본 연구는 수확 작업에 따른 농업용 트랙터의 차축 부하 분석을 목적으로 수행되었다. 트랙터의 부하 측정을 위한 부하 계측 시스템은 4개 차축의 토크 측정을 위한 휠 토크미터, 부하 데이터 수집을 위한 데이터 수집장치, 토크미터에 전원을 공급하기 위한 전원공급장치, 트랙터 배터리를 이용하여 노트북 및 전원공급장치에 전원을 공급하기 위한 인버터, 데이터 처리를 위한 노트북으로 구성하였다. 본 연구에서는 부하계측을 수행하기 위해 동양물산(주)의 60 마력급 트랙터 T623을 사용하였다. 부하 분석은 수확 작업에 따른 주행 단수 별 데이터를 이용하여 통계분석을 수행하였다. 수확 작업 시 L2단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1735.44, 818.36, 1201.38, 175.53 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3685.11, 1971.68, 2981.80, 258.36 Nm로 나타났다. L3단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1580.94, 701.06, 1007.93, 125.11 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3239.57, 1735.44, 2472.11, 307.85 Nm로 나타났다. 트랙터의 차축 부하는 L2단에서 L3단으로 작업속도가 증가함에 따라 좌측 전륜에서 약 0.83배, 우측 후륜에서 약 0.82배 감소하는 것으로 나타났다. 향후에는 Romax_Designer (Version 17, Romax Technology, UK)을 사용하여 작업 부하에 따른 트랙터 트랜스미션 해석을 하여 트랙터 PTO 최적설계 가능성을 제시할 계획이다. 정격 출력 조건에서 시뮬레이션을 진행하여 트랙터 트랜스미션을 설계하면 안전성을 확보할 수 있지만 최적설계를 위해서는 실제 포장시험 데이터를 이용한 시뮬레이션이 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 범용 이동정보통신기기인 스마트폰을 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션을 개발하고 최적화하였다. 최근 안전주행지원 솔루션 중 하나인 차선이탈경보시스템이 상용화되고 있지만, 고성능의 전용 플랫폼을 필요로 하기 때문에 시장에 쉽게 진입하지 못하고 있다. 본 연구에서는 스마트폰인 iPhone 3GS를 플랫폼으로 하는 차선이탈경보 애플리케이션으로 개발하고 처리 속도를 최적화하였다. 효율적인 영상처리를 위해서 OpenCV를 사용하였고, 차선인식을 위해서는 차선의 기하학적 특징을 고려한 Hough Transform 기반의 휴리스틱 알고리즘이 고안되었다. 차선이탈경보 애플리케이션은 매킨토시 컴퓨터에서 Xcode 3.2.4 개발툴을 사용하여 개발되었고, 스마트폰에 다운로드하여 실제 도로에서 실험하였다. 실험결과 1.52fps의 처리 속도를 보였고, 최적화 작업을 통해 처리 속도를 3.84fps까지 향상시켰다. 향후 차선인식 알고리즘 보완, 추가 최적화 작업 및 고성능 스마트폰 플랫폼 채택 등을 통해 스마트폰용 차선이탈경보 애플리케이션을 상용화할 계획이다.
철도는 전 세계적으로 매우 안전하고 중요한 운송 수단 중 하나이다. 그러나 철도시스템이 복잡도가 높아지고 주행거리 증가 등으로 인해 매년 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 고속열차와 화물열차의 경우, 차축베어링 비정상 과열로 인하여 차축베어링의 기능이 소실되면 차축의 불균등한 하중을 초래한다. 따라서, 차축베어링의 비정상 과열은 심각한 사고 또는 차량 탈선의 원인이 될 수 있다. 이에 따라서 현재 고속열차 운행 중 차축의 비정상적인 발열을 검지하기 위하여 차축온도검지장치(Hot Box Detector, HBD)가 설치되어 운영되고 있다. 본 연구에서는 비정상 차축 과열 발생시, 이를 빠르고 효율적으로 검지하기 위하여 지수가중이동평균(EWMA) 기법을 적용한 차축온도 모니터링 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법에 대하여 통계적으로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재의 차축온도검지 모니터링 방법과 비교하여 비정상 과열의 발생에 대하여 더 좋은 성능으로 평가되었으며 그 수행도는 최대 170% 향상되었다.
TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 차량의 주행 또는 정차시 타이어의 압력 또는 온도 등에 따른 이상 유무를 측정하여 수신기의 표시장치에 해당 상황을 나타내주도록 설계된 안전 보조 시스템이다. TPMS의 센서부에서 측정한 데이터를 자동차 내부의 신호처리부로 무선통신을 이용하여 전송하는데, 통신 시에 다양한 간섭으로 인한 통신 장애가 발생할 수 있다. 대표적인 TPMS 간섭으로 아마추어 무선국, 컨테이너 관리용 RFID(Radio-Frequency IDentification), RKE(Remote Keyless Entry) 신호 등을 들 수 있다. 이러한 다양하면서도 높은 전력을 가지는 간섭들을 제거하기 위하여 본 논문에서는 빔형성(Beamforming) 기술을 고려한다. 이에 따른 데이터 구조 및 빔형성기에 알맞는 차량내부의 안테나 배치 등을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 기술의 간섭제거 성능을 확인 할 것이다.
오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.
