초록
과적차량은 도로관련 사회간접자본과 국가 경제적 측면, 교통류, 도로안전 등 다양한 측면에서 악영향을 미치고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 지능형 과적차량 단속시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크(USN) 시스템을 구성하였다. 그리고 WIM(Weight-in-motion) 시스템과 달리 도로자체의 변형을 측정하여 주행중인 차량의 축을 감지한 후, 도로 하면에 부착된 변형률센서를 통하여 얻은 신호와 해석방법을 이용하여 차량의 중량을 계산하는 방안을 제시하였다. 또한 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석방법을 위한 시뮬레이션 실험을 실시하였고, USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다.
Overload vehicles have demoralizing influence upon the social overhead capital, economics of nation, traffic flow and road safe as various components. Accordingly, this study established a ubiquitous sensor network system to develop an intelligent regulation system to monitor overloaded vehicles in motion. and Unlike WIM, after detecting the axle of driving vehicles by measuring deformation of roads, this system calculates the weights of vehicles by using signals from the strain sensors installed under the road and an analysis method. Also the study conducted an simulation test for vehicle load analysis using genetic algorithm. and tested wireless sensor for USN system.
