본 논문에서는 운전자의 편의를 위해 직관적인 방향 정보를 햅틱 정보로 전달하기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 구현하기 위해, 햅틱 진동에 방향성을 추가하기 위한 햅틱 기술을 적용하였다. 제안하는 시스템의 작동 과정은 인지와 햅틱 신호 생성으로 나누어지며, 그 과정은 다음과 같다. 인지 과정에서는 차량의 양 측면에 달린 카메라를 이용해 차선을 검출한다. 또한 상단에 부착된 라이다 센서를 이용해 장애물의 방향과 거리를 판단한다. 동적 햅틱 신호 생성 과정에서는 인지된 정보들을 활용하여 차선 이탈과 장애물 충돌의 경보를 구분할 수 있고, 방향성을 포함하는 동적 햅틱 신호가 생성된다. 생성된 신호는 스티어링 휠과 시트에 부착된 진동 모터를 통해 전달된다. 이러한 기능을 갖는 시스템은 로봇을 사용한 시뮬레이션 환경에서 진행되었다.
교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국도및 고속도로상에 설치되어 있는 철제 오성방호책인 가아드레일의 동력학적 거동분석을 4개의 설계변수, 즉 보와 지주의 단면형상 충돌시의 차량속도, 충돌각도 및 차량중량에 따라 BARRIER VII프로그램을 사용하여 수행하였다. 컴퓨터 모의해석 프로그램인 BARRIER VII은 비교적 정교한 것으로 실제의 실물충돌시험 결과와 근접한 결과를 보여줄 뿐 아니라 경제적인 이유로 차량과 방호책의 상호작용을 해석하는데 실물충동시험 대신에 많이 사용된다. 본 연구의 주된 관심은 구조적 적합성, 탑승자 위험도와 차량의 궤적이라 할 수 있다. 이 목적을 위해 최대처짐 및 최대충격력이 계신되어 안전노변대 설계와 충격완화 효과를 분석하는데 사용된다. 본 연구의 결과로부터 도로상의 대형참사를 예방하기 위해서는 가아드레일의 설계기순을 보다 강화할 필요가 있다고 판단된다.
최근, 국제적으로는 e-Navigation을 지향하는 해상안전에 대한 연구가 활발하고, 국내외적으로 발생되는 해상사고로부터 발생되는 막대한 환경 인명 재산 피해에 대한 국민적 인식에 따라 해상관제기술에서 최신IT산업의 융합 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 해상의 상황을 인지하고, 선박의 위치 뿐만 아니라 선박의 상황과 의도에 기반한 차세대 해상교통관제시스템을 설계하고 이를 통하여 의사결정지원(DSS)과 항행지원 구조를 설계하였다. 제안 시스템을 통하여 운항 선박의 상황확인, 추론, 위험관리를 통한 의사결정지원과 항행지원을 통하여 보다 시의적절한 정보를 제공하여 선박의 운항을 쉽게 할 수 있으며, 충돌 등 위험상황을 예방할 수 있을 것이라 판단된다.
오토바이는 자동차에 비해 차량주행정보가 부족하고 사고 위험성이 높아 충돌감지센서, 후방카메라, 블루투스 통신모듈, 마이크로콘트롤러, HUD로 구성되는 스마트헬멧을 제작하여 오토바이 주행정보와 e-call 기능을 제공하는 시스템을 개발한다면 사용자에게 매우 유용하고 교통사고 시에 인명피해 감소 및 신속한 교통사고 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 "스마트헬멧을 이용한 오토바이 운전자 주행정보 및 e-call 기능 제공 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법, 하드웨어 블록다이어 그램 구조, 플로우차트 및 UI 설계를 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
본 연구에서는 단순한 형상의 지하역사를 대상으로 준3차원 침수 흐름 시뮬레이션을 수행하였으며, 우수유입지점 수와 우수 유입량 변화에 따른 침수 흐름 특성 및 침수 위험도를 분석했다. 침수 해석 결과로부터 보행 안정성 평가를 위한 한계유속을 계산하여 미끄러짐 및 전도 사고 발생 가능 영역을 분석했다. 그 결과, 미끄러짐 사고는 침수계단에서 발생할 가능성이 있고 전도 사고는 침수계단과 지하2층 계단 주변에서 발생할 우려가 있었다. 침수 위험도에 대한 세부적 판단을 위해 4단계로 침수 위험도를 평가하는 Flood Hazard Degree (FD)와 3단계로 평가하는 Flood Intensity Factor (FIF)를 적용했다. 그 결과, FD가 FIF에 비해 더 넓은 영역에서 침수 흐름에 의한 위험이 있는 것으로 판단했다. 한계비력, 미끄러짐 및 전도 사고 발생 한계유속, FD, FIF 방법으로 평가한 침수 위험 발생 영역을 비교했을 때 한계비력은 다른 평가 방법에 비해 침수 위험 영역을 과대 산정했고, FIF는 과소산정하는 결과를 나타냈다. 또한 모든 평가 방법을 고려했을 때 우수 유입량이 우수유입지점 수보다 침수 위험도 평가 결과에 지배적 영향을 미쳤다. 또한 동일한 방향으로 침수 흐름을 일으키는 우수 유입 조건 보다 서로 충돌하는 침수 흐름을 일으키는 조건에서 침수 위험도가 증가했다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.
선박은 충돌회피 및 변침을 목적으로 선회를 수행한다. 부적절한 화물 적재 및 선회 중 과도한 타각을 사용하면 전복사고로 이어질 수 있다. 선회 중 선박동적상태가 실시간으로 변화하기 때문에 항해사들은 선회 중 횡경사의 위험을 인지하기 어렵다. autopilot에서 추정된 조종성 지수를 이용하여 선회 중 횡경사를 예측하였다. Autopilot의 Kalman filter를 통하여 추정된 조종성 지수는 실시간으로 예측이 가능하며, 추정된 선회성 지수로부터 선회반경을 구하고 선회 중 횡경사의 계산이 가능하였다. 본 연구는 선회 중 위험횡경사 예방에 관한 기초자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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