This study is a first step toward reducing surge pressure, and it has another purpose, which is to developing an analysis model which can closely analyze a hydraulic circuit and be used in design. For development of analysis model, SimulationX, a commercial program, is used. The study progress methods are as follows. By analyzing the structure and operating mechanisms of each part of the hydraulic system of the pump truck and referring its parameters, develop a single component model. Assemble the developed single component model, and make an overall analysis the model. By comparing the similarities between the developed model and the actual system's test results, validate the reliability of the analysis model.
시중의 대형 버스 및 트럭 등 같은 경우, 부하가 아주 크다. 또한 내리막길이나 장거리 운행 시에 잦은 제동으로 인하여 마찰을 이용한 기존 방식의 브레이크들은 브레이크 파열 및 페이드 현상 때문에 제동 안전성에 문제가 있다. 이러한 제동 부담을 분담하기 위해 현재 보조브레이크(리타더)가 필수적이며, 엔진 계통의 보조브레이크가 아닌 비접촉식 브레이크 같은 친환경 보조브레이크가 요구되고 있다. 그리고 차량 제동 시 발생하는 기계에너지를 전기에너지로 회생하여 에너지효율을 향상시키려는 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전자기형 리타더에서 발생되는 전기에너지를 회수하기 위한 전압 제어 방법을 다룰 것이다. 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로로 구성하였다. 그리고 기존에 리타더에서 발생하는 전압을 간략히 다상변압기로 구현하였다. 또한 좀 더 실제 리타더와 가깝게 재현하기 위하여 유도발전기 모델로 변경하여 시뮬레이션을 진행하였다. 제어장치의 구동펄스에 따라 바뀌는 공진회로의 전압을 분석하였으며, 이 전압을 제어하기 위하여 PI 제어기를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 끝으로 Matlab Simulink를 이용하여 리타더의 모델과 그 제어기의 타당성을 보였다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
세계적인 물동량의 증가와 함께 물류기업들은 원가 절감을 위해 화물을 운송하는 선박의 대형화와 항만의 양적화 장비의 고효율화 그리고 육상에서의 운송장비 역시 무인화 전동화가 되는 추세이다. 우리나라 해군 항만 역시 세계적인 추세와 같은 상황에 직면해있다. 과거 FF나 PCC, 참수리 등의 중소형 함정은 내구연한으로 퇴역하고 있으며 그 자리를 KDX, FFG, LST-II 등 대형 함정으로 대체되고 있으며 특히 독도함과 차기 경항공모함과 같은 대형 함정 역시 준비되고 있다. 해군 함정은 일반 상선과는 달리 주기적인 점검과 예방 정비가 필요하여 정비창과 같은 수리부두가 운영되고 있다. 해군 정비창에서는 주로 트레일러, 트럭, 트럭형 크레인을 주로 사용하여 함정 중량물 양적하 작업을 진행 중에 있으며 민간에서 행하는 자동화 및 무인화 장비의 적용이나 개발은 미비하며 자체 개선 사례 역시 매우 미약한 실정이다. 본 연구에서는 해군함정의 중량품 정비품 이송, 보관 및 하역 등의 물류체계에 관한 연구를 통하여, 군 물류체계의 효율화를 행하고자 한다.
컨테이너터미널에서 생산성을 향상시키기 위해서는 야드를 효율적으로 운영하는 것이 중요하다. 자동화 컨테이너터미널의 경 우 수직형 자동화 야드로서 기존의 수평형 장치장과는 다른 장치장 특성을 가지게 된다. 자동화 컨테이너터미널에서 자동화 야드는 자동 화 장비가 운영되므로 자동화 장비와 외부트럭, 본선작업 등과 연계된 효율적인 장치장 계획이 필요하다. 그러나 기존의 장치장 계획은 공간할당 문제이므로 자동화 컨테이너터미널에서 사용된다면 실시간으로 변화하는 장비 및 장치장 상황이 반영되지 않기 때문에 장치장의 효율성이 저하되고 하역시간의 증가를 초래하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 본선계획파 장치장 현황, ATC의 상황을 고려한 실시간 컨테이너의 장치 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
가황계에 따른 NR/BR 블렌드의 물리적 기계적 특성의 변화를 가교밀도의 차이로 해석하였다. 경화제의 비율 및 함량이 증가함에 따라 가황속도 및 최대 토오크는 증가를 보였으며, 가교밀도도 증가하였다. 가교밀도의 증가에 따라 경도, 300% 모듈러스, 반발탄성 및 마모특성은 증가를 보인 반면에 발열에 의한 온도 상승 및 $60^{\circ}C$에서의 tan $\delta$는 감소를 보였다. 따라서 높은 하중이 가해지는 트럭/버스 타이어의 트레드 부위에 사용하는 경우 회전저항이 적은 semi-EV 가황계가 가장 적절한 가황 시스템으로 판단되었다.
