본 논문에서는 위치오차는 가공전 밀링베드를 수치제어 장치를 이용하여 가공 면에 수직한 방향으로 움직여 수치제어 장치인 스텝모우터의 분해능 한계 내에서 보정 하고 또한 공구휨에 상당하는 만큼 이 송속도를 더함으로써 제어하며, 파형오차는 이 송속도와 공구처짐 사이의 관계를 수정된 Taylor의 공구식으로 모형화하고 절삭공정중 이송속도를 적절히 조절하여 공구의 휨양을 제어함으로써 스텝모우터를 갖는 밀링머시 인에서 길이 508mm,두께 20mm의 두꺼운 철판을 평면절삭하는 경우 직진도오차를 최소 로 하는 GAC 방법을 개발하였다.측정은 밀링머시인 자체의 구조적, 동적변화나 절삭 조건의 변화, 공구의 재질 및 마멸상태의 변화, 공작물의 재질 변화등에 적응할 수 있 도록 Fig. 2에 보인 바와 같이 등간격으로 배열된 100개의 위치에서 가공후(post-pro- cess)측정을 통하여 취하였고, 절삭계수의 추정은 측정점을 각각 10개씩 10개의 구간 으로 묶어 각 구간에서의 계의 특성이 변하지 않는다는 가정하에서 계수를 지수가중 반복최소 자승(exponentially weighted recursive least squares, EWRLS)법을 이용하 여 추정하였고, 실제 절삭작업중 모델의 계수변화에 대한 사전 지식이 없이도 이들 계 수들을 보정시킴으로써 최적의 직진도를 얻을 수 있는 절삭조건을 제시하였다. 그리 고 이 방법의 도입으로 단일(SINGLE-PASS)밀링작업이 가능함을 보였고 또한 방법의 타 당성을 증명하기 위하여 여러 경우의 절삭상태에서 실험을 수행하였다.
관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
우리나라 HCM의 운영분석 과정은 많은 입력변수와 복잡한 계산절차가 요구되는 미시적인 신호교차로 분석이라고 할 수 있다. 본 연구는 4갈래 교차로 비포화 상태를 대상으로 하며, 운영분석 과정상의 교통량보정, 좌회전 및 우회전 직진환산계수 산정에 포함되는 여러 변수들 중에서 중요성이 적다고 판단되는 변수들을 통합하거나 일반화된 값을 사용함으로서 계산절차의 간략화 가능성을 검토하는 것이다. 또한 차로군 분류도 현장측정을 기초로 방향별 이동류의 교통량비로서 간략하게 분류하는 방법을 모색하였다. 연구는 해당 각 변수에 대해서 현장측정치의 최소, 최대범위에서 일반화된 값 사용시에 KHCM 분석방법을 사용하여 비교하였다. 차로군 분류에 관해서는 방향별 교통량을 변화시키면서 KHCM과 간략법을 사용하여 비교하였다. 종합평가에서는 교통량, 좌회전, 우회전 노면마찰의 최소, 최대조건을 조합하여 시나리오를 구축하고 각각의 분석방법을 사용하여 민감도를 평가하였다. 분석결과 현장에서 관측된 도로 및 교통조건에서 해당 변수의 민감도는 물론이고, 본 연구의 차로군 분류 및 종합평가의 지체차이가 오차 범위내에 있었다.
본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 연구는 도시교통수요예측에 있어 회전제약함수를 다루고 있다. 연구의 목적은 신호교차로의 좌회전 교통에 대한 제약함수를 개발하고, 통행배정모형에 이러한 함수의 적용가능성을 분석하는데 있다. 이것은 기존 모형이 직진 이동류의 지체보다 더 많은 죄회전 이동류의 지체를 효과적으로 반영하지 못하고 있다는 배경에 근거하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Transyt-7F의 모의실험 결과를 이용하여 포화도에 근거한 함수를 개발하고, 청주를 사례연구로 이러한 함수의 적용가능성을 분석하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 포화도에 따라 개발된 두 제약함수는 모두 통계적으로 의미 있는 것으로 평가된다. 둘째, 위 함수를 청주시에 적용한 결과, 반복횟수는 증가하나 수렴하는 것으로 분석된다. 셋째, 회전제약 함수를 적용하여 예측한 구간통행량은 기존 모형의 경우보다 관측통행량과의 오차가 감소된 것으로 평가된다. 마지막으로, 회전제약 함수의 두 형태, 즉 지수함수와 분리함수에 의해 배정된 교통량의 차이는 매우 작은 것으로 분석된다.
