본 논문에서는 항공 ICT분야에서 최근 이슈가 되고 있는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 효율적인 연구 개발 전략 수립을 위하여 특허분석을 기반으로 기술의 메가트렌드 및 경쟁력 분석 결과를 제시한다. UAV 핵심 기술의 메가트렌드 분석을 위해 한국, 미국, 일본 및 유럽의 공개/등록 특허를 중심으로 특허 동향을 분석하였다. 분석 대상 기술은 UAV와 ICT기술이 융합이 되는 기술을 중심으로 3개의 소분류로 구분하였으며, 특허검색 결과 총 3,433건이 검색되었다. UAV 핵심 기술별 경쟁력 및 한국의 경쟁력을 분석하기 위하여 특허 활동력, 특허 피인용률 및 주요 시장 확보율을 분석 지표로 사용하였다. 각 핵심 기술에 대한 R&D 전략 영역을 제시하고 이를 기반으로 각 영역별 연구개발 전략을 제시하였다. 본 논문을 통해 우리나라의 기술 수준, 선진 기업의 연구 개발동향 및 핵심특허 현황 등을 객관적인 특허정보를 기반으로 분석하였으며, 향후 UAV 분야의 연구개발 및 특허 확보 전략 수립에 활용이 될 것으로 기대 한다.
오늘날 소득증대와 여가시간이 늘어나면서 개인용 차량의 수요가 급격히 증가하고 있으며, 2009년에는 차량등록대수가 1,700만대를 돌파하였습니다. 이로 인하여 교통정체 및 교통사고의 위험은 날로 증가하고 있다. 교통정체의 문제를 기존의 교통시설을 만들어 해결하는 데에는 많은 시간과 막대한 자금이 소요되는 한계가 있다. 이를 해결하고자 ITS(Intelligent Transport System)를 도입 하였지만 경제적 요인에 의한 시설이 미비하고, ITS가 있는 지역에서도 돌발 상황에 대한 정보가 운전자에게 전달되는 과정이 매우 복잡하여 운전자가 즉각적으로 대처하기 어렵다. 차량운행에서 가장 위험한 상황은 돌발 상황이 발생하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 돌발 상황에 대처하는 방안으로 기존의 많은 자금 및 시간을 투입하는 방안이 아닌 센서네트워크 및 GPS 정보를 사용하여, 경제적이고 효율적으로 돌발 정보를 운전자에게 전달하는 시스템을 연구하였다.
2016년 기준 국내 자동차 등록대수는 약 2,200만대를 육박하고 있으나[1], 국내 자동차용 표준연료에 대한 기준은 부재한 상황이다. 자동차용 표준연료(Reference Fuel)는 차량의 연비와 배출가스를 인증하거나 새로운 자동차를 개발할 때 차량의 성능 등을 평가하기 위해 사용하는 연료를 의미한다. 현재 국내에는 차량의 배출가스, 성능, 연비시험 등을 위해 유통연료를 사용하고 있으며, 유통연료는 석유 및 석유대체연료사업법과 대기환경보전법 상의 품질기준을 만족하지만 각 제조사의 원료와 공정 등에 따라 연료의 물성 차이가 있어 차량 시험 시 편차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 국내 유통되는 자동차용 경유 품질모니터링 분석결과를 바탕으로 자동차용 경유의 시험용 표준연료 기준(안)을 설정하고, CRDI 방식의 차량에 적용하여 표준연료 기준(안)을 평가하였다.
연구목적: 국내의 차량 등록 대수는 계속 증가하고 있다. 삶의 질 향상으로 인한 교통량 또한 점진적으로 증가하므로 사고 심각도가 증가 및 혼잡문제 또한 야기될 것으로 예상된다. 따라서, 첨두 교통사고와 비첨두 교통사고의 사고 요인을 분석할 필요가 있다고 판단된다. 연구방법:인천광역시의 첨두 및 비첨두 교통사고의 심각도를 첨두와 비첨두로 나누어 분석하여 사고에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 한다. XGBoost 머신러닝 기법을 적용하여 첨두 및 비첨두 교통사고 심각도를 분석하였으며 결과를 통하여 plot으로 시각화하였다. 연구결과:첨두시 피해운전자 차종_승합인 경우 등 비 첨두시는 피해운전자 차종_건설기계 등이 사고 심각도를 높이게 되는 변수인 것으로 분석되었다. 결론: 첨두와 비첨두 사고 심각도의 요인을 도출한 것에 의의가 있고 추후 첨두 및 비첨두시의 사고 심각도를 낮추고 국내 교통의 혼잡 요인을 분석하여 혼잡 비용을 줄일 수 있는 것에 활용되기를 바란다.
