동적 시뮬레이터에서 정속주행(70km/h)과 급출발(0km/h$\longrightarrow$70km/h)및 급제동(70km/h$\longrightarrow$ 0km/h)에 따른 운전자의 심리생리적 반응을 알아보았다. 피험자는 운전경력이 1년 이상인 20대 남자 12명을 대상으로 하였다. 실험결과 주관적인 쾌적감은 급출발에서 가장 높았고 각성감은 정속주행에 비해 급출발과 급제동에서 높았다. 주행시 뇌파는 모든 조건에서 알파파가 안정 상태(정차)일 때보다 감소하였고 베타파는 증가하였다. 피부전기저항은 모든 주행 조건에서 정차에 비해 증가한 반면 피부온도는 낮아졌으며 조건간에는 급출발일 때 피부온도가 더욱 낮았고 피부전기저항은 더 높았다. 이러한 결과로부터 정차, 정속주행에 비해 급출발과 급제동 조건에서 주관적, 생리적 반응의 변화가 현저함을 알 수 있었다.
본 연구는 트랙터 주행노면의 토양 특성이 트랙터 승차진동에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 하였다. 여러 토양조건에서 실제 트랙터 주행실험을 진행하는 것은 어렵기 때문에, 상용 CAE 프로그램을 이용하여 트랙터를 모델링하고 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 통해 여러 토양조건에 따른 승차진동의 특성을 비교, 분석하였다. 모델의 유의성은 트랙터 아스팔트 주행실험을 통해 진동데이터를 획득하고 실측 진동 데이터와 시뮬레이션을 통해 얻어진 진동 데이터를 분석해 검토하였다. 이 때, 노면 토양의 특성에 따라서 트랙터가 장애물을 만났을 때 순간적인 진동 특성을 분석하기 위해서 트랙터 주행 노면을 사인범퍼(sine-bumper) 노면으로 설정하고 주행실험 및 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서는 강체 노면, Heavy clay, North Gower Clay Loam 토양, Grenvile Loam 토양의 네 가지 노면 조건을 분석하였다. 분석 결과 침하가 발생하지 않는 강체 노면보다 침하가 발생하는 세 가지 토양 조건에서 장애물에 따른 순간적인 진동이 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 다만 승차진동이 토양 파라미터와 단순히 선형적인 관계만을 보이는 것은 아니라는 것도 확인할 수 있었다. 이 후, North Gower Clay Loam 토양 조건에서 트랙터 속도에 따른 시뮬레이션 진행 결과를 분석하였을 때, 토양 침하가 발생하는 토양 조건에서도 속도가 증가함에 따라서 진동 크기가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
도로사정의 개선에 따라 우리 나라의 자동차 사용조건은 저속, 과적, 험로라고 일컬어지는 한국적인 조건에서 고속, 정량적재 및 포장도로의 서구조건으로 이행하고 있으며 특히 최근에 경부간 고속자동차도로가 일부 착수되고 있다. 이 도로의 설계속도는 80km~120km의 고속으로서 종래 험로에만 대부분 주행해 왔던 우리 나라의 타이어는 고속이란 새로운 사용조건을 맞이하게 되었다. 여기서는 주로 고속타이어의 성능 및 고속을 극복할 수 있는 타이어의 성능에 대하여 개괄적으로 설명키로 한다.
본 연구에서는 3시간 연속 운전에 따른 운전자의 피로감 및 생리적 반응을 고속도로 주행과 시내주행으로 실시하여 비교 검토하였다. 중추신경계 반응의 측정결과 양 주행조건 모두 각성되고 불쾌하였으나 시내주행의 경우가 상대적으로 각성되고 쾌한 경우가 많았던 것으로 나타났다. 한편, 시내주행의 경우는 심박수의 변화가 심하였으나, 고속도로의 주행에서는 눈깜빡임율이 크게 증가하였다. 따라서 2가지 주행 조건 모두 운전시간이 경과함에 따라 피로감을 느끼나 그러한 피로감을 느끼는 원인이나 현상은 상이한 것으로 나타났다.
Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
하이브리드자동차의 연료소비율 시험 시 초기 SOC 조건에 따른 SOC와 연비 변화 특성을 파악하기 위해 2종의 차종을 선택하여 UDDS 모드주행 실험을 실시하였다. 실험결과 Strong type 자동차는 주행시작 약 550초 경과 후 SOC 52 $\sim$ 54%로 수렴하였다. 또한 일반 시가지 주행조건에서는 SOC를 50$\sim$55 % 범위에서 제어함을 알 수 있으며, 초기 SOC 조건에 따라 연비는 약 79%의 편차가 나타났다. 이는 저속구간에서 순수 전기자동차 구동이 구현됨으로써 SOC 70%에서 큰 연비 상승 효과가 나타나는 것으로 판단 된다. Mild type 자동차는 연비가 초기 SOC 조건에 따라 약 5%의 편차가 나타남을 알 수 있었으며, SOC 변화특성은 배터리 충전상태에 따라 충전량 제어는 이루어지나 가속 시 어시스트만 이루어지는 시스템적 특성상 효율적인 SOC 제어가 이루어지지 않아 연비에는 큰 영향을 주지 않는 것으로 생각된다.
달 탐사 로버 휠의 주행 성능은 지반 조건과 휠의 형상에 따라 크게 달라진다. 이에 본 연구에서는 한국형 인공월면토 및 주문진 표준사에서 휠 형상을 변화시켜 달 탐사 로버 휠의 주행성능 평가를 실시하였다. 단일 휠 성능평가 실험장비를 이용하여 지반조건에 따른 영향을 검토하였고, 이와 더불어 인공월면토에서 그라우저 높이에 따른 휠 주행성능 평가를 실시하였다. 휠 주행성능 평가는 슬립율에 따른 토크, 견인력 및 침하량을 측정하여 각 조건별로 상대적인 비교를 하였다. 실험 결과 주문진 표준사에 비해 한국형 인공월면토에서 로버 휠 주행성능이 우수하였으며, 휠 주행성능이 흙의 점착력과 마찰각 특성에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 휠 그라우저 높이에 따라 견인성능이 증가하는 것으로 나타났다.
기존선 속도향상 시에 주행안전성을 고려한 기존선 구간별 최대 운행가능속도에 대한 실용적인 기준 을 제시하여 기존선의 곡선부 및 완화곡선부 통과 시 속도를 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 탈선의 위험도가 높은 곡선부 통과하는 열차의 고속향상을 도모하기 위하여 실제 선로조건인 남성현-청도 상 하행 구간에서의 곡선부 구간별 통과시 주행안전성에 미치는 영향을 살펴보았다. 곡선반경별 주행속도를 실제 선로 조건에서의 기존 속도 대비 5-20% 향상시켜 주행안전성 해석을 수행하였다. 주행안전성 해석 결과, 기존 주행속도 대비 약 15% 이하의 속도조건에서는 탈선 계수와 윤중감소율이 허용기준 이내로 나타나 남성현-청도 상 하행 전 구간 내에서 속도 향상의 가능성을 확인할 수 있었다.
자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 주행 고난이도 상황에서 인프라 정보 연계를 통해 도로 상황 인지 수준이 고도화되면 자율주행 수준을 높일 것으로 판단하여, 자율주행차량이 주행하기 어려운 고난이도 상황을 도로 인프라 운영 측면에서 도출하고자 하였다. 난이도 평가 지표를 도로 인프라 조건 및 주행상황 등 3단계로 구분하여 전문가 대상 설문조사 후 계층화 분석을 하였다. 분석결과, 단속류 도로가 연속류 도로보다 주행 난이도가 월등히 높고, 단속류 도로 하위의 비신호 교차로와 회전교차로의 주행 난이도가 높게 평가되었다. 또한 난이도가 높은 6가지 주행 상황도 비신호교차로 및 회전교차로에서 발생되는 상황인 것으로 평가되었다. 자율주행차량의 주행 난이도는 다른 차량과의 상충 가능성이 높고 도로에서 차량 스스로가 인지해야 할 요소들이 많으며 현재 주행하는 주행흐름에 급격한 변화를 겪게 될수록 높아지는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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