타이어는 원래 Dunlop에 의해 자전차용으로 개발되었으나 그 효용이 차츰 인정되어 그 용도가 확대됨에 따라 오늘날에는 자동차는 물론 모든 차량과 항공기까지도 타이어 없이는 움직일 수 없는 주요 역할을 타이어가 하게 된 것이다. 그리고 계속 타이어의 구조, 재료, 형태 등이 진보되어 여러가지 용도로 활용되고 있다. 그러므로 타이어를 완전하게 분류하기는 어려운 일이나, 타이어 전체를 개관하는 뜻으로 여러가지 방법으로 분류하여 그들 상호간의 관계를 살펴보기로 한다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.
Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.
Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.
본 논문에서는 차량영상으로부터 분류된 화소정보를 이용하여 번호판 정보를 검증하는 방법을 제안한다. 차량 번호판의 구조는 정규화된 형태로 구조적인 특징을 가지고 있다. 기존의 검증방법은 배경화소가 변색된 경우에는 번호판 정보를 추출하는데 어려움이 있다. 또한, 전처리 과정을 포함한 처리과정은 복잡하고 처리시간이 길다는 단점을 가지고 있다. 제안된 방법은 특정색상으로 분류된 화소정보를 이용하고, 기존의 검증조건을 통합하므로써 성능을 개선하여 보다 정확한 번호판 정보를 추출하도록 하였다.
국내 대부분의 컨테이너 운송업체에서 컨테이너 운송을 담당하는 차량의 형태는 자차, 위탁차와 용차의 세 가지로 분류된다. 자차와 위탁차는 차량 운영은 동일한 명령 체계를 따르나, 위탁차의 경우는 실제 해당기업과 개별 계약을 맺어, 각 차량이 명령을 수행한 물량에 따라 변동되는 수익을 얻게 된다. 용차의 경우는 수주 물량을 별도로 이들 업체에 할당시키며, 차량 운영 체제도 별도로 운영되게 된다. 따라서, 본 연구에서는 국내 운송업체에서 실제 운영하고 있는 세 가지 타입의 차량을 어떻게 운영하는 것이 가장 운송업체에 이익을 가져다 줄 것인가를 목표로 컨테이너 운송 요율의 특성을 반영한 배차계획을 수립하는 접근방법을 제시한다. 이를 위해 차량 운영 계획에 대한 수리적 모형을 구축하며, 이를 해결하는 탐색적 해법을 제시하도록 한다.
차량의 수요가 증가함에 따르는 지능적인 통제시스템의 요구된다. 그리고 과학기술의 발달과 시스템의 자동화에 따라 사람뿐만 아니라 차량도 인식이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문은 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 차량의 번호판 인식을 수행한다. 번호판 영역과 번호는 영상처리에서 영상 이진화와 영상 모폴로지 기법 등 전처리 과정을 거친 후 검출하고, 차량 번호를 인식하기 위해 0~9사이의 숫자를 클래스 별로 데이터의 차원을 축소시켜 다항식 기반 RBFNNs에 학습하고, 테스트 차량의 번호판에서 번호별로 분류하여 차량번호를 인식한다.
본 연구에서는 차량 충돌 시험시 결과에 관하여 측정하는 방법 중 인체 상해 기준에 따른 평가를 지원해주기 위한 시스템에 관한 것이다. 차량 충돌시험의 가장 큰 분류인 정면 충돌과 측면충돌 2가지에 대찬 내용을 기준으로 인체 모형 각 부분의 결과 값에 따른 기준과 계산 방법 및 법규 규정을 제시하여 준다. 이러한 시스템은 인체 모형의 구성과 차량 충돌 시험시 중요시하는 인체 부분에 대한 이해를 돕는다 실제 인간의 대신한 인체 모형의 이해는 실제 인간이 승차하고 있는 차량의 안전도의 이해를 돕는다. 본 연구에서는 차량 충돌 시험 평가와 인체 상해 기준에 대해 차량충돌 안전부문 관련자들에게 온라인으로 이용할 수 있는 정보지원시스템에 대하여 기술하였다.
과적차량의 통행에 의한 교량구조물의 손상도를 평가하는 방법의 개발이 매우 활발하다. 본 연구에서는 과거 15년동안 통행한 교통데이타를 분석하고, 이 데이타를 근거로 교량의 손상도를 분석한다. 차량의 분류는 4종으로 대표하여 차량하중을 분석하였으며 해석시에는 이를 대표하는 2종을 사용하였다. 3차원해석을 통하여 구한 영향면을 이용하여 부재력을 계산하고 이를 이용하여 등가응력범위를 구한다. 이 결과는 모형실험을 통하여 구한 피로결과와 비교하였다. 분석결과 설계하중을 초과하는 과적차량이 교량에 미치는 손상정도는 적은 통행빈도에도 불구하고 매우 큼을 알 수 있고, 이러한 실제교통량의 분석을 통한 교량의 손상평가방법은 과적차량에 의한 교량손상정도를 유용하게 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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