• 제목/요약/키워드: 차량 선택

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로짓모형을 이용한 친환경차 구매행태 분석 (Analysis of Green Vehicle Purchasing Behavior Using Logit Model)

  • 한진석;이장호
    • 대한교통학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.135-145
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    • 2016
  • 본 연구에서는 다항로짓모형 기반의 차종선택모형을 추정하여 개별 구매자의 차종선택행태를 분석하였다. 차량운전자를 대상으로 SP 설문조사를 수행하여 모형추정을 위한 자료를 수집하였으며, 설문응답자가 선택 가능한 대안은 가솔린차, HEV, PHEV, EV로 한정하였다. 모형에 포함된 설명변수는 대부분 유의수준 5% 하에서 유의한 것으로 나타났으며, price, fuel 변수를 제외한 나머지 변수는 모두 양(+)의 부호로 상식적인 방향과 일치하여 결과가 합리적인 것으로 판단된다. 중 대형을 선택하는 구매자는 타 차급을 선택하는 구매자보다 경제적 여유가 있어 차량가격 등에 비하여 상대적으로 지출금액이 낮은 연료비는 크게 고려하지 않는 경향이 강하다. 이러한 이유로 대형 차급의 모형에서는 fuel 변수가 유의하지 않은 것으로 판단되며, 사회경제변수의 경우 경 소형에서는 age, infor 변수가, 중 대형에서는 age, infor, inc3 변수가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

서울시 전기차 구매행태에 대한 시장분할 분석 (Market Segmented Analysis of Electric Vehicle Purchasing Behavior in Seoul)

  • 한진석;이장호
    • 대한교통학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.129-140
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    • 2018
  • 본 연구에서는 이항로짓모형 기반의 시장분할을 고려한 전기차 선택모형을 추정하여 전기차 잠재 수요층의 전기차 구매행태를 분석하였다. 모형 구축을 위하여 서울시에 거주하는 차량운전자를 대상으로 전기차 구매가격, 공용 충전인프라 구축 수준, 1회 충전 주행가능거리 등의 가상 시나리오에 대하여 전기차 선택여부를 조사하였다. 차급별로 구분하면 경 소형 차급 보유자는 차량 구매가격이 가장 큰 영향을 미치며, 중 대형 차급 보유자는 공용 충전인프라 구축 수준을 중요시하는 것으로 나타났다. 주택유형으로 분할한 경우 공동주택 거주자는 전기차 선택 시 공용 충전인프라 구축 수준을 가장 크게 고려하지만, 단독주택 거주자는 차량 구매가격에 가장 민감한 것으로 분석되었다. 이상의 결과를 토대로 자동차 제작사의 전기차 보급 전략이 전략적 구매층을 어디로 설정하느냐에 따라 달라져야 함을 보여주며, 정부의 전기차 보급정책으로는 공용 충전인프라의 확대가 가장 우선적으로 추진되어야 할 필요가 있다.

차량 네트워크 환경에서 도로 기반 시설을 이용한 클러스터 헤드 선택 알고리즘 (Clustering Algorithm with using Road Side Unit(RSU) for Cluster Head(CH) Selection in VANET)

  • 권혁준;권영호;이병호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.620-623
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    • 2014
  • 차량은 빠르게 변하는 속도와 도로의 상황에 따라 속도가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 이들 간의 통신을 위한 네트워크 구성도 빠르게 변한다. 이러한 특성 때문에 차량 네트워크 (Vehicular Ad-hoc Network: VANET)에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하는 것이 쉽지 않다. VANET 환경에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하기 위한 방법에 하나로 클러스터링 기법이 있다. 클러스터링이란 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)를 중심으로 차량들을 그룹으로 묶어 통신 및 관리하는 것이다. 따라서 클러스터 내의 어떤 노드(차량)를 클러스터 헤드로 선택하는가에 따라 해당 클러스터링의 오버헤드 감소와 네트워크의 안정성 및 효율성이 좌우된다. 본 논문은 기존의 클러스터링 알고리즘들과 달리 도로 기반 시설인 RSU(Road Side Unit)를 활용하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 소개한다. RSU를 통한 노드들의 속도와 거리 계산 값으로 클러스터 헤드 우선순위를 결정함으로써 기존의 알고리즘들 보다 안정적이고 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

