차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
ICT의 급속한 발전과 더불어 철도 차량에 대한 멀티미디어 정보를 제공하고자 하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 멀티미디어 정보를 철도 차량에서 제공하기 위해서는 표준규격에 대한 연구가 보다 시급하다. 철도 차량용 멀티미디어 시스템을 위한 기반 기술은 국내외 적으로 부분적으로 개발되고 있다. 특히 IEC에서는 이러한 멀티미디어 정보제공을 위한 표준규격 제정을 서두르고 있다. 본 논문에서는 IEC TC9에서 추진하고 있는 철도차량용 멀티미디어 시스템에 대한 규격을 살펴보고, 향후 철도차량용 멀티미디어 시스템의 표준규격의 나아갈 방향을 제시한다.
차량 진단 기능이 탑재된 원격 서버, 제어신호 중계 기능을 가진 휴대폰용 어플, 그리고 신호 변환을 위한 converting 보드를 사용하여 기존의 차량진단기(scanner)와 동일한 기능을 가지는 원격차량진단 시스템을 제안한다. 원격 서버에서 직접 차량 진단 기능을 수행함으로써 진단 이력에 대한 자동 관리가 가능하며 다양한 부가 서비스를 연계하여 제공할 수 있다. 또한 신규 차종에 대하여 원격 서버 프로그램의 변경으로 대응이 가능하므로 기존 방식처럼 신규 차종에 대한 개별 upgrade가 필요 없다. 제안한 방식은 저가의 진단 시스템 구축이 가능하므로 영업소에서만 사용되던 차량진단기를 개별 사용자가 사용할 수 있게 해준다.
본 논문에서는 차선관련 정보의 변이도함수(DLI, Disparity of Lane-related Information)를 기반으로 하는 선행차량 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여, 주행차선내에 있는 선행차량의 유무 검출과 위치 유추 및 선행차량 인식을 수행한다. DLI를 이용하는 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 제안된 선행차량 인식알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여, 제안된 선행차량 인식기법의 우수함을 확인하였다.
최근 많은 승객을 수공하는 대중 교통시스템의 안전에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있으며, 고속화된 철도차량 또한 이를 피해갈 수 없다. 현재 철도차량의 사고 방지를 위해 많은 연구가 이루어 지고 있으며, 차량기지의 검수설비 및 검수시스템이 자동화되어 많이 발전되었다. 그 중 차축 초음파 탐상은 각 차량기지에 설치된 A-Scan 초음파 방식과 Phased Array 초음파 방식의 두가지 방식의 장비를 이용하여 차축 초음파 탐상이 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 방식 중 철도차량 차축 결함 검출을 위한 A-Scan 탐상 방식과 Phased Array 탐상방식에 대하여 비교 분석하였다.
전기철도차량에서 사용하는 전력변환장치에 의해서 부하전류에 다양한 고조파가 포함되고 이러한 고조파는 전력품질에 영향을 미치게 된다. 틸팅열차는 현재 6량 1편성의 시제차량이 개발되어 호남선에서 시험을 실시하고 있다. 본 논문에서는 틸팅열차가 운행되는 동안 차량의 전력시스템을 평가하기 위해서 차량의 전압, 부하전류, 전력, 고조파를 측정한 결과에 대해서 서술하였다.
기존노선을 이용한 고속화 신기술 개발사업 과제를 수행하여 중장거리 및 도시간의 교통해소를 위해 중고속 철도차량을 개발하여 최고속도 180km/h의 속도로 운행할수 있는 차량의 주요 전기시스템인 주변압기, 주변환장치, 견인전동기, 보조전원장치의 설계 및 사양을 정립하여 TTX차량을 제작하는 연구를 수행하였다.
현대사회의 고속 고급 교통수단에 대한 요구에 부응하고, 고유가 및 온실가스 등 원유 기반의 교통 시스템의 문제를 해결하기 위해 교통 수단의 다양화 연구가 활발히 진행되고 있다. 석유문제가 심각한 상황으로 전개될 경우, 대륙과 대륙 그리고 국가와 국가 사이의 장거리 이동을 할 수 있는 교통수단은 전기로 추진되는 철도이다. 현재 대중화 되어있는 바퀴 식 철도차량은 초고속 운전 시 기하급수적으로 증가하는 소음, 공기저항 동력 전달의 한계, 레일의 마모라는 문제를 가지고 있으며 이러한 문제점을 가진 철도차량의 대안으로 선형 추진 시스템 연구가 진행 중이다[1] 국내에서는 LSM(Linear Synchronous motor)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 LPM 기반 철도 차량 추진시스템에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 그러나 LSM 추진 시스템에 비하여 LPM 추진 시스템은 우수한 등판 능력, 광역범위의 주행 가능 영역, 경량화에 따른 높은 에너지 효율, 건설비 저감등 다양한 장점을 가지고 있으며 충분한 전략성을 가지고 있다.
본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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