이 연구는 평소에 주변에 상존하지만 버려지는 미활용 에너지를 수확하여 전기로 생산하는 에너지하베스팅에 관한 것이다. 이 연구에서는 다양한 에너지원들 중에서 도로나 주차장을 주행하는 차량의 진동과 압력을 동시에 활용하는 하이브리드 방식의 에너지 하베스터를 개발하였다. 1단계 연구에서는 프로토타입 에너지하베스터, 이를 개선된 하이브리드 모듈, 그리고 하이브리드 모듈의 성능을 개선한 최종 모듈을 개발하였으며, 그 결과는 이전 논문으로 발표하였다. 본 논문은 최종 개발된 하이브리드 모듈을 실제 주차장에 설치하여 차량의 주행에 따른 압력과 진동, 그리고 차량주행 속도에 따른 발전성능을 측정하고 앞서 발표된 실험실 조건에서의 측정결과와 비교하였다. 선행연구에서 수행한 실험실 조건에서의 에너지블록의 최대전력은 1회 가진시 1.066W, 5회연속 가진시 1.830W로 측정되었다. 반면에 이 연구에서 실시한 실제 주차장 주행차량 속도별 측정결과는 5km/h 주행시 평균 0.310W, 10km/h에서 0.670W, 20km/h에서 1.250W, 30km/h에서 2.1600W로 측정되었다. 즉, 차량의 주행속도가 높을수록 발전성능은 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 실험실조건에 대비해서 주행속도 20km/h까지는 발전성능이 떨어지며, 실험실 조건의 1회 가진시 대비해서는 20km/h이상, 그리고 5회연속가진에 대비해서는 30km/h 이상일 때 발전성능이 높은 것으로 측정되었다. 이는 실험실과 실제차량이라는 재하조건의 차이로 사료된다. 따라서 향후 도로용 에너지블록의 적용은 주차장 조건보다는 주행도로용으로 활용하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
본 연구에서는 표시형 디지털 정속주행 자동용접캐리지를 개발하고자 한다. 먼저, 용접조건을 결정하는 전류와 전압값의 입력과 출력을 디지털 입력스위치와 D/A 컨버터 출력회로를 구성하여 디지털 제어를 구성한다. 또한 디스플레이제어기의 구성은 정확한 용접조건에 의해서 용접할 수 있는 환경을 설정하여 용접의 효율성을 높이고자 한다. 시스템 제어기는 저가격과 출력전류의 특성이 개선된 RISK-Like 방식의 PIC16C74A를 이용하여 가격과 부피 및 노이즈에 강한 제어기를 구성하였다. 위빙 및 주행모터의 효율성과 응답특성을 개선하기 위해서 디지털 제어기(Digital PID Controller)를 설계하고. 이 제어기법을 이용하여 PWM인버터를 설계 및 제어 사용하여 용접 조건과 효율을 개선하였다.
본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태에서 교통정보 수신율이 네트워크 전반에 미치는 영향과 각 경로의 주행조건에 대한 운전자의 학습과정에 대해서 살펴보았으며, 교통상황이 정상성 및 비정상성을 따르는 경우, 공공기관의 유입교통량의 대소에 의해 유도되는 정보의 수신율이 증가함으로써 운전자의 경로선택행동이 네트워크에 미치는 영향을 분석하고 정보의 역효과가 나타남을 밝혔다. 또한, 정보수신율이 최적비율 이하인 경우에는 총통행시간이 정보가 없이 오직 자신의 경험에만 의존하는 경우보다 감소하여 정보제공의 효과가 있었지만, 최적비율 이상으로 유동정보에 따라 경로선택을 하는 운전자가 많아지면 정보의 역효과가 발생함도 증명하였다. 나아가, 교통환경이 정상성을 /따르는 경우에는 모든 운전자의 경로조건에 대한 학습과정과 이 경험을 축적함에 따라 어느 일정한 값으로 수렴해감을 알 수 있었다. 교통환경이 비정상성을 따르는 경우에는 주행조건에 대해 돌발적인 진동과 혼란상태가 발생하고 이 경우에도 무정보 환경보다는 어느정도의 비율로 유도정보가 주어지는 것이 네트워크 전체의 통행시간을 감소시킴으로써 정보의 효과가 있음도 확인하였다. 향후, 다양한 교통류 환경을 적용한 대규모 네트워크를 대상으로 한 운전자의 경로선택과 학습행동에 대한 연구와 정보의 정도에 따른 운전자의 행동을 고려한 정보의 제공방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
본 연구는 차량용 리어 디퓨저의 시작 위치에 따른 주행 성능 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위해 CATIA 3D 설계 프로그램을 이용하여 상용 SUV 차량을 참고하여 차량을 모델링하고 뒤 타이어를 기준으로 300, 400, 500 mm 떨어진 위치부터 리어 디퓨저가 시작되도록 설계했다. 그리고 유동 해석 프로그램인 Fluent를 이용해 차량 주행속도가 60km/h, 100km/h, 140km/h 일 경우를 조건으로 하여 유동해석 후 양력과 항력의 변화를 분석하고 공기의 유선 변화를 확인했다. 해석 결과, 리어 디퓨저는 시작 위치에 상관없이 디퓨저가 없는 경우에 비해 양력과 항력을 감소시켰다. 이는 리어 디퓨저가 있을 경우 공기가 차량 하면부를 지나 후면부로 빠져나올 때 발생하는 박리 현상을 억제하여 와류 현상을 감소시키기 때문이다. 또한 본 연구에서는 SP 400의 조건일 때 양력이 가장 작았고 양력 감소 효과도 가장 좋았기 때문에 주행 중 타이어의 접지력을 최대로 확보할 수 있어서 이 경우를 최적의 조건으로 결정하였다.