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교통사고 예방을 위한 차량안전메시지 중계노드 선택방법 (A Relay Node Selection Method of Vehicle Safety Messages for Protecting Traffic Accidents)

  • 유석대;이문근;조기환
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권9호
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    • pp.60-68
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    • 2006
  • 미리 설정된 연계성이 없는 차량들 사이에 무선통신을 이용하여 긴급정지, 차량사고, 장애물 출현 등의 차량안전과 관련이 있는 정보를 주고받을 수 있는 지능적 차량안전 시스템을 구성될 수 있다 대부분의 차량안전 통신 응용 시스템에서 차량안전 메시지는 브로드캐스트의 형태로 전파된다. 이러한 브로드캐스트 형 전파방법은 다중 홉 전송과 패킷 충돌 문제로 그 성능과 효율성 측면에서 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 교통사고 예방을 위한 차량안전메시지를 다중 홉 거리까지 효과적으로 전송하기 위해 우선순위 방식의 중계노드 선택방법을 제안하고 있다. 무선 전송반경에 포함된 여러 노드들 중에서 적정한 거리에 위치한 하나의 노드만 중계에 참여하도록 한다 따라서 중복 패킷의 수를 줄여 패킷 오버헤드를 낮추고 부가적으로 네트워크 성능의 향상도 얻고 있다. 제안된 방법의 성능은 네트워크 시뮬레이션을 통하여 여타의 방법에 비해 우수한 것으로 판명되었다.

차량간 통신에서 차량의 이동성을 고려한 릴레이 선택 기법 (Relay Selection Scheme based on Vehicle Mobility in Vehicular Communication)

  • 박경식;김준혁;김기렬;김재완
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.70-71
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    • 2023
  • 최근 자동차는 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 기본 인프라는 차량간 통신이다. 하지만, 자동차의 높은 이동성은 무선 통신 링크의 단절을 빈번하게 일으키는 요인이 된다. 따라서 링크의 단절에 대처하기 위한 효율적인 대책이 필요하다. 본 논문은 통신 링크 단절로 인한 성능 저하를 줄이기 위한 릴레이 노드 선택 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안하는 기법을 통해 네트워크 성능이 향상되는 것을 보여준다.

지능형 자동차 서비스를 위한 차량 SW 플랫폼

  • 전부선;이정환;한태만
    • 정보와 통신
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    • 제29권9호
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    • pp.30-37
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    • 2012
  • 과거 단순한 이동수단이었던 자동차는 다양한 안전과 편의적 서비스를 제공하게 되면서 다양한 활동이 수행되는 생활의 한 공간으로 자리매김하고 있다. 이에 따라 차량을 선택하는데 있어 소비자 취향에 맞는 다양한 부가 서비스를 제공하는지가 중요한 요소로 작용함에 따라 자동차 산업에 IT 기술의 접목에 대한 필요성이 대두되었다. 이러한 흐름에 따라 자동차 IT 융합이 가속화되고 있으며, 편의성, 안전성, 편리성을 위해서 차량 내에 많은 ECU의 사용이 필수적으로 요구되고 있다. 이러한 자동차의 부품에 소프트웨어가 탑재됨에 따라 공통적으로 사용되는 모듈에 대하여 재사용성, 부품 호환성 등의 요구가 생겨나게 되었고, 이를 해결하고자 하는 움직임이 차량 SW 플랫폼 표준화를 통해서 활발하게 이루어지고 있다. 본 고에서는 자동차 서비스 개발을 위한 대표적인 차량 전장용 SW 플랫폼인 AUTOSAR 플랫폼과 차량 내 헤드유닛을 통해 멀티미디어 및 텔레매틱스 서비스를 제공하는 차량용 인포테인먼트 시스템을 위한 표준 플랫폼인 GENIVI 플랫폼에 대하여 살펴보고자 한다.

