고도의 산업화와 경제발전으로 인한 자동차 의존적인 교통체계는 도심의 교통혼잡, 에너지소비, 대기오염과 소음, 교통사고 등과 같은 많은 문제를 유발하고 있는 실정이다. 특히, 도심에서 자동차로 인한 대기오염은 과거 산업활동에 의해 발생된 공해문제보다 더욱 심각한 수준에 이르고 있다. 이에 본 연구에서는 미시적 시뮬레이션을 이용하여 자동차 배출가스 저감 효과를 파악하고 경제성 분석을 통해 도심지에서 대기오염을 최소화 하면서 차량 소통을 원활히 할 수 있는 교통정책이 무엇인지를 파악하였다. 그 결과, 차량 요일제가 투자비용이 없어 가장 효과적인 방법인 것으로 나타났으나 시민들에게 강제성을 부여함으로써 자동차 수요를 억제시키기 때문에 시민들과의 공감대 형성이 무엇보다 중요하며, 다른 대안들과 병행하여 추진하는 것이 효과적일 것이라는 결론을 얻었다. 향후 연구과제는 선호의식 조사를 통해 시민들이 생각하는 자동차 배출가스의 대기오염 영향을 조사하고 본 연구 결과를 통해 나타난 차량 요일제 도입시 참여 의사를 조사하여 실제 교통정책 도입 가능성 등을 파악하는 연구를 진행 해야겠다.
자동차 운전자는 자신의 안전을 위해 항상 차량의 상태를 점검하여 차량의 상태를 파악하는 것이 필수이다. 만약 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 많은 시간과 금전적 비용이 지불되어야 한다. 현재 IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검 할 수 있게 되었다. 그렇지만 기존의 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식이 학습해야 차량 상태를 알 수 있는 상태라 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 사용할 수 있으면서 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 블루투스 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단, 그리고 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 진단 시스템을 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
자동차의 하부를 수리하기 위해서는 차 밑으로 들어가야 된다. 그러나 이 작업은 수리공이 수리하기에 불편하기도 하고 사고를 일으킬 수도 있다. 이러한 난제들을 해결하기 위하여 개발된 장비가 자동차의 리프트이다. 본 연구에서는 세 가지의 자동차의 리프트 Model 1, 2, 3을 설계하였다. 구조용 강의 물성치를 모델들에 적용하고 동일한 조건으로 같은 하중을 가하여 해석을 하였다. Model 2, 3이 Model 1보다 더 적은 구조적 변형을 보였으며 Model 2, 3이 Model 1보다 구조적으로 더 안정적인 것을 나타냈다. 본 연구결과를 토대로 얻은 자동차 리프트 형상에 따른 내구성 해석을 통한 융합 연구에 대한 설계데이터를 활용함으로서 실생활에서의 자동차 수리 기자재 부품에 융합하여 그 미감을 보일 수 있다.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
새로운 그린카 시대가 도래하면서 자동차 산업에 새로운 전략이 요구되고 있다. 본 논문에서는 그린카 중에서도 전기자동차 산업을 어떻게 효과적으로 발전시킬 수 있는지 살펴보고자 한다. 전기자동차산업의 보다 효과적 분석을 위해서 기존의 자동차산업의 이해관계자를 중심으로 하는 단편적인 관계분석 차원에서 두 고객 그룹 이상을 대상으로 하는 플랫폼차원의 분석으로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 분석을 위해서 기존의 비즈니스 모델차원의 분석이 아닌 산업플랫폼을 적용한 정책적 분석 프레임워크를 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음의 주요 이슈에 대해 분석하고자 한다. 첫째, 산업플랫폼의 정의는 무엇이고, 필요한 이유는 무엇인가? 둘째, 산업플랫폼의 참여자는 누구이며, 작용요인은 무엇인가? 셋째, 전기자동차 시장에 적용할 수 있는 산업플랫폼의 참여자 및 작용요인은 무엇인가? 넷째, 관련 사례를 기반으로 산업플랫폼의 분석 프레임워크를 도출하고 향후 적용방안에 대해서 논의하고자 한다.
교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.
전기자동차 사업은 수도권에 발생하는 미세먼지의 30%를 감소시킬 수 있는 중요한 사업이고, 인체 위해도가 높은 자동차 배출가스를 내연기관에서 친환경 전기자동차로 대체하여 대기오염 문제를 획기적으로 해결할 수 있다. 이러한 전기자동차 사업의 핵심인 충전인프라 구축과 관련하여 서울시 내의 전기자동차 충전소 최적의 위치를 선정하고자 한다. T-Map 네비게이션 사용자 데이터 (위도, 경도, 위치) 분포와 서울시 교통정책과의 교통량 통계를 이용하였고, 최적의 위치에 전기자동차 충전소를 배치하고, 효율을 높이는 것에 본 논문의 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 두 가지 충전소 위치 선정 방식을 포함한다. 첫 번째는 교통량 및 권역을 이용한 방식이고, 두 번째는 T-Map 데이터 분포를 이용한 방식이다. 실제 충전소 위치 선정 시 두 가지 방식을 모두 고려하여 선정하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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