과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집·운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.
전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.
Driving pattern of gasoline passenger car was measured and analyzed at some areas(6urban area routes, 4 radial routes, 4 circular routes)in Seoul city. Measured items were vehicle speed, engine speed, intake manifold vacuum, and fuel consumption. Driving pattern data were reappearanced with engine dynamometer. Results of this investigation might be summarized as below; 1. When we compared urban area route with radial or circular route in rush hour, it was found that the average vehicle speed was measured to be lower about 25% and fuel consumption to be higher about 12% in urban area route. 2. Average vehicle speed was measured to be higher about 30% and driving resistance output to be higher about 25% in non-rush hour, but average fuel economy was increased a little. 3. On the bases of average fuel economy and characteristics of exhaust emissions, optimum driving vehicle speed was found about 60 km/h in the 4th(top)and about 40km/h in the 3rd in driving of experimental engine. 4. Idling frequency and exhaust emissions of CO,HC were related to idling closely. But exhaust emission of NOx, which had nothing to do with idling frequency, had relation to acceleration time ratio.
Changes in road infrastructure affect driving patterns and pollutant emission characteristics. we analyzed the changes in driving patterns and pollutant emission characteristics of the driving route via measured driving patterns at year 2009 and 2016. Since 2009, there has been an increase in population and traffic demand, including residential areas and industrial facilities. Traffic conditions were improved such as the opening of the highway Inter-Change to Seoul and the construction of underground driveway. As a result, the average vehicle speed increased. More detail comparisons have made on the changes of the underground driveway section and the crossroad section, which are expected to have significant changes in the transportation infrastructure. The vehicle speed distribution of the underground driveway changed from low speed to high speed, and the increase of the time spent at the high speed and high load caused the increase of NOx emissions. The vehicle speed also increased at the crossroad section, and the consequence NOx and $CO_2$ emissions decreased. It is mainly because the decreased time spent at idle, which results from the proper traffic demand management at this area.
현대 사회에서 자동차는 가장 중요한 이동수단으로써 사용되고 있다. 그로 인해 교통사고 또한 증가되고 있는 추세이다. 교통사고의 가장 큰 요소는 운전자이다. 그렇기 때문에 운전자에 대한 연구는 반응속도, 심리상태, 생체 선호, 연령, 주행패턴 등으로 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 숙련도에 따른 장애물 인식 반응속도를 측정하기 위한 임베디드 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 브레이크 측정 모듈과 OBD-2 스캐너, 블루투스 전송 모듈로 구성되어있다. 또한, 측정된 데이터를 저장하고 분석하기 위해 GUI 프로그램과 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 시스템을 통해 운전자의 반응 속도를 측정한 결과, 운전 숙련도를 판단할 수 있었다.
최근 환경에 대한 각국의 관심이 높아지면서 자동차의 배기가스 및 소음에 관한 규제 차들이 날로 높아 가고 있는 실정이다. 이에 대한 해결책의 하나로 전기 자동차에 관한 관심이 고조되고 있으며, 특히 기계적 에너지와 전기적 에너지를 동시에 제어함으로써 외부의 별도 전원 공급이 필요 없이 구동이 가능한 병렬 복합형 전기자동차가 많은 연구의 대상이 되고 있다. 병렬 복합형 전기자동차의 전동기는 저속에서 구동 회전력을 보조하여 배기가스와 소음을 감소시키며, 고속에서는 내연 기관으로부터 에너지를 공급받아 배터리를 충전한다. 본 논문에서는 인공지능을 이용하여 다양한 주행 조건, 운행 패턴 등에 효과적으로 대응할 수 있으며 배기가스 및 소음을 감소시킬 수 있는 운행 제어 알고리즘을 제안하고 이를 주행시험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
지향성능은 발사차량의 정확성에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구는 외란 가속도를 이용하여 지향구조물의 진동을 감지하는 방안과 실험 결과에 대하여 기술하였다. 주행 중 발생하는 진동 경향을 분석하기 위하여 가속도 자료를 이동평균과 힐버트 변환을 이용하여 신호 처리하였다. 다양한 외란에 대하여 가속도의 모드 계수를 얻었으며, 차량속도, 노면조건, 지향구조물의 특성을 차량 동특성의 진동을 변화시키는 요소로 간주하였다. 마지막으로 다양한 주행 조건의 진동 신호를 분류하기 위한 패턴인식에 역전파 신경망 이론을 이용하였다. 각 조건에 대하여 실험 결과를 비교 분석하였다.
결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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