다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선통신 기술의 발달로 인해, 해수의 흐름 변화 관측이나 PDA를 장착한 물류 차량 관리와 같이 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지고 있다. 그리고. 이로 인해 지능형 교통 시스템. 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이렇게 부족한 차량 데이터를 보충하기 위해, 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 단순히 정규 분포, 가우스 분포. 랜덤 데이터. 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에. 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 차량 위치 데이터 생성기에 사용자가 지정한 시나리오를 생성, 저장하는 이동 객체 패턴 제공기를 추가하여. 사용자 지정 시나리오를 지원하는 차량 위치 데이터 생성기를 설계한다 이 논문에서 설계된 차랑 위치 데이터 생성기는 사용자가 원하는 계획대로 차량의 위치 정보를 생성함으로써, 물류 수송 및 도로 건설계획 등을 검토할 때 도움이 될 수 있을 것이다.
낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.
차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.
차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선 통신 기술의 발달로 인해 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지며, 지능형 교통 시스템, 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에, 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이로 인해 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 가우스 분포 및 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 사용자가 정의한 패턴에 따라 차량 위치 데이터를 생성하는 사용자 지정 시나리오 기반 이동객체 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 제안된 데이터생성기는 사용자가 원하는 스케줄대로 차량의 좌표를 지정하여, 이동 계획에 적절한 차량의 데이터를 생성하고, 이를 패턴으로 저장하여 사용된 시나리오도 재사용될 수 있게 하였다.
서울시 종로구에 위치한 창경궁, 창덕궁, 종묘와 그 주변 지역을 사례로 소규모의 도시 녹지(녹지율 100%)가 주변 시가지의 기온에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 이용된 자료는 2000년 9월부터 11월까지 실측한 최고.최저 기온값 및 차량이동관측에 의한 실시간 기온값, 서울시 자동기상관측소의 시간별 기온값, 서울시 토지 이용현황도 서울시 현존식 생도, 09시 지상일기도이다. 맑고 바람이 약한 날의 주간에는 토지이용상태가 기온의 공간적 분포에 영향을 미친다. 최고기온의 경우, 녹지로 구성된 고궁에서 기온이 가장 낮고 녹지에서 멀어져 시가지 쪽으로 갈수록 높아져 녹지와 시가지간의 기온차이는 최대 7.3$^{\circ}C$에 달한다. 또한 시가지 내에서도 토지이용상태가 주거지나 공급용지(병원이나 학교)인 곳보다 고밀도의 상업지역에서 기온이 더 높다 야간에는 냉기류의 흐름으로 토지이용상태뿐만 아니라 지형도 기온분포에 중요한 역할을 한다. 차량이동관측에 의한 녹지 주변 기온의 수평 단면도는 토지이용상태와 밀접한 관련성을 갖는데 녹지에서 멀어질수록 기온이 높아져 고궁 가장장리로부터 200m 떨어진 곳에서는 1$^{\circ}C$정도, 400m에서는 3~4$^{\circ}C$차이가 난다.
차량 정보 수집장치는 차량 상태 정보 및 차량 내 영상 정보를 실시간으로 정지궤도 위성으로 송신하여 관심 차량에 대한 모니터링을 가능하게 한다. 이 장치는 저궤도 관측 위성을 통하여 기확보된 영상 데이터 및 그 데이터의 처리 기술과 접목되어 향후 산업 물류 이동 및 중요 물자 수송분야에 있어서 널리 이용될 것으로 기대된다.
차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
터어보 과급 엔진은 자연흡입식 엔진에 비해 많은 장점을 갖고 있고, 또한 세계적인 터어보 과급 엔진의 증가 추세를 미루어 볼 때 국내에서도 가까운 장래에 터어보 과급 엔진의 폭넓은 적용의 시기가 도래할 것으로 전망된다. 특히 최근 국내 자동차 산업의 기술발전 추세 및 운 수업체의 전반적인 수준 향상의 현실을 고려하면 우리나라에서도 터어보 과급 엔진을 도입 활 용하는데 필요한 모든 기술적 여건은 충분히 무르익었다고 관측된다. 이러한 추세를 감안한다면, 국내의 차량 제조업체, 엔진 제조업체 및 연료분사 핌프와 터어보 과급기 등의 자동차 부품 제 조업체들은 해당 사무분야에서 엔진의 터어보 과급화와 관련되는 기술 및 사업체제를 단계적으로 구축하여 감이 필요하다고 란단되며, 아울러 운수업체에서는 터어보 과급 엔진의 적절한 정비 방법을 도입하고 터어보 과급 엔진 장작 차량의 올바른 운전 지침을 도입 정착시키는 등 터어보 과급 엔진 시대의 도래에 대한 절절한 준비를 하여 나감이 필요할 것으로 본다.
국내에서는 기후변화로 인해 집중호우 및 태풍 발생이 증가하고 있으며, 이는 자연재해의 발생뿐만 아니라 차량 및 항공 운항의 어려움을 야기한다. 차량 및 항공 운항의 안정성 확보를 위해서는 노면의 마찰저항을 유지하는 것이 중요한데, 강수로 인해 형성되는 수막두께는 노면의 마찰저항을 감소시키므로 포장설계시 고려해야 할 주요소이다. 특히, 물적/인적 이동이 많은 공항은 기상조건에 더욱 취약하며, 기후변화로 인한 강수특성 변화로 활주로의 수막두께 증가 및 운항의 차질이 우려되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거 및 미래 강우조건에 따라 활주로 노면의 수막두께를 산정하고, 기후변화에 따른 수막두께의 변화를 평가하고자 한다. 과거 관측 및 기후변화 시나리오를 이용하여 강우자료를 생산하였고, 이를 강우-유출 모형의 강우 입력 자료로 활용하였다. 과거 강우자료는 인천지점의 기상청 관측자료를 수집하였으며, AR5 RCP 시나리오(RCP4.5, RCP8.5) 기반의 적정 GCMs 결과를 활용하여 미래 강우시나리오를 산정하였다. 강우의 재현기간 및 지속시간에 따른 수막두께의 변화를 분석하기 위해 인천지역의 과거 및 미래 확률강우량을 산정하였다. 수막두께를 산정하기 위해 활주로 폭, 경사 등 활주로 제원을 수집하고, 유출 모형의 입력자료를 구축하였다. 과거 및 미래 확률강우량을 SWMM 모형에 적용하여 유출량을 산정하였으며, 유속과 흐름폭으로 나누어 활주로의 수막두께를 산정하였다. 산정결과, 강우량이 증가함에 따라 수막두께는 증가하고, 강우의 지속시간이 증가함에 따라서는 감소하는 것으로 분석되었다. 미래의 경우, 기후변화의 영향에 따라 강수량이 증가하여 수막두께가 과거에 비해 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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