고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
본 연구는 승마용 안전모의 신뢰성 확보를 위해 안전기준을 정립하기 위한 연구이다. 국내 외 레저 스포츠 안전모 관련 안전기준을 비교 분석하여 도출한 주요 시험평가방법을 현재 국내에 유통 중인 중저가 승마용 안전모를 대상으로 성능시험을 하였다. 충격흡수성 시험 시 1축과 3축 가속도 센서를 이용한 시험방법에 대해서 성능평가 데이터를 통해 1축 가속도 센서를 이용한 충격흡수성 시험으로 선정하였다. 유지시스템의 강도시험에서 헤드 폼 서포트 방식과 후크 서포트 방식으로 구분되던 것을 시료에 손상 없이 시험 가능한 헤드 폼 서포트 방식으로 결정하였다. 이와 같이 승마용 안전모의 안전기준을 정립하여 제품의 안전성 및 신뢰성을 확보하고 나아가 "품질경영 및 공산품 안전 관리법"에 규정함으로써 자국민의 안전을 확보하고 중국산 저가 제품에 대한 시장진입장벽을 구축하여 경쟁력 있는 안전모 시장을 구축하기를 기대한다.
본 논문에서는 신호 교차로에서 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 자동 측정하는 영상처리 기반 방법을 제안한다. 충격파(shockwave)란 서로 다른 교통류 상태가 만나는 불연속적인 경계선을 의미하며, 충격파 속도는 충격파가 움직이는 속도 즉, 경계선의 기울기로 구해진다. 본 논문에서는 충격파 속도를 자동 측정하기 위해 거리-시간 다이어그램(distance-time diagram)을 작성하였다. 차량의 전역 추적을 통해서 모든 개별 차량의 이동 경로를 거리-시간 다이어그램에 나타내었고, 이동 경로 곡선의 기울기 변화 패턴을 분석하여 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 계산하였다. 제안된 방법을 신호 교차로에서 실험하였고 red-time 및 green-time backward moving 충격파 속도의 측정 결과를 얻었다. 충격파 속도를 측정하게 되면 차량 진행 방향의 교통 혼잡 상황을 쉽게 파악할 수 있으므로 고속 도로의 진입차선 제어, 교차로의 자동 신호제어에 효과적으로 응용할 수 있다.
물체가 입수시 두부에 큰 충격을 받게 되며 이 충격량은 진입하는 물체의 두부형상이나 입사각에 따라서 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 선수부가 평면 부분을 포함하는 형상을 갖는 물체가 임의 각도 입수시의 충격량을 계산하였다. 선수부가 납작한 부분을 포함하면 임의 각도 입수시 물체의 접수부분이 기하학적으로 복잡해진다. 3차원 물체를 여러 영역으로 분할하여 각 부분을 겹3차 B-spline으로 표시하여 곡면을 정확히 나타낼 수 있도록 하였다. 자유표면 조건은 $\phi=0$을 적용하였으며, 경계치 문제는 Green함수를 이용하여 해석하였다.
달착륙선이 주어진 임무를 수행하기 위해서는 달궤도 진입 후 성공적인 착륙이 보장되어야 한다. 착륙환경에서 발생되는 높은 충격하중 하에서 착륙선 본체 및 탑재체의 파손을 막기 위해서는 높은 충격흡수율 및 자세 안정성이 요구된다. 따라서 착륙 시 발생하는 충격을 효과적으로 흡수하면서 기체의 전복 및 쓰러짐을 막을 수 있는 착륙장치는 달착륙선의 핵심 구성요소이다. 본 논문에서는 현재까지 달착륙에 성공한 달착륙선과 현재 개발단계에 있는 달착륙선을 대상으로 다양한 착륙장치 설계안들을 검토 및 비교하였으며, 현재 진행되고 있는 한국형 달탐사선 예비설계요구조건에 부합하는 착륙장치의 요구조건 및 이를 충족시킬 수 있는 착륙장치 설계에 대한 예를 제시하고자 한다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
상판과 아치리브, 수직재로 구성된 개복식 상로 아치교는 아치리브 지점 조건과 차량 이동속도에 따라 지점에서의 축력과 모멘트의 정도가 달라진다. 또한 충격계수 정의에는 상판 변위응답뿐만 아니라 다양한 종류의 응답이 고려된다. 본 논문은 양단 고정지점 콘크리트 개복식 상로 아치교에 대해 측정 위치와 응답변수, 수직재의 간격비에 따른 충격계수를 분석하였다. 수직재 간격비가 1/9.375인 기저모델의 경우 이동하중 진입 반대 쪽 아치리브 지점에서 모멘트 기반 충격계수가 가장 큰 값을 보였으며, 이 값은 상판 중앙부 인접지간 변위응답 기반 최대 충격계수와는 비슷한 수준이지만 동일 위치에서의 축력 기반 충격계수에 비해 19% 높은 값이다. 