최근 자전거이용에 대한 관심이 증가하면서, 전국적으로 자전거도로 확충을 계획하고 자전거 이용 활성화를 위해 많은 노력이 이루어지고 있으나 대부분의 계획들은 도시부와 레저형 자전거도로에 치우쳐 있다. 따라서 본 연구에서는 지방부의 생활형 자전거도로 사업의 효율적인 투자를 위한 우선순위를 결정할 수 있는 평가기법을 개발하고자 한다. 먼저 평가지표 개발을 위해 지방부 생활형 자전거도로의 특성을 반영하고 정량화가 가능하여 객관적으로 평가할 수 있는 지표를 선정하였으며, 평가지표의 가중치를 산출하기 위하여 계층화분석법을 사용하였다. 또한, 평가항목의 결과만을 기준으로 사업의 우선순위를 평가할 경우 대도시 중심으로 우선순위가 분포되는 경우가 발생할 것으로 판단되어 지역적 형평성(지역균형발전효과)을 고려하기 위해 지역낙후도지수를 고려하였다. 지방부 생활형 자전거도로의 우선순위를 선정하기 위해 시범 적용된 일반국도 구간은 총 23개 구간 160km의 연장으로 구성되어 있다. 본 연구에서 제시된 지방부 생활형 자전거도로 우선순위 평가방법은 지금까지 없었던 생활형 자전거도로에 대한 구체적인 판단기준을 제시하고 정책적 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문은 친환경 교통수단인 일반적인 체인형 자전거(Bicycle)를 대신할 수 있는 무체인(Chainless) 지능형 파워 보조 시스템(Power Assistant System)을 설계하여 자전거 운전상태에 맞추어 필요한 동력을 지원할 수 있는 전기자전거 모델을 제안 하고자 한다. 무체인 지능형 파워 보조 시스템의 답력 센서(sensor)를 통하여 자전거의 운전상태를 지능적으로 파악 할 수 있는 퍼지제어 알고리즘을 설계하고, 자전거 운전상태에 대한 파워 보조 시스템의 보조 동력을 제어하도록 하였다. 본 논문에서는 사람의 답력에만 의존하는 일반 자전거 시스템에 보조동력을 제공하는 무체인 지능형 전기자전거 모델을 설계하여 제시하였다.
This study investigates structural and fatigue analyses of bike brake. Maximum equivalent stress of the model of mountain bike is 4 times as much as the model of general bike at static analysis. In cases of mountain and general bikes, maximum damage frequency at load of 'SAE bracket history' with the severest change of load becomes as much as 16 times than the most stable load of 'Sample history' among the nonuniform fatigue loads. In case of mountain bike, the possibility of maximum damage becomes 3% at the load of 'Sample history' with the average stress of 0 to $-3{\times}10^4$MPa and the amplitude stress of 0 to $10^4$MPa. In case of general bike, the possibility of maximum damage becomes 3% at the load of 'Sample history' with the average stress of 0 to $-0.8{\times}10^4$MPa and the amplitude stress of 0 to $0.2{\times}10^4$MPa. This stress state can be shown as 5 to 6 times more than the damage possibility of 'SAE bracket history' or 'SAE transmission'. The analysis result of this study can be effectively utilized for the safe design of bike brake.
자전거는 균형을 유지하며 빠른 속도로 주행하는 과정에서 여러 형태의 상당한 운동 에너지가 내재되어 있어, 에너지 수확기술을 적용하는데 있어 큰 장점을 갖는 이동형 플랫폼이다. 자전거에 에너지 수확 기술을 적용해 높은 출력을 얻기 위해서는 주행 중인 자전거의 운동 특성을 면밀히 관찰하고 이해하는 것이 필요하지만 실제 도로를 주행하는 자전거의 움직임을 정밀하게 측정한 연구나 이를 위한 전용의 측정 장치는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 MEMS 기반의 가속도 센서를 이용하여 주행 중인 자전거의 동적 상태를 측정하고 이를 토대로 자전거 주행에 동반되는 에너지의 특성을 분석함으로써 이에 적합한 에너지 수확 증진 기술을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 일반 자전거를 이용한 도로 주행 실험에서 주행 속도와 무관한 주파수 특성을 갖는 평균 1g 전후의 잉여 진동 에너지가 수반됨을 확인하였으며, 임의진동 에너지의 효과적인 수확을 위해 비선형 특성을 갖는 자기부상형 전자기 유도 방식의 에너지 수확기 프로토타입을 개발하였다. 개발된 에너지 수확기를 자전거에 장착하여, 휴대용 센서 및 근거리 무선 통신 모듈의 구동이 가능한 평균 1.5 mW 의 전력 생산을 검증하였다. 현재 자전거 차체의 진동분리 및 변환 효율 향상을 위한 연구가 진행 중이며, 향후 증진된 출력을 바탕으로 각종 스마트 정보 기기의 지속적인 전력공급을 위한 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
원추형 복합재 튜브는 우주 항공, 비행체, 잠수함 등 큰 구조물뿐만 아니라 자전거 프레임, 낚시대, 골프채 등 레저용품에도 적용이 되면서 정적-동적 거동에서의 기계적 물성 예측의 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 일반적으로 원추형 복합재 튜브의 기계적 물성 예측은 진동, 굽힘, 좌굴에 관하여 많은 연구가 진행되었지만, 복합재료의 섬유 배향 각이 일정하다고 가정하고 기계적 거동을 분석한 것이 대부분이기 때문에 섬유 배향 각이 원추형 복합재 튜브 구조물의 기계적 물성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬유 배향 각을 고려한 원추형 복합재료 튜브의 정적 거동에 따른 기계적 물성을 예측하기 위해 수식을 도출하고, 자전거 프레임에 적용하기 위한 다양한 설계 파라메터의 영향을 고찰하였다.
최근 기술이 좋아지며 편리함을 충분히 누리고 있는 현대인들은 편리함 다음으로 건강을 추구함에 따라 스마트 헬스케어 산업은 급격하게 증가하고 있으며, 다양한 기업에서 VR을 적용한 헬스케어 시스템 제품을 출시하고 있다. 그러나, 기존에 시장에 출시된 제품들은 가격이 비싸거나 전문적인 제품이기 때문에 일반인들이 사용하기에는 힘든 부분이 있다. 본 논문에서는 아두이노와 시중에서 판매되는 일반 자전거를 활용하여 저렴한 가격으로 언제 어디서든지 가상현실 체험과 운동을 통해 건강을 챙길 수 있는 스마트 헬스케어 콘텐츠를 제안한다.
본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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