승차감이나 안전에 관련된 부분 중 하나인 자동차 시트는 차량 주행시 전달되는 충격이나 진동을 적절하게 흡수하여 승객에게 안락성을 제공한다. 또한 이러한 여건을 만족시키면서 승객의 안전을 보장하는 충분한 강성과 강도를 가져야 한다. 자동차 시트는 2가지의 모델로 설계를 하고 구조 해석을 하였다. 그 결과, 시트 백프레임의 모델 (b)가 (a)보다 적은 변형량과 피로 수명을 보였고. 모델의 중앙에 해당되는 허리부분에서 가장 많은 변형량과 파손 가능성을 보였다. 고유진동수를 적용한 진동해석에서, 모델(a)의 경우는 모델의 바깥쪽에서 안쪽으로 변형이 되었고, 모델(b)의 경우는 모델의 안쪽에서 바깥쪽으로 변형이 되었다. 전반적으로 모든 면에서 모델(b)가 (a)보다 구조적으로 안전하다고 사료된다.
서울 대도시권 버스 네트워크에서 승객이 전자 상거래로 구매한 소화물을 집이나 사무실로 가는 도중의 버스 정류장에서 수령할 필요가 있을 수 있다. 흐름-포착 위치-할당 모델을 응용하면 포착되는 승객 흐름을 최대화시키는 버스 정류장들을 선정하는 것이 가능하다. 승객 흐름은 승객 이동의 기-종점 쌍을 나타낸다. 본 논문에서는 기-종점 행렬을 이용하여 빠르게 픽업 위치를 선정하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 실험을 위한 대용량의 기-종점 행렬은 오백만 교통카드 트랜잭션들로부터 추출된다. 실험 결과에서 승객 흐름에 관한 특성과 포착률을 이용해 픽업 위치로 선정된 버스 정류장들을 설명하고 상위 20개 픽업 위치의 공간적인 분포를 지도로 표시하였다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
In substitution of beam-nonlinear spring model for real-car, it may have errors due to complicated characteristics of joint and overestimation of joints stiffness. In this research, a method for the joint modeling was suggested by nonlinear static and dynamic analyses of beam and shell joint models and verified by the application of accomplished joint modeling method to simplified full car model. In consequence, modified simplified full car model was improved in local acceleration and rigid wall force. Finally, the frontal crash analyses with the dummy were established and the accelerations of accelerations of head, chest and pelvis had good agreements with those of shell model.
Jungtae Song;Irena Yosephine;Sungchan Jun;Chulung Lee
한국항공운항학회지
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제31권1호
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pp.99-106
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2023
글로벌 팬데믹 사태는 항공 수요에 부정적인 영향을 끼치는 요소 중 하나다. 글로벌 팬데믹으로 인해 한국은 2020년과 2021년의 항공 승객 수가 2019년 대비 각각 68.1%와 47% 감소했다. 본 연구는 지난 20여년 동안 발생한 4대 팬데믹 특성을 분석, 전염병의 영향을 연구하는 것을 목표로 한다. SARS, H1N1, MERS 및 COVID-19의 발생기간 동안 한국의 항공 여객 및 화물 수요에 대한 실증 데이터를 활용하여 영향력을 분석한다. 또한 머신러닝 회귀 모델을 구축하여 향후 발생할 다른 전염병 대한 항공 수요를 예측하고자 한다. 연구 결과, 전염병이 항공 운항편수와 승객에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 반면화물 수송에는 긍정적인 영향을 미친다는 분석 결과를 도출하였다. 본 분석에 활용되는 회귀 모델은 팬데믹 기간 동안 항공수요를 예측하는 데 평균 86.8%의 기능을 보였다. 또한 본 연구는 특정 국가의 팬데믹 상황보다 전 세계적인 팬데믹 상황이 항공 운송 수요에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보여준다.
자동차 충돌 시 신체의 크기가 작은 여성 승객의 거동 및 상해 기구를 조사하기 위하여 5% percentile의 여성 유한 요소 모델을 개발하였다. 본 모델은 작은 신체 여성의 형상을 대표하는 분절된 강체와 해부학적으로 상세하게 묘사된 내부 요소들로 구성되어 진다. 분절된 강체 모델은 상세한 골격 및 장기 등의 플랫폼 역할을 수행하며 또한 작은 여성 승객의 전체적인 운동역학을 표현하기도 한다. 본 논문에서는 분절된 강체 모델의 체형 구성 및 유한요소 구조 등에 대한 자세한 내용이 모델의 검증과 함께 소개되어 진다. 모델링의 후반부 즉 작은 여성의 해부학적으로 상세한 내부 요소는 연이은 part II 논문에서 다루게 된다.
서울의 지하철은 1974년 1호선이 개통된 이래로 현재 8개 노선 262개 역사가 개통/운행되고 있으며 약 40%의 수송 분담율을 담당하고 있다. 이는 건설중이거나 검토 중에 있는 지하역사를 고려할 때 계속해서 증가할 것으로 예상된다. 이와 같은 높은 수송분담율은 지하철 이용승객이 늘고 있으며 동시에 이용승객이 지하철을 이용하는 동안 지하철 시스템내의 실내공기환경에 노출되는 시간이 길어지고 있음을 의미한다. 최근에 수행된 연구결과에 의하면 지하철 시스템내의 공기질, 특히 지하역사내의 공기질은 역사내부의 여러 가지 영향인자들에 의해 밀집되는 것으로 판단된다. (중략)
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
본 연구는 승객이 국내 공항에서 셀프 체크인 kiosk를 사용하려는 행동 의도에 관해, 개인적 특성과 상황적 변수의 조절효과를 실증 분석하는 데 목적을 두고 있다. 공항 Kiosk를 사용함으로써 승객과 항공사, 공항은 비용 절감의 이점을 누릴 수 있다. 그에 따라 항공사와 공항 측에서는 이러한 경제적 효용을 보다 많은 사람들이 누릴 수 있도록 하기 위해 kiosk의 보급을 늘이고자 하는 입장이다. 그럼에도 불구하고 공항kiosk의 사용률은 아직까지 낮은 수준에 그치고 있으며 그에 관한 연구도 활발히 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 확장된 기술수용모델을 기반으로 하여 개인적 특성과 상황적 변수가 승객의 kiosk 사용의도에 미치는 차별적 영향에 관해 분석하고자 한다.
AEB (Autonomous Emergency Braking system), a system in which vehicles automatically recognize forward objects or pedestrians and actively brake when forward collisions are expected, has been mandated by NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) and IIHS (Insurance Institute for Highway Safety) for all vehicles sell in the United States since 2022, and AEB research is also actively underway in korea. In this study, it can be confirmed that the passenger injury is reduced according to the AEB detection distance when it is assumed that the AEB is mounted in the actual event generated from KIDAS (Korea New Car Assessment Program) data through various analysis programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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