차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
회귀모형은 현실세계 모사를 위해 우리가 흔히 활용하고 있는 통계적 방법이다. 교통분야에서도 계획이나 공학부문에 활발하게 활용되고 있지만 여러 개의 모형이 구축될 경우 개별모형의 유의성 검증에 치중하여, 모형 간의 유사성을 검증하는 단계가 부재했다. 따라서 본 연구에서는 두 선형회귀모형 간의 유사성 확인을 위해 "차우(Chow) 검정"이라는 통계적 검정 방법을 적용하였다. 차우검정은 서로 다른 두 회귀모형에서 산출된 모수의 추정값을 근거로 하여, 두 모형 사이에 어떤 유사성이 존재하는지를 통계적으로 검증하는 기법으로 오래전부터 활용되고 있는 기법이다. 차우검정의 적용성을 확인하기 위해 우선, 우천시 주야간 고속도로 교통데이터를 수집하여 각각의 속도-밀도 회귀모형을 개발하였으며 차우검정을 통해 우천시 주야간 두 모형간의 유사성을 검증함으로써 이러한 통계적 절차가 객관적인 자료분석 과정에서 중요한 역할을 수행할 수 있음을 입증하였다. 본 연구에서는 선형회귀모형들에 대한 차우검정의 적용성을 확인해 보았으며, 향후 비선형 모형간의 유사성 검증 작업이 이어질 수 있을 것으로 기대한다.
교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.
사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.
저자들은 각성도의 일주기 리듬이 교통사고 발생에 어떤 영향을 미치는가를 알아보기 위해 교통량을 고려한 시간대별 교통사고 현황과 시간대별 전체사고에 대한 사망사고의 상대적 빈도를 조사하여 주관적 각성도의 일주기 리듬과 비교하여 보았다. 그 결과 일주기 리듬 상 각성도가 가장 떨어지는 시기라 알려져 있는 오전 $3{\sim}4$시 전후 시간대에 교통사고 발생율과 치명적인 사고 발생율이 상대적으로 가장 높게 나타나고, 주관적 각성도와의 상관관계를 살펴본 결과도 통계적으로 유의한 수준의 역상관관계를 보여 주관적 각성도의 일주기 리듬이 교통사고 발생에 유의한 영향을 미칠 것으로 시사되었다. 교통사고 발생에는 이런 운전자의 생리적 요인 이외에도 운전환경에 해당되는 여러 가지 다른 요인들도 복합적으로 관련되게 마련이므로 본 연구결과만으로 주관적 각성도의 일주기 리듬이 교통사고 발생에 얼마만큼이나 직접적인 영향을 미치는지 정확하게 평가하기는 어렵다. 하지만 교통사고 발생의 원인을 생리적인 현상인 각성도의 일주기 리듬이란 관점에서 조명하여 이들 사이의 상관관계를 살펴봤다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 앞으로 양자간의 좀더 구체적인 인과관계를 입증하기 위해서는 교통사고 발생에 영향을 줄 수 있는 여러 가지 교란변인들을 가능한 최소화시킨 잘 통제된 연구가 필요하리라 생각된다.
알코올이 인간의 행동과 수행도에 미치는 영향에 대한 연구는 항공기와 자동차의 운전을 중심으로 많이 이루어져 왔으며, 기존의 연구를 통해 선박의 당직 전 및 당직 중의 음주는 안전운항에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 본 연구에서는 승선 중 음주 실태를 파악하기 위하여, 선택형 설문지를 교육중인 사관들에게 배포하여 얻어진 118명으로부터의 결과를 조사하였다. 알코올 의존도에 관한 자가진단결과에 따르면, 조사대상자의 27% 이상이 알코올 남용 증세를 나타내었다. 또한, 승선 중 음주 현황 및 인식에 관한 결과를 바탕으로, 선박운항 시뮬레이터를 이용한 음주 운항 시나리오를 마련하였으며, 알코올이 선박운항능력에 미치는 영향을 알아보았다. 실험결과를 분석한 결과, 알코올의 섭취가 선박운항능력을 다소 저하시키는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 앞으로 선박운항자의 피로에 의한 해양사고 발생을 근본적으로 줄이기 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
본 논문에서는 X-대역에서 GaN HEMT 소자의 로드-풀 측정을 통한 40 W급 전력증폭기 모듈의 설계, 제작을 보였다. 전력증폭기의 설계에 적용하기 위한 능동 소자로, 최근 발표된 TriQuint사의 GaN HEMT 소자를 선정하였다. 로드-풀 측정 시스템의 임피던스 튜너의 임피던스 범위 제한으로 인하여, 시험치구 내에 사전-정합 회로를 구성하였다. 사전-정합 회로가 포함된 로드-풀 측정을 통해 최적 입 출력 임피던스를 도출하기 위하여, 사전-정합 회로의 2-포트 S-파라미터가 필요하며, 이의 새로운 추출 방법을 제안하였다. 이와 같이 결정된 사전-정합 회로의 S-파라미터를 반영한 로드-풀 측정을 통해 도출된 최적 입 출력 임피던스는 데이터 시트와 근접한 결과를 주며, 이를 통해 측정의 타당성을 확인하였다. 전력증폭기의 정합 회로는 도출된 최적 임피던스로부터 EM co-simulation을 이용하여 설계하였다. 제작된 전력증폭기는 15${\times}$17.8 $mm^2$으로 소형의 크기를 가지며, 10 usec의 펄스 폭, 10 % duty의 펄스 입력 및 드레인 스위칭 상태에서, 9~9.5 GHz 대역 내 출력은 46.7~46.3 dBm, 전력 이득은 8.7~8.3 dB, 효율은 약 35 %의 특성을 보인다.
