물류업계는 배차 운송하기 위한 많은 알고리즘, 차량경로문제, 차량일정계획, GIS, GPS 등의 여러 연구를 진행하고 있다. 하지만 물류시장에 배송물량은 늘어나지만 배송을 하기 위한 차량과 기사는 한정되어 있으며 다단계 거래구조로 인해 수수료가 발생하여 최말단에 있는 화물차주만 수익이 감소한다. 이런 문제에 의해 차량주인(차주)는 운송장소와 운송비에 중점을 두고 배송 건을 선택하여 운송을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 물류기업의 배차문제와 차주 운임비 문제 해결을 위하여 운송비 기반배차 시스템의 정보화를 실현하기 위한 기초적인 데이터 구조를 제안하고, 운송비 중심의 배차 알고리즘이 적용된 배차 시스템을 물류업체에 적용한 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 차량 통신에서 겪을 수 있는 메시지의 충돌 및 손실을 완화하기위해 차량의 진행 방향에 존재하는 차량들을 클러스터 형태로 군집화한 뒤, 최적의 중계 차량을 선택하여 수신단까지 메시지를 전송하는 방안을 제안하였다. 또한 차량 통신 환경과 유사한 페이딩 환경에서 모의실험을 진행하기위해 이중 레일리 페이딩을 적용하였다. 제안된 기법을 차량 통신 네트워크에 적용할 경우, 브로드캐스팅(Broadcasting)으로 인행 메시지의 충돌 및 손실 문제를 완화할 수 있으며 수신된 신호에 대한 신뢰도가 증가한다.
본 연구에서는 유한요소해석을 이용하여 차량속도 및 긴장재의 설계에 따른 CFTA 거더의 동적거동 및 동적증폭계수를 분석하였다. 긴장재의 해석변수로서는 긴장재의 양과 긴장력을 고려하였으며 차량하중은 도로교설계기준의 DB-24 하중을 선택하였다. 차량하중은 3축-2트랙에 작용하는 등가절점하중으로 변환하여 속도에 따라 시간함수로 모델링하였다. 긴장재의 양은 외측 �� 내측 덕트의 유무에 따라 변화시켰으며 긴장력은 설계긴장력의 0%에서 100%까지 25%씩 증가시켰다. 차량속도는 40km/hr에서 100km/hr까지 20km/hr씩 증가시켰으며, 해석결과 긴장재의 긴장력 변화는 거더의 동적거동에 영향을 주지 않았으며 초기처짐에만 영향을 주었다. 긴장재의 양에 따라서는 거더의 동적거동이 다르게 나타났으며 긴장재의 양이 적을 수록 동적처짐은 증가하였다. 이를 바탕으로 거더의 동적증폭계수(DAF)를 산출하였으며, 이 결과 긴장재가 없는 경우에도 도로교표준시방서에서 정한 기준 값보다 매우 작은 거동을 보였다.
본 연구의 목적은 컨테이너터미널에서 사용되는 다기능 이송차량을 위한 2단계 배차전략을 제시하는 것이다. 2단계 배차는 실시간 위치 제어를 사용하여 이송차량과 크레인간의 대기시간을 절감시키기 위한 방법이다. 배차 1단계는 실시간 위치정보를 바탕으로 목적지 위치를 할당하는 것이며, 기존의 실시간 배차에서 이용되는 방식에 모니터링을 보안한 것이다. 배차 2단계는 이송차량의 싣기, 놓기, 집기 등의 기능을 작업장소의 작업상황에 따라 선택하여 작업지시를 내리는 것이다. 다기능 이송차량의 2단계 배차전략은 하역시스템의 대기시간을 감소시켜 생산성 향상에 기여할 것이다.
본 연구에서는 설계속도별 연속류 흐름을 가진 대상도로를 선택하여, 대상도로의 비첨두 시간을 정하여, 동영상에 의한 촬영을 실시하여 구간 주행속도를 추출하는 연구를 수행하였다. 각 대상구간의 거리는 수치지도 및 측량, 주행기록계 등을 이용하여 측정하였고, 영상의 분석을 통하여 차량의 구간통과시간을 산정하여 설계속도별 주행속도를 추출하였다. 그에 대한 검증으로 차량의 DGPS를 장착하여 대상도로를 주행하면서 동영상에 의한 주행속도와 비교 검증을 실시하였다.
본 논문에서는 차종 식별을 위해 차량 영상의 질감 특징을 사용하였다. 차량의 질감 특징 정보를 얻기 위한 관심영역으로 라디에이터 그릴 부분을 선택하였다. 추출된 관심영역으로부터 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 사용하여 질감 특징 값을 추출하였고, 그 특징 값들을 입력으로 취하는 3층의 신경회로망을 구성한 후 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 학습을 시켜서 차종 식별을 시도하였다.
본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
선택율 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 빈번한 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못함으로써 선택 율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 질의에 대한 선택율 추정을 위한 색인 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통 해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 통과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.
최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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