스마트하이웨이는 기존의 도로기술에 차량간 통신 등 첨단 ITS 통신 및 지능형 차량 제어기술을 융 복합하여 교통정체 및 사고를 미연에 방지하여 인적, 물적 손실을 최소화하는 첨단 지능형 고속도로이다. 본고에서는 교통사고 발생률, 사망률 등 교통 안전도 부문에서 OECD 가입국 중 최하위권에 머물고 있는 상황을 개선하기 위하여 지난 2007년 10월부터 약 7년간 수행하고 있는 스마트 하이웨이사업에 대해 살펴보고, 이 사업을 기반으로 향후 국내에서 예정되어 있는 시범사업 및 상용화 계획에 대해 알아본다.
본 논문에서는 신규 차량 안전성 평가를 위한 ADAS 시뮬레이션 상에서 곡선 궤적을 효과적으로 생성할 수 있는 MATLAB 스크립트를 구현하였다. 본 연구를 통해 곡선 궤적 좌표를 생성하고 수작업으로 대입하는 과정을 간소화할 수 있으며, 또한 다른 시나리오에서 적용할 곡선 궤적을 편리하게 생성할 수 있을 것으로 기대한다.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
우리 군에서 운용되는 전술차량은 한국의 지형적 특성을 고려하여 허브리덕션 포탈차축이 적용되었다. 허브리덕션은 전술차량의 차체를 높여 차량의 지상고를 확보하고 토크 증대를 통해 비포장, 야지 등 험로에서의 운용능력 향상을 목적으로 개발되었다. 전술차량은 내구도 주행을 포함한 다양한 성능시험을 거쳐 전력화 되었으나 일부 전방부대 운용차량에서 바퀴 파손 문제가 발생되었다. 바퀴 이탈은 운전자의 안전과 생명에 관련된 품질문제로 명확한 원인분석이 수행되어야 한다. 현장방문을 통한 고품분석 결과 허브를 포함한 손상 부품이 많아 조속한 원인규명이 곤란하였다. 이에 손상 부품별 고장발생 메커니즘 분석을 수행하여 문제발생이 허브에서 시작되었음을 규명하였다. 또한 파손의 근본원인이 허브 내부 이물 및 기공에 의한 균열임을 최종 확인하였다. 이를 바탕으로 특성요인도 분석기법을 활용하여 설계 및 제조, 출하단계에 걸친 품질개선안을 도출하였다. 제안된 개선안은 내구해석을 포함한 단품 성능시험 및 실차 내구도 주행시험을 통해 효과성을 검증하고 이를 반영함으로써 한국형 전술차량의 주행 안전성을 확보하였다. 끝으로 본 논문에서 제시한 고장발생 메커니즘 분석기법이 향후 군용차량을 포함한 유사 장비 품질문제 분석에 활용되기를 기대한다.
자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
본 연구에서 개발한 KARV-2의특징은 저가의 소형시스템이다. 4인승 소형지프차에 모든 컨트 롤시스템을 장착하고도 외부에 별로 표가 나지 않을 정도임에도 그 성능 면에서는 고속도로를 자율주행할 수 있다는 점이다. 첨단기술의 개발과 더불어 이 차량의 성능도 계속 개선될 것이다. 언젠가는 궤도 위를 달리는 기차와 같이 정확하고 안전하게 주행할 수 있어, 탑승자는 마음놓고 그저 신문을 읽거나 음료수를 마시면서 스쳐 가는 경관을 즐길 수 있는 시기가 곧 도래할 것 으로 믿는 다. 이를 위하여는 차량작동의 신뢰도 향상이 절대 전제조건이다. 앞으로는 일기조건 이나 주야에 관계없이 마치궤도 위를 달리는 기차처럼 안전하게 주행할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 또한 고속도로가 아닌 시내주행을 위해서는 노면표식인식, 도로표지판 인식, 신호등 인식 등 해결되어야 할 문제들이 산적해 있는 상황이다.
자전거는 자동차와 고속 이동하는 차량과 도로를 공유하며 운행 시 면허가 필요하지 않는 차량이다. 특히 일몰 후, 자전거에서 부적절한 차선 변경과 같은 경고가 없는 운행 변경으로 인해서, 사고를 발생할 수 있다. 이러한 사고 방지를 위해서 본 논문에서는 자동차에 적용되고 있는 안전 방향 표시 시스템을 자전거에 적용하고 이를 프로테우스 VSM 가상실험에 대한 적용으로 검증한다.
The Advanced Safety Vehicle (ASV) allows drivers not only convenience and safety, but also many useful services provided by the Telematics technology. Since ASV is expected to be widely used in the near future, it is necessary to ensure the safety of ASV systems. Among several aspects of ASV, this paper investigates the safety of the Adaptive Cruise Control (ACC) system. Field tests are carried out under the domestic roadway and traffic conditions, according to International Standard Organization (ISO) requirements for ACC. The test data are analyzed whether the requirements are adequate for domestic circumstances, and the suggestions for findings are given.
최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.
이 연구의 목적은 호남선과 경부선의 기존선 전철화 선로의 곡선부에서 G7 개발차량과 KTX 차량의 속도를 증가해서 주행했을 경우 궤도구조의 성능평가와 주행안전성를 측정 분석한 것이다. 구조안전성과 주행안정성 평가를 위해서 측정기준으로 정립하였으며 계측망도를 구성하여 현장 계측을 수행하였다. 윤중, 횡압과 레일수직, 수평변위, 침목수직변위, 레일응력을 측정하였으며 이 결과를 토대로 궤도구조의 부담력과 열차 주행안정성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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