수직재 배열에 있어서 간격비를 기저모델에 비해 1/2로 감소시켰을 경우, 모멘트 기반 최대 충격계수는 기저모델과 유사한 수준이었지만 간격비를 2배 증가시켰을 경우는 기저모델 대비 4.4배 증가하였다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 흔잡영향권(대기행렬 길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 대기행렬이론을 제시하고 있으나, 이들은 실질적인 목적으로 사용하는데 현실적으로 여러 가지 한계점을 지니 고 있다. 본 논문은 고속도로상의 병목현상으로 인해 발생하는 대기행렬길이와 혼잡구간의 혼잡정도를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 비디오촬영을 통해 수집한 실제 데이터(본선 및 램프교통량, 밀도. 속도, 그리고 대기 행렬길이)를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬길이가 증가하는 과정을 분석하였다. 분석결과, 흔잡기간중의 대기행렬길이는 혼잡구간에 진입하는 교통량과 병목지점을 실제로 통과하는 교통량을 이용하여 추정이 가능함을 확인하였으며, 혼잡구간의 혼잡정도 역시 실시간으로 수집이 가능한 교통량 자료를 이용하여 신뢰성 있게 판단할 수 있는 분석방법을 제시하였다.
본 우리나라 철도 영업 구간중 철도교량은 2012년 기준 약 25%를 차지한다. 이러한 교량 구조들은 시공 직후부터 열차의 충격하중, 태풍, 선박 및 차량 충돌 등 다양한 하중을 받게 된다. 특히 고속 철도 교량의 경우, 열차의 속도로부터 전가되는 매우 큰 충격하중을 받게 되며, 이러한 교량에 가해지는 충격 응답을 분석하는 것은 교량의 안전성 평가에 매우 중요하다. 최근 무선 센서를 이용해 교량의 건전성을 평가하는 연구들이 주목받고 있다. 무선 센서는 가격 및 설치의 용이성으로 인해 교량의 응답계측에 유용하게 적용되고 있다. 하지만 고속철도 교량에서 발생하는 충격 하중은 그 지속시간이 10초 내외로 매우 짧게 발생하므로, 기존 무선 센서의 시스템의 자체 실행 후 시간 지연으로 인해, 이러한 충격하중의 계측은 매우 어렵게 된다. 따라서 본 연구에서는 철도 교량의 충격하중에 의한 구조물의 응답을 계측하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 구체적으로 1) 초저전력 가속도계를 이용한 구조물의 과도응답 감지 및 평가, 2) 무선 센서 네트워크의 트리거링 후 계측이 시작되는 지연 시간의 단축, 그리고 네트워크의 시간 및 데이터 동기화 기법을 개발하였다. 최종적으로 제안된 프레임 워크에서 소수의 진동 감지 센서 노드들이 상시진동을 계측하며, 열차의 진입으로 인한 진동이 감지될 시, 전체 센서 네트워크의 계측을 시작한다. 시간 지연을 최소화하기 위해 모든 센서는 다른 시작시간을 가지며, 이를 제어하기 위해 후처리 기반 시간 동기화를 한다. 제안된 프레임워크는 실내실험 및 수치해석을 통해 그 효용성을 입증하였다.
Valve train is one of the important noise sources in idling engines. Valve train noise comes mostly from two different impacts. One is the impact between cam and tappet at the beginning of the valve open period, which is an important source of impulsive noise of valve trains. The other is the impact between valve and valve seat at the closing of the valve open period. In case of mechanical lash adjusters, it is very difficult to control the initial impact. In this paper, we designed various types of cam profiles, especially in the opening ramp design, and investigated the effect of cam profiles on the magnitude of the initial impact. The effects that some cam design parameters have on the impulsive noise are also observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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