전동차 출입문은 포켓 슬라이딩 도어, 아웃 슬라이딩 도어, 플러그 도어로 구분된다. 현재 국내 전동차의 표준규격으로 제시되어 있는 포켓 슬라이딩 도어는 철도차량이 고속화됨에 따라 소음 및 외풍의 차단이 어려운 단점이 있으며, 아웃 슬라이딩 도어 역시 소음 및 외풍차단이 어려운 시스템이다. 반면에 플러그 도어는 최근 철도차량이 고급화됨에 따라 고속철도에 적용되던 출입문을 전동차에 적용하면서 쓰이게 된 도어시스템으로 승차감 개선에 소음이 중요한 위치를 차지함에 따라 소음에 강한 플러그 도어 시스템이 주목받고 있다. 이러한 이유로 차세대전동차에 적용할 목적으로 전기식 플러그 도어를 개발하여 시험 진행 중에 있다. 플러그 도어를 구성하는 하부 부품으로는 출입문 제어 장치 (DCU : Door Control Unit), 모터, 스크루 기어, 볼 너트, 레일, 리미트 스위치, 각종 전기 장치, 비상 수동 개폐장치, 코디네이션 바 등이 있는데 이중 DCU는 전동차 출입문을 개폐하기 위한 제어장치로 량당 8개인 전동차 출입문이 동시에 열리고 닫히기 위해서는 각 출입문간의 인터페이스가 필요하며, 승객의 승하차와 직접적으로 관련되어 있기 때문에 신뢰성 및 안전성 확보가 매우 중요한 시스템이다. DCU의 기능으로는 자동 문 여닫음 제어, 출입문 제어 및 장애 감지, 출입문 상태 제어, 저전압/고전압 감시 등이 있으며, 본 논문에서는 전기식 플러그 도어에 적용하기 위해 개발된 DCU의 기능, 개발요구사양, 시스템 구성 및 시험결과에 대해 논하고자 한다.
최근 ITS(Intelligent Transportation System)와 관련된 연구들이 활발하게 진행되면서 정보화 사회에 알맞은 차세대 교통정보 체계를 구축하는데 일조하고 있다. 도로상의 차량 속도 및 교통 정보를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 구축하여 운전자에게 정보를 제공함으로써 전체 교통 상황의 흐름에 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 각기 다른 근원지로부터 제공되는 실시간 교통 정보를 가공하여 보다 신뢰적인 실시간 교통정보를 제공하는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하는 플랫폼 구축에 관한 연구이다.
본 연구는 차량용 보링 생산 공정에서 기계적인 에러를 체크하기 위한 품질 체크용 모니터링 시스템을 개발한다. 기계적인 에러는 이상적인 절단경로와 비교하여 실제 절단경로의 공간위치 차이에서 나타난다. 제조공정 제품의 오차를 모니터하기 위해 제품의 인지왜곡, 죄임 에러, 기계공구의 회전과 운동에러의 반경회전과 같이 보링 품질에 영향을 미치는 다수 요소들을 설명한다. 생산품질을 입증하기 위해 IT 융합에 기반한 공정 에러율을 분석하고 분석 데이터를 메모리에 저장하는 품질체크 방법을 제안한다. 따라서 불량 생산 제품을 감지함으로써, 생산 코스트와 베어링의 손실을 줄일 수 있다.
우리나라는 2018년 OECD 회원국 가운데 인구 10만명 당 8.4명으로 35개국 중 4위로 높은 사고율을 보이고 있으며, 그 중 어린이나 고령자와 같은 교통약자의 사망률은 42.2%로 OECD회원국 중 가장 높은 수준에 있다. 이에 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존에 설치된 수동적인 교통안전시설물에서 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였으며, 본 연구에서는 관련 문헌 검토 및 교통사고분석시스템 자료를 이용하여 스쿨존 및 고령자와 같은 교통약자의 사고 발생 시 사고요인을 분석하였으며, 교통사고 특성 분석 등을 통하여 교통약자의 보행 중 교통사고 저감을 위한 맞춤형 교통안전시설물을 개발하였다. 또한, 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 시인성 측정을 통해 주행 중 전방주시빈도 및 차량주행속도를 측정하였으며, 속도감속에 따라 보행자사고 중상률을 예측하기 위하여 한국교통안전공단에서 실행한 속도별 "자동차 대 보행자 인체모형" 충돌실험모델을 적용한 결과, 시설물 설치 후 중상가능성은 4.6%로 크게 감소됨을 예측하였다. 이와 같이 테스트베드를 통해 교통안전시설물의 시인성 및 차량통행속도 저감 효과를 검증하였고, 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하여 상호인식 교통안전시설물을 효과검증을 시행한 결과, 상호인식 교통안전시설물을 설치함에 따라 교통약자의 교통사고에 대한 저감효과를 기대한다.
