본 연구는 차체설계시 측면충돌로 인한 승객보호를 어떠한 관점에서 보아야 할 것이며 신법규에 대비하는 세계의 연구동향은 어떠한 지를 알아보았다. 1. 측면충돌 법규시험. 2. 연구동향. 2.1 승객거동 해석모델(Occupant Crash Simulation Model). 2.2 유한요소법 모델. 2.3 강체질량모델(Lumped-mass Model)
버스카드를 활용한 통합 요금제 시행 이 후 대중교통 통행량 및 환승 통행량은 증가하였다. 이에 따라 버스운영에 있어서 환승객을 고려하는 것은 보다 중요해졌다. 기존 연구들에서는 환승객을 고려할 때 결정적 수리모델을 제안하여 승객과 버스의 확률적인 움직임을 반영하지 못하는 한계가 있었으나 본 연구에서는 미시 시뮬레이션 모델을 바탕으로 하여 보다 실제적인 버스 정류장 모델을 제안하였다. 제안한 시뮬레이션 모델을 기반으로 버스 도착 간격과 승객 대기 시간의 관계를 회귀 모델로 표현하였으며 환승객을 고려할 때와 고려하지 않을 때의 차이를 실증적으로 검증하였다. 또한 승객 대기 시간을 비용으로 변환하는 방법을 제안하고 이를 바탕으로 하여 최적 버스 도착 간격을 제안하였다. 연구에서 제안한 방법을 활용하면 버스 운영에 있어서 보다 현실을 반영한 상향식 의사결정을 가능하게 해줄 것으로 기대된다.
항공기 추락 시 충돌충격단계에서 사상자가 가장 많이 발생하는 것으로 나타나고 있다. 대부분의 경우, 승객들은 두부손상으로 의식을 잃게 되어 비상탈출에 실패하여 사망에 이르게 된다. 이에 대한 대응책으로 항공기 제작사들은 내구성이 강화된 항공기 좌석을 설계 및 제작하여 설치하고 있다. 객실에서는 승객들이 충격방지자세를 취함으로써 부상을 최소화할 수 있다. 승객들에 대한 충격방지자세 안내는 모든 항공사가 시간적 여유가 있는 비상상황에서만 객실승무원이 안내방송과 함께 시범을 보이도록 절차가 수립되어 있다. 그러나 갑작스런 사고의 경우 승객들은 충격방지자세에 대한 정보를 전달받지 못한 상태에서 사상의 위험에 직면하게 된다. 본 논문은 SHEL 모델을 적용하여 승객과 사상자발생 환경, 승객과 충격방지를 위한 안전절차, 승객과 승객안전정보 전달매체, 승객과 객실승무원등의 상호작용에 내재된 위해요소를 체계적으로 규명하고 객실안전에 대한 법규 및 절차 등의 개정을 제시함으써, 항공기사고로 인한 사상자 발생에 대한 근본적인 대안을 제시하여 항공안전 증진에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 여객선의 비상 상황에서의 승객 탈출 시 승객의 집단 행동을 고려한 cellular automata 모델을 제안하였다. 승객이 이동 가능한 영역을 규칙적인 격자 형태의 cell들로 표현하고, 한 명의 승객이 일반적으로 차지하는 공간의 크기를 cell 의 크기로 정의한다. 각 cell은 이웃 cell들의 상태를 고려하여 정해진 규칙에 따라 승객이 이동함으로써 매 단위 시간마다 cell의 상태가 업데이트 된다. 규칙은 탈출구로의 이동 규칙과 집단 행동 규칙의 두 가지로 구성되어 있다. 첫째, 탈출구로의 이동 규칙을 정의하기 위해 각 cell에는 탈출구로의 최단 거리가 저장되어 있고, 인접한 8개의 이웃 cell에 저장된 거리 값들을 비교하여 거리 값이 작아지는 방향으로 승객이 이동한다. 둘째, 집단 행동 규칙은 응집(cohesion), 분리(separation), 정렬(alignment) 행동 규칙으로 구성되어 있다. 이러한 승객의 집단 행동을 규칙화 한 cellular automata 모델을 사용하여 International Maritime Organization, Maritime Safety Committee / Circulation 1238(IMO MSC/Circ. 1238) 기반의 여객선 승객 탈출 분석을 수행하여 승객의 이동 경로 및 탈출 시간을 계산하였다.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 여객선의 승객 비상 탈출 시뮬레이션을 구현하였다. 승객의 행동에 미치는 요인 중 연령, 성별을 고려하여 승객 개인의 보행 속도에 반영하는 속도 기반 모델을 사용하였다. 승객들의 집단 이동을 구현하기 위해 플로킹 알고리즘을 적용하였다. 장애물과의 충돌 회피 및 승객 간의 위치가 겹치는 현상을 방지하기 위해 페널티 보행 속도를 도입하였다. 이 알고리즘을 이용하여 여객선의 승객 탈출 규정인 IMO (International Maritime Organization) MSC (Maritime Safety Committee) Circ.1238에서 정의한 11가지 시험 문제에 적용하였다. 시험 문제를 통해 승객의 위치가 겹치는 현상이 없이 시뮬레이션 되는 것을 확인하였다.
