본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.
차량 충돌 위험을 줄이기 위해 거리 측정용 차량 레이더에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Direct sequence-ultra wideband를 (DS-UWB) 이용한 차량 레이더는 고속으로 이동하는 차량들 사이에서 충분한 시간적인 여유를 두어 목표물까지의 거리를 측정한다. 따라서 UWB 파형을 이용하면 수신기는 거리를 빠르게 측정하여, 충분한 시간적인 여유를 둘 수 있다. 이에 대한 연구가 진행된 바 있으나 본 논문에서는 그보다 간단한 시스템을 기반으로 빠른 처리 속도로 거리를 측정하여 차량 충돌 방지를 위한 시간적 여유를 확보할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험 결과를 통해 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 확인할 수 있다.
본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
근접 4점법을 이용하여 음원으로부터 측정점까지 음파가 전달되어 오는 공간상의 반사음 패턴을 구할 수 있다. 그러나 차량과 같이 협소한 공간에서는 반사음간의 시간차가 매우 작게 되고 따라서 단지 몇 개의 초기 반사음을 제외하고는 측정이 어렵게 된다. 본 연구에서는 측정에 사용된 스피커의 특성을 역필터링하여 차실 내의 펄스 반사음 자체 특성만을 추출함으로써 좁은 공간에서도 반사음 패턴의 측정이 가능하도록 하였다. 실내 반사음 패턴은 음파의 경로를 보여 주는 것이므로 본 측정법은 차량의 실내 음향 특성 파악과 음질 개선에 중요한 도구로 활용될 수 있다.
항만 터미널 내에서 컨테이너의 이동을 위해 야드 트랙터와 크레인 차량을 이용한다. 차량의 빠른 배치를 통한 효율적인 처리를 위해 차량의 위치정보가 중요한 요소로 떠오르고 있다. 현재 대부분의 항만 터미널에서 차량의 위치 정보는 해당 차량이 마지막으로 발생시킨 이벤트를 기반으로 하여 추정하나 차량이 발생시키는 이벤트는 발생 빈도가 낮으며 추정하는 위치 오차가 크게 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 차량의 위치를 측정하기 위한 무선 통신 기반 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 항만 터미널 환경은 컨테이너의 적재로 위치 측정 오차가 크게 발생한다. 이를 해결하기 위해 항만환경에 적합한 하드웨어를 설계 및 구현하고 항만 터미널의 추가적인 문제를 해결한 향상된 다단계 위치 측정 기법을 적용하여 위치 정보의 정확도를 향상시켰다. 제안하는 시스템을 현대 부산 신항만 터미널(HPNT)에서 측정 정밀도를 테스트한 결과 CEP 기준으로 평균 5.87 미터 오차수준의 정확도를 확인하였다.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
자율운전자동차의 성능을 높이기 위해서는 차량과 차량, 인프라와 차량을 연결하는 통신 기술인 V2X의 도입이 필수적이다. 상대 차량의 움직임 정보를 알고 있더라도 회전교차로에서 정확한 연산을 위해 교차로의 구조와 거리 계산 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 국가 회전로 설계 규칙을 준수하고 정확한 계산이 가능한 회전교차로 설계 기법을 제안하여 Matlab으로 구현하였다. 제안한 기법은, 첫째, 회전로와 진출입로를 원으로 가정하고 수평 이동에 의해 두 원을 근접시켜 임의의 지점에 있는 차량간 거리 측정 기법을 제안하고 이를 Matlab으로 구현하였다. 둘째로, 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송한다. 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송함으로써 완전 자율운전 차량에서 이용할 수 있음을 제시하였다. 결과는 차량에 설치된 OBU에서 속도를 제어하는 알고리즘으로 사용할 수 있으며 자율운전 차량뿐만 아니라 운전자에게 교통 상황을 알려주는 기능을 제공한다.
1965년에 출판된 고속도로용량교범(Highway Capacity Manual)은 고속도로, 도시 및 지방도로의 용량과 서비스수준을 판단하는데 기본서 역할을 해왔다. 도시내 신호등이 있는 교차로의 서비스수준은 빈하율(load factor) 개념을 이용하여 산정해 왔다. 그러나 푸른신호 주기동안 차량의 교차로이용도를 기준으로 하는 빈하율 개념은 서비스 수준의 측정치로서 한계가 있고 또 그동안 신호체계가 많이 개선되었고 운전자의 통행행태가 크게 변화하여 1970년대 중반부터 한계통행분석법(Critical Movement Analysis)과 차량의 교차로지체시간 측정법(Intersection Delay)등과 같은 새로운 기법이 소개되었다. 본 논문은 최근에 많이 이 용되고 있는 교차로지체시간측정법의 유용성을 검증하기 위해 15개 교차로의 차량통행량을 기준으로 하여 V/C비를 계산하는 한계통행분석법에 의한 측정치와 비교, 분석하였다. 그 결 과 교차로의 서비스수준을 측정하는데 양자의 방법에 의한 측정치가 크게 다르지 않음을 발 견하였다. 즉 도시내 신호등이 있는 교차로시설을 개선하기 위해 대략적인 교차로 서비스수 준을 측정할 경우 조사인원 및 비용이 많이 소요되는 한계통행분석법보다 조사가 간편하고 비용이 적게 드는 교차로지체시간측정법이 유용함을 밝혔다.
대기중에 부유하고 있는 입자들의 광흡수량을 측정할 수 있는 기법을 소개한다. 본 연구에서 사용된 기법은 광열분광법이다. 광흡수 측정에 있어서 광열 기법의 장점은 광산란에 둔감할 뿐만 아니라 광산란 계수의 영향을 받지 않고 광흡수 계수를 직접적으로 측정할 수 있다는 것이다. 공기중 부유물질의 흡수 계수 측정의 시간 상수는 10 초이며, 실시간으로 고속도로 주변에서 흡수 계수를 측정하였다. 자동차 경주용 트랙, 공항, 또는 연구소 정문 등 차량 통행량이 많은 지역에서의 흡수 계수가 높게 측정되었는데, 이는 카본 부유물 입자에 의한 영향이라고 판단된다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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