Remanufacturing is a process that restores old products to perform like new, while saving energy, reducing consumption of natural resources, and lowering environmental emissions. By extending the product life cycle, remanufacturing approaches enable closed loop material cycles that are ultimately necessary for a sustainable society. This paper provides some description of the current automotive remanufacturing enterprise, with a particular emphasis on key vehicle components that are currently remanufactured. The analysis yields two major conclusions. First, volume of the USA automotive after sales and remanufacturing industry market is estimated. Second, market price of a remanufactured component in the automotive sector is surprisingly uncorrelated with the number of companies engaged in remanufacturing that component - at least for companies registered with the Automotive Parts Remanufacturing Association (ARPA).
Recent technologies of the car are focused on improving vehicle's fuel efficiency and developing alternative energy sources. These technologies bring on the development of hybrid car. On the other hand, because of short driving distance, low efficiency of charging and high price, energy storage system need to improve the storage capability. It is very important to understand the existing technologies, grasp the existing patent and establish the technical target to improve the energy storage system. In this paper, technology trends of energy storage system of the hybrid car are analyzed. This study was based on the applied and registered patent in Korea, Japan, U.S.A and Europe until December 2008. The analyses are divided into two categories: a battery system and charging system of the hybrid car. The facts of the level of technology, trends of the R&D of leading companies, key patents, blank of the technology were analyzed. Finally the future R&D strategy of hybrid car are established.
Recently, the need for technology development of commercial vehicle fuel consumption has emerged. Fuel economy improvement of transport equipment and transportation efficiency, and increasing attention to the logistics cost reduction measures. Increasing attention to the logistics cost reduction measures by fuel economy improvement of transport equipment and transportation efficiency. In this study, we have installed aerodynamic reduction device (side skirt, boat tail) to 14.5 ton cargo trucks and 45 ft tractor-trailers. And the fuel consumption was compared installed before and after. Fuel economy assessment for the aerodynamic reduction value device was tested by modifying the SAE J1321 Joint TMC/SAE Fuel Consumption Test Procedure - Type II test in according domestic situation. Greenhouse gas reductions were calculated in accordance with the scenario, including fuel consumption test results. When the 14.5 ton cargo trucks has been equipped with side skirts and boat tail, it confirmed the improvement in fuel efficiency of 4.72%. One Heavy-duty truck's the annual greenhouse gas reductions value are $6.86ton\;CO_2\;eq$. And if applying the technology to more than 50% of registered 15 ton trucks, greenhouse gas reductions are calculated as $686,826ton\;CO_2\;eq./yr$.
기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
도로부문의 온실가스배출량 산정시 활용되는 tier3방법론은 주행거리데이터를 기반으로 한다. 하지만 기존 대부분의 자료들은 단독으로 지역단위의 주행거리를 대변할 수 없고 지역별, 차종별, 연료별, 도로유형별 특성을 반영한 통합활동자료(주행거리데이터)가 미흡하여 온실가스배출량 산정의 신뢰도가 부족하다. 따라서 본 연구는 첫째, 지자체단위(배출지점)의 정확한 온실가스배출량을 산정할 수 있는 주행거리기반의 활동자료(통합데이터베이스) 구축과 이를 활용한 온실가스배출량 산정방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교통안전공단의 주행거리자료, 국토해양부의 차량등록통계, 도로교통량, 한국교통연구원의 국가교통데이터베이스, 지방자치단체 평균속도 등을 활용하였으며, 이는 교통관련 데이터의 통행패턴(유 출입교통량, 내부교통량)을 반영하여 지자체단위(배출지점)의 산정방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 본 연구에서 제시한 방법론 검증을 위해 적용대상지를 서울시로 하였으며, 본 연구에서 제시한 모형의 검증을 위하여 기존에 발표된 세 가지 온실가스배출량 산정결과와 비교하여 적정수준임을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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