최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 이용자 만족도를 고려하여 고속도로의 노면상태를 종합적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 기존의 연구에서는 통계적 방법을 통해 정량적인 요인과 정성적인 요인들과의 상관분석 등이 주가 되었는데 반해, 본 연구에서는 기존의 정량적인 요소에 운전자의 만족도인 정성적인 data를 포함하여 종합적으로 노면상태 평가를 진행하였다. 이 때 평가 방법은 통합 평가가 가능한 Grey System Theory를 활용하여 종합적인 평가를 실시하였다. 분석된 결과는 대상도로의 각 구간에 대한 현재의 상태를 진단하고, 추후 변화될 상태에 대한 예측이 가능하다. 또한 분석된 결과를 다양한 방법을 통해 고속도로의 유지 관리에 활용할 수 있을 것이다. 다양한 요소들을 종합적으로 평가함으로써 관측된 data값들의 영향력을 분석할 수 있으며, 이를 활용하여 도로를 관리하고 유지하는 판단에 대한 결정지원에 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것이다. 아울러 사전 사후 모니터링 수단 활용으로 유지관리 체계 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 첨단안전장치의 운전지원장치중 하나인 차선이탈경고장치(Lane Departure Warning System; LDWS)의 이용자 만족도 분석에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 국내 실제 화물자동차 이용자를 대상으로 차선이탈경고장치를 보급하여 사용후 차선이탈경고장치의 사용만족도 및 교통사고예방효과등을 설문조사를 수행하였다. 설문분석을 통해 차선이탈경고장치의 효과를 이용자 중심 측면에서 분석하였다. 대부분 장거리 운전자가 응답대상이 되었으며, 사고발생의 경우 장시간 운전으로 인해 졸음운전등에 위험이 있는 것으로 나타났다. 교차분석 결과, 사용만족도는 평균주행거리, 경고제공시기, 차로이탈검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성, 경고제공방식만족도와 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 또한, 교통사고 예방효과는 경고제공시기, 차로이탈 검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 속도에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성이 관련성이 높은 것으로 나타났다. 이항 로지스틱 회귀분석결과 사용만족도는 곡선도로에서의 경고정보시스템 정확성이 이용만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 추후 LDWS와 같은 첨단장비를 장착한 차량들의 확대 보급시 교통안전 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다. 또한 차로이탈경고장치의 연구 및 보완시 도출된 변수에 초점을 맞춘다면 장치의 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 LDWS기능 및 성능 개선을 위한 평가방법 개발에도 연구결과가 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
V2G (Vehicle-to-Grid)는 전기자동차 배터리에 저장된 전기를 전력판매사의 전력망을 통해 되파는 양방향 전력 전송 기술이다. V2G 시스템을 활용하는 전기자동차 운전자는 전기요금이 저렴한 심야에 충전한 뒤 출퇴근시 사용하고 남은 전력을 전력사용량이 많고 전기요금이 높은 주간에 판매하므로, 피크시 전력수급의 안정성이 향상된다. 이에 정부는 V2G 인프라 구축 및 지원 대책을 마련하면서 V2G 시스템에 대한 잠재적 소비자의 선호 정보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 잠재적 소비자인 일반 국민 1,000명을 대상으로 한 일대일 개별면접 설문조사를 통해 수집된 자료를 수집하였다. 소비자의 선호를 분석하기 위해 경제학적 기법인 선택실험법을 적용한다. V2G 시스템의 속성으로 잔존 전력량, 전력 판매시간, 의무접속시간, 현행 차량가액에 추가하는 가격으로 평가된 지불의 사액이라는 4개를 고려하였다. 분석모형으로는 우선 다항로짓모형을 적용하였는데 '비관련 대안의 독립성' 가정이 위배되어, 이 가정을 요구하지 않는 중첩로짓모형을 최종적으로 적용하였다. 효용함수의 모든 추정계수는 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 속성별 분석결과, 전력 판매가능시간이 1시간 증가하는 것에 대한 한계지불의사액(MWTP, marginal willingness to pay)은 1,601,057원이었다. 그러나 잔존 전력량이 1% 감소 및 의무접속시간 1시간 증가에 대한 MWTP는 각각 -91,911원 및 -470,619원으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 V2G 시스템에 대한 정량적인 소비자 선호 정보는 향후 V2G 시스템 도입 및 관리정책에 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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