In this paper, a control system for E-bike based on IOT was developed, which collects and monitors information of states of E-bike and surrounding environments from several sensors and control devices in E-bike, and informs the possible dangers to rider when riding the E-bike. Developed electronic control system can manage battery efficiently, obtain battery's remaining power in real-time and provide possible riding distance to rider. It makes possible for rider to schedule near optimal riding route in terms of battery usage and respond quickly to battery discharge. Results of applying developed system to E-bike show that according to driving-mode, possible driving distance can be calculated efficiently and using user application App, real-time driver position marking and driving route searching functions lead to energy efficient E-bike driving. Later we will endeavor to integrate BMS, ECU, smart-phone and PC(server) to provide stable driving system based on various driving information of E-bike.
본 논문은 전기자전거용 충전 기능이 내장된 양방향 부스트 컨버터 기반의 DC 모터 구동 회로를 제안한다. 추가 전력 단 구현 없이 배터리 충전 기능을 내장한 양방향 부스트 컨버터 기반의 DC 모터 구동회로로써 회로 부피 및 원가 저감이 가능하고 회생충전모터의 작동을 통해 자가발전을 유도함과 동시에 안정적인 브레이크 기능 유도가 가능하다. 제안한 회로의 이론적 분석을 행하고, 모의실험을 통하여 타당성을 검증하였다.
우리는 본 연구를 통해 최근 지속적으로 증가하고 있는 개인형 이동수단인 킥보드, 전기 자전거 등을 이용하는 사용자가 편리하고 안전한 주행을 할 수 있도록 AR 기술을 통해 길안내 서비스를 제공하는 방법 및 관련 기술, 그리고 IoT 기반으로 사용자가 착용한 웨어러블 기기와의 연동을 통해 주행 중 사고위험을 미리 인지할 수 있는 기술도 제안하였다. 우리가 제안한 기술과 서비스를 통해 최근 사회적 이슈가 되고 있는 개인형 이동수단으로 인한 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대해본다
실시간 대중교통 종합 환승정보(TAGO)시스템은 대중교통 이용자 중심의 서비스제공을 목적으로 교통 수단간 환승 정보를 제공하고 있다. TAGO는 항공, 철도, 버스(시외/시내/고속), 지하철 등 대중교통 뿐 아니라 자가용, 자전거 이용자의 환승을 고려한 정적/동적 운행정보, 소통 정보를 연계하여 통합하고, 네비게이션 서비스, 지역정보 서비스, 돌발 상황, 날씨 정보, 통계 정보를 인터넷 TAGO 홈페이지(www.tago.go,kr)와 환승 지점에서의 현장안내장비(Kiosk, PDP)를 통해 제공하고 있다. 현재 TAGO는 3차 사업이 진행 중이며 전국 단위 장거리 교통수단과 지역내 단거리 교통수단의 교통정보를 연계하여 효율적인 환승정보를 제공하여 대중교통 이용 활성화에 기여하고 있다. 미래의 TAGO 시스템은 유비쿼터스 시대의 신개념 교통정보 제공을 위한 확장성을 고려하여 서비스 범위를 확대하며, 다양한 매체를 통해 전국 어느곳에서든 출발지부터 목적지까지 교통수단의 선택, 경로안내, 환승정보, 지역정보 등을 제공할 계획이다.
본 논문에서는 차량의 개문사고를 예방하기 위한 목적으로 FMCW 레이다 센서를 활용하여 물체를 감지하고 분류 가능한 시스템 설계 및 구현 결과가 제시된다. 제안된 시스템은 Raspberry-Pi 기반 임베디드시스템과 FPGA 가속기에 기반하여 구현되었으며, 해당 시스템은 레이다 센서 신호처리 과정과 물체를 자전거, 자동차, 사람으로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. CNN 알고리즘은 연산량과 메모리 사용량이 크기 때문에 임베디드시스템에 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 임베디드시스템에 적합한 경량화된 딥러닝 모델인 BNN을 FPGA 상에 구현한 뒤 결과를 검증하였고, 90.33%의 분류 정확도와 20ms의 수행시간을 확인하였다.
