신호시스템은 ATC시스템을 이용하여 열차의 제한속도를 송신하고, 일부 도시철도 신호시스템은 이동가능거리를 전송한다. 열차제어정보전송은 직접 궤도를 이용하여 차상에 전송하는 방식, 궤도상에 기기를 설치하여 전송하는 방식, 선로변에 기기를 전송하는 방식이 있다. 직접궤도를 도체로 활용하여 궤도를 회로일부로 구성하고, 궤도에 신호를 전송하여 열차가 궤도에서 열차제어 정보를 획득하는 방법으로, 궤도회로를 사용하며, 고속철도, 지하철에서 사용하고 있다. 궤도회로를 사용하는 방식은 반송신호에 정보를 실어서 보내며, 차상장치는 자기결합에 의해서 정보를 획득한다. 콘크리트 슬래브궤도에는 많은 철근을 사용하기 때문에 자갈도상의 궤도에서는 발생되지 않았던 레일과 철근간의 상호작용이 발생한다. 레일과 철근간의 상호작용이 발생하여 레일의 전기적 특성이 변화된다. 본 논문에서는 경부고속철도 2단계 구간에서 사용되는 콘크리트 슬래브궤도에서 레일과 철근 사이의 모델을 이용하여 콘크리트 슬래브궤도의 모델로부터 레일과 철근 사이의 결합계수를 수리적으로 해석하고, 레일과 철근간의 상호작용이 일어나지 않는 경우, 즉 철근에 의한 레일의 전기적 특성의 변화가 없는 결합계수를 정의하였다.
국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.
Co/Nb 이중층 구조의 RTA처리에 따른 층역전 현상을 이용하여 ${CoSi}_{2}$를 형성하였다. 중간에 삽입된 Nb층은 산화성향이 매우 커서 Si와 Co의 균일한 반응을 방해하는 Si 기판 표면의 산화막을 충분히 제거해 줄 수 있을 뿐만아니라 Co 의 실리사이드화 반응시에 Co와 결합하여 안정한 화합물을 형성해서 기판 Si의 과잉 소모를 막아 줌으로써 실리사이드화 반응을 제어하는 역할을 하는 것으로 나타났다. Co/Nb이중층 구조를 $800^{\circ}C$에서 열처리하여 얻은 최종 구조는 ${NB}_{2}{O}_{5}$/${Co}_{2}$Si.CoSi/${NbCo}_{x}$/Nb(O,C)/${CoSi}_{2}$/Si으로 이층들간의 역전과 안정한 ${CoSi}_{2}$상의 형성은 비교적 고온인 약 $700^{\circ}C$부터 시작되었으며, 전 열처리 온도구간에서 Nb의 실리사이드가 발견되지 않았는데, 이러한 점들은 모두 Nb 산화물이나 Co-Nb합금층과 같은 매우 안정한 중간 구조상들이 Co와 Si의 원활한 이동을 제한하기 때문으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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