Generally, it is well known that driving in tunnel imposes large burden to driver because of spatial constraint, limited visual field and so on. And such a burden of driver result in high accident occurrence. In this reason, studies dealing with features of driving and traffic flow in tunnel have been performed. However, information about characteristics of drivers and traffic in a very long tunnel is not accumulated yet. The purpose of this study is to identify the relations between tunnel length and burden of driver, driving patterns, traffic flow characteristics using the tunnel simulator that realizing various tunnel situations. For this, the tunnel simulation program was developed along 11km-length section. And biological data of 10 subjects gained from driving condition in simulation program was analyzed and compared with the result of real driving condition.
The morphological analysis of wear debris can provide early a failure diagnosis in lubricated moving system. It can be effective to analyze operating conditions of oil-lubricated tribological system with shape characteristics of wear debris in a lubricant. But, in order to predict and recognize an operating condition of lubricated machine, it is needed to analyze and to identify shape characteristics of wear debris. Therefore, If the morphological characteristics of wear debris are recognized by computer image analysis using the neural network algorithm, it is possible to recognize operating condition of hydraulic driving members. In this study, wear debris in the lubricating oil are extracted by membrane filter (0.45 ${\mu}{\textrm}{m}$), and the quantitative values of shape parameters of wear debris are calculated by the digital image processing. This shape parameters are studied and identified by the artificial neural network algorithm. The result of study could be applied to prediction and to recognition of the operating condition of hydraulic driving members in lubricated machine systems.
The morpholgies of the wear particles are directly indicative of wear processes occuring in machinery and their severity. The neural network was applied to identify wear debris generated from the machine driving system. The four parameters(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values(material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different patter characteristic and recognized the friction condition and materials very well by artificial neural network. We discussed how the network determines differencee in wear debris feature, and this approach can be applied to foreseeability and decisio for moving condition of the Machine driving system.
The present study has focused on the characteristics of droplet formation from an inkjet nozzle driven by a piezoelectric actuator. As an operating fluid, ethylene glycol was used and the physical properties of it such as viscosity, surface tension, contact angle and shear stress were measured. During the experiments, various temperatures and driving voltages are imposed on a capillary tube. These conditions result in a proper drive condition or an overdrive condition. In case of the proper drive condition, an image processing technique is applied to measure the diameter of a single free drop. As a result, the size of droplet is increased when the driving voltage is increased from 160 V to 190 V at 25$^{\circ}C$ In the overdrive condition where temperature or driving voltage becomes higher than the proper drive condition, satellites and the misdirected jets happen.
Traction performance of off-road vehicles is estimated using slip-traction relationships Two zero condition accepted by ASAE have been used widely to obtain the slip-traction relationships of off-road vehicles. This study was carried out using the soil bin systems to investigate the characteristic of slip-traction curves obtained using two zero conditions defined by ASAE. which are driving and driven zero condition, and to present disadvantage of slip-traction relationship based on two zero conditions of ASAE. The results of this study are summarized as follows : 1. For the driving zero condition, the curve of slip-traction relationship shows some issues. The first question is that the slip is zero when the traction is zero. The second question is that the value of slip is smaller than that of corresponding real slip, as the rolling radius decreased f3r the setting zero condition with driving wheel. 2. For the driven zero condition. slip occurs when the traction is zero, which is more realistic results than driving zero condition. But when a zero condition is set, skid occurs and this result increased the rolling radius of tire and increased slip value f3r the specific traction value of whole slip range. This kind of trend was getting bigger as the soil is softer, or the tire inflation pressure is higher. 3. From the results of this study, it was found that slip-traction relationship obtained by two zero conditions of ASAE is not realistic in estimating the traction performance of off-road vehicles. And also slip-traction relationship obtained for the same experimental condition showed different result in accordance with chosen zero condition,
Objective: Objective of this study is to provide characteristics of injury frequency and severity by driving condition in large truck-related traffic collisions. Background: Traffic accidents involving large trucks draw a lot of attention in accident prevention and management policies since they bring about severe human and financial damages. Method: In order to identify the major risk factors of accidents by driving condition, 255 recognized traffic accidents by large truck drivers were analyzed in terms of time of the day, road type, and shape of the road. Results: The driving conditions in the results are represented by the following form of combination, "Road Type (Non-expressway or Express) - Shape of Roads (Straight, Curved, Downhill, or Intersection) - Time of Accidents (Day or Night)". In the analysis of injury frequency, Non-expressway-Straight-Day condition was the most frequent one. Meanwhile, Expressway-Curved-Day, Non-expressway-Curved-Night and Non-expressway-Intersection-Night were evaluated as high level in view of injury severity. Also, Expressway-Straight-Night is the driving condition that is the highest in risk among the conditions that have to be managed as grade "High". Non-expressway-Straight-Night, Non-expressway-Downhill-Day, and Non-expressway-Curved-Day are also categorized as grade "High". Conclusion and Application: Safety managers in the fields require basic information on accident prevention that can be easily understood. The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures for traffic accidents.
