• 한국철도학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.145-150
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• 2008

본 연구에서는 고속 철도차량의 유지보수용 주행시험기에 대한 개념설계와 동적모델 제시에 대한 연구를 진행하였다. 주행시험기는 철도차량에 대한 성능시험을 실제 레일 위에서 보다 많은 시간을 절약하여 다양한 시험을 실시할 수 있는 장비이다. 고속화되는 철도차량의 정밀 점검을 위해 유지 보수용 주행시험기의 새로운 사양의 설계에 대한 연구를 진행 하였으며, 국내 고속철도 차량을 기준으로 350km/h급의 개념설계와 동적모델을 제시하였다. ANSYS는 휠/롤러의 접촉거동에 대한 구동축 해석에 사용되었으며, ADAMS는 주행시험기의 동적거동과 특성에 대한 해석에 적용하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.905-912
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• 2011

견마로봇이 야지 노면에서 주행할 때 로봇에 설치되어 있는 각종 장비의 보호를 위하여 주행 안정성을 높이는 것이 중요하다. 견마로봇의 주행 안정성을 평가하는 데에 있어서 차체의 수직 가속도, 롤 각가속도, 피치 각가속도의 영향이 지배적이다. 가속도가 발생한다는 의미는 차체에 그만큼의 힘이 가해진다는 것을 의미한다. 따라서 차체에 작용하는 힘의 크기를 조절함으로써 차량의 안정성을 향상시킬 수 있다. 차량의 안정성을 높이기 위한 하나의 방법으로 MR 댐퍼와 스카이 훅 제어기법을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 $6{\times}6$ 견마로봇에 대하여 MR 댐퍼에 스카이 훅 제어기법을 적용하였으며, 수직 가속도 및 롤, 피치 각가속도를 줄이는 방향으로 제어하여 차량의 주행 안정성을 향상시켰다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.693-702
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• 2002

본 연구에서는 고속철도 열차와 교량구조물의 상호작용에 의한 동적응답을 보다 정밀하게 분석하기 위해 3차원의 주행차량모형을 적용한 20량편성정밀 열차모형과 경부고속철도의 주교량 형식인 2경간 연속 PSC 박스거더교(2@40m)를 대강으로 3차원의 뼈대요소를 사용한 교량모형을 이용하여 철도교의 동적거동 해석 프로그램을 개발하였으며, 열차의 주행시험 결과와의 비교를 통해 개발된 프로그램의 타당성을 검증하였다. 또한 보다 효율적인 열차모형을 제시하기 위해 다양한 편성모형 및 하중모형의 조합에 따른 분석결과에 의하면 가장 무거운 KTX의 동력차를 대상으로 주행차량모형을 적용하고 나머지 차량들은 주행하중모형을 적용한 혼합모형이 효율적인 것으로 판단되었으며, 경부고속철도와 같이 복선구조의 교량인 경우에는 열차의 교행에 의해 증폭될 수 있는 교량의 동적응답 특성에 대한 체계적인 검토가 필요한 것으로 나타났다

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.577-587
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• 2017

철도차량이 고속화될수록 동적특성 설계에 있어 주행안정성 해석, 시험 및 평가 기법의 중요성이 커지고 있다. 특히 철도차량이 실제 선로에서 임계속도에 도달하면 헌팅에 의한 윤축의 과도한 진동으로 탈선 등의 중대 사고가 발생할 가능성이 높아 거의 대부분의 임계속도 시험 및 평가는 해석으로 대체하거나 주행시험대 같은 특수한 장비를 이용하여 수행되고 있다. 본 논문에서는 철도차량의 임계속도를 시험하고 평가하는 방법을 고찰하고 그 유용성을 실제 주행시험대 시험을 통해 확인하였다. 시험결과로부터 UIC 518에서 제시한 대차 가속도를 이용한 안전성 및 불안정 평가는 임계속도와 상관관계가 낮아 임계속도를 추정하는데 직접적으로 활용되기 어려우며, 등가감쇠비의 변화를 이용한 추정방법이 더 유효한 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.595-601
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• 2018