본 연구는 파이프하우스의 구조적 안전성을 검토하는데 필요한 기초자료를 구축하기 위하여 실시하였다. 지반에 매입된 파이프의 지점상태를 검토하여 적합한 구조해석 모델을 찾고, 파이프를 말뚝기초로 가정했을 때의 파이프의 지지력 및 인발 저항력을 구하기 위하여 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 파이프하우스의 지점상태를 검토해본 결과 단동 하우스에서는 수평 및 연직하중 모두 고정으로, 연동하우스에서는 수평하중 재하시 힌지, 연직 하중 재하시 고정으로 해석하는 것이 실험치에 더 가까운 것으로 나타났다. 2. 지반에 매입된 파이프의 인발저항력은 파이프 직경 및 매입깊이에 따라 논의 연한지반에서는 35-54kg, 밭의 보통지반에서는 61-98kg, 단단한 지반에서는 108-120kg이상으로 나타났으며, 파이프와 흙사이의 주변마찰력은 1.51-4.76t/$m^2$정도의 범위를 보였다. 3. 파이프 직경 및 매입깊이에 따른 기초 지지력은 연한지반의 경우 35-76kg, 보통지반은 88-158kg, 단단한 지반은 131-305kg의 범위를 보였으며, 파이프의 선단지지력은 연한지반 0-22kg, 단단한 지반 22-140kg으로 나타났다. 4. 국내에서 많이 보급되어 있는 대표적인 파이프하우스의 경우, 적설심 30cm 까지는 파이프의 매입깊이가 30cm이면 지지력이 충분하지만 그 이상의 적설심에서는 지반의 종류에 따라 매입깊이를 증가시켜야 하고, 인발저항의 경우도 풍속 30㎧까지는 매입깊이 30cm이면 충분하지만 그 이상의 풍속에 대하여는 매입깊이를 증가시키거나 보강이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 직경 3.6 m의 국산 커터헤드를 설계 제작하고 이를 기존의 토압식 쉴드TBM에 적용하여 연장이 1,275 m인 전력구 터널의 굴착공사를 수행하였다. 특히, 본 연구에서는 TBM 커터헤드의 설계절차와 그에 따른 TBM 굴착성능을 예측하기 위한 방법들을 정리하였다. 제작된 국산 커터헤드 장착 토압식 쉴드TBM의 실제 굴진자료를 분석한 결과, 최대 굴진율은 14.4 m/day이었으며 암석의 일축압축강도가 가장 큰 조건에 대해 커터헤드의 설계단계에서 제시한 4 mm/rev 내외로 디스크커터의 관입깊이가 관리되었음을 확인하였다. 또한 TBM의 구동 추력과 디스크커터의 연직력은 각각 TBM의 최대 추력 용량과 디스크커터의 최대 허용 연직력이하로 나타났다. 현장에서 측정된 디스크커터의 작용력을 분석한 결과, 연암 조건에서 CSM모델의 예측 오차가 크게 나타남을 확인하였다. 마지막으로 암석의 일축압축강도와 디스크커터의 연직력 및 커터 관입깊이는 밀접한 상관관계를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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