버스는 대중적으로 많이 이용되는 교통수단이다. 그만큼 승객의 안전관리를 위해 철저한 대비가 필요하다. 하지만 2018년 승차하기 위해 접근하는 노인을 인지하지 못하고 버스가 출발하면서 사망사고가 발생하는 등 안전 시스템이 미흡한 상황이다. 기존에 뒷문 계단 쪽 센서를 통해 끼임 사고를 방지하는 안전 시스템은 있지만, 이러한 시스템은 위 사고처럼 승하차하려는 과정에서 발생하는 사고를 예방하진 못한다. 버스 승객의 승하차 의도를 예측할 수 있다면, 위와 같은 사고를 예방하는 안전 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 그러나 승객의 승하차 의도를 예측하는 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 버스에 부착된 카메라 영상에서 UDP-Pose를 통해 승객의 skeleton keypoints를 추출하고, 이를 활용한 1×1 CNN3D 기반의 버스 승객 승하차 의도를 예측하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 승객의 승하차 의도를 예측하는 부분에서 RNN, LSTM 모델보다 약 1~2% 높은 정확도를 보여준다.
여기에서는 에어백의 수학적인 모델과 유한요소 모델에 대한 모델링 기법과 이에 대한 발달과정을 간략하게 고찰하고 설계에의 적용 예를 들어, 승객거동해석 시뮬레이션 및 설계를 에어백을 중심으로 서술하고자 한다. 1. 에어백 모델링 발달과정. 2. 에어백의 모델링에 관한 고찰. 3. 승객거동해석 시뮬레이션. 4. 설계의 적용 예. 5. 향후 전망.
공항이 대형화되면서 공항 수속에 소요되는 시간은 여객서비스 측면에서 중요하게 부각되는 사항이다. 국제민간기구에서는 이를 국제적으로 표준화하여 전체 출입국 소요시간이 일정수준을 넘지 않도록 권고하고 있다. 승객예고 모델은 체크인카운터, 출국장, 입국장 등 공항수속 지역에서 여객의 시간대별 수요를 예측하기 위해 개발하였다. 출국 승객예고의 경우, 시간적 개념에서 체크인 수속 완료시갈 출국장 이동시간을 모델화하였고, 공간적 개념에서 체크인카운터 및 출국장 선택을 모델화하였다. 입국 및 환승 승객 예고의 경우, 시간적 개념에서 항공기 도착 후 게이트 접속, 승객하기 후 입국장 이동시간을, 공간적 개념에서 게이트 및 입국장 선택을 모델 화하였다. 출국 및 입국 예고의 평균 오차율은 각 15%, 10% 수준으로 파악되었는데, 항공사 예약자료의 오차율 5%를 감안할 때 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가된다. 이와 같은 초단기 수요예측 모델 개발을 통해 승객의 집중도에 따라 탄력적으로 자원을 배분할 수 있게 됨으로써 한 차원 높은 서비스를 제공하게 된 것으로 판단된다.
Vehicle occupant postures are anticipated to vary more widely during automated driving and to become more significant in terms of the autonomous vehicle safety. Experimental and computational approaches are needed to investigate and evaluate occupant behaviors during automated driving in general. However the validity and effect of such occupant postures are unknown, thus it is necessary to examine occupant behaviors and injury countermeasures for various occupant postures. This study was focused on the development and evaluation of restraint system model for occupant behavior examinations in the first step according to autonomous vehicle occupant safety. The finite element models of dummy and restraint system were set up and simulation results showed overall model performance and safety tolerances of different reclined occupant postures during frontal impact loading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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