도로상의 이동 중의 차량 등으로 구성된 차량간 애드혹 네트워크는 과거에는 볼 수 없었던 수준으로 인간과 주변 환경과의 소통을 가능케 해 줄 미래 사물지능통신(M2M: Machine-to-Machine)의 한 축으로써 많은 역할을 수행할 것으로 예상되고 가까운 미래에 현실화될 사물지능통신의 한예로서 많은 관심을 받고 있다. 도심 전역에 산재하는 무수한 차량들을 연결하여 다양한 서비스의 제공이 가능한 새로운 광대역 기간망등으로 활용될 수 있을 뿐 아니라 각기 차량에 설치된 센서들이 기존의 시스템으로는 채집 불가능했던 다양한 자료의 수집을 가능하게 하여 인간의 주변 환경에 대한 이해를 높이는데 도움을 줄 것이다. 차량간 애드혹 네트워크는 위상 변화가 매우 심하고 구성원이 무수한 대규모 네트워크라는 특성이 있어 기존의 네트워크에서 볼 수 없었던 이동성 기반 정보 확산 (mobility-assisted data dissemination) 기법 등 새로운 형태의 정보 전송 기법들이 활용될 것이다. 본고에서는 향후 차량간 애드혹 네트워크등의 사물지능통신의 기반 기술이 될 이동성 기반 정보 확산 기법에 대하여 소개하고 어떻게 차량간 애드혹 네트워크에서 활용되어 여러 서비스들의 구현이 가능한지 전자상거래 서비스들을 중심으로 설명한다.
지능형 교통 시스템(intelligent traffic system)의 필요성은 컴퓨터비전기술의 발전에 따라 성장해오고 있다. 지능형 교통 시스템의 바람직한 방법들 중 하나는 비전처리를 통하여 자동차의 수를 계수하는 것이다. 차량이 포함된 도로 이미지들은 디지털 카메라에 의하여 촬영된다. 우선적으로 이미지에서 도로의 중앙선 오른쪽부분은 제외한다. 단순히 개개의 차량을 분리해 나는 것은 겹치는 문제, 그림자, 조명과 같은 많은 문제점을 가지고 있다. 차량계수를 목적으로 이미지를 세밀히 조사하다가 보니 낮에는 차량의 앞 범퍼 끝의 그림자로 밤에는 헤드라이트 불빛으로 차량을 식별할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이 논문에서는 그림자분석을 통한 차량계수를 다루었다. 이 특징을 사용하여 차량을 계수하여 만족할만한 정확성을 성취하는 것이 이 논문의 목표이다.
전기철도차량에는 대용량 추진제어 컨버터/인버터부터 소용량 스위칭 모드 전원장치에 이르기까지 철도차량의 운행에 필요한 각종 동력 및 전력을 공급하기 위한 여러 가지 형태의 전력변환장치가 사용되고 있다. 그 중 가장 대표적인 전력변환장치가 추진제어인버터와 보조전원장치이다. 전기철도차량의 성능평가는 전력변환장치의 성능평가라 할 수 있을 정도로 많은 비중을 전력변환장치가 차지하고 있다. 한국철도기술연구원은 국토해양부로부터 지정받은 성능시험기관으로서 국내 도시철도 및 철도차량의 성능평가를 수행하고 있다. 성능시험은 차량의 제작공정에 따라 부품시험, 구성품시험, 완성차시험, 예비주행 및 본선시운전의 각 단계별로 실시하고 그 시험기준으로 도시철도차량의 성능시험에관한기준 및 철도차량성능시험 시행지침이 적용된다. 성능시험기준을 근간으로 추진제어인버터와 보조전원장치의 성능시험 대한 시험항목과 시험방법에 대하여 소개한다.
스마트폰, PDA와 같은 다양한 무선통신 단말들이 출현하면서 차량 내에서도 인터넷 서비스를 사용하려는 사용자들이 증가하고 있다. 이에 따라 이동중인 차량 내에서 인터넷 엑세스를 위해, 그리고 차량이 다른 서브넷 사이를 이동하더라도 시그널링 오버헤드가 크지 않게 하기 위해, network mobility basic support (NEMO BS) protocol이 제안되었다. 그러나 차량 내의 노드들에게 QoS를 지원하기 위해서 session admission 기법 등이 필요하다. 이 때, 차량 내에서 발생하는 세션은 new session과 handoff session으로 구분할 수 있는데, new session의 봉쇄보다 handoff session의 봉쇄가 서비스 만족도 측면에서 더 큰 임팩트를 가진다. 따라서 본 논문에서는 차량 외부에서 차량으로 이동한 노드들의 handoff session 봉쇄확률을 줄이기 위한 늦은 바인딩 업데이트 기법을 제안한다.
