본 논문은 노변과 차량간의 RF통신을 이용하여 차량의 속도를 제어하는 시스템이다. 본 시스템에서 노변의 RF송수신기는 운전자에게 도로의 제한속도를 포함하여 사고의 발생, 도로의 결빙과 같은 교통정보를 제공한다. 이때 차량의 속도가 제한속도 이상일 경우에는 차량 내 제어장치가 작동하여 차량의 속도를 제한속도 이하가 되도록 한다. 현재 도로를 주행중인 운전자는 제한속도표지판을 보아야 그 도로의 제한속도를 인식할 수 있다. 그러므로 자칫 제한속도표지판을 인식하지 못하고 지나치는 경우에 운전자는 무의식중에 과속운전을 할 수도 있다. 과속운전으로 인한 문제점은 우리나라에서 일어나는 교통사고의 상당부분을 차지할 정도로 크다. 따라서 본 개발 시스템은 운전자가 과속운전을 할 수 없도록 과속운전시 2∼3차례 경고방송을 하고 그래도 운전자가 속도를 줄이지 않을 경우 자동으로 차량의 속도를 제한속도이하가 되도록 한다.
본 논문에서는 차량의 추종 주행 제어기를 비선형 상태관측자를 이용하여 설계한다. i 번째 차량(추종차량}과 i-1 번째 차량(선행차량) 간의 거리(상대거리)만을 측정하여 아는 것으로 간주 한다. 선행차량의 속도 및 가속도를 추정하기 위한 비션형 상태관측자를 설계하여 추종차량의 추종 주행 제어기에 이용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 차간 통신이 필요 없음을 수학적으로 증명한다. 또한 비선형 상태관측자를 이용하여 추정한 선행 차량간의 상대속도 및 상대가속도 오차가 '0' 으로 수렴함을 증명한다. 제안한 방법의 타당성은 수학적인 증명과 더불어 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.
고속철도 운행 및 급증하는 철도교통 수요에 대처하기 위해 기존선 속도향상이 요구됨에 따라 180km/h급 틸팅차량을 개발 중에 있다. 일반적으로 곡선부에서 승객들의 승차감을 위해 열차의 통과속도를 제한하지만 틸팅차량은 대차에 틸팅장치를 장착하여 차량의 곡선 통과속도를 향상시킬 수 있다. 곡선부에서 증가된 속도로 이 열차를 주행할 수 있도록 허용할 뿐만 아니라, 운전자의 실수, 고속주행으로 인한 탈선을 예방하기 위해 연속적으로 열차속도를 감시하는 것이 필요하다. 게다가, 기존선의 어떤 구간에서는 엄격한 틸팅의 승인이 있어야 하는 구간이 존재할지도 모른다. 틸팅열차가 열차간 충돌, 터널, 다리, 반대편의 열차와 충돌을 피해만 한다. 이러한 문제점의 해결은 TASS장치의 개발과 설치로 해결될 수 있다. 본 논문은 EMU 타입 틸팅열차에 적합한 TASS 장치의 적용방안을 제시한다.
