최근 차량, 도로간 실시간 연결로 교통상황별 능동적 대응이 가능한 Cooperative-Intelligent Transport Systems(C-ITS) 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 정부는 C-ITS 기술 개발 및 도입을 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만 현재 C-ITS기술은 자동차를 대상으로 자동차 안전 및 경제적 운행을 위한 기술개발에 치중하고 있다. 자동차 이외에 도로 주행이 가능한 자전거를 위한 기술은 포함하지 않고 있다. 본 연구에서는 자전거 주행 시 위험요인과 사고요인 분석을 통해 C-ITS 환경에서 구현가능한 자전거 안전서비스를 도출한다. 자전거 및 이륜차 안전서비스 도출을 위하여 우선적으로 과거 2011~2013년 발생한 우리나라 과거 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료를 분석하여 관련 교통사고 특성 및 원인을 진단하였다. 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료 분석으로 파악된 주요 교통사고 특성에 효율적으로 대처하기 위한 서비스 도출을 위해 별도의 전문가 회의를 4회에 걸쳐 수행하였다. 이를 통해 자전거 및 이륜차 통합 안전 서비스 모델 8개를 도출하였다.
본 연구는 지방부 고속도로 상에서 유출지점용 도로전광표지의 적정 설치지점을 도출하기 위하여, 차량시뮬레이터 실험 자료를 변수로 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독한 후 고소고도로 유출시설로 우회가 가능한지 여부를 판단할 수 있는 판별식(Discriminant Model for VMS installation : DMV식)을 개발하는 것이다. 연구결과로는 (첫째), 차량시뮬레이터 실험을 통하여 도로전광표지 설치지점을 변경시키면서 운전자의 인적, 행태적 자료를 수집하고, 이를 근거로 도로전광표지 설치지점에 따라 우회 가능성을 판단할 수 있는 DMV식을 개발하였다. (둘째) 우회가능성은 도로전광표지 설치지점이 멀수록, 운전자경력이 많을수록 고속도로 운전경험이 많을수록, 차량속도가 낮을수록 높아지는 것으로 나타났으며, 우회가능성에 큰 영향을 미치는 변수는 도로전광표지 설치지점, 고속도로 경험, 운전경력, 차량속도 순으로 나타났다. (셋째), 개발된 DMV식의 예측력을 검증한 결과, 개별 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독하고 이에 대응하여 우회가능성을 정확하게 예측하였다. (넷째) DMV식을 이용하여 설치지점에 대한 우회가능성의 민감도분석을 수행한 결과, 지방부 고속도로에서 운전자의 85%이상이 도로전광표지로부터 교통정보를 판독하고 유출지점으로 진입하기 위해서는 유출지점으로부터 최소한 3.2km의 이격거리가 필요한 것으로 분석되었다. 이는 피실험자가 20, 30대 운전자로 대표성에 한계가 있음을 감안하더라도 유출지점으로부터 건설교통부 지침에서 제시한 3.0Km이상의 이격거리가 필요하다는 것을 시사한다 하겠다.
본 연구에서 실행한 LM 벼의 화분비산 연구는 non-LM벼와 잡초성 벼의 의도치 않은 교잡은 경작지의 생태계에 문제를 야기할 기능성이 커지고 있다. 본 연구는 이를 예방하기 위한 벼의 이격거리 설정을 위하여 수행하였다. 1. 벼의 개화기간의 개화시간$(10:00{\sim}14:00)$의 주풍은 남풍이었으며, 시간대별 풍속은 $0.94{\sim}1.77$ m/s이었다. 2. 개화기는 LM벼와 Wild벼가 일치하는 기간은 8일이였으며, LM벼와 Wild벼의 최성기는 4일의 차이가 있다. 3. LM벼의 화분이 non-LM벼보다 유의하게 작게 조사되었다. 4. 화분채집량은 위가 노출된 슬라이드 글라스가 위가 덮인 슬라이드 글래스 보다 많았으며 LM벼가 Wild벼보다 비산량이 많았다. 5. 벼 화분의 비산은 오전 10시부터 오후 2시까지 대부분 이루어졌다. 6. 거리에 따른 화분비산량은 1 m까지는 급격히 감소하였으며 2 m이상에서는 서서히 감소하는 전형적인 지수함수를 나타냈으며, 3 m이상에서는 거의 발견되지 않았다.