시간대 제약이 있는 차량 수.배송 문제를 위한 Grouping Genetic Algorithm (A Grouping Genetic Algorithm for the Pick-up and Delivery Problem with Time Windows)

  • 송정은;김형석;이명호;김내헌
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.33-36
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    • 2006
  • OR 기법이 현실에 성공적으로 적용된 분야 중 하나가 차량 경로 문제 풀이며 이 분야에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 오고 있다. 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제는 기존의 차량 배송 문제에서 더욱 진보된 형태의 문제이다. 많은 연구가 있어왔지만, 이러한 형태의 문제들은 NP-hard 형태의 문제이므로 meta-heuristic 기법들이 많이 사용되었다. 유전자 알고리즘에 비해 타부 서치 기법이 많이 사용되었는데, 이는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제의 경우 유전자 알고리즘의 근간인 염색체 형태로 표현하기가 쉽지 않기 때문이다. 이에 본 논문에서는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제를 다수의 차량을 사용하는 Grouping Genetic Algorithms을 적용하여 이러한 어려움을 해결하였다. 또한, 기존의 유전자 알고리즘들은 초기 해 집단을 임의 선택 방식으로 구성하였지만, 초기 해 집단 구성을 heuristic 기법을 사용하여 적합도 함수 값이 좋은 해들로 구성하여 기존에 사용된 알고리즘들과 성능을 비교 분석하고자 한다.

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무인자동차의 안정성 기반 자율주행 알고리즘 및 3차원 그래픽 시뮬레이션 연구 (A Study on algorithm for autonomous navigation of unmanned ground vehicle and its 3D graphical simulation)

  • 조영완
    • 전기전자학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.324-331
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    • 2010
  • 본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

에어백 범퍼의 충격 에너지 흡수 거동 (Collision Energy Absorption of Airbag Bumpers)

  • 류한선;정관수;윤재륜
    • 한국섬유공학회:학술대회논문집
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    • 한국섬유공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.243-246
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    • 2002
  • 자동차 차체 제작을 위해서는 차체의 견고성과 승객의 안전성을 동시에 고려하여 너무 강하거나 너무 무르지 않은 재질의 선택과 차체 설계의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 차량 충돌 시 자동차의 안전도를 향상시키면서 차량의 손상을 최소화 함으로써 수리비를 절감하기 위한 목적으로 TPU(Thermoplastic Polyurethane Elastomer)에 공기를 채워서 만든 에어백 자동차 범퍼를 개발하였다. (중략)

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Intrusion Detection System을 회피하고 Physical Attack을 하기 위한 GAN 기반 적대적 CAN 프레임 생성방법 (GAN Based Adversarial CAN Frame Generation Method for Physical Attack Evading Intrusion Detection System)

  • 김도완;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권6호
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    • pp.1279-1290
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    • 2021
  • 차량 기술이 성장하면서 운전자의 개입이 필요 없는 자율주행까지 발전하였고, 이에 따라 차량 내부 네트워크인 CAN 보안도 중요해졌다. CAN은 해킹 공격에 취약점을 보이는데, 이러한 공격을 탐지하기 위해 기계학습 기반 IDS가 도입된다. 하지만 기계학습은 높은 정확도에도 불구하고 적대적 예제에 취약한 모습을 보여주었다. 본 논문에서는 IDS를 회피할 수 있도록 feature에 잡음을 추가하고 또한 실제 차량의 physical attack을 위한 feature 선택 및 패킷화를 진행하여 IDS를 회피하고 실제 차량에도 공격할 수 있도록 적대적 CAN frame 생성방법을 제안한다. 모든 feature 변조 실험부터 feature 선택 후 변조 실험, 패킷화 이후 전처리하여 IDS 회피실험을 진행하여 생성한 적대적 CAN frame이 IDS를 얼마나 회피하는지 확인한다.