This study focuses on finding ECO driving patterns which consider driving safety of the ATO system train and reliability and which optimize efficiency of the driving energy consumption. Research results derived by performing simulation of those 5 models show that the emergency braking which affects safety of passenger and the machinery is minimized, and safe driving speed is maintained by the prohibition of drastic acceleration/deceleration, coasting and constant-speed driving. Therefore if this result is applied to the urban railway train by amending or making ATO program to save energy usage that improve environmental quality, its effects as ECO driving pattern is huge.
본 논문에서는 게임 개발에 있어서 빈번하게 적용되고 있는 식물 생태계와 이와 연동하는 동물 생태계를 자동화 하는 기법을 연구하고, 이를 실제로 구현하는 것을 목적으로 한다. 정해진 몇 가지 변수에 의해 자동 생성된 식물 생태계와 추가적인 FSM을 기반으로 생성되는 동물 생태계의 자동 생성 로직을 설계하고 이를 구현함으로써 기존의 게임 개발 과정에 효율성을 증대시키고, 최근 들어 터레인의 동적인 구성이나 유저와의 다양한 상호작용으로 인하여 빈번하게 요구되고 있는 자동화된 생태계 생성 기능을 구현하여 게임의 다양성이 기여하고자 한다. 본 논문에서 연구된 연구 결과는 추후에 일반적인 온라인 게임의 배경 자동 생성 시스템으로 확장되어 보다 다양한 적용이 가능할 것이다.
This study focuses on finding ways to derive train's optimal ECO driving pattern, which can improve the ride quality and reduce driving energy consumption with keeping the time interval between the stations. As research method, we compared difference of currently operating train's ATO and MCS driving patterns, and concentrated upon the things need to consider in simulation in order to improve the existing pattern of ATO driving pattern's issues with securing the train operation safety. Determining driving pattern minimizing energy consumption by controlling powering within speed limit and controlling switching to coasting at appropriate point considering the track conditions for each section, and determining braking control starting time considering ride comfort and precise stopping is considered to be most important.
최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.
IT 융합 기술의 발전에 따라 정부의 4대강 복원을 위한 마스터플랜이 구축되면서, 환경 친화적인 수질 오염 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 친환경 저수조의 수질 향상과 온라인 관리를 하기 위해서 저수조 자동 분류를 이용한 효과적인 수질 오염 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 수질오염 평가의 7가지 요소들을 정의하였고 센서를 이용하여 수소이온농도(pH), 화학적 산소요구량(COD),부유 물질량(SS), 용존 산소량(DO), 대장균군수(MPN), 총인 (T-P), 총질소(T-N)에 따른 적합한 수질 오염 관리를 하였다. 저수조의 7가지의 수질 오염 요소간의 측정치를 평가하고 [1,9] 사이에 분포하도록 정규화하였다. 저수조 자동 분류를 이용한 수질 오염 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 F-측정식을 이용하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 기존 시스템에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다.
Recently, the expansion of housing developments has reduced green areas in cities. The reduction of green areas caused many negative effects on human beings. For functional improvement of ecosystem, government focuses on artificial ground greening because it gives improving microclimate and saving energy consumption. This research aims to develop the system to support decision making of greening for artificial ground greening. This system consist of rooftop greening, wall greening, and street greening system which can suggest proper type of greening and calculate the effect of the greening considering the proponents inputs. It presents social, economic, and ecological value such as cost, energy saving, and temperature reduction. As it is web-based system users can easily access with internet. This system provides automatic selection modes.As a result, with this developed web-based system, decision makers can evaluate the effect of artificial ground green easily and the support to such movement will increase.
중소형 폐 선박으로부터 생성되는 FRP를 재활용하기 위한 방법으로 층상으로 배열된 로빙층과 매트층을 분리하는 것은 친 환경적이면서도 경제적 재활용의 장점을 가지고 있다. 그러나 효율적으로 로빙층과 매트층을 분리하는 기술과 로빙층은 매트층에 비해 얇은 두께로 존재한다는 이유로 인해 로빙층을 매트층과 분리할 때 기계가 자동적으로 층간의 차이를 인식하는 방법은 아직 개발이 이루지지 않고 있다. 본 연구에서는 유리의 구성비가 다른 두 층의 화학적 성질의 차를 이용하여 광학적으로 층간 인식이 가능한 방법을 모색하였다. FRP에 대해 수지를 녹이는 진한 황산, 또는 유리를 녹이는 염기성 용액(KOH의 메탄올과 아이소프로판올 용액), 유리의 $SiO_2$와 반응하는 플루오르산(HF) 용액 등을 활용하여 두 층간의 차별화가 일어났다. 더 효율적으로는 HF 용액으로 처리한 후 수용성 물감으로 착색시킴으로써 광학적인 분별이 가능하였다. 층간 분별과 자동화된 층분리로 폐 FRP의 분리 공정이 단순화, 자동화를 달성하게 되었다.
철도는 친환경 요소를 두루 갖춘 최첨단 교통수단으로 주목받고 있을 뿐만 아니라 더 나아가 다른 교통수단과의 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 여객수송의 품질 향상과 운행에너지 절감을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 도시철도에서는 불특정 다수의 승객에게 서비스하는 업종 특성상 운송효율과 에너지절감을 위한 연구가 대부분이고 여객수송의 품질 향상에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 여객 수송의 품질향상 측면으로 접근하여 도시철도 노선에서 일반열차와 급행열차의 자 수동 운전방식의 3차원 진동 횡가속도를 다양한 환경에서 측정하고, 이 측정된 3차원 진동 횡가속도와 국제철도협회에서 제시한 UIC513R의 통계적인 기법을 기반으로 승차감을 도출하고 비교 분석하였다.
도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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