본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
철도차량의 고속화가 가속화되면서 화물을 운송하던 컨테이너 차량이 차륜의 파손에 의하여 탈선하는 사고가 발생하여 많은 물적 피해가 발생하고 있으며, 이러한 철도차량의 사고는 많은 인명 피해와 물적 피해를 가져오는 대형 사고로 발전할 수 있다. 따라서 이에 대한 재발 방지를 위한 차륜의 파손 해석에 대한 연구가 필요한 실정이다. 철도차량의 차륜은 기계적 하중과 열하중를 동시에 받으며, 기계적 하중으로는 철도차량의 무게에 의한 수직하중과 곡선 구간을 운행할 때 차륜과 레일의 접촉부에 수평하중이 발생하며, 철도차량의 제동시 답면제동에 의한 반복적인 열하중을 받는다. 이러한 차륜에 발생하는 기계적 하중과 열하중은 차륜의 균열과 잔류응력 등을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 차량 주행 시의 브레이크 이력과 하중 조건을 고려한 열 구조 연성해석을 수행하여 차륜에 부하되는 최대응력을 추정하였으며, 이 값을 파괴역학 파라미터인 응력확대계수에 적용하여 차륜의 안전성을 평가하였다.
드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.
연안도시에서 인구증가와 산업활동으로 인해 연안과 강의 폐기물에 대한 효과적인 제어의 필요성이 점차 증가되어 왔다. 이렇듯 수역에서 처리되는 폐기물의 량은 급격히 증가하였고, 수질을 깨끗하게 유지하기 위해서 이를 지속적으로 추적하는 것은 필수적이다. 이 분야에서 수질과 관계된 조사와 연구는 계속 진행되었으나, 해저면에서 폐기물 처리의 조직적인 조사는 무시거나 경시되어왔다. 본 연구에서 양방향 음파탐사기로 얻은 이미지로부터 해안과 강의 바닥에서 페기물 분포의 상태를 조사하였다. 해저에서 양방향음파탐사기에 의해 전해지는 소리의 강도는 해저면에서 폐기물의 일반적인 분포와 특징을 알려주며, 선박의 좌우현 대하여 각각 22m~112m, 폭으로 44m~224m의 넓이를 예인선의 예인케이블에 의해 연결된 tow fish에서 변환기로부터 스캔된 이미지가 제공된다 모든 데이터는 DGPS에 의한 위치 정보와 함께 높은 칼라 해상도(1280 $\times$ 1024 픽셀)로 실시간으로 표시된다. 현장측정과 기록된 이미지의 분석으로 해저에 투기된 폐기물의 위치 및 분포를 나타낼 수 있었으며 나아가 투기폐기물들의 회수와 처리를 제어하는 시스템을 계획하기 위해 기초가 되는 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있었다
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.635-641
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2016
엔진과 전기추진장치를 혼합한 하이브리드 추진 장치를 구동하기 위해서는 셀 단위로 이루어진 수십 개의 리튬계열의 배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 많은 량의 배터리 셀의 상태를 언제든지, 엄격하게 관리할 필요가 있다. 일반적으로 배터리 관리(Battery management system, BMS)는 셀 전압, 전류 및 온도 등의 데이터를 운전 중에 받아서 상태를 컴퓨터로 모니터링 한다. 배터리의 상태를 확인하기 위한 또 다른 중요한 데이터는 배터리의 잔존수명(State of charge, SOH)을 알 수 있는 내부저항과 충전상태(State of charge, SOC)를 알 수 있는 무 부하 단자전압(Open circuit voltage, OCV)이 있다. 그러나 연속운전 중에는 내부 손실저항과 캐패시턴스의 병렬 등가회로로 인하여 내부저항의 측정이 어렵다. 또한 대부분의 에너지저장시스템에는 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 이용하여 BMS가 수행되고 있지만, 운전 중에 예기치 않게 배터리 셀의 고장이 발생하는 경우에는 구동 전원장치의 출력전압이 변동하고, 하이브리드 자동차 또는 선박의 추진이 어려울 수가 있다. 본 논문에서는 리튬인산철 배터리 팩을 이용한 하이브리드 선박용 직류전원장치를 대상으로 배터리 셀의 돌발고장 순간에도 직류전원장치의 일정전압을 유지하면서 내부저항의 추정이 가능하고, 정상운전 중에는 OCV의 추정이 가능한 고 안전 BMS를 구현하고자 한다.
