본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.
자동차는 주행시에 노면가진으로 인하여 진동을 받게 되는 데 이러한 진동 은 운전자의 승차감을 저하시킬 뿐만 아니라 화물과 차량 부품을 파손시키 는 원인이 되기도 한다. 노면가진력은 주로 현가장치를 통하여 차량에 전달 되어 차량의 진동을 유발하게 되므로 승차감을 향상시키려면 노면가진을 효 과적으로 차단할 수 있도록 현가장치를 설계하여야 한다. 이를 위하여 본 논 문에서는 차량을 현가장치의 형식에 따라 3가지 종류로 구분한 다음 각각을 12자유도로 모델링하여 노면이 불규칙(random)한 도로를 주행할 때의 승용 차의 진동을 해석하고, 현가스프링의 강성과 쇼크 압소바의 감쇠 값이 자체 수직 가속도 유효치(rms value)와 현가장치 유효행정(rms stroke length)에 미치는 영향을 분석하였다. 차량의 운동방정식은 현가장치의 비선형 특성을 고려하였기 때문에 미소 각 운동의 가정에도 불구하고 비선형 방정식이 된 다. 운동 방정식의 해는 4차 Runge-Kutta 적분법을 사용하여 수치해석으로 구하였다.
본 연구에서는 고속철도에서 차량·교량 구조물의 상호작용을 가능한 정밀하게 취급할 수 있는 3차원 해석모형을 개발하였다. 경부고속철도 교량형식인 PSC 박스거더 교량을 40m 단순 와 25-40-25m 3경간 연속 에 대해 뼈대요소를 사용하여 3차원으로 모형 하였으며, 궤도의 불규칙성은 정상확률과정으로 가정하고, 지수 스펙트럼 밀도함수를 사용하여 궤도의 형상을 생성시켰다. 열차는 경부고속철도 차량 하중효과가 가장 큰 동력차 만을 대상으로 17 자유도 모형과 38 자유도 모형으로 분리하여 개발하였다. 다양한 조건에 대한 분석결과를 검토하면 여러 가지 상황에서 38 자유도 모형의 필수 성이 보여지고 있다. 특히 교량의 솟음 및 장기 처짐에 의한 궤도형상변화가 있는 경우에는 반드시 38 자유도 모형이 적용되어야 하는 것으로 분석되었다. 또한 제동하중이 작용할 때 쏠림 효과에 의한 영향이 큰 것으로 평가되어, 제동에 의한 교량의 동적 거동은 종변 위에 대한 자유 도를 고려할 수 있는 주행차량모형으로 해석되어야 함이 규명되었다.
최근차량내의 각 네트워크 간 통신 및 확장을 위한 표준 형식의 필요성이 대두되고 있다. 그 이유는 차량은 다양한 차량 네트워크로 구성되지만 각 네트워크는 고유의 프로토콜을 사용하므로 네트워크간의 호환이 어렵기 때문이다. 그리고 이기종 차량 네트워크 간 다양한 서비스 제공이 어렵다. 이 논문에서는 차량 네트워크 기반 지능형 서비스 제공을 위한 XML 스키마를 표준 프로토콜을 기반으로 설계하여 이기종 차량 네트워크 간 메시지의 호환성 및 확장성을 만족시킨다. 그리고 XML 빌드 도구 및 파서 도구를 구현하여 기존 차량 네트워크 기반 메시지가 지능형 서비스에 원활히 대응될 수 있음을 보여주었다.
최근 들어 중차량의 과적화와 교통량 증가에 따른 교통정체현상의 발생은 세계적인 추세이며, 이에 의한 도로교의 손상은 심각한 상태이다. 도로교의 손상도나 안전수준은 도로교 설계활하중 및 차량하중에 의해 도로교에 발생하는 하중효과의 최대치의 특성과 밀접한 관계를 보이고 있다. 최대차량 하중효과는 단일 중차량에 의해서 발생하는 것보다는 상당한 중량을 가진 차량들이 동시에 제하되어 발생하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 도로교상에 발생하는 최대차량하중효과를 중요한 교통특성을 합리적으로 반영하여 분석할 수 있는 모의분석기법을 개발하였으며, 개발된 기법을 이용하여 교량형식 및 각종 차량하중특성과 통행특성(중차량 혼입률, 연행특성, 차중모형, 차간거리, 일일교통량 등)에 대한 최대하중효과의 민감도를 분석하였다.
통행차량에 의한 도로교의 동적응답은 차량이나 교량의 다양한 특성에 따라 변화하는 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 중차량의 통행에 의한 동적응답확대계수의 확률적인 특성을 해석적인 기법으로 분석하였다. 도로교 통행차량들 중에서 대표적인 중차량인 텐덤축트럭과 세미트레일러를 대상으로 하여 동적응답확대계수를 평가하고, 이들을 동적재하시험의 결과와 비교하여 해석기법의 타당성을 검토하였다. 차량형식, 총중량, 노면조도, 재하차량수, 재하위치 등에 따른 동적응답확대계수의 확률적 특성의 변화를 분석하고 현행 시방서 기준과 비교하였다.
본 논문에서는 건설기계 및 운반기계, 차량의 유압장치(브레이크, 클러치 및 파워 스티어링 시스템)로 널리 사용되어지고 있는 외접기어펌프의 치형을 Involute 기어형식으로 설계하였다. 상용프로그램인 Pumplinx 프로그램을 통해 이 기어를 해석하여 효율 및 성능을 알아보았다.
본 논문에서는 국내 고속철도 차량 즉, 경부고속철도를 운행하는 KTX, KTX산천 그리고 현재 개발중인 HEMU400x을 대상으로 운행속도 및 운행패턴에 따른 열차 소비전력을 분석하였다. 이를 위해, 선로조건을 고려한 차량의 운전속도 조건과 운행시간,소비전력 등을 예측하기 위한 TPS(Train Performance Simulation)프로그램을 이용하였다. 열차운행 시뮬레이션을 수행하기 위해선 차량, 선로, 속도의 기본 데이터를 필요로 한다. 차량에 대한 데이터는 차량의 최고속도, 제동성능, 견인력 등의 기본 성능과 열차편성에 따른 중량, 길이, 동력차량형식, 열차주행저항등에 대한 제원을 요한다. 선로데이터는 운행시간 예측을 대상으로 하는 선로에 대한 거리별 구배 및 선형, 정거장 위치 및 정차시간에 대한 데이터이다. 속도조건은 구배 및 곡선에 대한 선로제한속도로, 선로데이터와 연계하여 각 선로위치별 차량의 제한속도로 이용된다. 본 논문에서는 경부고속철도 구간에서 운행하는 고속차량 3가지를 대상으로 증속에 따른 전력소모량을 비교하였다.
본 연구에서는 차량-교량간의 상호작용 효과가 교량의 동적거동에 미치는 영향을 분석하기 위하여 실험적 연구를 수행하였다. 이를 위하여 차량-교량 간 상호작용이 가능하도록 윤하중 실험 장치를 개발하여 단순교량 형식의 교량을 대상으로 이동 질량 실험을 수행하였다. 이동질량 이론을 이용한 해석 결과와 이동질량 실험의 결과를 상호분석하여 각각의 합리성을 검증하였다. 수행된 실험의 결과를 분석하여 개발된 윤하중 시험기는 차량-교량 간 상호작용에 의한 교량의 동적 거동을 재현할 수 있음을 알았다. 아울러 이동질량 실험의 결과를 분석하여 차량-교량 간 상호작용이 교량의 동적거동에 미치는 영향을 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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