본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
본 논문에서는 Zigbee 기반 무선센서네트웍과 레고 마인드스톰 NXT 모듈을 이용하여 이동로봇의 원격주행제어시스템을 개발하였다. 기존 회전센서(encoder)에 의한 이동로봇 위치제어의 오차 문제(미끄러짐 등)를 해결하고 좀 더 정확하게 이동로봇을 제어하기 위해 본 논문에서는 무선센서네트웍상의 초음파모듈을 사용하였다. 초음파의 문제점인 직진성과 협소한 감지범위의 단점을 극복하기 위해 이동로봇에 부착된 이동 노드를 360도 회전시킴으로써 4개의 고정 노드로부터 각각의 거리를 측정하여 삼각측량법에 의해 로봇의 정확한 위치를 추정하였다. 또한 이동로봇의 전면에 부착된 USB 웹 카메라를 사용하여 스마트폰으로 영상이 송신되도록 하였다. 그 결과 스마트폰을 통해 로봇의 위치와 이동로봇의 주변상황을 확인함으로써 이동 로봇을 정확하게 제어할 수 있었다.
AGV에서 가장 중요한 부품은 가이드 센서이며, 이 센서의 대표적인 기능은 정밀한 주행경로 추출이다. 가이드 센서의 정밀도에 낮거나 잘못된 주행 경로를 추출한다면 AGV가 충돌하거나 AGV 제어에서 좌·우 흔들림이 발생되어 적재물이 낙하, 주행경로 이탈 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 다중 마스킹과 무게중심법을 이용한 가이드센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 직진경로 및 좌/우 분기 경로 추출의 평균오차가 2.32[mm]를 보였으며, 특히 기존의 무게중심법 보다 27[%]이상의 성능개선을 보였다. 이와 같이 제안된 가이드 센서 신호 처리 기법을 적용한다면 AGV 자세 제어와 주행 안정성이 향상될 것으로 사료된다.
지진에 대한 경각심이 높아지는 가운데 고속철도 시스템의 지진 취약성을 분석하는 것은 지진피해 사전대응분석을 위해 필수적이다. 고속철도를 이루는 구조물은 400km/s 정도까지 속도를 낼 수 있는 고속열차의 직진성을 유지하기 위해 주로 교량, 터널 등으로 구성되어 있다. 이러한 구조물의 지진에 대한 취약도는 각 구조물의 단면을 분석하여 해석적 또는 수치적 방법으로 구할 수도 있으나, 고속철도 전체 시스템을 이러한 방법으로 분석하기에는 그 대상이 넓어 많은 연구 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 해석적 방법이 아닌 경험적 방법을 사용하여 고속철도 시스템 전체의 일반적인 지진 취약도 곡선을 개발하였다. 연구에 활용한 대상 지진 사례는 규모 6.6 2004년 니가타 지진으로, 이 지진은 진앙 인근 부근을 지나는 고속철도에 심각한 피해를 초래하였다. 본 연구에서는 고속철도에서의 계기진도 및 피해 사례를 수집하였고, 통계분석을 통해 각 피해 정도에 따른 피해 확률을 결정하였다. 그 후, 최대우도추정법을 사용하여 계기진도를 함수로 하는 초과피해 확률을 로그정규누적분포함수로 추정하였다. 이러한 취약도 곡선을 분석한 결과, 장주기 성분의 계기진도인 주기 3초의 응답스펙트럼(SAT3.0)이 로그정규누적분포함수의 표준편차가 가장 작게 나타나고 오차의 표준편차 또한 작게 나타나 터널 및 교량 등 고속철도 시스템의 피해 확률을 추정하는데 가장 적합한 계기진도로 판단되었다. 이는 장주기 성분의 지진파가 터널 및 교량 등의 피해에 큰 연관성이 있기 때문으로 유추된다. 개발된 취약도 곡선으로부터 보통 이상(DL > 1)의 피해에 대해 SAT3.0 = 0.1g일 때 2%의 피해확률을 예측하였으며, SAT3.0 = 0.2g일 때 23.9%의 피해확률을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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