열적 쾌적감은 각 개인간의 대사작용의 차이, 실행중인 작업 의복의 종류나 계절의 영향, 환경순응, 습관이나 전통도 많은 영향을 미친다. 열적 쾌적감을 조절하는 기기중 하나인 에어컨은 특히 열적 쾌적감을 고려해서 제품설계를 해야 하는 아주 민감한 제품이다. 본 연구에서는 차량용 에어컨의 영향을 평가하기 위한 기초연구의 하나로서 차량용 에어컨이 작동 중일 때 피 실험자의 신체 부위별 주관적 쾌적감과 피부온, 구강온, 맥박, 혈압간의 관계를 분석하고자 한다. 실험은 1 인의 피실험자를 대상으로 9 회에 걸쳐 chamber 에서 1 회에 약 90 분간 실험했다. 차량용 에어컨에 대한 주관적 쾌적감에 가장 영향을 많이 미치는 요소로서는 머리 부위의 피부온과 구강온이 선택되었으며, 다른 부위의 피부온, 맥박, 혈압등은 큰 영향이 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.
무선 통신 장비의 빠른 확산과 함께 교통 분야에도 새로운 시도가 이루어지고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크를 차량에 적용한 Vehicular Ad hoc Networks (VANETs)은 주행중인 차량간의 통신을 가능하게 하여 교통 안전, 혼잡 정보 등의 교통 정보 전달에 활용이 검토되고 있다. 하지만, VANET 기술은 아직 연구 수준이고, 실험에 있어 시간과 비용의 한계 때문에 컴퓨터 모의실험에 의존하고 있다. VANET 기반은 교통과 통신의 통합된 환경임에도 불구하고, 이전 연구에서는 한 분야만의 환경을 고려하였거나, 현실적인 통합 환경을 이루지 못하였다. 본 연구에서는 기존 실험의 한계를 극복하기 위하여, 실제 VANET 기반 교통 시스템에서 발생하는 차량의 움직임과 무선 통신 특성을 표현하기 위한 미시적 교통 모의실험 모형과 통신 모의실험 모형을 시 공간적으로 동기화한 모의실험 환경을 설계하였다. 사례 연구로, 실제 도로 및 교통 수요 자료를 사용하여 설계된 모의실험 환경을 적용하였고, 교통 특성과 통신 특성을 잘 반영하는 결과를 얻었다. 향후, 본 연구에서 설계된 모의실험 환경은 VANET 기반 교통 시스템의 다양한 설계에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 ITS 응용을 위한 Alamouti 기법을 이용한 효과적인 차량 검출 성능을 분석하였다. 차량 검출은 DSRC (Dedicated Short Range Communication) 기반의 하이패스 환경에서 실험하였다. 시스템 성능으로는 비트 에러 확률로 실험 결과 값에 대하여 분석하였으며, 실험환경은 진입차량의 속도를 60km/h로 가정하여 DSRC 기반의 변조방식인 ASK 기법 을 적용하여 실험하였다. 또한 적용된 채널은 Rician 채널을 적용하여 LOS (Line of Sight)환경을 고려하며 실험을 하였다. 또한 사용된 반송파 주파수는 일본 DSRC 시스템 하향링크를 참고하여 5.8GHz를 적용하였다. 실험결과로 안테나가 2개일 경우와 Alamouti 기법을 적용할 때의 검출성능을 각각 나타내었으며, Alamouti 기법을 적용할 때 성능이 보다 개선되었음을 본 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문은 그루빙(grooving), 타이닝(tining), 텍스쳐(texture) 등의 포장도로의 표면 상태를 차량에 장착된 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 주행 중에 정밀하게 측정하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 전체 시스템을 설계 및 시험제작 하였으며, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 이용한 실내 실험 및 시험도로에서의 실제 도로 표면 측정 실험을 실시하였다. 실내 포장도면 모사장비를 이용한 실험 결과 타이닝 폭 오차 2%, 깊이 오차 4%(60km/h)를 얻었으며, 실외에서 차량에 레이저센서를 장착 후 측정한 실험에서는 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5% (50km/h)가 측정되었다. 이러한 실험 결과를 토대로 시험도로 상의 실제 도로 표면 측정 실험에서는 25mm, 18mm, 26mm, 그리고 임의의 간격의 횡 방향 및 종 방향 타이닝을 측정하였고 이를 확인하였다.
본 연구에서는 군집주행환경에서 비자율차의 행태분석을 위해 영상기반의 조사를 통해 피실험자의 인적특성과 군집주행 인지여부를 조사하고, 주행 시뮬레이션 실험을 통해 비자율차의 차량거동을 수집했다. 또한, 주행 시뮬레이션 실험 후 NASA-TLX 설문조사를 통해 작업부하점수를 조사했다. 영상기반 인지특성 조사 결과 피실험자 대부분이 군집주행 중인 차량들을 인지하고 군집 차량군으로 인해 부담감을 느끼는 것으로 나타났다. 군집주행환경에서의 평균속도가 비군집주행환경일 때보다 낮게 나타났고, 평균속도의 표준편차는 군집주행환경일 때 더 높게 나타났다. 인적특성과 작업부하점수를 연계분석한 작업부하평가 결과 군집, 비군집주행환경 시 인적특성별로 작업부하점수가 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 인적특성과 차량거동을 연계분석한 차량거동평가 결과에서도 군집, 비군집주행환경 시 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 본 연구의 결과를 고령운전자, 여성 등 고위험군 운전자의 안전성 증대, 비자율차 운전자에게 주변 군집주행차량에 대한 정보 제공 방안 모색 등의 비자율차 운전자를 위한 교통관리전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.
본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
본 논문은 대학 캠퍼스를 주행하는 차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축에 대해 논한다. 이 차량은 대학이나 공원과 같은 특별한 장소에서 사용되고 근거리를 이동하기 위해 2인이 탑승한다. 정문에서 본부까지 자율주행을 수행하기 위한 실험환경을 구축한다. 초기 단계로 카메라로 바닥의 색깔을 구별하여 선을 검출한다. 빨간색과 노란색의 경계선을 검출하여 로봇차량이 추종할 수 있도록 하였다. 일부 구간의 자율 주행 실험을 통해 가능성을 검증하였다.
실제 많은 차량경로결정문제(Vehicle Routing Problem: VRP)에서 차량의 이동속도는 도로의 교통량 등의 인에 의해 시간에 따라 변화하고 서비스 수량이 고객의 운영상태에 따라 달라질 수 있다. 이러한 사실에도 불구하고, 거의 대부분의 VRP 기법에서 차량속도와 서비스 수량을 확정적으로 가정하거나 평균값을 사용하는 이유는 알고리즘 적 분석의 어려움 때문인 것으로 알려져 있다. 이에 따라 확정적 VRP 기법들에 해 구해진 해는 실제 적용에서 그 유효성에 대해 심각한 이의가 제기될 수 있다. 그러나 만일 잘 알려진 정적 VRP 기법들이 확률적 상황에서도 뛰어난 성능을 보인다면, 실제 차량경로계획 상황에서 이들 확정적 기법들이 복잡하고 난해한 확률적 VRP 기법을 대신할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 확률적 환경에서 네 가지 확정적 VRP 기법들의 성능을 평가하는 계산실험 연구를 소개한다. Solomon의 다양한 실험문제를 사용하였으며, 모든 문제에서 hard 및 soft 서비스 시간대를 설정하였다. 그리고 지점간 차량이동시간과 고객들의 서비스 물량은 세 가지 확률분포로써 나타내었다. 실험결과, 특정 확정적 VRP 기법이 특정 확률적 환경에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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