도로조명은 차량 운전자와 보행자에게 장애물을 신속 정확히 그리고 편안하게 볼 수 있는 도로의 야간 주위환경을 제공한다. 또한 밤에 도로설비 이용을 원활하게 함은 물론 교통의 흐름을 향상시켜 교통안전을 증진시키는데 목적을 두고 있다. 이 논문은 제주시내 중심가 8개 도로의 등기구 설치현황을 실측조사 하였으며 조명기구 배열방식을 고려하여 4개 도로의 조도 실측을 통하여 수평면조도와 균제도를 기준치와 비교분석하였다. 이를 토대로 제주시 주요 도심지 상가 도로에 관한 시뮬레이션으로 도로조명의 적합한 모델을 제시하였다.
도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.
HVIMs consists of simulated driver models implemented with series of mathematical functions and computerized vehicle dynamic models. To effectively model the perception process, as a part of driver models, psychophysical nonlinearity should be considered not only for the single-modal stimulus but for the stimulus of multiple modalities and interactions among them. A series of human factors experiments were conducted using the primary sensory of visual and auditory modalities to find out the effects of auditory cues in visual velocity estimation tasks. The variations of auditory cues were found to enhance/reduce the perceived intensity of velocity as the level changed. These results indicate that the conventional psychophysical power functions could not applied for the perception process of the HVIMs with multi-modal stimuli. 'Ruled surfaces' in a 3-D coordinate system(with the intensities of both kinds of stimuli and the ratio of enhancement, respectively for each coordinate) were suggested to model the realistic perception process of multi-modal HVIMs.
본 논문에서는 평지, 오르막 및 내리막에서 야간 운전할 때에 생기는 눈부심에 대해 헤드라이트를 자동 조절하여 운전자가 안전하게 운전을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 광센서를 이용해 전방에 차량이 접근하는지의 유무를 판단하고 기울기센서로써 차량의 기울어진 정도를 계속적으로 판단하도록 하였다. 이러한 정보를 이용하여 헤드라이트를 조절하는 서보모터를 제어함으로써 현 운행환경조건에 맞도록 조절할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 헤드라이트 자동조절시스템은 평지 및 경사로에서 실제로 측정한 조도량에 대한 데이터를 바탕으로 하여 제작되었고, 테스트 모델에 의해 얻은 실험결과를 통해 환경과 조건에 따라 제대로 작동하고 효과가 있음을 확인하였고, 따라서 본 알고리즘의 유효성을 증명하였다.
본 연구는 오토바이에서 생성되는 유선통신 신호와 GPS를 이용한 속도를 수집하여 헬멧에 전송하여 스마트폰을 이용해 현재 위치정보와 오토바이에서 전달되는 속도 정보 등을 저장한 블랙박스 App과 무전 기능인 멀티통신 App을 개발했다. 또한 오토바이에서 생성된 속도 데이터나 신호 데이터값을 거치대를 통해 헬멧으로 전달되어 헬멧에 Headup Display를 통해 운전자에 전달하는 Headup Display를 탑재한 헬멧을 연구개발 하였다. 본 연구의 결과물은 오토바이 등 여러 사람이 함께 이동하면서 서로의 정보를 실시간으로 공유할 수 있어서 효과적으로 활용할 수 있다. 연구의 한계점은 연구소에서 실험적으로 개발 운용한 모델로서 상업적인 접근에 대한 구체적인 방안이 필요하다.
본 논문에서는 하수처리장의 자동 계측 제어 시스템을 구축함에 있어 제한 요소로 작용되는 2차 침전조의 침전 상태를 자동으로 진단하기 위해 이미지 분석 기법을 적용한 On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer를 이용하였다. 침전 상태를 알아보기 위해 카메라로 촬영한 디지털 이미지로부터 RGB(Red-Green-Blue) 프로파일을 얻었으며, 이를 통해 상등수와 슬러지층의 경계를 자동으로 감지할 수 있는 SV30 감지 알고리즘을 제안하였다. 개발된 SV30 감지 알고리즘은 벌킹, 핀플럭과 같은 침전 문제 발생 시에도 신뢰성 있는 감지능을 보여주었다. 또한 본 논문에서는 상등수 부분의 RGB 값과 실제 운전자에 의해 측정된 탁도 값 사이의 상관관계를 통하여, 탁도 추정 모델을 제안하였다.