스마트시티의 미래를 구축하는 과정에서, 모빌리티와 도로 인프라의 혁신은 중요한 주제 중 하나이다. 특히 오늘날 자율주행 자동차의 보급과 전기자전거, 전동킥보드, 전동휠 등 도로에 등장하는 모빌리티의 종류가 다양해짐에 따라 도로는 기존의 자동차와 보행자를 비롯해 수용해야 할 주체들이 다양해졌으며 각 모빌리티 간의 상충 또한 해결해야 할 문제이다. 완전도로(Complete Street)는 2003년 미국에서 등장한 용어로 보행자, 자전거 이용자, 대중교통 이용자, PM(Personal Mobility) 이용자, 자동차 운전자 등 모든 도로 이용자의 공평한 안전과 편의를 고려한 도로 설계와 운영을 의미한다. 현재 해외 여러 도시에서 완전도로를 구현하고 있으며, 이를 제도화하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 완전도로에 대한 연구와 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 델파이 (Delphi)기법을 통해 학계 및 실무 전문가들의 의견을 수집 및 분석하여 완전도로 설계에서 고려해야 할 주요 요인들을 정형화하고자 한다. 총 세 차례의 델파이 설문이 진행되며 1차 개방형 설문을 통해 전문가들의 자유로운 답변을 수집하고 이를 키워드 위주로 정리하여 2·3차 폐쇄형 설문을 작성하였다. 2·3차 설문은 총 52개의 문항으로 구성되었으며 설문 결과 52개의 문항 중 34개의 항목이 최종 요인으로 채택되었다.
기존 카쉐어링 시스템은 원웨이 트립 수요에 대한 대응과 타 쉐어링 시스템과의 연계가 어려운 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 원웨이와 라운드웨이 트립에 대응이 가능하며, 자동차(전기/가솔린), 전기오토바이, 자전거 등의 다양한 교통수단을 공유할 수 있는 멀티모빌리티 쉐어링 서비스 메니지먼트 시스템을 개발하여 일본 치바현 카시와시 카시와노하지역과 나가레야마시에 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과, 이 시스템을 통해 전체 자동차 트립 중 54.9%의 원웨이 트립 수요가 충족되었으며, 전체 이용자 중 43.9%가 공통 인터페이스를 통해 복수의 교통수단을 이용한 것이 확인되었다. 또한, 차량의 공동이용과 친환경 차량 이용을 통해 이산화탄소 배출량도 삭감에도 공헌하였다. 개발된 쉐어링 시스템은 기존 카쉐어링 시스템 보다 다양한 교통수요에 대응하면서 이동성을 향상 시킬 것으로 기대된다.
리튬 이온 및 리튬 폴리머 배터리는 체적 에너지 저장 밀도가 높아 전자담배, 스마트폰, 전기자전거, 드론, 보조배터리 등과 같은 다양한 전자기기에 사용되며 심지어 골프카트 및 전기자동차에도 사용되고 있다. 그러나 최근 리튬 배터리를 사용하는 다양한 전자기기에서 충전 중 배터리 폭발현상이 빈번히 발생하고 있으며 폭발로 인하여 화재 및 신체 위해가 발생하고 있어 그 심각성이 대두되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 이러한 리튬 배터리의 작동 원리를 알아보고, 재현실험을 통하여 폭발 원인을 검증해 보았으며 이를 통하여 화재감식 기법 개발과 안전대책을 수립하기 위한 연구를 진행하였다.
A method to control the speed of DC motor with one-chip microprocessor PIC using PWM is discussed in this paper. This thesis deals with the DC motor speed control for electric bicycles which may be used as an alternative means of transformation in the future. We tried to design a stable system for controlling the speed of DC motor and materialized an electric bicycle loading this system. Now we are on the way to find out the problems this system has and work out the solutions.
최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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