본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.
3상 인버터의 PWM 구동시 인버터 파워모듈의 IGBT와 Diode에서는 도통 손실 및 스위칭 손실이 발생하며 이러한 손실은 소자의 정션 온도를 증가시킨다. 하이브리드 차량(HEV)의 경우 다양한 주행 조건에서 IGBT와 Diode가 제한 온도를 초과하지 않도록 해야한다. 본 연구에서는 순시 전압 및 전류에 대한 3상PWM 인버터의 손실을 계산하고 열모델을 통해 소자의 온도를 파악함으로써 하이브리드 차량의 성능 예측에 활용하였다. 열모델은 파워모듈 각 상의 IGBT와 Diode 사이의 상호 열전달을 고려하였으며 시험 결과와 시뮬레이션 결과 비교를 통해 열모델의 타당성을 살펴보았다. 제안된 모델을 통해 다양한 주행 조건에서 하이브리드 차량의 성능 분석을 실시하였다.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.753-758
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1998
이 글에서 살펴본 바의 내용에 의하면 철도차량 습식 바닥구조의 차음성능은 기존의 35 mm를 47 mm로 하는 경우 약 4dB 정도의 차음개선 효과를 기대할 수 있으며, 제진층을 추가로 도입하는 경우 1~2dB의 추가적인 차음개선을 기대할 수 있다고 결론된다. 바닥충격음에 대한 차단성능은 경량충격음의 경우 두께 증가 및 제진층 적용에 의하여 각각 3dB 및 7dB의 차음개선이 예상된다. 그러나 중량충격음의 경우에는 차음개선 효과가 거의 없으며 오히려 감소하는 경우도 있으므로 보다 구체적인 검토 연구의 필요성이 있다.산업계에서는 현재의 진동소음저감기술을 좀더 단시간에 차량개발 프로그램에 적용하는데 더욱 큰 노력을 할 필요가 있을 것이다. 따라서 여기에서는 현재 자동차업체에서 수행하는 진동, 소음및 충격시험평가에 대해서만 국한하여 기술하고자한다.urce)을 찾아 직접 그 원인을 차단 및 치유하는 적극적이고 공격적인 방법을 이용하고있다. 본 글에서는 이러한 진동소음 문제를 차량의 개발 단계에서 해결하기 위한 일련의 과정 및 여러가지 개선기법에 대해서 살펴보고 그를 통한 진동소음 문제 해결방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 근거리 차량간통신(IVC)에서 DS-CDMA/QPSK 시스템의 성능을 분석하고 다중접속에 강한 장점을 지닌 60GHz 밀리미터파를 이용하여 첨단차량도로시스템(AVHS)의 플래툰주행에 적합한 One-Ray Rician 채널 모델에서의 패킷오율을 구하였다. 성능 개선 기법으로는 BCH 채널 부호화(255, 247, 1)와 MRC 다이버시티 수신기법을 동시에 채용했을 때 One-Ray Rician 페이딩 환경하에서 Rician 심도와 사용자 수의 변화에 따른 시스템의 오율 특성을 분석하고 차량간 거리에 따른 패킷 오율을 구하였다.
현재, 고속철도차량의 국내기술확보를 위해 한국형 고속전철이 개발되어 단품시험, 완성차시험, 공장시험 등을 통해 기본적인 성능을 확인한 후 현재는 본선시운전 시험을 실시하고 있다. 시제차량의 성능 및 기능을 종합적이고 효율적으로 확인하기 위해 고속철도 시운전시험시 상시 계측시스템을 시제차량에 설치하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 이용하여 보조전원장치에 대한 성능평가와 고장진단을 실시한 것에 대하여 연구하였다.
경부고속전철에서 사용되는 제동시스템의 성능 및 특성을 종합적이고 효율적으로 확인하기 위하여 차량 내에 상시 계측시스템을 구축하였으며, 차량의 제동과 관련된 측정과 평가는 경부고속전철이 상업 운행을 하는 차량이므로 구성품의 변경을 가져오지 않는 범위 내에서 수행하였다. 경부고속전철의 차량 내에 설치된 계측장비와 Lab VIEW로 개발된 계측프로그램을 이용하여 제동관련 데이터를 실시간으로 감시하고 측정하였다. 또한 차후에 분석프로그램을 통해 제동시스템의 성능 및 특성을 알아보기 위해 시운전 시험 중에 제동관련 데이터를 실시간으로 저장하였다. 본 논문은 경부고속전철의 전기제동에 대한 설계치와 실측치를 서로 비교하였으며, 이에 제동시스템의 성능을 정확하게 확인하고 검증할 수 있었다.
IEEE 802.11 MAC은 정지상태 또는 저속 이동중의 사용을 목적으로 개발되었기 때문에 고속의 이동성을 갖는 차량간 통신 환경에서는 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는 차량간 통신에서 802.11 MAC의 성능 분석 및 개선점 도출을 위하여 ns-2 기반 IEEE 802.11g 시뮬레이터를 개발하였으며 차량간 통신 환경에서 RTS/CTS의 효용성을 측정 및 분석하였다.
현재 다양한 교통정보 서비스와 소통수준 제고를 목표로 국내 여러 도시에서 진행중인 첨단교통관리체계(ATMS)사업이 운영 또는 구축중에 있으며 도로상의 교통정보를 보다 정확히 수집하기 위해 다양한 종류의 차량검지시스템이 도입되고 있으나 기존 국내외 사례를 볼 때 제반 검지기의 성능평가 방안이 사업별로 상이한 기준으로 진행되었으며 객관적인 성능수준을 제시하지는 못하고 있는 것으로 나타났다. 이에 검지시스템의 성능을 평가하기 위한 과정을 최근의 서울시 내부순환로 교통관리시스템의 사례를 토대로 고찰한 결과 시공단계에서 지속적인 튜닝과 성능제고방안을 추진한다면 상당한 수준의 정확도 확보를 기대할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 제시된 평가방안은 향후 보완을 거쳐 타 시스템에 있어 초기설치시 또는 유지관리시 성능의 척도로써 목표를 선정하고 활용하는 데 있어 하나의 대안으로 제시할 수 있을 것이다. 이에 제반 ATMS관련 연구기관에서는 시스템의 성능과 정확성을 좌우한다 해도 과언이 아닌 차량 검지기에 대한 성능평가 기준의 표준화 방안에 대한 연구를 진행하여, 검지기 성능제고를 위한 객관적인 기준목표와 각 검지기변 평가기준의 표준화 방안을 제시한다면 통행시간, 속도 등 제공정보의 신뢰성을 상당수준 향상시킴과 동시에 사업시행에 따른 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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