자동차의 구동방식은 전륜구동, 후륜구동, 4륜구동의 방식이 있다. 구동방식에서 운전자가 원하는 방향으로 전환하는 것과 바퀴에 동력을 전달하여 구동하는 두 가지의 역할을 수행하는데 있어 가장 중요한 부품이 등속 조인트이다. 도로상에서 주행 시에는 노면의 상태에 따라서 동력을 전달하는 부품들에 충격이 가해질 수 있다. 본 연구에서는 각각 샤프트의 길이가 다른 3개의 등속 조인트 각 모델들은 CATIA로 모델링하였고 ANSYS를 이용하여 구조 및 피로해석을 수행하였다. 본 연구 결과로는 Model 2가 다른 모델 대비 뛰어난 내구성을 가짐을 알 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 충격에 대한 내구성을 가지는 등속 조인트 설계를 할 때에 유용한 자료가 될 것이라고 사료되며, 등속 조인트의 디자인을 융합기술에 접목하여 미적 감각을 나타낼 수 있다.
한국철도공사에서는 기존선의 신호시스템을 지상의 ATS 시스템에 의한 신호 현시에 따라 운전자가 제한속도 이내로 열차를 운전하던 방식에서 지상의 발리스로부터 이동권한을 전송받아 차상신호시스템(ATP)에서 Speed Profile을 생성하여 운전하는 Bombardier Transport사의 ATP 시스템으로 개량하고 있다. 한국철도기술연구원에서는 기존선의 속도 향상을 위해 틸팅열차를 개발하여 10만 km 주행시험 중이며, 중앙선에 투입이 가시화되고 있다. 이러한 틸팅열차를 ATP 시스템에 의해 운전할 때 곡선구간에서 현재 제한되어지고 있는 곡선부 통과 속도를 증속하는 것이 쉽지 않은 형편이다. 따라서 향후 ATP 시스템의 국산화 개발이 이루어질 것을 대비하여 선행적으로 ATP 시스템의 핵심 기술인 선행열차에 따른 후행열차의 안전제동모델 및 열차간격제어 기술을 연구 개발할 필요성이 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 발리스를 이용하는 ATP 시스템의 안전제동모델 및 열차간격제어 기술을 개발하고 그 성능을 시뮬레이션 하였다.
보행자 검출은 수년간 광범위하게 연구된 문제이며, 자율주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 특히, 계층적 분류기[1]와 Histogram of Gradient[2]특징벡터 등 영상기반의 보행자 검출기법과 ConvNet같이 deep model을 이용하여 검출하는 기법들이 연구되었고 검출성능은 꾸준히 상승하였다. 하지만 보행자 검출은 작은 오차에도 생명과 연관된 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템의 보행자검출 오차율은 더욱 낮출 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Faster R-CNN 응용 기법에 새로 개발한 데이터 학습 모델을 적용하여 보행자 검출 오류를 줄이는 기법을 제안한다. 그리고 기존에 제안된 모델들과 비교를 통해, 보행자 검출에 있어 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.
전세계적으로 기후 변화의 영향에 따른 차량 추돌 사고에 대한 위험성이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 고속주행차량의 속도제한을 위해 다양한 형태의 속도제한 표시장치가 고려되고 있으나 현재는 대부분 고정식 속도제한 표시기를 사용하고 있다. 4계절이 뚜렷한 우리나라의 경우에는 비가 많이 오는 우기나 눈이 많이 오는 계절이나 안개가 많이 발생되는 경우에는 차량 추돌 사고를 방지하기 위한 차량 속도 감속 제한이 필요하지만 기존에 설치되어 있는 고정식 표지판으로는 사고를 미연에 방지하는 것이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 레인 센서와 차량 와이퍼 시스템 등을 결합 시킨 기후 변화에 따른 차량 속도 제한이 가변적으로 표시되는 LED 전광판의 프로토타입 모델을 제작하였다. 내리는 비나 눈의 양에 따라 기준속도의 100%, 80%, 50%로 3단계로 가변 표시되는 속도제한 표시기는 설치되는 장소에 따라 적절한 속도를 선택 지정하여 표시할 수 있다. LED 표시장치를 이용한 시각적인 효과로 인해 운전자들이 사전에 속도를 감속하게 하여 차량 추돌 사고를 미연에 방지하는데 효과적으로 이용될 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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