운전자가 차량 조작에 개입하지 않고, 차량 스스로 주행하는 자율주행차량의 시대가 도래하였다. 자율주행차량 시대에서는 자율주행차량이 도로환경을 정확히 인식함으로써, 자율주행 차량의 안전성을 확보 할 수 있다. 그러나, 도로환경을 구성하고 있는 요소는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성으로 구분 할 수 있으며, 각각을 구성하고 있는 종류, 형태 및 규격은 다양하다. 따라서, 도로환경을 구성하고 있는 시설물 중에서 우선적으로 취득해야 하는 도로시설물에 대한 우선순위 결정이 필요하다. 본 연구에서는 전문가 설문 및 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 도로시설물 인식에 대한 우선선위를 결정하였다. AHP 분석을 위해 항목을 2계층으로 구분했으며, 1계층은 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성, 2계층은 시선유도시설을 포함한 26개의 항목을 구분하였다. 분석 결과, 1계층에서는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성 중 교통관리시설이 가장 우선순위가 높은 것으로 나타났으며, 2계층에서는 방호울타리(도로안전시설), 교통신호기(교통관리시설), 중앙분리대(횡단구성)의 우선순위가 높게 나타났다. 또한, AHP 분석 기법을 이용하여 도출된 고정환경을 추출하는 사례를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 도로시설물에 대한 우선순위 선정 결과는 자율주행차량을 위한 인식기술 지원 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권1호
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• pp.31-36
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• 2012

군용 차량은 일반 차량에 비하여 높은 기동 성능 및 정숙성을 요구한다. 또한 최소의 연료 보급으로 최대의 작전 수행 능력을 보유하고 있어야 한다. 시리즈 하이브리드 자동차의 경우 모터만을 이용하여 차량을 구동하므로, 정숙성이 뛰어나고 초기 기동 토크가 커 구동 성능이 뛰어나다. 또한 하이브리드화를 통하여 연비 향상 효과를 얻을 수 있다. 이와 같은 시리즈 하이브리드 차량의 경우 배터리 SOC 와 차량의 주행 상태에 따라 엔진과 발전기로 이루어진 발전 시스템에서 전기를 생산하여 차량 구동에 이용하거나 배터리를 충전한다. 발전 시스템의 작동 여부와 작동 영역을 결정하는 것이 시리즈 하이브리드 차량의 주행 전략이며 이 주행전략에 따라 연비 성능에 차이가 난다. 본 연구에서는 Thermostat, Power-Follower, Combined 주행 전략을 비교/평가 하였으며 새롭게 제안한 Combined 주행 전략을 통하여 기존 차량 대비 37%의 연비 향상 효과를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.103-104
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• 2015

본 논문에서는 모형 차량을 이용하여 자율주행 시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템의 목적은 차선을 계속 유지함으로써 자율주행을 하는데 있다. 이를 위하여 32비트 마이크로프로세서를 이용한 모형차량을 설계하고 흰 바탕과 검은색 차선으로 이루어진 환경에서 시뮬레이션을 통해 살펴본다. 라인스캔 카메라(TSL1401CL)를 사용하여 차선을 인식하고 이에 따라 자율주행을 하는 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.497-499
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• 1998

비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제3회(2014년)
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• pp.591-596
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• 2014

본 논문에서는 EDISON_전산열유체 시스템을 활용하여 군집주행 형태 변화에 따른 항력계수 및 연료효율 변화를 분석하였다. 해석 대상은 자동차 형상을 단순화한 모델인 아흐메드 형상(Ahmed body)을 이용하였다. 동종차량 간 거리변화에 따른 항력계수 및 연료효율의 변화, 이종차량의 배열순서변화에 따른 항력계수 및 연료효율을 분석하며 연구를 수행하였다. 연구 결과, 4대의 동종차량 군집주행시 항력계수를 최대 69% 감소할 수 있으며 이에 따라 km 당 0.073L의 연료를 절감할 수 있다.