구조물은 사고 혹은 테러에 의한 공격 등과 같은 차량에 의한 충돌에 노출되어 있으며, 차량 충격이 구조물의 주요 기둥에 발생 할 경우 구조물 전체가 연쇄붕괴로 인하여 붕괴 할 수 있다. 이 연구에서는 차량 충격하중을 받는 강재 기둥과 콘크리트 기초 상부 접합부의 거동 및 보강방법에 관하여 분석하였다. 충돌해석을 위하여 모델링 된 단일 강재 기둥의 크기와 기둥이 받는 축 하중의 양은 일반적인 3층, 6 m길이의 3경간 구조물의 1층에 위치한 기둥으로 가정하였다. 또한 충돌해석에 사용한 8톤 트럭은 미국 NCAC(National Crash Analysis Center)에서 제공한 모델을 사용하였다. 충돌 해석은 상용 유한요소 프로그램인 LS-DYNA를 사용하였으며 차량 충돌해석 해석 결과, 충격하중을 받는 기둥은 기초 상부 앵커볼트 및 접합부 형태에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
최근 물류 산업에 USN/RFID 기술을 접목한 새로운 u-물류 패러다임이 등장하고 있다. 본 논문에서는 u-물류 패러다임을 토대로 GPS와 RFID를 이용한 웹 기반 물류차량 이력관리 시스템을 제안한다. 본 시스템의 설계시 모든 이벤트 처리 과정을 하나의 리사이클 형태의 상태로 간주하고 전체 시스템을 객체지향의 UML을 이용하여 모델링한다. 또한 RFID를 기반으로 물류차량을 식별하고 식별된 물류차량이 어떤 처리 과정을 거치고 있는 지를 확인하게 되며, GPS를 활용하여 차량의 위치 정보를 확인한다. 구현 방식은 C/S 방식으로 관리자가 사용하는 웹 기반의 인터페이스를 설계하고, 시스템 사용자의 이동성을 고려하여 PDA 기반의 사용자 GUI를 구현한다. 아울러 본 논문에서는 수요가, 생산처, 물류처, 관리자, 운전자를 각각 구분하고 각 기능을 별도로 구현하여 시스템 재사용성을 높이는데 초점을 둔다.
장대레일은 동절기에 기온하강으로 인한 인장력을 발생하는데 중위온도 이하로 떨어져 파단이 발생되면 인장파단과 레일 간에 틈이 발생되며 이를 개구부라 한다. 이 개구부를 차륜이 통과하면 충격하중이 발생하며, 큰 손실이 발생할 수 있는 열차탈선이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 동적해석을 위해 개구부를 가진 궤도와 차량의 상호작용을 고려한 동적해석모델을 제안하였다. 궤도와 차량의 선형시스템은 비선형 헤르찌안 접촉 스프링에 의해 연성되었으며 전체 궤도-차량 시스템 운동방정식을 정식화하였다. 그리고 개구부에서의 상호작용 현상을 고려하여 궤도 불균일부의 함수를 정의하고 개구부에서의 전후방 레일 사이의 개구량을 고려하였다. 비선형 방정식을 풀기위해 동적해석은 수정된 Newton-Raphson 방법에 근거한 Newmark - $\beta$ 방법에 의해 수행되었다. 그리고 차량속도, 개구량, 레일지지강성에 따른 매개변수를 조건으로 수치해석을 수행하였다.
본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
자기부상철도에서 전체 투자비의 약 70%를 차지하는 가이드웨이의 건설비를 줄이고 미관을 향상시키기 위하여 가이드웨이의 경량화가 요구된다. 그에 따라서 가이드웨이의 변형이 증가하며 그 변형에 의한 부상안정성과 안내성능 영향을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 가이드웨이의 구조물의 횡변형과 레일의 수평불규칙도에 의한 차량의 안내 특성에의 영향성 분석에 목적을 두고 있다. 이를 위하여 가이드웨이 횡변형을 포함하는 3 차원 모델의 이용이 제안된다. 제안된 가이드웨이와 차량이 통합된 동적 해석 모델을 이용하여 가이드웨이 횡변형에 의한 차량의 안내특성 분석을 수행하였다. 해석 결과 가이드웨이 거더의 횡변형에 의한 효과는 미비하지만 가이드웨이 레일의 횡방향 불규칙도에 대해서는 속도에 따라 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 타당한 레일의 횡 불규칙도 설계 공차의 제한이 필요함을 알 수 있다.
차량의 전자제어장치 및 마이크로컨트롤러의 향상으로 전자제어장비가 증가하였고, 그 장비들 간의 통신 방식이 필요하게 되었다. 통신 및 제어를 위해 중앙 제어 방식에서 분산 제어 방식으로 기술발전을 하고 있었다. 이런 제어 방식으로 CAN(Controller Area Network)통신이 개발되었다. CAN의 통신 모델 중 마스터-슬레이브 모델은 하나의 마스터 노드가 전체 시스템을 동기화하고 스케줄링하는 형태로 본 연구에 사용하였다. 본 논문에서는 CAN통신 기반으로 기울기 측정 시스템을 구현하여 하나의 마스터와 여러개의 슬레이브로 구성하였다. 슬레이브 모듈에서 측정한 데이터가 버스라인을 통해 마스터모듈로 전송 될 때 충돌로 손실이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 손실을 최소화와 여러개의 슬레이브 모듈에서 전송되어진 데이터가 에러가 나지 않도록 하기 위한 전송 프로토콜을 제안한다.
차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.
본 연구의 목적은 초연결 산업분야 자율주행차, 커넥티드카의 핵심기술인 차량內 이더넷 네트워크 기술을 대상으로 수익접근법과 IITP 실무가이드 기반 기술가치 모델을 제시하고 제품의 시장규모, 기술의 시장규모 및 시장가치를 평가하는 것이다. 기술평가를 위한 차량內 네트워크, 이더넷 기술, 이더넷 포트 수, 포트 가격, 그리고 어플리케이션 데이터는 글로벌 시장조사기관들이 출처이다. 기업의 매출원가, 판관비, 운전자금 소요율, 자본적지출 등 산정을 위한 재무상태표 및 손익계산서 데이터는 한국은행 기업경영분석보고서를 활용한다. 연구결과에 의하면 기술의 경제적 수명주기 7년 동안 제품시장 규모는 4,703억불, 기술시장 규모는 521억불로 산정되었다. 시장진입 가능성을 반영한 기술시장 가치는 2.6억불로 평가되었고, 기업경영분석보고서를 반영한 경우에는 한국은행 전체평균 및 IITP 하위 25% 수준에서 각각 -27.8백만불, -73.6백만불, IITP 전체평균 및 상위 25%에서는 각각 0.7백만불, 40.2백만불로 평가되었다. 이는 매출대비 원가 비중이 높은 기업 R&D 수행시 정부의 정책지원 뒷받침이 필요함을 함의한다. 본 연구결과는 4차 산업혁명 시대 산업인터넷 분야 시장수요 기반 ICT R&D 기술평가에 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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