이 시스템은 위치정보를 얻기 위한 무선통신기의 특성상 중계기의 설치간격에 따라 정보의 범위가 제한되는 것을 보완하기 위한 체계를 구축한다. 주차장 관리 시스템은 주차 정보의 데이터베이스를 구축하고 데이터베이스 정보는 클라이언트와 관리자에게 용이하게 제공할 수 있도록 설계되었다. 주차장에 설치된 무선 통신 장치에는 센서가 부착되어 차량을 감지할 수 있고, 이 데이터는 서버에게 주차위치 기본 정보를 전송한다 무선 핸드폰 에뮬레이터 J2MEWTK를 클라이언트로 하여 서버의 연동을 확인했고, 주차정보의 전송을 통한 서버 주차관리 데이터베이스의 정보 가공을 확인하였으며, 서버와 관리자를 위한 관리자 프로그램은 사용자 편의와 관리에 용이한 메뉴화면을 제공하였다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
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.
우리나라는 차량 1만대 당 사망자수가 1.7명으로 집계되어 OECD 평균 1.1명인 것에 비해 높은 수준이다. 이에 국토교통부 및 미래창조과학부 다부처 공동 기획 과제로 교통사고 발생 시 자동으로 사고를 감지하고 관련 정보를 센터로 전송하여 신속하고 정확한 인명구조가 가능한 차량 ICT 기반 긴급구난체계(e-Call)가 개발 중이다. 단말기 보급 활성화를 위한 비즈니스는 공공부문과 민간부문으로 나눠 진행하고, e-Call 시스템의 사회적 수용성 문제 및 기능의 제약적 한계 극복을 위해 e-Call 기능 외에 추가적인 기능을 융복합하여 이용자로 하여금 서비스의 필요성을 자발적으로 자각케하는 모델을 중점적으로 제안한다. 제시한 비즈니스 모델 별로 e-Call 서비스의 시장 점유율을 예측하여, 이를 활용해 B/C 분석을 하였다. 발생되는 편익으로는 교통사고 비용 감소 편익을 보급률에 따라 산정하고, 비용으로는 시기별로 단말기 구입비용 및 통신비용을 책정해 산정하였다. B/C 분석 결과 비관적 시나리오의 경우 2025년에는 0.98, 2030년에는 1.01로 나타났고, 낙관적 시나리오에서는 2025년 1.05, 2030년 1.20으로 시간이 흐를수록, 보급률이 커질수록 경제성이 높은 것으로 나타났다.
번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 초음파센서 배열과 신경회로망 및 불변모멘트 벡터를 이용하여 물체의 위치이동에 무관한 3차원 물체인식과 복원을 연구함으로서 추차관리 시스템의 차종인식 응용가능성에 대하여 검토하였다. 초음파센서 배열로부터 얻어진 16$\times$8 픽셀의 데이터를 이용하여 물체의 불변모멘트 벡터를 계산하고 이를 SCL(Simple Competitive Leverning)신경회로망에 입력하여 3차원 물체를 분류하였으며, 저해상도인 16$\times$8 픽셀의 물체정보를 SCL 수정형 신경회로망에 입력하여 32$\times$32 픽셀로 해상도를 향상시켜 3차원 물체복원을 하였다. 물체의 위치가 변하여도 불변모멘트 벡터는 일정한 값을 유지하였고, 학습 후 인식율은 학습데이터의 경우는98[%]이고 시험데이터의 경우 95[%]이었으며, 3차원 32$\times$32 픽셀의 고해상도 물체정보로 복원하였다. 실험결과로부터 신경회로망과 연계된 초음파 센서는 차량의 감지뿐만 아니라 차종의 구분에도 응용가능할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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