일반적으로 대형 버스 및 트럭 등 같은 경우, 부하가 아주 크다. 또한 내리막길이나 장거리 운행 시에 잦은 제동으로 인하여 마찰을 이용한 기존 방식의 브레이크들은 브레이크 파열 및 페이드 현상 때문에 제동 안전성에 문제가 있다. 이러한 제동 부담을 분담하기 위해 현재 보조브레이크(리타더)가 필수적이며, 엔진 계통의 보조브레이크가 아닌 비접촉식 브레이크 같은 친환경 보조브레이크가 요구되고 있다. 그리고 차량 제동시 발생하는 기계에너지를 전기에너지로 회생하여 에너지효율을 향상시키려는 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전자기형 리타더에서 발생되는 전기에너지를 회수하기 위한 전압 제어 방법을 다룰 것이다. 리타더의 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로로 구성하였다. 리타더를 자여자 유도발전기(Self-Excited Induction Generator)로 모델링 하였고 이를 토대로 시뮬레이션 및 실험을 진행하였다. 자여자 유도발전기의 구동 조건에 대해서 언급하고 이를 파라미터에 따라 3-D map으로 만들었다. 또 회로 중의 FET 게이트에 전압을 인가하는 제어장치의 구동펄스에 따라 바뀌는 공진회로의 전압을 분석하였으며, 이 전압을 제어하기 위하여 PI 제어기를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 이 전압을 3상 AC/DC컨버터를 통과한 후 DC/DC컨버터를 통하여 차량 내부의 배터리에 충전되는데 제어를 위해 3상 AC/DC에서의 전압 리플을 MA(Moving Average) 방식의 필터를 사용하여 DC/DC컨버터의 입력에 맞도록 제어하였다. 이와 같이 전자기형 리타더에서 유도되는 전압을 제어기의 제어 펄스에 따라 제어할 수 있으며 Matlab Simulink를 이용하여 리타더의 모델과 그 제어기의 타당성을 보였다. 또 실제 M-G Set 실험을 통하여 그 연관성을 확인하였다.
친환경 지반개량공법인 EICP 처리를 통해 실내 및 현장 실험을 실시하여 미세먼지 억제 효율을 평가하였다. 실내 실험에서는 현장 적용성을 고려하여 저렴한 물질로 EICP 용액을 제작하였으며, EICP 용액의 최적 혼합비 및 처리량을 산정하였다. 용액의 최적 혼합비는 요소/염화칼슘의 비율이 1.5 및 백태가루 15g/L일 경우, 최적의 탄산칼슘 생성량을 보였다. EICP 용액 최적 처리량은 $7L/m^2$이며, 미세먼지 억제 실험 및 콘팁저항치 측정 실험을 통해 결정되었다. 현장 실험은 덤프트럭이 통행하는 test-bed에서 살수 실험 및 EICP 실험을 각각 실시하였으며, 현장의 상황에 따라 효율적인 미세먼지 억제법은 달라질 것으로 판단된다.
지구온난화 문제는 1997년 "쿄토의정서" 채택으로 큰 전환점이 되었다. 따라서 일본에서는 $CO_2$ 배출을 최소화하기 위해 "그린물류 파트너십회의"와 "유통업무 종합화 및 효율화의 촉진에 관한 법률"등을 제정하여 유통업무의 종합적이고 효율적인 수행을 지원하고 있다. 특히, 물류부문의 트럭운송사업자, 창고사업자, 항만운송사업자의 자주적 계획적인 환경대책을 기초로 그린경영을 추진하는 그린경영인증제도 등을 추진하고 있다. 이와 같이 일본정부는 종합적이고 효율적인 물류시스템을 구축하여 지구온난화방지 차원에서 $CO_2$ 배출을 최소화하는 친환경 그린물류정책을 적극적으로 추진하고 있는 것이다. 따라서 본 논문은 친환경물류체계를 구축하고 있는 일본의 그린물류정책의 현황에 대해 고찰한 결과, 친환경적이고 지속발전 가능한 녹색물류전략, 친환경 녹색물류산업의 육성, 녹색물류인 증제의 도입, 행정기관의 부서별 책임역할 등에 대한 시사점을 제시하였다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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