본 논문은 차량이 급제동으로 인해 도로 위에 생성된 스키드마크와 같이 형태가 모호하게 나타난 영상을 인식하기 위해 FE-SM/SONN을 제안하였다. FE-SM/SONN은 타이어 트레드 패턴이 뭉개져서 나타나는 스키드마크 경우, 그 패턴이 모호한 영상으로 취득된다. 이를 인식하기 위해 퍼지 이론과 트레드 패턴의 특징을 이용한 자기 조직 신경망 인식기를 통해 스키드마크를 인식하는 방법이다. 이러한 실험을 위해 48개 타이어모델과 144개 스키드마크가 사용되었고, 전체 인식율은 89%이며, 비교 분석을 위해서는 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 13.51%가 향상되었고, FE-MCBP에 비해 8.78% 향상을 보였다. 이 논문의 기대효과로는 모호한 영상의 특징을 추출하여 인식이 가능하였고, 트레드 패턴 영상이 그레이 영상으로 나타날 경우도 퍼지 이론에 의해 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.
본 논문은 조선소 소조립 공정의 스키드 컨베이어 환경에서 전체 작업 시간을 최소화하기 위해 스키드 처리 순서를 최적화하는 방법을 제안한다. 소조립 공정은 일련의 정해진 작업들로 구성되며 스키드의 종류에 따라 요구되는 작업 시간이 다르다. 전체 작업 시간을 결정짓는 스키드의 컨베이어 투입 순서는 적절하게 최적화되어야 하며 문제 크기는 스키드 개수에 따라 지수적으로 증가한다. 이러한 점에서 UniDev라 불리우는 새로운 방법을 제안하는데 동시간에 진행되는 작업 소요 시간의 차이에 관한 평균절대편차를 정의하고 이를 점진적으로 개선한다. 다양한 스키드 개수와 공정의 개수에 대한 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 Multi-Start 방법과 2-OPT 방법보다 전체 작업 소요 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 조선소 소조립 공정에서 스키드 투입 순서 최적화를 통해 전체 작업시간을 단축시키는 새로운 유전 알고리즘 방법을 제안한다. 하나의 해는 스키드 번호들의 순열로 표현되며 그러한 표현에 적합한 유전 연산자들을 적용하였다. 또한 탐색 성능의 개선을 위해 UniDev라 불리우는 기존의 휴리스틱 알고리즘을 적절하게 변형하여 유전 알고리즘과 결합하였다. 특히 UniDev에서 느린 스키드 탐색 부분을 그리디 알고리즘의 형태로 변경하였다. 매우 큰 규모의 문제에 대해 시뮬레이션을 수행한 결과 Multi-Start 탐색과 UniDev기반 혼합형 유전알고리즘에 비해 본 연구에서 제안하는 방법이 안정적으로 작업시간을 최소화함을 관찰하였다.
교통사고가 발생 한 경우에 스키드마크는 자동차 속도 산출을 위해서 매우 중요한 요소이다. 객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통 사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의 실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현하였다. 모의실험 결과 포장도로와 비포장도로에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
에어보트(Air boat)는, 선체 상부에 대형 프로펠러를 장착하고 이의 추진력으로 고속 주행하는 특수형태의 선박이다. 선체 밑바닥은 판옥선처럼 평평하고 매끈하기 때문에 장애물에 걸리지 않아 얕은 수면, 개펄, 빙상, 늪지수풀 등 일반선박이 가기 어려운 지역에도 갈 수 있어, 특히 인명구조용으로 많이 이용되고 있다. 그러나 평평한 선저 때문에 파랑이 있거나 측면 바람이 강한 지역에서는, 에어보트는 직진성을 잃어버리고 풍하로 밀리게 되며, 개펄이나 얼음위에서는 정지거리가 길어지는 단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 에어보트 선저에 스키드를 장착하여 횡류방지는 물론 직진성을 개선하였으며, 해상 시운전을 통해 성능을 검증하였다.
운전자가 위급한 상황을 인지하였을 경우 일반적으로 가장 먼저 급제동 조치를 취하게 된다. 그렇기 때문에 교통사고 현장에서 가장 흔하게 볼 수 있는 흔적이 급제동흔적, 즉 스키드마크라 할 수 있다. 오늘날까지 스키드마크의 길이를 측정해서 사고 당시 속도를 추정하고 이를 통해 과속 여부를 판단하고 있다. 그러나 스키드마크의 길이를 통해 추정된 속도는 불완전 제동구간의 감속정도를 배제한 활주직전의 속도로써 제동직전 속도와는 다소 차이를 보인다. 최근 연구에서 제동직전 속도를 추정하기 위해 실차 실험을 통해 몇가지 방법이 제시되었으나, 물리적 원칙에 입각하여 제동직전 속도를 산정할 수 있는 근본적인 방법을 제시하지 못하였다. 그 중에서도 가장 핵심적인 사항이 불완전 제동구간과 활주구간의 감속도를 파악하는 것이며, 본 연구에서는 승용차와 대형차의 실차 급제동 실험을 통해서 불완전 제동구간과 활주구간의 감속도 경향을 분석하였다. 본 연구는 자동차의 실질적인 제동직전 주행속도를 산출할 수 있도록 기초정보를 제공하고 나아가서는 현행보다 과속 적용의 범주가 확대됨에 따라 운전자의 경각심을 유발하여 국가 교통사고 감소에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.
무인 자율 주행 차량이 야지 환경에서 안전하게 주행하기 위해서는 차량의 주행 안정성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실시간 주행 안정성 분석을 위한 자율 주행 시뮬레이션에 적용되는 경로 추종 제어기를 제시한다. 경로 추종 제어기는 Preview 거리를 사용하여 차량의 지향 각을 제어하고, 요 모멘트 관측기로부터 추정된 외란 모멘트를 보상하여 지향 각 오차와 횡 방향 거리 오차를 감소시킨다. 곡선 경로에서는 곡률을 이용하여 차량의 주행 속도를 결정한다. 대상 차량은 6X6 스키드 조향 차량이기 때문에 6개의 휠에 서로 다른 구동력을 분배하는 방법을 사용하여 주어진 경로를 주행한다. ADAMS에서 모델링 된 차량을 MATLAB과 연동시켜 시뮬레이션하고, 경로 추종 제어기 성능을 검증하였다.
이 논문은 자동차의 급제동시 발생되는 스키드마크(skid mark, 활주거리)를 통해 제동직전 속도(Pre-braking Speed)를 정확히 산정하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 운전자는 전방에 위급한 상황이 전개되거나 불의의 사고에 처하게 되었을 경우 통상 급제동조치를 취하게 되며, 정지거리에 따라 사고를 당할 수도 있다. 자동차의 정지거리에 있어서 영향을 끼치는 요인은 운전자의 인지반응시간, 자동차 제동장치의 성능, 노면의 상태 등을 꼽을 수 있으나, 가장 중요한 요인은 제동직전 속도(Pre-Braking Speed)라고 할 수 있다. 현재 교통사고의 조사분야에서는 skid mark의 길이에 근거한 활주직전 속도(Preskidding Speed)를 산정하여 과속 여부를 판단하고 있으나, 정확한 사고원인 규명을 위해서는 불완전제동시간 동안 감속된 속도를 고려한 제동직전 속도의 산정이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 교통사고시 자동차의 정확한 속도정보를 산정하기 위한 방법을 제안하고자 하며, 또한 이 연구가 향후 교통안전차원에서 자동차의 특성을 이해하는데 있어서 일조할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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