최근 콘크리트 궤도 슬래브 하면과 교량 바닥판 사이에 저마찰 슬라이드층을 형성하는 궤도 시스템인 슬라이딩 궤도와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 슬라이딩 궤도에서 열차 주행에 따른 횡방향 하중을 저항하기 위해 설치되는 횡방향 지지 콘크리트 블록의 전단 내하력에 대한 연구를 수행하였다. 횡방향 지지 콘크리트 블록의 전단 내하력 산정을 위해 타설경계면에서의 콘크리트 마찰 및 철근의 다월 거동을 고려한 산정 기법을 개발하다. 제안된 산정 기법은 기존의 실험에서 측정된 전단 내하력을 13~23% 정도 보수적으로 예측하는 것으로 나타났다. 이는 균열면 골재 맞물림 효과를 무시한 것에 따른 것으로, 현장에서의 타설경계면 상태가 불확실한 것을 고려할 때 횡방향 지지 콘크리트 블록에 대한 안전측 설계를 위해 제안된 산정 기법이 합리적인 것으로 판단된다. 제안된 전단 내하력 산정 기법을 토대로 횡방향 지지 콘크리트 블록에 대한 설계 방안을 마련하였다.
교량에서의 바닥판은 통행차량의 쾌적하고 안전한 주행성 확보하는 역할을 가진다. 동시에 교통하중의 충격 등에 의한 마모 및 전단에 저항하여 상부 구조를 보호하거나 빗물 등의 기타 기상작용이나 화학약품 등 상판의 악영향으로부터 바닥판을 보호하는 역할을 한다. 현재 일반국도상 교량은 총6,248개소로서 이를 효과적으로 관리하기 위하여 현재 차량탑재형 GPR시스템의 도입이 검토되고 있다. 본 연구에서는 교량 및 터널 현황조서 및 기타 국토해양부의 자료를 바탕으로 교량의 재령별, 상부구조형식별, 지역별, 경간장별 바닥판 상태평가등급을 분석하였다. 결과적으로 교량 바닥판 조사 우선순위 결정인자로는 바닥판 상태평가등급, 상부구조 형식, 재령, 연장이 주요 인자인 것으로 도출되었다.
교통 이용자는 교통시스템의 세 가지 주요 구성요인인 이용자, 운송수단, 그리고 도로시설 중의 하나로써 교통서비스와 교통안전 등을 고려할 때 매우 중요한 요소이다. 하지만, 지금까지 교통공학의 연구는 주로 도로시설 및 주행환경에 집중되어 왔고, 실제적 구체인 교통 이용자의 측면에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못해 왔다. 이러한 교통 이용자의 인지 및 만족도(transportation user perception)를 평가하는데 있어서, 기존 방법론은 많은 한계를 안고 있다. 이는 인간의 인지/판단 과정(Human thought process)이 매우 주관적이고, 복잡하며, 평가자의 개별적인 특성 및 상황적인 특성에 따라 그 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 또한 자신의 인지/만족도를 평가하는 데 있어 우리 인간은 이를 수량화하기 보다는 언어적인 평가방법에 익숙하기 때문이다. 이러한 교통이용자 측면을 교통공학에 보다 구체적으로 접목시키기 위한 노력으로, 본 연구에서는 교통이용자 측면을 고려한 교통공학의 패러다임 전환을 위한 필요성과 배경을 언급하고자 한다. 이를 위해 교통이용자 측면을 고려한 서비스수준 평가에 관한 연구를 중심으로 사례연구를 분석하여 향후 연구방향을 제시하고, 교통전문가와 교통이용자를 대상으로 한 설문조사결과를 분석하여 교통이용자의 인지정보의 다양성과 주관성을 설명하였다. 끝으로 이러한 교통이용자의 인지정보를 평가하기 위한 대안적인 방법을 제시하고, 이를 이용하여 연구된 다양한 선행연구를 제시함으로써 제안한 방법에 대한 적용 가능성을 모색하였다.
CNN 모델이 이미지 분류와 객체 탐지 등 여러 분야에 활용됨에 따라, 자율주행자동차와 같이 안전필수시스템에 사용되는 CNN 모델의 성능은 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CNN 모델이 다양한 환경에서도 성능을 유지하는지 평가하기 위해 배경을 변경한 이미지를 생성하는 이미지 데이터 증강 도구를 개발한다. 이미지 데이터 증강 도구에 객체가 존재하는 이미지를 입력하면, 해당 이미지로부터 객체 이미지를 추출한 후 수집한 배경 이미지 내에 객체 이미지를 합성하여 새로운 이미지를 생성한다. CNN 모델 성능 평가 방법으로 개발한 도구를 사용하여 기존 테스트 이미지로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 생성한 새로운 테스트 이미지로 CNN 모델을 평가한다. 사례 연구로 Pascal VOC2007 테스트 데이터로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 새로운 테스트 이미지로 YOLOv3 모델을 평가하였다. 그 결과 기존 테스트 이미지의 mAP 보다 새로운 테스트 이미지의 mAP가 약 0.11 더 낮아지는 것을 확인하였다.
타이어 파손으로 인한 사고를 사전에 방지하기 위해 개발된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 타이어에 장착된 센서부로부터 전송된 데이터를 기반으로 타이어의 이상 유무를 디스플레이 장치에 표시하고 운전자가 실시간으로 타이어의 온도, 압력 등의 정보를 수시로 파악하여 최적의 주행조건을 유지시켜주기 위한 안전보조시스템이다. 무선통신을 사용하는 TPMS는 측정된 데이터의 송수신 시 간섭이나 잡음으로 인해 데이터 전송 시 수신 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스위칭(Switching), MVDR(Minimum-Variance Distortionless-Response), GSC(Generalized Sidelobe Canceler) 빔형성기(Beamformer) 등과 같은 간섭제거에 효율적인 대표적인 빔형성 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 이 세 가지 빔형성기의 복잡도를 계산하여, 복잡도 성능 비교에 대한 수학적 근거를 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 고려된 세 가지 빔형성기의 복잡도 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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