Recently, hydraulic motor is getting the spotlight. It is resulted from rapid civil engineering public works by a lot of developing countries around the world. In this study, we divided the valves which are affixed in the hydraulic motor into some parts, implemented them through computer simulation, verified validation of each component, and analyzed behavior adding driving condition. Through the analyzed results with general driving condition, we found the reason why behavior became unstable as the motor had started spinning. Through the analyzed results with tough driving condition, we verified that the valve works well with it's production purpose.
최근 IT 기술의 비약적인 발전으로 위성 및 지상파 DMB 서비스가 본격적으로 시작되면서 운전 중 DMB를 시청하거나 문자나 동영상으로 제공되는 교통정보를 시청하기 위해 차량 내 DMB를 설치하는 사례가 급속하게 증가하고 있다. 그러나 운전중 DMB 시청은 운전중 음식섭취, 라디오 조작, 휴대폰 사용 등과 유사하게 운전자의 시지 각 및 인지적 주의를 분산시켜 안전운전에 방해를 초래할 것이다. 하지만 이와 관련한 국내외의 실증적인 연구가 부족할 뿐만 아니라 운전행동에 있어서 구체적으로 어떻게 영향을 주는지도 밝혀지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내 운전자들을 대상으로 운전 중 DMB 시청이 운전행동에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 차량시뮬레이터를 이용한 실험연구를 실시하였다. 실험설계는 피험자내 실험설계를 하였으며 실험참여자들은 두 조건(즉, 운전 중 DMB를 시청하지 않는 조건과 DMB를 시청하는 조건) 모두에서 주행실험을 수행하였다. 연구결과, 운전 중 DMB를 시청하는 조건이 시청하지 않는 조건에 비해서 목적지에 도달하는 소요시간이 더 걸렸으며 가속 및 감속 페달을 급하게 조작하였을 뿐만 아니라 조향휠 편차가 크게 나타나 주행안전성을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 부가적으로, DMB 조작 조건(즉, 키패드 조건, 터치패드 조건, 리모컨 조건)에 따른 운전행동 차이도 살펴보았다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 함의에 대하여 논의하였다.
본 연구에서는 운전자의 성별과 운전경력, 위험 운전상황의 유형(성향요인이 강조된 끼어들기 상황 vs. 상황요인이 강조된 급정거 상황), 그리고 운전분노 평정관점(행위자 관점 vs. 관찰자 관점)에 따른 운전자의 운전분노 수준 차이를 운전 시뮬레이션 기법을 이용하여 비교하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 성별과 운전경력에 따른 운전분노 수준에서의 차이를 운전상황 유형이나 운전분노 평정관점을 함께 고려하지 않고 독립적으로 분석한 결과 성별과 운전경력에 따른 차이가 각각 유의하지 않았다. 둘째, 운전분노 수준에서의 행위자-관찰자 효과는 도로여건 등과 같은 상황변인이 상대적으로 더 많이 강조된 급정거 상황보다는 상대운전자의 의도가 비교적 분명하게 드러나는 조건인 끼어들기 상황에서 주로 관찰되었다. 셋째, 운전자의 성별과 운전경력, 그리고 운전분노 평정관점을 통합적으로 고려하여 살펴본 결과 운전경력이 짧은 여성운전자의 경우 타인의 끼어들기에 대해서는 매우 높은 수준의 분노를 경험하는 반면, 자신의 끼어들기에 대해서는 매우 낮은 수준으로 상대운전자가 운전분노를 경험할 것으로 추정하는 경향이 더 높았다. 이러한 결과는 운전자의 성별과 운전경력에 따른 운전분노에서의 차이가 위험 운전상황의 유형과 행위자- 관찰자 관점에 따라 매우 다른 양상으로 나타날 수 있다는 것을 시사한다.
In this study, the psycho-physiological response of drivers was investigated in terms of EEG(Electroencephalogram), especially with the fractal dimensions computed by Chaotic algorithm. The Chaotic algorithm Is well Known to sensitively analyze the non-linear information such as brain waves. An automobile with a fully equipped data acquisition system was used to collect the data. Ten healthy subjects participated in the experiment. EEG data were collected while subjects were driving the car between Won-ju and Shin-gal J.C. on Young-Dong highway The results were presented in terms of 3-Dimensional attractor to confirm the chaotic nature of the EEG data. The correlation dimension and fractal dimension were calculated to evaluate the complexity of the brain activity as the driving duration changes. In particular, the fractal dimension indicated a difference between the driving condition and non-driving condition while other spectral variables showed inconsistent results. Based upon the fractal dimension, drivers processed the most information at the beginning of the highway driving and the amount of brain activity gradually decreased and stabilized. No particular decrease of brain activity was observed even after 100 km driving. Considering the sensitivity and consistency of the analysis by Chaotic algorithm, the fractal dimension can be a useful parameter to evaluate the psycho-physiological responses of human brain at various driving conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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