• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.323-336
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• 2015

Surrogate safety measure(SSM)를 이용하여 도로상의 위험을 측정하는 방식은 사고의 직접적인 원인과 연관된 차량의 거동을 분석 대상으로 한다는 장점을 가지고 있으나, 한 지점에 국한된 정보를 이용하기 때문에 위험을 연속적으로 분석하는 데에 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 RTK-DGPS를 이용하여 차량들의 궤적을 얻는 방안을 제시하고, 이를 통해 time-to-collision(TTC), deceleration rate to avoid collision(DRAC), acceleration noise(AN) 등의 SSM을 산출하는 데에 필요한 문제들을 고려한 방법론을 설정하였다. 또한 본 연구에서는 검토된 방법론을 이용하여 운전 중 발생하는 다양한 차량거동 변화를 관찰하기 위하여 영동고속도로 북수원IC-군포IC 구간을 대상으로 실험을 수행한 결과를 제시하였다. 그 결과 궤적 기반 SSM 지표값이 다양한 주행 상황에서의 위험성을 합리적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 다양한 구간특성 및 운전자 특성에 따른 위험상황을 설명하는 연구를 수행하고, 위험구간 감지 및 위험한 운전행태의 감지를 통한 사고예방에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통하여 위험도로 개선 및 교통사고 줄이기 사업을 효율적으로 추진하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제43권1호
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• pp.104-107
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• 2010

급성호흡부전증후군은 치료가 어렵고 치명율이 높다. 인공호흡기 치료에 반응하지 않는 중증의 경우 체외막 산화기(Extracorporeal membrane oxygenation, ECMO)가 적용되고 있다. 교통사고로 다발성 외상을 받은 21세 여자가 흉부 방사선상 양측폐에 심한 침윤 소견과 동맥혈가스 검사상 급성호흡부전증후군(Acute respiratory distress syndrome, ARDS)으로 판단되어 정맥동맥 체외산화기(Veno- arterial Extracorporeal Membrane Oxygenation, VA ECMO) 치료를 시작하였다. ECMO 적용 2일째 흉부 방사선상 폐 침윤 소견 악화되면서 동맥혈 산소 포화도(Systemic oxygen saturation, $SaO_2$)가 85% 미만으로 저하되었다. 이에 중추신경계와 폐의 산소화를 향상시키기 위해 ECMO의 유출로에 곁회로를 이용하여 우측 경정맥에 연결하여 정맥-정맥동맥 ECMO (Veno-venoarterial ECMO, V-VA ECMO)로 전환하였고 이후 동맥혈 산소 분압($PaO_2$) 65 mmHg, $SaO_2$ 94%로 향상되었다. V-VA ECMO로의 전환은 전신에 산소 공급을 늘리기 위해 고려해 볼 수 있는 방법으로 생각된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.89-103
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• 2006

본 연구에서는 도로 소음 측정시 다양한 형태로 존재하는 환경소음의 영향을 최소화하고 시간과 장소의 구애 없이 공용 중인 도로 상에서도 측정 및 평가를 가능토록 하기 위해 타이어/포장 소음 측정용 Trailer 장비를 제작 개발하였다. 기존 문헌조사를 바탕으로 도로소음의 특성을 파악하고 국외의 다양한 CPX Trailer 관련 연구사례를 살펴보았으며, 장비의 설계 및 제작 원리를 정립하였다. 이를 바탕으로 HEART CPX Trailer 관련 연구사례를 살펴보았으며, 반무향실 제작에 관한 적합성, 장비의 측정 정밀도 및 현장 적용성 등의 검증을 위해 다양한 시험을 수행하였다. HEART CPX Trailer 장비의 반무향실 제작에 대한 적합성 시험에서는 각 주파수 대역별에 따른 적합성 및 신뢰도를 확인할 수 있었으며, 도로 소음특성 평가용 장비로서 적합하다고 판단된다. 반복측정 시험에서는 각 속도별 및 마이크론폰의 위치별로 우수한 측정 정밀도를 확인할 수 있었다. 공용 중인 상태에서 수행한 도로소음 측정 결과는 2003년 중앙대학교에서 교통 개방 전에 동일구간에 대해 수행하였던 CPB 측정 결과와 유사한 경향을 보였다. 이는 견인차량의 기계소음을 비롯한 공용 중인 도로 주변의 환경소음으로부터 영향을 거의 받지 않기 때문이라 판단되며, 본 장비를 활용한다면 공용 중에도 객관적인 소음 측정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.81-93
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• 2011

