This paper develops scenarios to evaluate the safety performance of Unmanned Ground Vehicle on military circumstances. The scenarios were created using Pegasus Project 6-layer format. These scenarios consist of straight road, curved road, merging road and crossroad. We adapt these scenarios to unpaved road. The characteristics of unpaved roads were divided into roughness, friction coefficient and road frequency. This adaption is validated via computer simulation. We observe the scan lines of vehicle become tangled of the straight road that make the cognitive abilities of the vehicle low and the lane-keeping is unable when vehicles entering curved off-roads over 40 km/h. The developed scenarios will contribute to enhancing stability from the perspective of introducing autonomous driving technology to Korean military.
본 논문은 SOC시설물 건설에 따른 지반 안정성을 평가한 논문으로, 기존 지반 및 숨골 조사결과에 따른 지반 물성치를 이용하여 SOC시설물 하부지반의 안정성을 평가한 것이다. 연구내용은 다음과 같다. 1) 기존 지반조사 자료를 기반으로 지반현황을 분석하여 숨골 및 지반 물성치를 산정하였다. 2) 수치해석을 통한 지반의 안정성 및 변형 범위를 파악하였다. 3) 지반안정성 해석단면(대형장비 주행로) 결정한 후 단면에 대한 모델링을 하여, 지반 안정성을 평가하였다. 본 연구는 SOC시설물 전체 부지를 크게 3개의 단면으로 나누어 해석하였으며, SOC시설물 하부지반의 각 단면별 지반, 하중조건 및 포장조건을 파악하여 컴퓨터 수치해석 모델링을 통해 응력, 침하량, 변형률을 산정하였다. 현 지반 조건에 따른 각 단면별 해석결과, 침하량은 0.11~0.18 m, 전응력은 92.75~445 kPa로 해석되었다. 이 결과들은 하부지반의 숨골을 고려하여 지반의 강도 정수를 감소시켰을 뿐 아니라, 하부지반의 보강이 없는 조건으로 해석한 결과이므로, 적절한 하부지반의 조건을 고려하여 약액주입 등의 간단한 지반 보강만으로 충분한 SOC시설물 지반 안정성을 확보할 수 있다.
본 논문은 경부고속철도 구간에 건설된 교량 중 연속 PSC Box 교량에서의 현장계측 및 동적설계 기준에 대한 검증을 수행함으로써 대상교량의 동적안정성 확보 여부를 확인하였다. 연구결과 고속선 구간의 대표적인 2연속 PSC Box 교량은 고속주행 열차하중 하에서의 동적거동에 대해 안정적인 것으로 나타났으며 교량설계 시 적용한 설계기준들은 적합한 것으로 실험적으로 검토되었다. 또한 향후 고속철도 교량설계 시 연속교 교량을 채택하는 것에 대한 합리성을 입증할 수 있었다. 또한 고유진동수를 감안한 열차속도 조정 및 교량 경간장 조정 등을 반영한다면 보다 경제적이고 최적화된 고속철도 교량 설계가 가능하리라 판단된다. 아울러 교량의 동적거동에 대한 안정성을 지속적으로 관리하기 위해 측정자료를 누적 관리하고 이를 체계적으로 분석한다면 본 연구결과는 유지관리 측면에서 고속철도 교량의 안정성 평가에 중요한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
쉬미는 항공기의 이착륙 시 랜딩기어가 주행도중 측방향 및 조향방향의 진동이 발생하는 현상이다. 쉬미 현상은 스트럿의 낮은 강성, 랜딩기어 내부의 유격, 휠의 불균형이나 마모된 부품 등으로 인해 발생하며, 항공기의 안정성을 저하시킨다. 본 연구는 소형항공기의 쉬미 안정성 검토를 위해 수행되었다. 수치해석을 위하여 소형항공기의 전방 착륙장치를 선형시스템으로 모델링하고 상태방정식을 수립하였다. 근궤적 기법을 이용한 주파수 영역 해석과 4차 Runge-Kutta 방법을 이용한 시간영역 해석을 통해 쉬미 현상을 예측하였고 주요 변수의 설계범위를 검토하였다. 현 착륙장치는 와셔의 압축력을 이용하여 조향 방향 마찰을 가함으로써 쉬미현상을 저감하는 기법을 채택하고 있으므로 마찰을 기술함수를 이용하여 선형화시키고 상태방정식에 적용하여 해석을 수행함으로써 쉬미의 발생이 저감되는 결과를 확인하였다.
자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.
PRT(Personal Rapid Transit) 시스템은 자동차를 대체할 수 있는 지속 가능한 친환경 미래교통 수단으로 최근 국내외적으로 활발한 연구가 진행 중이다. 이러한 PRT 시스템의 중요한 특징 중 하나는 저비용으로 건설 운영될 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 PRT 주행선로에 대해 차량의 주행안정성을 고려한 최적 평면 선형에 대한 기초 연구를 수행하였다. 설계 최고속도로 주행 시 곡선반경, 완화곡선 길이, 캔트(편경사)와 같은 주요 매개변수들에 대해 차량동역학 해석을 수행하였으며 최적선형 설계(안)을 제시하였다. 해석결과, 이론값을 만족함을 알 수 있었으며 기준 완화의 가능성도 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존 휠-레일 고속열차에 자기부상열차의 추진방법을 적용한 하이브리드 방식의 고속열차의 주행 동특성에 대해서 연구하였다. 초전도 선형동기전동기를 추진 동력으로 하는 휠-레일 방식의 고속열차는 강력한 추진력을 지니면서도 자기부상열차에 비해 기존 선로와의 호환성 및 경제성 측면에서 유리할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 초전도 선형동기전동기를 기존의 휠-레일 고속철도에 적용하는 두 가지 방안에 대해서, 초전도 선형동기전동기 추진이 휠-레일 고속열차의 동특성에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 초전도 선형동기전동기의 회전자와 고정자의 상호 작용을 검토하고 이를 포함한 차량의 동특성 모델을 구축하였다. 구축된 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 초전도 선형동기전동기의 회전자와 고정자의 상호 작용이 주행 중 고속 안정성, 승차감 및 가이드웨이 불규칙도에 미는 영향을 분석하였다.
본 연구에서는 산업부산물인 폐 EPDM을 50mesh 이하로 제조한 미세분말 형태의 R-EPDM(Recycling EPDM)을 주성분으로 아스팔트와 안정성을 높이기 위한 첨가제인 분산제와 유화제 및 폴리머 계통의 유동성 향상제를 혼합한 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 실내 물성 평가를 수행하였다. R-EPDM 개질아스팔트 바인더의 특성을 파악하기 위해 슈퍼패이브 시험법을 이용하여 바인더의 PG(Performance Grade)등급을 분류하였으며, 선회다짐기를 사용한 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 배합설계를 통하여 최적아스팔트(OAC) 함량을 결정하였다. OAC로 제작된 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 소성변형 및 동결융해 저항성을 평가하기 위하여 반복주행시험과 수분민감성시험을 수행하였으며, R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 소성변형 및 수분민감성에 대한 저항성이 일반아스팔트(AP-5) 혼합물보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 불꽃 점화 방식 엔진에서 차량의 주행상태에 따른 점화코일의 전류량을 측정하여 추가적인 전류를 공급하는 충전 전류제어 장치를 고안하였다. 점화 코일의 전류를 안정적으로 공급하고 과전류를 방지함으로써 차량 엔진의 출력 향상 및 효율적인 연소가 가능하도록 하였으며, 다이나모 장비를 이용하여 출력과 토크에 대한 성능평가를 하였다. 실험결과는 제안하는 장치의 유효성을 보여주었다.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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