• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2008

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.59-66
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• 2011

본 연구에서는 콘크리트 사장교를 대상으로 차량주행속도와 교면아스팔트의 포장 상태, 차량중량 등을 실험변수로 하여 차량이 교량을 주행할 때 교면(보도)진동이 보행자에게 미치는 진동사용성 평가 방법에 대해 연구하고 그 결과로부터 진동사용성 여부를 평가하였다. 특히, 실험변수 가운데 교면포장 상태를 BMS기준에 의해 A와 C등급으로 구분하였다. 여기에는 진동을 발생시키는 에너지원을 "환산중량"으로 정의하고 차량주행 속도와 차량중량의 자승근을 곱한 형태로 사용하였다. 환산중량 228.0~1161.9 km/h kN 범위 내의 동일한 실험 조건에서 얻어진 교면포장 상태 A등급의 경우에 대한 C등급 경우의 진동가속도 응답 비율은 1.23~1.43으로 분석되어 교면포장 상태가 진동가속도 응답을 결정짓는데 큰 영향을 미치고 있음을 확인 할 수 있었다. 연구대상 교량의 교면 진동가속도 응답을 추정할 수 있는 진동추정식을 신뢰도 50%, 90%, 95%로 구분하여 제시하였으며, 실험 교량에서 교면 포장 A등급과 C등급의 경우 각각 전체응답의 30%, 40%가 레벨 C(강하게 감지)범위, 70%, 60%가 레벨 D(명확하게 감지) 범위에 있는 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제17권4호
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• pp.3-18
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• 2014

본 연구에서는 2D 화면과 3D화면으로 각각 제시된 운전 시뮬레이션 환경에서 운전자의 종적 차량통제, 주관적 피로감 및 지각된 현실감에서의 차이를 비교하였다. 본 연구의 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실험참가자들은 미리 정해진 네 가지 수준의 목표속도(60, 80, 100 및 120km/h)를 유지할 때 3D 조건보다는 2D 조건에서, 그리고 목표속도가 낮을수록 목표속도에 비해 더 빠르게 운전하였고, 이러한 경향은 목표속도 조건과 상관없이 일정하였다. 둘째, 선행차량과의 차간거리 유지수행에 대한 분석 결과, 2D 조건에 비해 3D 조건에서 실험참가자들은 선행차량과 더 근접한 차간거리를 유지하며 주행하였는데, 특히 선행차량의 주행속도가 비교적 느렸던 조건(즉, 60km/h)에 비해 비교적 빨랐던 조건(즉, 80 및 100km/h)에서 이러한 경향이 두드러졌다. 셋째, 속도 유지 과제와 선행차량과의 차간거리 유지수행 모두에서 2D 조건에 비해 3D 조건에서 실험참가자들이 경험하는 피로감의 수준이 더 높았으나 주관적 현실감에 대한 평가에서는 두 가지 과제 모두에서 2D와 3D 조건에 따라 유의한 차이가 관찰되지 않았다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권5호
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• pp.525-530
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• 2016

본 논문에서는 영상기반의 무인 차량에 대한 원격 조종 가능성을 평가할 수 있는 객관적 지표를 제안하고자 한다. 제안된 영상 흔들림 지표의 효용성을 검증하기 위하여, 가상 환경의 무인 차량 시뮬레이터 실험 환경을 통한 주관적인 평가를 수행하였다. 가상 환경 시뮬레이터는 다물체 동역학 기반의 실시간 무인 차량 동역학 프로그램, 모션시뮬레이터, 드라이버 콘솔 등으로 이루어져 있다. 동역학 해석에 의해 차량의 운동이 정의되고, 차체의 움직임이 모션시뮬레이터를 통해 반영된다. 모션시뮬레이터 위의 카메라는 흔들리는 영상정보를 피실험자에게 제공한다. 다양한 노면에 대한 흔들리는 영상에 대하여 객관적인 지표와 피실험자들이 느끼는 주관적인 평가를 비교하여 그 효용성을 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.7-17
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• 2002

본 연구는 차대차 충돌사고시 차량충돌위치와 충돌속도 분석기법을 사고사례를 통해 연구하였다. 차량충돌위치는 사고현장 노면에 생성된 타이어 마크를 이용하여 수학적방법으로, 충돌속도는 실제 사고차량 최종정지위치와 모의충돌실험을 통해 분석된 차량 최종정지위치와의 차를 목적함수로 하여 이를 최소로 수렴하는 최적화기법을 이용하였다. 연구결과, 승용차량 오른쪽 앞바퀴 위치는 중앙선으로부터 좌측으로 0.45m 떨어진 진행방향 1차로 상이고, 왼쪽 앞바퀴는 중앙으로부터 좌측으로 0.345m 떨어진 지점에 위치한 상태이다. 최적화기법을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과. 최적화의 오차율이 0.8%인 경우 충돌속도는 승용차량 67.75Km/h, 짚형 승용차량 29.67Km/h로 분석되었으며, 충돌 후 x축에 대한 속도는 승용차량 20.0Km/h, 짚형승용차량 15.69Km/h이고, y축에 대한 속도는 승용차량 15.68Km/h, 짚형 승용차량 7.66Km/h로 분석되었다. 반면, 기존 충돌속도 분석모형식을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과 승용차량 64.97Km/h, 짚형승용차량 31.27Km/h로 도출되었다. 따라서, 최적화기법을 통해 분석한 충돌속도와 기존 분석모형식을 이용하여 분석한 충돌속도와의 오차가 승용차량 2.78Km/h, 짚형승용차량 1.6Km/h로 최적화기법을 이용하여 분석한 결과에 대한 신뢰성이 높은 것으로 연구결과 도출되었다 따라서, 추후 차 대 차 충돌사고를 분석함에 있어 타이어 흔적을 이용한 수학적방법과 모의충돌실험을 통한 최적화기법을 이용하면 충돌속도는 물론 충돌전.후 차량의 운동특성에 대한 정확한 분석이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.147-158
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• 2005

나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.196-205
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• 1998

교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.759-762
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• 2001

주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1999-2007
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• 2013

2차로 양방향 도로(이하 2차로 도로)의 주요한 특징은 화물차량 등의 저속차량으로 인하여 발생하는 차량군과 차량추월 행태이다. 차량추종과 차량추월모형이 결합된 2차로 도로 교통류 모형을 개발하기 위해서는 2차로 도로에 적합한 차량추종모형의 개발이 필수적이다. 2차로 도로에서 고속차량은 저속차량의 후미에서 차량추종을 수행함과 더불어 추월을 수행하게 되며, 이 과정에서 짧은 차간거리가 발생하게 된다. 또한 저속차량을 추종하는 차량은 대항교통류의 차두시간분포 내에서 적정 공간을 이용하여 차량추월을 결정하게 된다. 따라서 2차로 차량추종모형은 짧은 차간거리에서 차량주행과 더불어 차두시간분포를 설명해야 한다. 추가적으로 국내의 2차로 도로규모를 고려하면 대규모 도로망을 모의실험할 수 있는 모형이 필요한 실정이다. 국내의 경우, 2차로 차량추종모형에 대한 연구는 거의 보고되고 있지 않다. 본 연구에서는 대규모 가로망에 적용이 가능하면서 2차로 도로의 차량추종행태를 보다 현실적으로 구현할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 실험적 평가 결과, 혼잡 교통류의 특성 중 하나인 가다서다(stop-and-go) 현상과 차두시간분포를 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량추종모형이 차량추월모형과 결합된 경우, 보다 현실적으로 2차로 도로 교통류를 설명할 수 있을 것으로 판단된다.