• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권6호
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• pp.60-68
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• 2015

최근 첨단기술의 발전은 교통환경에 커다란 변화를 일으키고 있다. 지능형교통시스템(ITS), 자율주행차량 등은 도로 및 자동차는 물론 운전자까지 정보화, 지능화, 자동화하여 안전하고 효율적인 교통운영에 공헌하고 있다. 본 연구에서는 첨단기술의 도입으로 변화하는 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형 설계시 고려해야 하는 사항을 제안하였다. 우선 거시적인 설계 방향으로 현실 유사성, 모형 수용성, 규모 확장성을 제안하고 각각에 대한 구체적 고려사항을 나열하였다. 현실에 유사한 실험을 위하여 정산(calibration) 기능이 중요하며, 통신 특성을 위하여 물리 계층(physical layer) 및 맥 계층(MAC layer)에서 발생하는 현상을 구현하여야 한다. 미래의 새로운 교통환경 실험을 수용하려면 API 등 다른 모형의 추가적인 결합을 위한 인터페이스가 고려되어야 한다. 예측하기 어려운 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형은 많은 기능을 내재한 거대한 구성보다는 호환 중심의 설계가 필요하며, 실험 규모 확장을 위하여 H/W와 S/W는 함께 최적화되어야 한다. 본 연구의 결과는 미래 교통환경의 모의실험 모형 설계시 가이드라인으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.786-791
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• 2007

고속철도차량의 제동시스템은 전기제동장치, 디스크제동장치, 답면제동장치 등 다양한 제동장치들의 조합으로 구성되며 요구되는 제동성능을 충족하는 범위 내에서 에너지의 효율적인 활용과 마찰재의 경제성을 고려하여 각 제동장치에 대한 제동블랜딩 제어 기능을 포함하고 있다. 일반적으로 요구제동거리를 만족하기 위한 열차 전체에 대한 제동력 패턴을 설정하고 전기제동을 최우선적으로 투입하고 부족한 부분에 대하여 기계제동을 사용하여 부족한 부분을 보상하는 방법을 사용하고 있다. 기계제동장치의 대부분을 차지하고 있는 디스크제동장치는 디스크와 패드 사이의 마찰력을 이용하여 제동력을 확보하는 것으로 사용에 따른 마모가 발생한다. 특히, 고속영역에서 사용하는 경우 패드 마모량은 저속에 비하여 급격히 증가하게 되어 패드의 교환 주기를 단축시킬 뿐만 아니라 제동 초기 과정에서 온도의 상승으로 인한 제동효율의 저하를 가져오는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 제동거리, 감속도, 감속도 변화율 등 요구되는 제동성능을 만족시키는 범위 내에서 디스크 제동장치의 패드 마모량 감소를 위한 열차 주행속도에 따른 디스크 제동력 패턴을 설정하는 하나의 방법론으로 제시된 제동초기에서부터 정지할 때까지의 디스크제동에너지의 분산을 최소로 하는 최적화 방법을 이용하여 한국형 고속열차를 바탕으로 제작되는 10량 편성의 고속열차를 대상으로 모든 제동장치가 정상인 경우와 1개의 전기제동장치가 고장이 발생한 경우에 대한 패드 마모량을 구하고 현재 설정된 디스크 제동력 패턴에서의 패드 마모량과의 비교 검토를 수행하였다.經章句索引)${\lrcorner}$이분위오절진행료연구(而分爲五節進行了硏究). 본편기재료상견적흔다잡병, 재임상상유흔대적연구가치. 단시통과역대다차전초(但是通過歷代多次轉抄), 유흔다오식, 착간(錯簡), 가차적부분(假借的部分), 인차유흔다불역리해적지방. 여과불참조다종판본화역대주석가적연구성과(如果不參照多種版本和歷代註釋家的硏究成果), 취무법진정영회기본의(就無法眞正領會其本意). 기어저일점(寄於這一點), 본편논문연구료역대판본화주석가적견해(本篇論文硏究了歷代版本和註釋家的見解), 병진행료교감화교주(幷進行了校勘和校註), 재가어료현토급국어주석(再加於了懸吐及國語注釋), 이기갱유조어정확지리해원문적본의(以期更有助於正確地理解原文的本意). 보고하는 바이다. 관련된 부작용(ADR)이 발생하지 않았다. 따라서 UDB는 본 임상연구 기준에서 포함하는 모든 병력의 만성 간질환에서 ALT 수치가 지속적으로 상승해 있는 경우 효과적이고도 안전하게 투여할 수 있는 제제로 생각된다. pH는 4.4이었으며 최적온도(最適溫度)는 $30^{\circ}C$이었다. 3. CHS-3 균주(菌株)의 specific growth rate는 $0.23\;h^{-1}$, generation time 은 3.01h이었다. 4. CHS -13균주(菌株)의 기질소비율(基質消費率)은 81%이었다. 5. CHS-13 균주(菌株)의 형태학적(形態學的) 배양학적(培養學的) 특성(特性)을 조사(調査)한 결과(結果) Candida guilliermondii var. guilliermondii 로

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.37-46
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• 2021

교통사고 예방을 위해 경찰 및 지자체 등 정부기관에서는 교통시설 및 도로시설의 개선사업을 추진하여 교통 위해 요소를 제거하고 편안한 도로 환경을 조성하는데 노력하고 있다. 이를 위해 도로 및 교통시설을 개선 및 조정하며, 교통사고 잦은 지역의 개선사업이 대표적인 사업이다. 교통사고 잦은 지역의 개선사업은 담당자와 관계자의 주관에 따라 사업별, 지역별 편차가 발생하고 있으며, 우선순위 도출 등에 민원 및 주관성이 반영되어 사업의 효율성에 한계가 발생하고 있다. 이를 위해 교통사고 잦은 곳 개선사업의 효과가 높은 대표사업을 대상으로 도로여건, 교통여건, 사고여건 등을 종합적으로 고려하여 사업 대상지의 개선방향을 추정하는 연구를 진행하였다. 연구결과 개선사업 추정 정확도가 88% 수준으로 분석되었으며, 개선방향을 추정하는데 교통량, 사고율, 사고심각도 순으로 높은 관계가 있는 것으로 분석되었다.