본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.
자동차 엔진오일의 열화상태를 직접 in situ로 측정할 수 있는 코일형 전기용량 센서를 개발하였다. 엔진 오일팬의 드레인 홀의 제한된 공간 속에서 10 pF 이상을 얻기 위하여 코일형으로 설계 제작되었다. 코일의 직경 및 권선 조건, 포머의 재질 및 구조, 차폐조건 등 안정된 전기용량 측정을 위한 설계 요구 조건을 컴퓨터 시뮬레이션과 실험적인 방법에 의해서 찾아내었다. 제작된 여러 개의 센서를 이용하여 동일한 조건의 사용오일 특성을 분석한 결과 0.25% 이내에서 일치하였다. 차량에 직접 장착하여 장기간 측정한 결과, 심한 진동과 온도 및 습도변화와 전자기적 잡음 등 열악한 차량의 조건에서도 매우 우수한 측정결과를 나타내었다.
지능 재료를 이용한 디바이스는 자연계에 존재하는 생명체와 같이 내.외부 환경 변화에 대응하여 스스로 변하는 능동적 기능을 갖고 있기 때문에 시스템 성능의 극대화 및 유지비용의 최소화를 가져오게 된다. 이러한 지능재료 기술은 지난 10여년 전부터 연구되었는데 대표적인 웅용을 보면, 산업, 항공, 교통, 운송 분야의 능동 소음 및 반능동 진동제어; 복합 재료 손상위치 탐지시스템, 손상구조 건전성 평가시스템, 교량, 저장탱크, 건물, 유조선, 대형 구조물의 건전성 평가 시스템; 초정밀 직진 안내기구, 나노 스테이지, 절삭오차 보정용 엑츄에이터, 초음파 회전모터, 지능유압 서보밸브, 변형 거울 등의 모터/엑츄에이터; 자동차 엔진 성능제어, 흡배기구 압력측정, 가속도 센서, 자이로센서, 에어백 센서, 타이어 센서 등의 지능 MEMS/NEMS 센서; electronic article 정찰, 도서태그, 비접촉 항공 운송물 분류 및 보안시스템, 전자 운전자 식별시스템, 광섬유 건물 보안 시스템, 지능 신경망 형상 인식 시스템 등의 보안 시스템; 지능항공기 구조물, 인공위성안테나, 헬리콥터 회전익 등의 형상제어가 있다. 본 논문에서는 지능재료 기술을 정리하고 차세대 철도차량 기술에 지금까지 적용한 예를 소개하며 향후 적용할 수 있는 분야들을 가능성 및 실용성 면에서 소개하고자 한다.
본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 EPS(전자식 파워 스티어링)에 사용되는 Torque and Angle sensor 의 절대각 신뢰성 보증 방식에 관한 것으로, Inductive 방식의 센서에서 절대각 신호 신뢰성 보증에 대한 효과적인 방법을 제시한다. 전동식 파워 스티어링 시스템의 ECU(전자제어유닛)는 조타각도를 출력하는 2 개의 소자에서 버니어 알고리즘을 통해 360 도 이상의 멀티 조타각을 인식하게 된다. 토크&조향각 센서는 절대 조향각을 계산하는 1 개의 Hall IC 소자 신호와, 상대 조향각을 계산하는 ASIC 소자 신호를 사용하여 멀티 조타각을 인식한다. 인식된 조타각이 추가적인 검증 절차 없이 제어에 사용된다면, 센서의 이상 발생 시에 운전자의 조타감을 불편해질 수 있고, 나아가서는 차량사고의 위험을 발생시킬 수 있다.따라서 차량 거동 시 절대 조향각의 신뢰성 검증은 제어와 동시에 항상 요구되어야 한다. 특히, 유럽/미국 업계의 ISO 26262 표준 도입에 따라 절대 조향각의 높은 신뢰성이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하기 위해 측정된 절대각 신호를 기준으로 상대각 신호 2 개를 측정에 사용하고, Driving 시에도 절대각 기준의 신뢰도 향상을 위해 절대각 신호 1 개를 비교기로 사용한다. 최적화된 에러 기준을 근거로 절대 조향각 신호의 신뢰성을 보장하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 적용한다면, 정확하고 안정적으로 조타각을 결정함으로써 EPS 안전성 확보에 도움을 줄 수 있다.
주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.
운전자의 변의와 안전을 위한 장치로 센서를 차량에 많이 부착하게 되었다. 레이더도 그런 센서 중의 하나로 다른 센서들 보다 정확하게 주변상황을 인식하게 해 준다. 하지만 그런 레이더 데이터에는 차량의 정보들 뿐만 아니라 주변의 장애물, 건물 동의 원하지 않는 데이터가 같이 들어 오며 이런 물체들은 뒤에 있는 물체들을 가리기 까지 한다. 이 논문에서는 RLS(Recursive Least Square)를 사용하여 이런 가려지는 물체들의 데이터들을 버리지 않고 사용할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 가능한 매개체를 부착하여 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 환경이나 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 기술융합의 한 패러다임이다. 오늘날의 자동차 업계에서도 이를 적용하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 네트워크 기술들이 융합 및 적용될 자동차를 커넥티드 카(Connected Car)라 하고, 커넥티드 카란 즉 인터넷과 모바일 기기, 그리고 나아가 운전자와 연결된 자동차를 의미 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 개념과 주요 센서 기술 등을 설명하고 차후 발전 가능성이 높은 차량 네트워크 기술들에 대해 서술한다.
본 논문에서는 철도차량용 매입형 영구자석 동기전동기의 저속영역에서 구동을 위해 센서리스 제어 기법을 적용하였다. 저속영역에서 센서리스 제어는 회전하는 전동기에 연속적인 고주파 신호를 인가하고 그 신호에 대한 응답을 이용한다. 매입형 영구자석 동기전동기의 회전자 인덕턴스 변화와 자기적 돌극성을 이용하므로 특정 전동기에 대해 우수한 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 동기좌표계 d축 전압에 정현파 신호와 구형파 신호를 주입하여 두 방식에 대한 결과를 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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