미니트램(Mini-Tram)은 승하차 시간 동안 정거장에서의 무선급전 방식에 의한 급속충전(약, 2분 30초 이내)을 통해 에너지를 공급받으며, 운행 시 차상에 설치된 에너지저장 매체(LIC: Lithium-Ion Capacitor)로부터 전기에너지를 공급받아서 운행된다. 차량에 요구되는 에너지 소모량을 분석하고 이에 맞춰서 저장 매체의 직-병렬 구성 및 전력 변환 장치(Regulator 및 DC-DC 컨버터 등)를 설계하는 것은 전기 구동 차량인 미니트램의 설계에서 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 미니트램 시스템을 개발하는 과정에서 수행된 에너지공급시스템의 사양 선정을 위한 에너지 소모량 예측과 더불어 이와 관련된 주행저항 및 주행성능 분석에 대해서 다룬다.
전기자동차의 추진시스템의 경우 차량의 종류에 따라 제어기 변수의 변동이 많은 것이 특징이다. 따라서 다양한 차량의 종류에 대해 소스프로그램의 수정 없이 차량 시스템 튜닝작업이 용이하도록 제어프로그램을 구현하는 것이 중요하며 이런 목적에 맞는 제어파라미터의 선정이 중요하게 된다. 또한 전기자동차는 승객의 안전과 직결되기 때문에 시스템 fault 처리에 대한 중요성이 높다. 본 논문에서는 전기 자동차 추진시스템의 제어기의 소프트웨어 구현에 대해 논한다.
전기자동차 배터리팩을 충전하기 위한 장치인 차량용 OBC(On-Board Charger)는 AC/DC 컨버터 기능을 담당하는 PFC(Power Factor Correction)와 DC/DC 전력변환 및 전기적 절연을 담당하는 Phase-Shifted Full Bridge Converter를 포함 한다. 현재 시중에 3.3kW급 OBC를 기준으로 규격화되어 생산되고 있지만 전기자동차의 배터리 용량이 날로 증가하고 전기자동차 보급, 사용률이 증가함에 따라 완속충전에 대한 요구가 높아지고 있다. 여기에 전력 인프라 시설 개선과 더불어 6.6kW급 완속충전이 보편화될 수 있게 된다. 차량용 OBC 공급업체에 있어서는 기존의 3.3kW급과 6.6kW급 OBC의 개발 중 어느 쪽에 중심을 둘지 고민에 대한 대안으로 기존의 3.3kW급을 모듈화하여 병렬운전하는 방법으로 6.6kW급 OBC 시장수요에 대응 할 수 있다. 본 논문에서는 3.3kW급 OBC 및 2병렬운전에 관한 시뮬레이션을 개발하고 분석하였다.
본 논문에서는 농업 기계 시스템에서 사용하기 위한 딥러닝 알고리즘 기반의 프레임 내의 관심 영역 유사성을 이용한 새로운 후방 접근 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 농업 기계 시스템은 후방에서 접근하는 차량만 검출해야 한다. 지나가는 자동차가 검출되면 혼란을 야기할 수 있다. 논문에서는 차량 검출을 위해 딥러닝에서 뛰어난 검출률을 나타내는 Faster R-CNN 모델을 사용하였다. 딥러닝은 뒤에서 접근하는 차량뿐만 아니라 지나가는 차량도 검출하므로 긍정오류 차량을 배제해야 한다. 본 논문에서 이를 해결하기 위해 검출된 프레임에서 관심 영역에 대한 유사성과 평균 에러를 피라미드 형태로 이용하여 접근하는 자동차만 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평균 98.8%의 높은 검출률을 나타내었다.
본 논문에서는 규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링을 제시한다. 모터의 운전영역에 따른 토크 곡선을 계산하여 견인 시스템의 구동 전력을 결정하고 철도차량의 각 운전 모드에 적용하여 전기 시스템을 모델링 한다. 전기 시스템의 전력은 규칙기반 알고리즘을 이용한 에너지 관리시스템(Energy Management System, EMS)으로 결정한다. 배터리의 충전상태(State Of Charge, SOC)에 따라 운전 영역을 세분화하여 수소 소비량을 효율적으로 관리한다. 제안하는 철도차량 모델링의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문은 불법 주정차 단속을 위한 정지 차량 검지 및 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 입력 영상으로부터 움직이는 차량을 구분하기 위하여 향상된 코드북 물체 검지 알고리즘을 이용한 차량 검지 알고리즘을 제안한다. 두 번째로 차량의 기하학적 특징을 이용하여 차량이 아닌 물체는 제외시키는 전처리 기법을 사용한다. 그런 다음, 검지된 결과 차량들을 히스토그램 추적 기법과 칼만 필터를 결합한 추적 알고리즘을 이용하여 추적한다. 추적 결과를 더 정확하게 하기 위하여, 히스토그램 추적 결과를 칼만 필터의 측정 데이터로 사용한다. 마지막으로, 정지 차량 검지 알고리즘의 신뢰성 있고 정확한 성능을 위하여 실제 정지 카운터 (RSC)를 제안한다. 실험결과로부터 제안한 시스템은 복잡한 실제 도로 환경에서도 여러 차량을 동시에 추적할 수 있고, 정지 차량을 성공적으로 검지해냄을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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