인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
본 연구에서는 동적환경 감성 시험평가 시스템(driving simulator)을 이용하여 다양한 운전속도(40, 70, 100km/h)에서 주행시 운전자의 감성평가를 실시하였다. 그 결과, 주행속도가 증가할수록 쾌활성, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감이 높게 나타났고, 심박수는 증가하였다. 안정시에 비하여 주행시에 뇌파의 알파파는 감소하고 베타파는 증가하였으며 호흡수가 증가하였으나, 조건간의 유의차는 나타나지 않았다. 또한 70km/h이상에서 GSR의 증가와 SKT의 감소가 인정되었으며, 70km/h이하에서 눈깜박임율이 증가하였다. 이상의 결과로부터, 운전자는 속도가 증가할수록 주관적으로 긍정적인 감성을 느끼지만, 70km/h이상에서 자율신경계 반응에 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 결과는 실제차량 및 시뮬레이터에서 수행한 선행연구의 결과와 대체로 일치하여 본 시스템으로 운전자 감성평가가 충분히 수행될 수 있음을 시사하였다.
본 논문에서는 자기저항 센서를 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 자계특성을 분석한다. 자율주행 시스템에서 가장 중요한 핵심기술은 자기원으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 현재위치 파악이다. 따라서 자계 도로위의 차량의 현재위치를 검출하기 위한 시스템의 선행조건으로 센서와 자기원 사이에 존재하는 자계의 특성을 분석하기 위한 실험 장치를 설계하고 구성하였다. 그리고 자기원의 설치간격 및 기울기에 따른 자계의 3축성분과 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 이용하여 3축 성분에 따른 거리정보와 방향에 따른 자계의 변화를 분석한다.
자율주행차는 운전자의 부주의로 인한 사고를 줄일 수 있는 반면, 기계에 어느 정도의 자율성을 허용해야 할 것인지의 문제를 제기한다. 특히 돌발상황의 발생시에 운전자와 보행자 중에서 누구를 선택해야 할 것인지에 대한 의사결정은 모두가 합당하다고 생각하는 도덕적 원칙을 기반으로 일관적으로 실시되어야 한다. 본 연구(N = 103)에서는 한국 사회에서 자율주행차의 윤리적 의사결정을 프로그래밍한다고 가정했을 때, 의사결정과정에 영향을 끼칠 수 있는 개인적/상황적 변인을 검증하였다. 이에 따라 개인적 변인으로서 참가자의 자율주행차의 자동화 기술에 대한 수용도를 측정한 후, 상황적 변인으로 문장완성과제를 통해 참가자에게 성취 또는 배려의 가치를 활성화시켰다. 이후 자율주행차의 사고상황에서 공리주의 의사결정의 비율 및 자율주행차 구매의향이 어떻게 달라지는지를 설문지를 통해 비교하였다. 그 결과 연구참가자에게 성취의 가치를 활성화시켰을 때, 자신이 차 안의 운전자로 가정된 상황에서 다수의 보행자를 배려하는 공리주의 의사결정의 비율이 가장 낮게 나타났다. 또한 연구참가자가 자율자동차 기술을 긍정적으로 생각할수록 공리주의 원칙으로 설계된 자율주행차의 구매의향이 전반적으로 높았지만, 성취-운전자 조건에서 참가자의 구매의향이 다른 조건보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 결과는 자율주행차의 사고상황에서 의사결정의 과정이 개인적 변인뿐만 아니라 특정 상황에서 활성화된 가치 및 관점의 차이에 따라 영향을 받을 가능성을 시사한다. 논의에서는 연구결과의 제한점 및 후속 연구방향에 관해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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