본 논문은 열차의 타고오름 해석을 위한 새로운 2차원 다물체 동역학 모델링 방법을 제안하였다. 본 동역학 모델은 에너지 흡수구조/부품뿐만 아니라 차체의 변형도 고려하여 비선형 스프링, 댐퍼, 질량으로 구성되며 철도차량의 충돌에너지흡수량, 승객구간의 가속도, 연결 장치의 충격력, 차량간 타고오름 변위 등을 잘 예측할 수 있다. 제안된 방법으로 한국형고속열차를 차체 각 부분의 압괴 특성을 구하고 2차원 다물체 충돌동역학 모델을 구성하였다. 열차 대 열차 충돌 시나리오조건으로 2차원 동역학 모델을 시뮬레이션하고 3차원 가상시험 모델로 평가하였다. 그 결과 2차원 동역학 모델은 타고오름 거동을 잘 예측하였으며 차체변형을 고려한 모델링 기법이 타고오름 평가에 중요함을 확인하였다.
본 연구에서는 복잡한 3차원 유한요소모델 충돌거동과 등가인 1차원 동역학 모델링 방법을 개발하기 위하여 새로운 1-D 모델링 방법을 제안하였다. 충돌 거동을 잘 일치시키기 위해서는 충돌 시너지를 주로 흡수하는 압괴 구간의 특성을 정확하게 모델링하는 것이 중요하다. KHST 편성차량을 대상으로 3차원 유한요소 모델의 차체단면에 설정한 단면 옵션으로 충돌해석 시 차체 단면에 작용하는 충격하중과 변형을 추출하여 새로운 1차원 충돌동역학 모델의 스프링요소 특성으로 모델링하고, 국내철도차량 안전기준의 열차 대 열차 충돌사고 각본으로 수치해석을 수행하였다. 두 모델의 에너지 흡수량, 충돌 가속도, 충격하중-변형 등을 비교한 결과가 잘 일치하였다.
본 연구에서는 고속철도차량(TGV)이 교량 상을 통과할 경우 교량의 동적 거동을 해석하기 위한 단순화된 3차원 차량-교량 상호작용해석 모델을 제시한다. 축하중 편심 모델링 방법을 도입하여 교량에 작용하는 축하중에 의한 비틀림력과 교량의 비틀림 회전변위의 영향을 고려하여 보다 정확한 교량의 거동에 대한 해석 결과를 얻는다. 앞기관차, 뒷기관차, 객차들에 대해서 운동에너지, 포텐셜에너지, 감쇠에너지를 차량과 교량의 자유도로 각각 나타내고, Lagrange의 운동방정식을 적용하여 차량과 교량의 운동방정식을 유도한다. 또한, 차량-교량 사이에 상호작용을 고려하여 교량에 작용하게 되는 하중에 관한 식을 유도하며, 이러한 하중을 받는 교량의 운동 방정식이 구성된다. 시간경과에 따라 차량의 위치를 결정하면서 그 위치에 따른 차량-교량 시스템의 질량행렬, 강성행렬, 감쇠행렬, 그리고 하중벡터를 구성할 수 있고, Newmark의 β방법(평균가속도법)을 이용하여 전체 차량-교량 시스템의 거동을 해석한다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
최근의 IT기술의 발전과 더불어 지형 정보시스템(GIS, Geographical Information System)이 급격하게 발전되고 있으며 이를 이용한 위치기반의 물류시스템의 새로운 분야를 이루고 있다. 본 연구는 이러한 GIS를 이용하여 3차원의 지형정보를 구현하고 지금까지의 고려하지 못하였던 3차원 위치기반의 거리산정과 이를 물류시스템의 여러 분야에 활용할 수 있도록 SW를 개발하였다. 특히 본 연구에서는 물류시스템의 새로운 패러다임의 변화와 위치기반의 물류시스템의 예로 2차원의 GIS를 3차원의 GIS로 변환하였으며, 이를 3차원 거리산정하고, 이를 1) 거리산정모델, 및 2) 차량 운송계획 모델을 개발하고 이를 위한 SW를 개발하였으며 실제 물류시스템계획 문제에 응용한 사례를 보였다. 본 연구는 추후 보완 연구될 경우 실용적인 물류시스템의 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 철도차량의 대형사고의 주요원인 되는 타고오름 충돌에 대해 이론 모델을 정립하여 선두차량의 타고오름 거동에 대한 이론식을 도출하였다. 이론식을 검증하기 위하여 상용 소프트웨어인 LS-DYNA를 사용하여 이론모델과 동일한 단순 2차원 모델과 실제 동력대차 모델이 적용된 단순 3차원 모델을 만들어 시뮬레이션으로 비교하였다. 