도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
In this study, a mathematical model for analyzing the shifting transients of the passenger car with an automatic transmission is proposed. The proposed model comprises a power transmission system and a vehicle system, which are coupled. In order to extract the modeling parameters, on-road car test is carried out. The model is composed of a detailed powertrain, an engine/AT housing, a simplified suspension system, tires and a vehicle body model. On the test, the vehicle accelerations and pitch ratio are measured by using accelerometers and a gyro sensor. The speeds, the brake signal, and the throttle position are taken from sensors which already exist in the vehicle. Considering natural ftequencies, which is calculated from the measured accelerations, and the characteristic equation, vehicle model parameters are identified. Dynamic behaviors during upshift or downshift are simulated using the proposed vehicle model. By comparing and analyzing the simulation result and on-road car test data, the vibration of the Engine/AT housing influences the shifting transients. The effect of model parameters are also studied. Among model parameters, the location of engine mountings influences the vibration of the vehicle body.
The purpose of this study is the improvement of the prediction model of highway noise. It includes the measurement and analysis of predicted noise levels by various programs in types of road and environments. The results of the measurement are compared with the noise levels predicted by improved highway noise prediction model and domestic prediction models, (Improved highway noise prediction model was considered ASJ-2003, ISO-9613 part2 and noise power of road surface types at Korean highway road.)
It is difficult to determine the static axle weight of a vehicle with weigh-in-motion systems which in absence measure instantaneous axle impact forces. The difficulty in determining a static axle weight results from dynamic effects induced by vehicle/road interactions. One method to improve the problem is to quantify a statistical confidence level for measured axle weight. The quarter-car model is used to simulate vehicle motion, Also, the road input to vehicle model can be characterized in statistical terms by PSD (power spectral density) of appropriate amplitude and frequency contents other than an exact spatial distribution. The confidence levels for the measured axle weight can be obtained by the random process analysis using both vehicle model and road input.
A parallelized FEM code based on domain decomposition method has been recently developed for large-scale computational fluid dynamics. A 4-step splitting finite element algorithm is adopted for unsteady flow computation of the incompressible Navier-Stokes equation, and Smagorinsky LES model is chosen for turbulent flow computation. Both METIS and MPI Libraries are used for domain partitioning and data communication between processors, respectively. Tiburon model of Hyundai Motor Company is chosen as the computational model at Re=7.5 $\times$ 10$^{5}$ , which is based on the car height. The calculation is carried out under both the wind tunnel condition and the road condition using IBM SP parallel architecture at KISTI Super Computing Center. Compared with the existing experimental data, both the velocity and pressure fields are predicted reasonably well and the drag coefficient is in good agreement. Furthermore, it is confirmed that the drag under the road condition is smaller than that under the wind-tunnel condition.
PURPOSES : The purpose of this study is to check the possibilities of traffic pattern analysis using MatSIM for urban road network operation in incident case. METHODS : One of the stochastic dynamic models is MatSIM. MatSIM is a transportation simulation tool based on stochastic dynamic model and activity based model. It is an open source software developed by IVT, ETH zurich, Switzerland. In MatSIM, various scenario comparison analyses are possible and analyses results are expressed using the visualizer which shows individual vehicle movements and traffic patterns. In this study, trip distribution in 24-hour, traffic volume, and travel speed using MatSIM are similar to those of measured values. Therefore, results of MatSIM are reasonable comparing with measured values. Traffic patterns are changed according to incident from change of individual behavior. RESULTS : The simulation results and the actual measured values are similar. The simulation results show reasonable ranges which can be used for traffic pattern analysis. CONCLUSIONS : The change of traffic pattern including trip distribution, traffic volumes and speeds according to various incident scenarios can be used for traffic control policy decision to provide effective operation of urban road network.
When an aircraft is taxiing, excitation force is applied according to the shape of the road surface. The sprung mass acceleration caused by the excitation of the road surface negatively affects the feeling of boarding. This paper addresses the verification process of the semi-active control method applied to improve the feeling of boarding. The Magneto-Rheological damper landing gear model is employed alongside the control method. It is a Oleo-Pneumatic damper filled with a fluid having the characteristics of increasing yield stress when subjected to a magnetic field. The control method involves verifying Skyhook Control Type2 developed by Skyhook control. The Sinozuka white noise model that considers runway characteristics was employed for the road surface in the simulation. The runway road surface obtained through this model has stochastic characteristics, so the dynamic characteristics were analyzed by applying Monte-Carlo simulation. A dynamic analysis was conducted by co-simulating the landing gear model made by RecurDyn and the control method designed by Simulink. Simulation results show that the Skyhook Control Type2 method has the best control effect in the low speed range compared to the passive type (without control) and skyhook control.
마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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