최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
본 논문은 2008년 금융위기의 시기에 파산을 겪고 타 완성차 업체에 비해 늦게 자율주행차 개발에 합류한 General Motors (GM)가 기술 및 실행력에 있어 앞서 나간 원인을 파악하기 위하여 기술개발 전략과 정책적 지원 요인을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 성공원인을 파악할 수 있었다. 첫째, GM은 상대적으로 짧은 기간 내 기술개발 성과를 달성하기 위하여 수익성이 낮은 해외사업의 축소와 더불어 자율주행차 관련부문에 집중 투자하고 공격적 M&A를 통해 상대적으로 미비한 기술을 보완할 수 있는 기업을 인수하였다. 둘째, 자율주행차 개발과 생산을 위한 기술뿐아니라, 부품, 솔루션, 서비스 및 판매에 이르기까지 수직적 계열화를 추진하여 실행력을 강화하였다. 셋째, 커넥티드카 프로젝트, M-City 및 NCHRP 프로그램과 같이 직접적 협업을 유도한 안정적인 제도와 정책적 지원이 신속한 기술개발의 배경이 되었다. 본 연구는 선진국에 비해 상대적으로 기술개발이 늦은 국내기업들의 향후 기술개발 전략 제고를 위한 실무적 시사점 및 제도 수립과 지원 측면에서의 정책적 시사점을 제시하고 있다.
철도선형에서 종곡선과 평면선형의 경합은 차량의 주행안정성 뿐만 아니라 건설비에도 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 종곡선과 평면곡선의 다양한 경합조건별 차량의 주행안전성 및 승차감에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 종곡선과 평면원곡선의 경합 뿐만 아니라 종곡선의 완화곡선상 경합, 그리고 완화곡선-원곡선 연결부상의 경합에서도 차량의 주행안전, 승차감 및 궤도작용력 기준을 모두 만족하는 것으로 나타남을 알 수 있었다.
엔진 성능의 향상에 맞추고 에너지 절약을 위한 방법으로써 엔진 오일의 마찰 마모 특성등 오일의 성능을 높이려는 노력이 꾸준히 시도되고 있다. 특히 마찰력 손실을 감소기키기 위해서 낮은 마찰특성을 갖도록 몰리브데늄(Mo)을 유용성인 금속 착화합물로 만든 Mo-DTP를 제조하여 현재 첨가제로 널리 사용되는 Zn-DTP와 대체시키려는 연구가 활발하고 최근엠 많은 논문이 발표되고 있다. 또 일부 윤활유 제조 회사에서는 몰리브레늄을 첨가 시키는 등 제품 기술을 향상시켜 오일 교환의 기간이나 자동차 주행 거리를 대폭적으로 늘려줄 수 있는 상품도 생산되고 있다. 윤활 첨가제로써 Mo-DTP를 Zn-DTP와 대체시켜 기유에 혼합한 경우에는 마찰 감소 기능이 매우 향상 되었고 내 마모성도 비교적 좋으나 산화 억제 능력이 부족하고 온도의 상승에 따른 점도 지수의 증가도 비교적 크다는 단점을 갖고 있음이 발표된바 있다. 따라서 Mo-DTP의 단점을 보완하려는 연구가 필요되고 그의 한 방법으로써 현재 첨가제로 가장 많이 사용되는 Zn-DTP와 혼합하여 첨가 하였을 경우에 대한 연구를 하였다. 이때 기본 윤활유에 Mo-DTP와 Zn-DTP를 적당한 혼합 비율로 첨가하고 하중, 온도를 변화 시키면서 마찰, 마모등의 성질고 산화 안정성 및 마모 입자 분석 등 전반적인 윤활유로써의 특성을 살펴 보았다.
본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in an Electronic Stability Program(ESP). The aim of this paper is to prevent of erroneous controls in the ESP. Developed this paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. The failsafe logic consists of four redundant sub-models, which can be used for detecting the faults in various sensors (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We present two mathematical residual generation methods : one is a method using the average value and the other is a method using the minimum value of the each residual. We verified a failsafe logic developed using vehicle test results also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
자전거 운전은 본질적인 불안정한 시스템으로 자전거의 안전한 운전을 위해서는 지속적인 운전자의 상호작용으로 인하여 자전거의 안전성을 확보할 수 있다. 그것은 자전거의 운전이 운전자의 운동과 매우 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있으며, 현재 자전거의 특성뿐 아니라 운전자의 운전에 대한 연구가 진행되고 있지만 정확한 자전거의 주행 안정성에 대하여 연구는 계속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 자전거 운전자의 몸무게와 신장과 같은 사람의 인체 정보를 이용하여 적절한 안장 높이와 자전거 바퀴 사이의 거리 및 핸들의 높이를 조절할 수 있는 맞춤형 자전거 관리 시스템을 제시하고자 한다. 또한, 운전자 맞춤형 자전거의 설계는 실제 자전거 운전데이터와 영상데이터를 이용하여 적합한 자전거 모델을 제시하고 추출된 데이터를 통하여 분석된 결과를 제시하고자 한다.
좁은 ITS(Intelligent Transportation Systems) 대역에서는 채널 혼잡을 피하는 것이 필수적이다. 눈에 띄는 변화가 있을 때만 차량 운동을 보고하는 것은 대역폭 사용을 줄이기 위한 표준화된 접근 방식이다. 그러나 셀룰러 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 주기적인 비콘의 빈번한 누락으로 인한 비주기성은 자원 낭비와 자원 스케쥴링의 안정성 문제를 제기한다. 이에 대해 이 논문에서는 자동차의 운동이 물리적 특성에 의해 제약을 받기 때문에 딥러닝 기반 체계로 대부분의 메시지 생성 시간을 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 예측 방법은 통상적인 도로주행 시 94.9%의 정확도를 달성한다.
캔 통신은 차량 내부의 전자장치 간 데이터 송수신 시에 사용되는 통신 방식이다. 차량 기술이 발전함에 따라 내부에 탑재되는 전자장치가 늘어나고 있고 이는 해킹의 위험성이 높아지고 있음을 의미한다. 이는 다가오는 4차 산업 혁명에서 자율주행 차량 기술의 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 CAN Bus 통신에서의 위협 대응 방안과 안정성 향상에 대한 연구들의 동향을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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