타고오름 현상에서 가장 중요한 전두 완충기 수직변위에 대해 시뮬레이션과 이론식을 비교한 결과 최대 편차율은 0.5 [%]과 3.9 [%] 발생하여 이론식이 실제 모델에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 고무 완충기와 유압 버퍼 2가지를 적용한 여러 가지 충돌조건에 대해 이론식을 적용하여 선두 차량 간 타고오름 량을 분석하고, 사고 후 재현 시뮬레이션이나 전두부 충돌완충 설계 시 활용할 수 있는 이론적 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 인간공학적 평가를 위한 한국인 인체모델을 개발하고, 인체 모델의 평가를 위해 팔 동작의 시뮬레이션 및 리치 평가를 수행하였다. 한국인의 인체측정자료를 이용하여 통계학적 분석을 실시하고, 인체 자료생성 프로그램을 통해 인체 각 지체들의 특성치와 상관관계를 얻었다. 이를 바탕으로 인체 모델을 구성하고 가상 공간에서의 용이한 적용을 위해 인체 모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화되었다. 차량모델과 인체모델을 통합하고 차량 내에서 운전자의 팔 동작 표현 및 리치 평가기능을 구현하였다.
본 연구에서는 교량과 차량을 3차원으로 모델링하고, 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용력을 고려하여 이동차량이 교량올 통과할 때 교량의 선형 동적해석을 수행할 수 있는 해석방법을 제시하였다. 교량의 노면조도는 평균값이 영인 정상확율분포로 가정한 지수 스팩트럴 밀도(PSD)를 사용하여 생성시켰다. 이 때 지수 스팩트럴 밀도는 양호한 도로에 대하여 C.J. Dodds와 J.D. Robson이 제안한 PSD값을 사용하였다. 차량은 트럭과 트랙터-트레일러를 각각 7-자유도와 12-자유도를 갖는 3차원차량으로 모델링하였고, 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였다. 교량은 주형을 보요소로 이상화시키고 콘크리트 바닥판을 쉘요소로 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판을 Rigid Link로 연결하여 3차원으로 모델링하였다. 차량의 운동방정식은 Newmark ${\beta}$법을 사용하고 교량의 운동방정식은 모우드 중첩법을 사용하여 풀었다. 본 연구에서 제시한 해석방법의 타당성을 검토하기 위하여 "AASHO Road Test"에서 실시한 단순 강합성교의 실험결과와 본 연구에서 제시한 해석적인 방법으로 구한 값을 비교하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석적인 방법으로 구한 값과 실험값이 매우 잘 일치하였다.
본 연구의 목적은 유연성 궤도 모델을 개발하여 고기동성 궤도차량의 다물체 동역학 해석에 응용하는 것이다. 유연성 궤도 모델을 개발하는데는 대체로 두 가지 어려운 문제가 따른다. 첫째로, 해의 안정성을 유지하기 위해 적분구간이 충분히 작아야 한다는 것이다. 즉, 궤도 링크 사이의 유연성 조인트 모델과 충격적인 접촉력에 따른 고진동 입력을 처리해야 한다. 둘째로, 3차원 다물체 궤도차량 모델에 대한 수 많은 운동 방정식을 풀어야 한다는 것이다. 따라서 궤도차량을 샤시와 궤도 부시스템으로 나누고 회귀적인 방법을 사용하여 운동방정식의 수를 최소화하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 검증하기 위하여 차량의 가속, 고속주행, 제동, 선회 등의 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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