Cylinder block is driven by tapered piston for bent-axis type piston pump, so that geometrical mechanism is very complicate. Piston rod must have not separated from shaft when shaft and piston rod is assembled. For this reason, shaft design is changed. Finite element analysis is performed for analyzed structural stability and flexible dynamic behavior. The result of the analysis, maximum equivalent stress occurred under yield stress, therefore structural stability is satisfactory. and flexible dynamic analysis give useful information about driving gear. These background data is avail of manufacture of piston pump.
Independent suspension axle and final reduction gear for special-purpose vehicles such as a armored vehicles are almost imported in Germany etc. so, developing them is necessary to save cost. In severe condition (open fields, water surface driving, obstacle pass), special-purpose vehicles must work well. Drop box, axle and final reduction gear performed static analysis. We know that is possible weight reduction. The purpose of this paper is to find out the optimal shape of final reduction gear's case by means of response surface methodology. The response surface method is the statistical method which can be applied to the non-sensitivity based optimization. The response surface which is constructed by the least square method contains only the polynomial terms so that the global maximum and minimum points are easily obtained.
본 논문은 앞으로 산업의 많은 부분에 영향을 미치게 될 ITS(Intelligent Transport System)의 주요 통신 수단인 단거리 전용 통신(DSRC : Dedicated Short Range Communication) 시스템의 성능을 매체 접근 제어(MAC : Media Access Control)단에서의 전송 효율을 분석함으로써 평가하였다. 현재 DSRC는 자동요금징수(ETC : Electric Toll Control)과 버스정보시스템(BIS : Bus Information System) 등의 전송 효율이 시스템이 미치는 영향이 극히 낮은 시스템에 사용되고 있으나, 향후 첨단 운전자 정보 안내 시스템(ADIS : Advanced Driver Information Systems) 또는 첨단차량 및 도로 시스템(AVHS : Advanced Vehicle Highway System) 등과 같은 고도화된 시스템으로 진화할 경우 DSRC의 주요한 매체인 적외선(IR : Infra Red) 방식과 주파수(RF : Radio Frequency) 방식의 MAC 프레임 속성에 따른 서비스의 질은 급격히 변화될 것이다. 따라서 본 논문에서는 그 특성을 전송 속도에 따른 시간의 함수로 구성하여 분석함으로써 이후 다양한 ITS 서비스에 활용할 수 있는 지표를 제공하고자 하였다.
Automobiles are largely divided into passenger cars with less than five passengers and commercial vehicles such as construction machines, trucks, mixers, special lorries, and large buses. Automobile maintenance companies are also divided into passenger cars and commercial vehicles. Because commercial vehicles are the livelihood vehicles of individual carriers engaged in cargo transportation, passenger transportation, and construction, fast and accurate maintenance is important. Access to the expressway is also important because the car is large and uses highways. In addition, the time required for troubleshooting is long, so sufficient space must be secured for parking the vehicle, and ease of entry and exit of the vehicle in the maintenance shop should be fully considered. For this reason, commercial vehicle maintenance companies have higher initial investment costs than car maintenance companies, and it is difficult to supply and maintain maintenance personnel. Therefore, it is necessary to carefully examine and analyze various related factors for successful commercial vehicle maintenance company selection. However, most existing commercial vehicle maintenance companies often choose their location based on the empirical judgment of the founder, the customs and the case, without a clear analysis. In this study, we show how to derive the location selection factors to be considered when establishing professional maintenance company for commercial vehicles and to select the optimal location by using AHP (Analytic Hierarchy Process) method.
본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.
A Vehicle Tracking System consists of GPS tracking device which fits into the vehicle and captures the GPS location information at regular intervals to a central GIS server, and GIS tracking server providing three major responsibilities: receiving data from the GPS tracking unit, securely storing it, and serving this information on demand of the user. GPS based tracking systems supporting a multi-session processing among RMA, RM, and RCP can make a quick response to various services including other vehicle information between RSU and OBU on demand of the user. In this paper we design RSU lower layers and RCP applications in OBU for a multisession processing simulation and test message processing transactions among RMA-RM and RM-RCP. Furthermore, we implement the additional functions of handling access commands simultaneously on multiple service resources which are appropriate for the experimental testing conditions. In order to make a multi-session processing test, it reads 30 resource data,0002/0001 ~ 0002/0030, in total and then occurs 30 session data transmissions simultaneously. We insert a sequence number field into a special header of dummy data as a corresponding response to check that the messages are received correctly. Thus, we find that GIS service system with a multi-session processing is able to provide additional 30 services in a same speed of screen presentation loading while identifying the number of session processing of Web GIS service, the number of OBU service, and the speed of screen presentation loading by comparing a single session and a multi-session of GIS service system.
지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
연구목적: 이 연구는 서울시 10개 수소충전소의 공간적 접근성 분석을 실시하고, 접근이 어려운 지역을 식별하였다. 입지의 형평성과 안전성 측면에서 신규 입지를 추가하여 접근성을 분석을 다시 수행한 후, 개선 효과 비교를 통해 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: ArcGIS 프로그램의 네트워크 분석 기반의 입지배분(Location-Allocation) 모형과 이용권역(Service Area) 모형을 적용하여 접근이 취약한 지역을 식별하였다. 입지선정 방분석 기반의 입지배분(Location-Allocation) 모형과 이용권역(Service Area) 모형을 적용하여 접근이 취약한 지역을 식별하였다. 입지선정 방법은 부족한 수소충전소에 신속한 도착이 필요한 점을 고려하여 '최소시설 수로 최대수요를 확보하도록 함(Minimize Facilities)' 방법을 적용하였다. 특정한 시간 내의 도착을 위한 한계 거리는 서울시 2022년 평균 차량통행속도(23.1km/h, 서울시 열린데이터 광장)를 적용하여 10분 이동가능 거리인 3,850m과 5,775m(15분) 그리고 7,700m(20분)의 세 가지로 분하여 분석하였다. 신규 입지는 수소충전소 설치에 대한 갈등을 최소화하기 위하여 산업통상자원부의 특례기준1)을 적용하여 기존의 주유소, LPG/CNG 충전소 중에서 수소충전소 추가 설치가 가능한 후보지를 도출하였다. 연구결과: 분석 결과, 최종적으로 상세 현황 검토를 통해 추가 후보지 5개소가 도출되었다. 기존 10개의 수소충전소에 20분 이내 접근이 취약한 지역을 중심으로 상대적으로 안전한 기존 주유소와 LPG/CNG 충전소에 신규 수소충전소 5개소를 설치하면 접근성이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 여전히 접근이 어려운 지역이 있는 것으로 나타났다. 결론: 입지배분모형을 이용하여 수소충전소 접근이 어려운 지역을 식별하고, 설치의 우선순위를 부여한다면 과학적 근거 기반 수소충전소 입지 선정을 위한 의사결정을 지원할 수 있다.
KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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