본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.
고속철도차량의 실내소음은 승객에서 불쾌감, 피로감 및 스트레스를 유발하는 요인으로 이에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 특히, 고속철도 차량이 개활지와 터널 등 다양한 주행환경에서 운행되고 있는 우리나라 현실에서는 이러한 환경에서의 실내소음 변화에 대한 구체적인 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 현재 우리나라에 운영되고 있는 고속철도 차량에 대한 실내 소음의 특성을 분석하는 연구를 수행하였다. KTX와 KTX-산천 차량의 실내에 마이크로폰을 설치하여 주행 시 발생하는 실내소음을 분석하였으며, 축상, 대차 및 차체 가속도 센서를 설치하여 구조기인의 원인이 되는 진동을 검토하였다. 본 연구를 통해서 고속철도 차량의 속도에 따른 실내소음의 특성이 도출되었으며, 주행 환경이 실내소음에 미치는 영향을 개활지와 터널주행 시 발생하는 실내소음의 차이를 통해서 검토하였다. 또한, 차체진동과 실내소음에 대한 전달함수분석을 통해서 차체진동이 실내소음에 미치는 영향을 검토하였다.
8차로 고속도로에서 중앙분리대와 길 어깨에 의해 측방 여유폭이 제공되는 외측차 로(1.4차로)와 측방 여유폭이 제공되지 않는 내측차로 (2.3차로)에서 나타나는 운전자의 횡 방향 주행특성을 4개 지점에서 비디오 촬영하여 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 차량의 횡 방향 주행궤적은 차로의 중심으로부터 주행방향의 좌측으로 이격된 주행 행태를 보이고 있 으며 이는 운전석의 위치에 의한 영향으로 판단된다. (2) 차량의 병행 주행시 외측 차로의 중심 이격 거리는 평균 0.38m이고 내측차로의 중심 이격 거리는 평균 0.34m로 나타났으며 T-test 겨로가 내측 차로와 외측 차로의 주행 이격 거리는 신뢰도 95%에서 상이한 것으로 나타났다. (3) 외측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 평균 3.90m이고 내측 차로의 주행궤적 간 이격 거리는 평균 3.54m로서 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 외측 차로의 주행궤 적간 이격 거리보다 0.36m 작다. 특히 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 내측 차로간 차로 중심간 간격인 3.6m 보다 0.1m 작은 것으로 나타났다. (4) 내측차로 확장 대안으로 기존 도로폭 유지안 (3.5m, 3.7m, 3.5m)과 기존 도로폭 확장안 (3.6m, 3.7m, 3.7m, 3.6m)을 고려할 수 있으며 두 대안의 비교·분석결과 경제적 영향을 고려할 때 기존 도로폭 유지안이 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 차 실내의 공간 음향특성으로 인한 음향왜곡과 주행소음으로 인한 오디오 음질 저하를 동시에 개선하기 위한 디지털 필터를 설계하여 음질을 개선하는 방법을 제안하였다. 라우드스피커의 입력에 적용할 디지털 필터는 차량 주행 소음 특성과 차 실내의 음향특성을 고려하여 설계하였다. 차량소음 분석은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB 곡선법을 사용했다. 그 결과를 이용하여 오디오 유니트의 11밴드 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 최적 음질 구현을 위해 7가지 형태의 디지털 필터를 설계하여 기준 음악원에 적용하여 음악원 샘플을 얻었고, 여기에 100km 차량 주행소음을 합성한 9가지의 음악원 샘플을 제작하였다. 64명의 평가자를 대상으로 Scheffe'가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 9가지 음악원 샘플에서 최적음질을 나타내는 디지털 필터를 선택하였다.
본 연구에서는 가속주행소음 (pass-by noise) 시험을 측정할 때 차량 각 부분에서 발생하는 소음 기여율을 산정하고자, 그 선행연구로 정지 차량의 좌우 측면에서 음향 인텐시티 방법을 이용하여 근접 방사소음 특성을 연구하였다. 가속주행소음 측정구간의 엔진 회전수 대역인 2,800 rpm과 3,200 rpm으로 구분하여 시험차량 중심축 선을 기준으로 7.5m 떨어진 지점에서 음압을 측정하여 주파수별 지향특성을 해석하였다. 이 결과는 차량 소음 저감에 응용할 수 있다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
고속도로의 다양한 주행특성으로는 과속하는 차량, 휴게소나 기타목적의 이용차량, 운전자의 습관이나 피로도등이 있는데 이에 따라 고속도로 주행시간에 차이가 나타난다. 하지만 현재에는 이러한 특성을 고려하지 않고 통행시간 분류가 되고 있어 정확성과 신뢰성을 보장하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 분포에 따른 해석을 통하여 TCS데이터의 특성을 고려 할 수 있는 Fuzzy c-means 알고리즘과 단순히 임의의 초기값으로 분류하는 K-means와의 비교를 통해서 주행특성을 고려한 클러스터링 기법이 경우에 따라서 더 효과적이고 신뢰성 있는 분류방법이 될 수 있음을 증명하였다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 ESP와 4WS차량의 동적성능에 관한 연구와 차량이 불안정 영역으로의 주행 시 안정영역으로의 거동으로 할 수 있게 하는 차량의 주행안정성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 고속으로 주행하는 차량이 조향과 동시에 가${\cdot}$감속을 하는 경우 관련된 변수로는 종방향 및 횡방향의 속도변화, 요우잉 등을 들 수 있으며, 이 변수들은 타이어 특성, 차량의 중량, 제동력, 조향각등에 따른 동역학적 관계식들로 표현 할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 제동${\cdot}$조향장치들을 제어하여, 차량의 주행 중 위급상황 시 탁월한 성능을 발휘 할 수 있는 시스템에 관하여 고찰하고, 주행시 안정성향상을 위한 제어시스템 알고리즘개발을 통하여 운전상황을 안전하게 하기 위함이다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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