자율주행 차량의 운전자는 현재 레벨3에서 탑승하는 운전자에부터 최종적으로 레벨 5단계에서 탑승자로 변화하게 된다. 관련하여 자율주행차량이 운행하는 동안 탑승자는 무엇을 하는지가 중요한 이슈로 대두될 여지가 있다. 탑승자는 뉴스를 읽거나 노래를 부르거나 주변 환경을 감상할 수 있고, 또는 탑승자는 다른 탑승자와 게임을 하거나 대화를 하거나 회의와 의사결정을 내릴 수도 있다. 자율주행차량은 이용자의 활용에 따라 오락공간, 휴식공간, 회의공간으로 트랜스포메이션되는 셈이다. 본 논문은 자율주행차량에서 블록체인 기술 중 하나인 NFT를 활용하여 차량의 탑승자에게 소유권이 있는 생산 데이터에 대해 스마트 계약을 구현하는 방법에 대하여 연구하였다. 자율주행 차량 내에서의 소유권을 표식한 스마트 계약 체결과 향후 적용 운용환경을 연구.개발하였다.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
강박스거더의 바닥틀은 바닥강판, 종방향 리브 및 횡방향 리브로 구성된다. 강바닥판 교량은 용접 접합부의 개소가 많고 중차량 접지하중과 반복응력의 증가에 의해 피로손상의 발생 가능성이 매우 높다. 일반적으로 강바닥판의 피로균열은 중차량 트럭하중의 반복적인 재하하중으로 인한 국부응력에 의하여 발생한다. 또한 중차량 통행량의 증가 및 통행차량의 대형화는 피로균열 발생 가능성을 촉진한다. 따라서 교량에 영향을 미치는 실제 통행 차량하중의 하중재하 패턴을 고려한 하중 접지면적에 따른 교량의 거동을 정확히 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 강바닥판 교량에서 통행 차량의 접지면적과 하중재하 효과를 고려하여 설계하중에 의한 접지면적과 실제 통행 차량의 접지면적을 유한요소해석을 통하여 비교 평가하였다. 유한요소해석은 강바닥판 교량의 4가지 하중 재하패턴에 대하여 수행하였다, 또한 해석은 다이아프램의 설치 유무에 따른 통행트럭의 접지면적 영향을 비교 평가하였다. 유한요소해석 결과, 실제 싱글타이어의 하중재하면적이 설계하중의 접지면적보다 보다 큰 국부응력을 보였고, 바닥강판은 전륜하중인 싱글타이어 재하에 의해 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 다이아프램의 설치 유무는 탄성영역에서 다이아프램 설치가 강바닥판 가로리브와 세로리브 교차부의 피로저항에 대한 구조성능 개선에는 효과가 없는 것으로 나타났다.
첨단의 DGPS 수신자료를 이용하여 도로를 통행하는 차량의 기본적인 운행특성을 분석하기 위한 것이 연구의 주 목적이다. 이를 위해 대구시 도심을 시험차량이 DGPS 수신기를 탑재하여 통행하면서 자료를 수집하였다. 차량의 통행시간은 총 21분 6초가 소요되었으며, 이때 시간경과에 따른 차량의 위치를 2초 단위로 수신하였다. 한편, DGPS 수신자료와 수치지도의 오차보정을 위해 반월당네거리 부근에 기준점을 설정하고, 삼각원점을 이용하여 좌표값을 결정하였다. 이를 기준으로 1/5,000의 수치지도와 DGPS 수신자료에 대한 보정을 행하였으며, 보정결과 오차폭을 0.3m 이내의 범위로 줄일 수 있었다. 4개의 구간별로 차량의 통행속도와 주행속도를 비교하였고, 가 감속도에 대한 분석과 이것들이 차량의 속도와 주행거리에 비례(혹은 반비례)하는 관계를 회귀모델을 통해 규명하였다. 또한 차량이 통행중 정지한 순간을 제외하고 실제 주행한 속도자료는 278개이며, 이에 대한 통계적 분석을 행하였다. 그리고 통행중 정지한 차량에 대한 정지회수와 정지시간, 정지요인을 분석하였다.
최근 인터넷의 성장과 CDMA등의 무선 통신의 활성화로 인하여 이동 중인 차량 내에서 다양한 정보를 사용하기 위한 기술이 개발 중이다. 본 논문에서는 차량 단말에 여러가지 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량 단말, 텔레매틱스 서비스 서버, 텔레매틱스 컨텐츠 서버의 3단계 구조를 가지는 텔레매틱스 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 차량 단말과 서비스 서버 사이의 통신 방법 및 서비스 서버 내의 서비스 응용이 다양한 컨텐츠를 제공하기 위한 프레임워크를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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