Although most electricity production contributes to air pollution, the vehicle organizations and environmental agency categorizes all EVs as zero-emission vehicles because they produce no direct exhaust or emissions. Currently available EVs have a shorter range per charge than most conventional vehicles have per tank of gas. EVs manufacturers typically target a range of 160 km over on a fully charged battery. The energy efficiency and driving range of EVs varies substantially based on driving conditions and driving habits. Extreme outside temperatures tend to reduce range, because more energy must be used to heat or cool the cabin. High driving speeds reduce range because of the energy required to overcome increased drag. Compared with gradual acceleration, rapid acceleration reduces range. Additional devices significant inclines also reduces range. Based on these driving modes and climate conditions, this paper discusses the performance characteristics of EVs on energy efficiency and driving range. Test vehicles were divided by low / high-speed EVs. The difference of test vehicles are on the vehicle speed and size. Low-speed EVs is a denomination for battery EVs that are legally limited to roads with posted speed limits as high as 72 km/h depending on the particular laws, usually are built to have a top speed of 60 km/h, and have a maximum loaded weight of 1,400 kg. Each vehicle test was performed according to the driving modes and test temperature ($-25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$). It has a great influence on fuel efficiency amd driving distance according to test temperature conditions.
운전면허시험을 응시하는 사람들은 면허취소 등으로 재시험을 보는 사람들도 있지만, 대부분 자동차를 운전하기 위해 최초로 운전을 배워 시험을 응시하는 사람들이 대부분이다. 자동차 운전은 생명과 직결되는 것으로 초기의 정확한 운전습관이 무엇보다 중요하다. 특히 사회에 첫 진출을 하면서 운전면허를 취득하는 사람들이 많기 때문에 처음 운전을 배울 때 객관적이고 공정한 기준에 의해 올바른 운전능력을 평가받아 면허를 취득하는 것이 매우 중요하다. 본 논문을 통해 구현하고자하는 시스템은 효율적이면서도 공정하고 정확한 자동화 채점을 통해 양질의 운전자를 배출할 수 있는 S/W 설계 및 주요 기능들에 대해 고찰, 제안하였다. 이를 통해 자동채점 운전면허 시스템 개선을 제안하여, 교통사고를 예방하고 올바른 운전을 통해 교통사고를 줄이는데 목적이 있다.
최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.
This study aims to provide a real-time information to the driver by effectively operating the advanced safety device attached to the freight vehicle, thereby minimizing insecure behavior of the driver such as speeding, rapid acceleration, sudden braking, And improve driving habits to prevent accidents and save energy. Advanced safety equipment is a device that warns the driver that the vehicle leaves the driving lane regardless of the intention of the driver and reduces the risk of traffic accidents by mitigating or avoiding collision by detecting a frontal collision during driving.The main contents of this report are as follows: In case of installing a warning device on a lane departing vehicle (excluding a light vehicle) and a lorry or special vehicle with a total weight exceeding 3.5 tonnes, the driver must continue to operate unless the driver releases the function.In addition, when the automatic emergency braking system is installed, the structure should be such that the braking device is operated automatically after warning the driver when the risk of collision with the running or stopped vehicle in the same direction is detected in front of the driving lane.
본 연구에서는 운수종사자시스템과 운행기록분석시스템을 활용하여 시내버스 고령운전자 운전적성정밀검사의 신규검사결과, 사고 및 벌점현황, 운행기록자료를 분석하였다. 분석결과 시내버스 고령운전자를 사고수가 많은 관심대상 운수회사와 관리가 잘 되고 있는 교통안전 우수회사와 비교했을 경우 운전적성정밀검사의 결과는 비슷하였으나 최근 5년 동안 운행하면서 발생한 총 벌점은 상당한 차이를 보였고 사고의 경우 평균 중상자수와 경상자의 수도 적은 것으로 확인됐다. 또한 운행 100km당 위험운전행동 횟수를 비교해보면 우수회사의 고령운전자는 다른 고령운전자와 비고령운전자와 비교해서도 위험운전행동 횟수가 상당히 적은데 잘못된 운전습관의 교정결과에 따른 것으로 나타났다.
This paper presents the case studies on the friction related wears of an automotive tire, which is strongly connected to the safety and comfort of a driver during a running of a car. Wear scars of a tire tread are affected by various causes such as an air pressure, a wheel alignment, a driving speed, road conditions, starting and braking habits of a driver. The data were collected from used tires for a replacement at the car service center. Most of the wear problems came from the improper repair and adjustment of revolving components, which cause an unbalanced wear of a tread part of a tire. Thus, the regular checking of a tire radically reduces the wear scars of a tire and may increase a driving safety and a fuel economy of a car and a wear life of a tire.
This study was conducted to identify the impact factors of bicycle driving under the influence (DUI) among Korean adults. The participants were 1,297 Korean adults. The prevalence of bicycle DUI was 11.7% of Korea adults. The factors affecting bicycle DUI were gender, education level, frequency of drinking, one-time drinking, vehicle DUI. To prevent bicycle DUI, we would need to facilitate appropriate drinking habits, provide treatments for disorders related to alcohol use, and change the social perception of bicycle DUI. Also, we should promote the establishment of the culture of bicycle helmet use, the establishment of a system that imposes fine to non-helmet-using riders, and education and publicity on the national level to recognize that bicycle DUI and DUI are mutually related.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
음주운전은 책임감과 판단력의 부족으로 인하여 사고를 일으키기 쉽다. 한국은 우발적인 음주사고에 대해 실형을 추구하고 있다. 음주 운전자에 대한 집행유예는 전체의 70% 이상을 설명하고 있다. 그러나 보호관찰기간 중에 보호관찰소에 왔던 사람들은 비자발적이었고, 변화에 대한 동기유발이 거의 없었으며, 그들에게 제공된 대규모의 집단적인 단기교육은 재발방지에 한계가 있었다. 소규모의 그룹과 장기교육에 추가하여 우리는 3개월 내에 음주습관의 변화를 살펴보기 위해 집중적인 단기 개입을 시도하였다. 결국, 음주통제의 효과성은 미래 음주운전자들에게 제공될 프로그램을 향상시키는데 있어서 차이를 만들면서 나타날 것이다. 음주운전은 교통사고 원인의 많은 부분을 설명하고 있으며, 그것은 세계의 많은 나라들처럼 음주운전을 막고 처벌하기 위해 노력해야 함을 의미한다.
본 논문에서는 개인은 물론 조직에 치명적인 해악을 초래하고 엄청난 경쟁력 상실을 가져오는 도시철도기관사의 스트레스를 알아보고 기관사의 직무 스트레스에 대처하는 방안들을 모색하였다. 도시철도기관사의 직무스트레스로 인하여 발생되는 여러 스트레스에 미치는 악영향의 요인을 최소한 줄이기 위해서는 첫째, 전문성 제고를 위한 교육훈련 확대 및 사고발생시 기관사에 대한 보호조치로 시설개선이 필요하다. 둘째, 정신적 보상이나 조직시스템 등이 직무스트레스를 유발하므로 경영자의 리더십 교육과 같은 전형적인 조직차원의 접근이 근본적인 문제를 해결할 수 있을 것이다. 셋째, 개인적 차원에서의 규칙적인 운동, 금주 등의 바른 생활습관으로 직무스트레스를 낮춘다. 넷째, 과도한 성과 지향과 불공정한 평가를 피하고 기관사의 심리상태를 이해함으로써 근무환경을 개선하고, 근무시간을 조정하는 등의 조직적 차원에서의 복합적인 건강증진 및 관리프로그램 등 제도적 장치를 마련하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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