최근 포장도로의 역학적 상태를 평가하는 방법으로 비파괴 시험인 FWD(Falling Weight Deflectometer)와 탄성파시험이 많이 이용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 공용중인 도로에서 차량을 통제시킨 후 시험을 실시해야 하는 제한이 있다. 그러므로 실제 주행하중 통과시 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 물성을 추정하여 잔존수명 예측 및 이동하중에 대한 포장체 거동을 분석하는 경우에는 FWD와 같이 표면처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 추정하는 방법의 사용이 곤란하다. 이런 경우에 MDD (Multi-Depth Deflectometer)를 통해 얻어진 깊이별 처짐을 사용하여 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 역산 추정하고자 본 연구에서는 다층 탄성이론의 반복적인 역산과 충격하중의 영향을 고려하여 깊이별 처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각층의 물성을 추정할 수 있는 역산반복기법을 개발한 후 이를 수치검증하였다. 수치모델을 통하여 검증한 결과, 역산추정된 탄성계수와 실제탄성계수 사이의 오차는 최대 0.114%로 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 주행하중의 속도에 따른 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 동적특성을 파악하여 실제적인 포장구조체의 거동을 분석하고자 수도권 외곽 순환고속도로 김포구간에서 실제 트럭주행을 통한 현장시험을 실시하였다. 주행하중에 대한 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 거동을 깊이별 처짐 측정장비인 MDD를 이용하여 깊이별 상대처짐을 측정하고, 주행속도에 따라 포장구조체의 거동을 해석하여 차량의 속도와 포장체 거동을 역학적으로 분석하였고, 주행속도별 층별 동적물성을 개발된 역해석 프로그램으로부터 산정하였다. 주행속도별 동적특성 분석결과, 차량의 주행속도가 증가할수록 깊이별 상대처짐은 감소하였고, 실측된 깊이별 처짐으로부터 포장구조체의 층별 물성을 역해석한 결과 속도가 증가할수록 탄성계수가 증가하였다. 따라서 주행속도가 줄어들수록 포장체의 구조적 능력 저하에 크게 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 목재생산시대를 대비하여 점차 대형화되어 가는 목재운송차량의 원활한 통행을 위해 춘천·홍천 국유림 관리소 관내 간선임도 4개 노선 11.3 km를 대상으로 임도의 구조상태에 따른 대형 목재운송차량(25톤 규모)의 주행속도를 분석하였다. 임도의 평면선형에 따른 주행속도는 곡선구간이 평균 7.6 km/h로 평균 8.7 km/h인 직선구간보다 낮은 것으로 나타났으며, 전체적으로 간선임도 최저 설계속도인 20 km/h에 비해 직선구간의 경우 약 44%, 곡선구간의 경우 약 38% 수준인 것으로 나타나 최소한의 주행속도 확보를 위해 임도 구조개선이 필요한 것으로 나타났다. 종단기울기에 따른 주행속도는 최대 13%까지 주행속도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 직선구간 거리별로는 100 m 이상에서 주행속도가 증가하는 것으로 나타났다. 곡선구간의 시설위치별로는 능선부가 계곡부보다 6.2~9.3% 낮은 주행속도를 나타냈다. 진출입 각도 및 곡선반지름별 주행속도는 진출입 각도가 90° 미만, 곡선반지름 15m 미만일 때 가장 낮은 것으로 나타났으며, 곡선반지름 15m 미만일 때 확폭량 기준에 미달되는 구간이 50% 이상으로 충분한 확폭이 이루어지지 못한 것으로 나타났다.
자동 주행 차량을 구현하기 위해서는 장애물 인식, 차선 인식 및 변경 등 많은 기능들이 필요하다. 본 논문에서는 자동차 주행에 필요한 '차선 인식'의 범위를 확장시킨 '색깔 인식' 개념을 도입 적용시키기 위해 3가지 코스를 주행하는 시스템을 구현하였다. RC car의 크기와 비례하게 축소 제작한 각 코스에서 주행에 필요한 검지선의 위치, 기울기 및 차량의 속도를 고려하여 조향 제어를 하였고, 브레이크 기능이 없는 RC car를 제어하기 위해 차량의 속도와 검지선의 위치를 고려하였다.
교통사고 발생이 교통류와 밀접한 연관을 가지는 고속도로의 경우 교통류를 안정화하여 교통안전을 향상시키기 위한 교통류 관리전략이 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 교통안전을 고려한 속도관리 전략을 제안하였다. 제안된 속도관리 시스템은 교통정보센터에서 검지기 및 개별차량 등으로부터 수집된 개별차량 주행궤적 자료를 가공하여 교통안전도(Safety Index)를 검지하고 집중관리구간(Hazard zone)에 진입하는 중차량을 제외한 개별차량에게 속도 정보를 제공하는 에이전트 기반의 시스템을 제시하였다. 수집된 개별차량 주행궤적 자료의 교통안전도를 평가하기 위하여 교통상충기법인 SD(Speed Differenciation)를 활용하였다. 또한, 실시간 교통류의 특성을 반영하기 위하여 교통 소통상황과 중차량 혼입율에 따른 차로별 속도제어관리전략을 수립하였다. 분석결과, 속도관리 구간에 진입하는 개별 차량들에게 교통 소통상황과 중차량의 혼입율을 반영한 속도정보를 제공하는 전략이 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 제시된 실시간 속도관리 시스템은 실시간으로 교통류의 안전성을 증진시키기 위한 교통류 운영 및 제어 전략에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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