최근 급격히 장대화 하고 있는 차량 터널의 효율적 건설 및 운영을 위하여 관련 기본 요소 기술 중 특히 국내 기술 수준이 낙후한 분야 중의 하나인 환기 시스템 설계 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 외국의 경우에 비하여 상대적으로 늦긴 했으나 1990년 환경처가 지하 공간 환경 기준 권고치를 설정 발표함으로써 보사부의 공중 위생법, 건설부의 도로법, 노동부 고시 등에 의한 관리 대상이던 터널 내 오염 물질도 직접적인 규제 대상이 되었다. (중략)
A graphic software is one of the most important components of the vehicle simulator. To increase a visual reality of the simulator, the graphic software should require several technologies such as three-dimensional graphics, graphic modeling of the vehicle and the environment, drivers biomechanical models, and real-time data processing. This study presents a real time graphic driving simulator of a construction vehicle. The graphic simulator contains the three models of the construction vehicle, the human, and the environment, and employes a neural network approach to decrease an on-line dynamic computation. An excavator model is represented using an object-oriented paradigm and contains the detailed information about a real-size vehicle. The human model is introduced for objective visual evaluations of the developed excavator model. Since the environment model plays an important role in a real-time simulator, a block-based approach is implemented and a text format is utilized for easier construction of environment. The simulation results are illustrated in order to demonstrate the applicability of developed models and the neural network approach.
고속도로를 주행 중인 차량에 강풍이 작용할 경우 차량의 주행안정성 저하와 운전자의 상황에 따른 치명적인 교통사고로 이어질 수 있다. 특히, 최근에 건설되거나 추진 중인 고속도로는 교량과 터널의 연속적인 조합으로 강풍발생위험에 노출되어 있어 적극적인 강풍저감 대책이 필요하다. 효과적인 방풍 시설 설치나 사전예고 시스템의 도입을 위해서는 차량의 동역학적 거동 분석, 주행 중인 차량의 위험도 판단기준 연구, 강풍위험지역의 정확한 풍속 추정기법 연구, 지능화된 방풍벽 개발, 방풍시설 설치판단 기준 제시, 합리적인 차량 속도 규제정책 등의 연구 개발이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 강풍 발생 구간을 주행하는 차량의 동역학적 거동모델을 제시하고, 이를 기반으로 기존에 제안된 위험도 판단기준의 합리성을 제고하였으며, 운전자의 상황을 고려한 현실적인 차량주행위험도 판단기준 제시를 목표로 하였다.
생애주기비용을 고려한 교량의 설계 및 유지관리에 있어서, 점검진단, 보수보강 등에 소요되는 직접적인 비용뿐만 아니라 간접적인 비용인 도로이용자비용은 중요한 비용항목으로 고려되고 있다. 직접비용과 비교하여 상대적으로 추정이 곤란한 도로이용자비용의 추정을 위하여 우회도로의 효과를 고려한 이용자지연비용과 차량운행비용의 정식화를 수행하고, 시간지체에 따른 도로이용자비용의 추정을 위한 회귀모델 개발을 위하여 교통해석과 회귀분석을 수행하였다. 개발된 회귀모델을 생애주기 비용 및 성능 기반 유지관리 전략 수립에 적용하여 도로이용자비용이 생애주기분석에 미치는 영향을 분석하고, 개발된 모델의 적용성에 대해서 고찰하였다. 도로이용자비용은 생애주기분석에 기초한 유지관리전략수립에 큰 영향을 미치며, 개발된 회귀모델은 교량의 도로이용자비용의 추정에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.
최근 전 세계적으로 문제가 되고 있는 지구온난화의 주범인 탄소 배출에 대한 규제 움직임과 더불어 미래도시철도는 저탄소 녹색교통수단으로 다시금 각광받기 시작하고 있다. 그러나 철도수단 자체의 태생적인 단점과 장기간에 걸쳐 건설되는 인프라와 막대한 투자비용은 철도 투자확대에 여전히 걸림돌로 작용하고 있어 미래도시철도 중심의 교통체계 구축을 위한 획기적인 대안이 절실한 상황이다. 이에 컴퓨터 시뮬레이션으로 배선 설계, 차량운행, 유지보수 등 건설하려는 미래도시철도 시스템을 모델링하고, 단기/중기/장기 예측 및 효율성 분석하여 막대한 투자비용을 절감할 수 있는 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 비즈니스 모델을 제시하려고 한다. 본 논문의 구성은 서론에서는 연구 배경 및 필요성, 연구범위에 대해 살펴본 다음, 본론에서 미래도시철도 시뮬레이션, 녹색 성장 비즈니스 모델, 사례연구 결과에 대해 설명한다. 끝으로 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 녹색 성장 비즈니스모델의 기대효과에 대해 설명한다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
국외에서 잘 알려진 Hazus-MH, RiskScape와 같은 자연재난 리스크 모델은 위험지역 내 노출된 자산과 인구의 공간적 분포 및 그 특성을 설명하는 지형공간자료 형태의 자산정보(인벤토리)를 필요로 한다. 본 연구는 이러한 자연재난 리스크 모델 운용에 필요한 건물, 인구, 농업, 차량 인벤토리 데이터 구조를 국내에서 가용가능한 자료를 기반으로 설계하고, 이들을 연계, 변환하기 위한 툴을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 자동변환 툴은 오픈소스로 제공되는 QGIS를 기반으로 하였고, 개발 툴을 이용하여 2018년 말 기준의 인벤토리를 전국에 대해 구축하였다. 본 연구의 성과는 현재 시범운용 중인 행정안전부 풍수해 피해예측시스템을 비롯한 자연재난 리스크 모델링 과정에 활용될 것으로 기대된다.
고가가이드웨이를 주행하는 상전도흡인식 자기부상열차(EMS-Type Maglev)는 가이드웨이의 유연성으로 인하여 전자석 현가시스템과 동적 상호작용을 일으켜 부상공극에 영향을 미친다. 특히, 전체 건설비를 줄이기 위하여 경량화 가이드웨이를 지향하면서 시스템 설계단계부터 차량과 가이드웨이 사이의 동적상호작용 해석에 의한 심도 있는 부상공극 분석이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 보다 정교한 차량/가이드웨이 동적상호작용 해석모델이 제안된다. 제안된 모델은 가상시제 기반의 3 차원 전체차량, 모달합성법에 의한 유연 가이드웨이 및 피드백 제어기가 포함된 부상전자석의 동적 모델들이 하나로 통합된 것이다. 제안된 모델을 도시형 자기부상열차에 적용하여 차량의 속도와 레일조도가 부상공극 및 가이드웨이에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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