본 연구는 다수단 교통망에서 교통시설 운영자와 이용자의 상호 의사결정과정을 고려하여 교통시설의 건설 및 운영 정책 문제를 해결하기 위한 다수단 연속형 교통망 설계문제를 다룬다. 특히, 교통시설에 대한 정책변화에 따라 교통수단간 통행이 어떻게 변화하는가를 고려하기 위하여 승용차 교통망과 대중교통 교통망을 함께 고려하고자한다. 이러한 교통망 설계 모형을 개발함에 있어서 일반적인 Nash 균형(비협력 게임)의 접근법이 아닌 좀 더 합리적이라고 연구되어진 Stackelberg 균형(협력적 게임)의 접근법을 이용하고 그러한 방법으로 다수단 교통망의 교통수단 선택을 고려한 민감도 분석 방법을 적용한다. 본 연구의 다수단 연속형 교통망 설계 모형은 교통정책 결정에 대한 임의의 연속형 교통망 설계변수(${\epsilon},\hat{\epsilon},p$)에 대해서 개발되어진다. 또한 모형의 적용 및 평가를 위하여 1)도로 정책에 대한 최적 도로용량 산정과 2)대중교통 정책에 대한 최적 대중교통 노선빈도 산정 그리고 3)교통체계의 수단분담 정책에 대한 현 교통체계의 최적 목표 수단분담율 산정 문제에 모형을 적용하여 본다.

• 센서학회지
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• 제6권6호
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• pp.476-482
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• 1997

주성분 분석 및 역전달 인공 신경망의 패턴 인식 기법과 산화물 반도체 가스센서 어레이를 사용한 소형 전자코 시스템을 제작하여 그 특성을 평가하였다. 센서 어레이로서 Pd가 첨가된 $WO_{3}$, Pt가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 후 Pd 코팅층이 형성된 $SnO_{2}$, $Al_{2}O_{3}$가 첨가된 ZnO 및 $PdCl_{2}$가 첨가된 $SnO_{2}$ 등의 6가지 조성의 감지재료가 사용되었다. 전자코 시스템 하드웨어는 CPU로서 16bit의 Intel 80c196kc, 시스템 동작 프로그램의 저장을 위한 EPROM, 인공 신경망의 최적화된 가중치의 다운로딩을 위한 EEPROM, 가스농도의 결과 표시를 위한 LCD 등으로 구성하였다. 시스템의 성능 평가를 위해 자동차에서 배출되는 환경오염 물질인 CO/HC 가스(CO 0%/HC 0 ppm 에서 CO 7.6%/HC 400 ppm 까지 범위의 26가지 CO/HC 혼합가스 패턴)에 대한 인식 실험 결과 우수한 특성을 얻을 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.471-476
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• 2020