Purpose: Hemorrhage is a main cause of death in trauma patients. The goal of this study is to describe the characteristics of trauma patients with massive bleeding and to evaluate the prognostic factors concerning their survival. Methods: This study was performed retrospectively and included trauma patients with massive bleeding who had been treated from March 2007 to August 2012. The inclusion criterion was patients who received more than 10 U of packed red blood cells within the first 24 hours after visiting the emergency department. Based on their medical records, we collected data in terms of demographic findings, mechanisms of injury, initial clinical and laboratory findings, methods for hemostasis (emergency surgery and/or angioembolization), transfusion, injury severity score (ISS), revised trauma score (RTS) and trauma and injury severity score (TRISS). We used the Mann-Whitney U test and Fisher's exact test to compare the variables between the patients that survived and those that did not. We performed a logistic regression analysis with the significant variables from the univariate test. Results: Thirty-two(32) patients were enrolled. The main mechanisms of injury were falls and motor vehicle accidents. The mean transfusion amount of packed red blood cells (PRBC) was 17.4 U. The mean elapsed time for the first hemostasis (surgery or embolization) was 3.5 hours. The initial technical success rates were 83.3%(15/18) in angioembolization and 66.7%(8/12) in surgery. The overall mortality rate was 34.4%(11/32). The causes of death were bleeding, brain swelling and multiple organ failure. The ISS(25.5 vs 46.3, p=0.000), TRISS(73.6 vs 45.1, p=0.034) and base excess(<-12 mmol/L, p=0.020) were significantly different between the patients who survived and those who did not. Conclusion: The ISS was a prognostic factor for trauma patients with massive bleeding.
대중교통 정보 시스템의 고도화와 정보 신뢰도 유지를 위해서는 대중 교통수단 노선과 운행 정보에 대한 정확도 향상은 매우 중요한 사안이다. 이러한 위치기반체계에 대한 정확도를 측정하기 위해 GPS를 활용한 매우 다양한 방법들이 존재하고 있지만 버스 노선 등과 같이 이동 차량에 탑재된 GPS를 통해 결정된 선형 객체의 동적인 위치 정확도를 평가하는 연구는 아직 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 단일 버퍼링 기법을 이용하여 GPS에 의해 실시간 측정된 버스 노선의 정확도 평가 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 경기도 안양시 일대의 정류소와 버스 노선을 대상으로 단독 측위, DGPS, GPS/INS 에 따른 정적 및 동적 측위 결과를 상호 비교하고 정확도와 오차의 영향을 분석하였다. 연구 결과로서 정류소 위치에 대한 단독측위의 경우 실시간 DGPS 관측과 GPS/INS DGPS 관측과 비교하여 2개의 관측성과 모두 5m 이내 정확도 범위 내에 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 노선의 경우 공공측량 작업 규정 세부기준의 축척별 위치 정확도에 근거하여 단독측위 14.5m의 오차는 1:20,000, 18.1m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위 정확도를 가지며, DGPS의 16.9m와 18.5m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위, GPS/INS의 18.4m와 18.5m의 오차는 1;25,000 축척의 오차 범위로 정확도를 평가할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 버스 기반 정보 구축을 위한 GPS 현장 조사 시 동적 위치 측정 방법론의 타당성 검토와 높은 정밀도의 노선 위치 정보 구축에 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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