현재 우리나라에서 자동차 배출량 평가에 이용되는 주행거리를 산출하는 방법으로는 환경부에서 이용하고 있는 등록대수 및 일 평균주행거리에 기초한 방법과 통행량을 고려하는 방법(한국에너지기술연구원, 2001)이 있다. 자동차 주행거리의 지역 분포는 배출량의 공간분포와 직접적으로 연결되어 있음에도 불구하고 이 방법들에 대한 적절한 검토 없이 배출량 산출에 이용하고 있어서 이에 대한 연구가 시급하다. 이러한 배경 하에 이 연구에서는 자동차 주행거리 평가에 이용되는 두 방법을 비교하여 향후 신뢰성 있는 주행거리 평가방법 개발의 기초자료를 제공하고자 한다. (중략)
8차로 고속도로에서 중앙분리대와 길 어깨에 의해 측방 여유폭이 제공되는 외측차 로(1.4차로)와 측방 여유폭이 제공되지 않는 내측차로 (2.3차로)에서 나타나는 운전자의 횡 방향 주행특성을 4개 지점에서 비디오 촬영하여 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 차량의 횡 방향 주행궤적은 차로의 중심으로부터 주행방향의 좌측으로 이격된 주행 행태를 보이고 있 으며 이는 운전석의 위치에 의한 영향으로 판단된다. (2) 차량의 병행 주행시 외측 차로의 중심 이격 거리는 평균 0.38m이고 내측차로의 중심 이격 거리는 평균 0.34m로 나타났으며 T-test 겨로가 내측 차로와 외측 차로의 주행 이격 거리는 신뢰도 95%에서 상이한 것으로 나타났다. (3) 외측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 평균 3.90m이고 내측 차로의 주행궤적 간 이격 거리는 평균 3.54m로서 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 외측 차로의 주행궤 적간 이격 거리보다 0.36m 작다. 특히 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 내측 차로간 차로 중심간 간격인 3.6m 보다 0.1m 작은 것으로 나타났다. (4) 내측차로 확장 대안으로 기존 도로폭 유지안 (3.5m, 3.7m, 3.5m)과 기존 도로폭 확장안 (3.6m, 3.7m, 3.7m, 3.6m)을 고려할 수 있으며 두 대안의 비교·분석결과 경제적 영향을 고려할 때 기존 도로폭 유지안이 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구는 자동차주행거리 추정과정에서 발생할 수 있는 오차발생 원인을 규명하였다. 그리고 각 원인이 자동차주행거리 추정 정확도에 미치는 영향을 오차율로 정량화하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 이를 위한 연구과정은 다음과 같다. 첫째, 시범조사 지역을 대상으로 자동차주행거리 추정 방법론의 정확도를 검증하기 위한 자동차주행거리 관측 자료를 구축하였다. 둘째, 자동차주행거리 추정 오차발생 원인은 표본크기, 표본추출방법, 단위구간 설정방법의 오류로 구분하였다. 그리고 각 원인에 따른 자동차주행거리 추정오차를 최소화하기 위한 다양한 방법론을 설정하였다. 셋째, 각 방법론에 의한 자동차주행거리 추정 오차율을 비교분석 하였다. 마지막으로 Toy-Network를 구축하여 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 본 연구는 실험 계획적 접근방법을 통하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였으며, 추정 정확도 검증을 위하여 자동차주행거리 관측 자료를 활용했다는 점에서 의의를 갖는다. 또한 본 연구에서 제시한 자료수준과 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정 방안은 향후 지역별 자동차주행거리 추정에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 공간에서 6자유도로 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 추적하기 위해, RGB-D 입력 영상들로부터 카메라의 실시간 주행 거리를 효과적으로 계산할 수 있는 시각 주행 거리 측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징점 위주의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 또한, 본 시스템에서는 정확도 향상을 위해, 정합된 특징점들에 대한 추가적인 정상 집합정제 과정과 이들을 이용한 주행 거리 정제 작업을 반복하도록 설계하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
도시부 도로의 혼잡 및 지체가 매년 증가 추세를 보이고 있는 중 국내외에서 교통네트워크 성능평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 교통네트워크 성능평가의 대표적인 항목은 차량주행거리를 들 수 있다. 차량주행거리는 해당 도로를 이용한 모든 차량들의 이동거리 합으로 다양한 교통정책분석의 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구는 국내 6대 광역시를 대상으로 차량주행거리 산정방법론을 정립하고 이를 적용하여 차량주행거리를 산정하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 6대 광역시 대상 수집된 도로교통량과 회귀크리깅을 이용하여 추정한 교통량 미수집 구간의 교통량을 활용하여 차량주행거리를 산정하였다. 도시부 도로의 네트워크 형상과 교통량 미수집구간 위치에 따라 본 연구에서 제시한 교통량 추정방법을 향후 차량주행거리 산정에 있어 큰 효용이 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전기이륜차의 1회충전주행거리를 알아보기 위해 도로 주행시험과 차대동력계(Chassis Dynamometer) 주행시험을 하였다. 도로주행시험은 대전시(Daejeon Metropolitan City)의 도로 중 대표적인 3가지 루트에서 주행시험을 하였다. 차대동력계를 이용한 CVS-40모드 주행시험의 경우 도로 부하조건을 다양하게 설정하여 CVS-40 모드주행을 실시하였다. 본 연구를 통하여 도로에서의 전기이륜차의 1회 충전주행거리(Per-Charge Range Testing)를 확인하고, 차대동력계 도로부하 설정방법에 따른 주행거리 및 에너지소비효율을 측정하였다. 이를 통해 실도로 주행시험과 차대동력계 주행시험을 비교하여, 차대동력계 실험에서도 전기이륜차 1회충전주행거리시험이 실도로에서의 주행조건과 근접한 결과를 갖는 도로부하 설정에 대해 연구하였다.
피깅에서 얻어진 정보들 중에서 피그의 주행거리가 가장 기본이 되는 정보이며, 정확한 이동거리의 측정이 반드시 필요하게 된다. 배관은 일반적으로 buckles, winkles, cracks, dents, welding feints좌 같은 결함을 지니게 되는데, 이들 결함 주위에서는 주행거리계의 거동이 변화하게 된다. 특히 가장 높은 빈도로 나타나게 되는 결함은 배관의 12m마다 존재하는 welding points로서, 주행거리 측정오차 발생의 주요한 원인이 된다. 본 연구에서는 산업 현장에 실제로 적용할 수 있는 주행거리계의 개발뿐만이 아니라 welding points에서 변화하는 주행거리계의 거동을 해석하고, 발생하는 측정오차를 보정하였다. 또한 실험을 통해서 주행 속도에 따른 오차가 인정된 성능 범위내로 보정됨을 확인하였고. 그 유용성을 검증하였다.
본 연구는 법인택시와 개인택시의 1개월간의 타코미터 자료를 이용하여 운행실태를 비교 분석한 것이다. 연구결과, 법인택시는 차량 당 주행거리나 영업거리는 길지만, 개인택시의 실차율이 3.5% 정도 높은 것으로 나타나 영업의 효율성이 보다 높은 것으로 나타났으며, 두 집단 간에는 빈차거리를 제외한 주행거리, 영업거리, 운송수입금에 대해 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 개인택시의 경우 법인택시와 달리 운송수입금과 빈차거리는 약한 상관관계를 나타냈는데, 이는 법인택시와 달리 콜택시조합에 가입되어 있는 개인택시의 대기식 영업방식이 빈차거리를 감소시킨 것이 원인으로 판단된다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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