본 논문은 중학교 학생을 대상으로 적용한 아두이노 체현 기반 프로그래밍 실습 교육 과정을 설계하고 교육과정 진행 전과 후의 설문조사를 진행한다. 아두이노는 프로세싱 언어에서 사용하는 IDE를 통합한 오픈소스 피지컬 컴퓨팅 플랫폼으로서 다른 플랫폼에 비해 저비용(low-cost)이며 비교적 간단하게 확인할 수 있는 입출력 인터페이스와 실제적 체현성 때문에, 중학교 학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 하기에 적합한 교육 자료이다. 이후 설문 조사를 통해 중학생들의 프로그래밍에 대한 필요성 인지 변화 및 사고능력 증진에 관한 피드백을 받게 된다. 본 연구에서는 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 1차수 당 8주 씩 진행하여, '16년부터 '17년까지 2년간 112명의 중학교 학생을 대상으로 결과이다. 체현 기반 프로그래밍 교육을 이론 교육 및 체현 기반 실습 교육으로 진행하였으며, 체현기반 실습 교육은 초음파 센서를 이용한 RC카 만들기, 아두이노 쿼드로터 드론 만들기를 진행했다. 본 연구의 목적은 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 통해 중학교 학생들의 프로그래밍에 대한 인지, 필요성 및 프로그래밍 교육이 사고력 증진에 유효한가를 학생들 주관적인 지표로서 유효함을 입증하는 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.109-115
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• 2020

자동차 디자인 산업의 끊임없는 발전에 따라 패스트백（Fastback）은 오늘날 자동차 외관 디자인의 트랜드가 되었고, 외제차 외관 디자인에도 중요한 영향을 미치게 되었다. 본 연구는 패스트백 디자인에 대한 자료정리, 분석검증을 통해 이러한 디자인 스타일의 기본적인 규칙과 특징을 정리하고자 한다. 이로써 패스트백 스타일을 향후 외제차 외관 디자인에 더 잘 응용하는 데 필요한 기초 연구를 제공하고자 한다. 첫째, 문헌연구법을 통해 패스트백 디자인의 정의, 기원과 역사를 정리하고 분석한다. 둘째, 비교연구법을 통해 패스트백 디자인과 노치백 디자인의 각각의 특징 및 장단점을 비교 분석한다. 셋째, 사례분석법을 통해 패스트백 디자인의 분류와 유형별 특징을 연구한다. 마지막으로 패스트백 디자인이 미래 차 외관 디자인에 미치는 영향 및 구체적인 디자인 방법을 종합적으로 정리한다. 향후 자동차 외관 디자인 분야에서 패스트백 스타일의 발전 추이를 예측한다. 본 연구를 통해 패스트백과 관련한 역사적 발전, 패스트백 스타일의 특징과 장점(기능성, 경제성, 심리학적 관점에서)을 정리하였다. 이로써 패스트백 스타일에 관한 체계적인 연구이론을 정립함으로써, 앞으로 패스트백 디자인 연구에 기초적인 연구자료로 제공하고자 한다. 다음 단계에서는 본 연구에 대한 심층적이고 세부적인연구를 진행하여, 패스트백 스타일 중 유형별 자동차 제조업체가자체적 필요에 따라 세분화한 차별화된 디자인 특징을 분석 및 연구하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.607-612
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• 2019

크래시패드의 소프트감은 차량 실내의 고급감에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나이다. 그리고 실내 크래시패드의 소프트감을 향상시키면서 동시에 제조 및 생산 비용의 절감을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 크래시패드의 PU 발포 공정은 부품공정, 공정장비 및 다양한 재료의 특성에 대한 이해를 기초로 진행된다. 그러므로 차량 내장 부품의 외관 상품성에 대한 고객 요구조건을 만족하기 위해서 부품공정, 공정장비, 재료선정과 컴퓨터 응용 해석기술을 활용한 통합적인 설계 기법이 활용되었다. 본 연구에서는 스킨성형 방법과 기재의 플라스틱 사출성형 방법 그리고 공정 축소를 고려한 발포 공정을 통합한 기술인 IMG 발포일체성형 공법을 세계 최초로 개발하였다. 본 기술 적용을 통하여 크래시패드 표면 소프트감이 기존 진공성형 공법 대비 40% 향상 효과를 볼 수 있었고, 사출 공정과 제조 공정을 통합하여 기존 공정을 50% 축소할 수 있었다. 또한 사출 금형과 스킨 금형을 통합하고 발포 금형을 삭제하여 금형수도 3개에서 1개로 줄임으로 중형 승용차 적용 기준 원가 20% 절감 효과를 얻을 수 있었다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.91-104
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• 2021

본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.