• 한국항공운항학회지
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• 제23권2호
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• pp.51-56
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• 2015

This paper presents the procedure of drag prediction for EAV-1, based on a numerical analysis correlated to an in-flight test. EAV-1, developed by Korea Aerospace Research Institute, is a small-sized UAV to test a hydrogen-fuel cell power system. The long-endurance test flight of 4.5 hours provides numerous in-flight data. The thrust and drag of EAV-1 during the flight test are estimated based on the wind-tunnel test results for EAV-1's propeller performance. In addition, the CFD analysis using a commercial Navier-Stokes code is carried out for the full-scale EAV-1. The computational result suggests that the initial CFD analysis substantially under-predicts the in-flight drag in that the discrepancy is up to 27.6%. Therefore, additional investigation for more accurate drag prediction is performed; the effect of propeller slipstream is included in the CFD analysis through "fan disk" modelling. Also, the additional drag from airplane trim and load factor that actually exists during the flight test in a circular path is considered. These supplemental analyses for drag prediction turn out to be effective since the drag discrepancy reduces to 2.3%.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.313-323
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• 2016

With the development of autonomous vehicle, there has been active research on advanced driver assistance system for road marking detection using vision sensor and 3D Laser scanner. However, vision sensor has the weak points that detection is difficult in situations involving severe illumination variance, such as at night, inside a tunnel or in a shaded area; and that processing time is long because of a large amount of data from both vision sensor and 3D Laser scanner. Accordingly, this paper proposes a road marking detection and classification method using single 2D Laser scanner. This method road marking detection and classification based on accumulation distance data and intensity data acquired through 2D Laser scanner. Experiments using a real autonomous vehicle in a real environment showed that calculation time decreased in comparison with 3D Laser scanner-based method, thus demonstrating the possibility of road marking type classification using single 2D Laser scanner.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3631-3637
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• 2013

갱웨이 벨로우즈는 관절형 고속철도차량 객차 끝단부 사이에 다양한 변위차를 고려하여 갱웨이 프레임에 장착된 이중 주름구조 네오프렌 고무부품이다. 실제 운행중의 벨로우즈의 파손은 터널 통과시 기밀 파손으로 인한 이명현상 발생과 함께 소음 증가로 승객의 승차감에 심각한 영향을 미친다. 본 연구에서는 고속철도차량 갱웨이 벨로우즈의 안전성 연구일환으로서, 차량주행시 차량 끝단부의 3축 회전변위(롤링, 요잉, 피칭변위차)를 고려한 갱웨이 벨로우즈의 비선형 해석을 수행하였다. 본 고무의 비선형 재료 특성은 단축인장 및 등2축 인장시험을 수행하여 구하였다. 또한, 비선형 해석결과로부터 회전변위 및 마찰계수의 영향을 평가하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.138-143
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• 2005

In order to reduce traffic accident, the interaction between drivers and roads should be studied in drivers' behaviour standpoints, and then this must be applied to the establishment of the road design standard. The K-ROADS(KICT-Road Analysis Driving Simulator) was developed to analyze and evaluate the road safety at the project HuRoSAS(Human & Road Safety Analysis System), since 2003. This has two distinct functions. One is the visual system which has 360 degree F.O.V. to reduce a dead angle on black spots as at-grade intersection. The other is the motion system which reproduce high frequency vibration made in irregular road surface and vehicle's motion. The K-ROADS has been used the study on the effect of alternatives of speed hump, and the study on the interior wall design of long tunnel to safety standpoints.

• Wind and Structures
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• 제29권4호
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• pp.279-297
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• 2019

Strong winds threaten the safety of vehicles on long-span bridges considerably, which could force traffic authorities to reduce speed limits or even close these bridges to traffic. In order to maintain the safe and economic operation of a bridge, a reasonable evaluation of the driving safety on that bridge is needed. This paper aims at carrying outdriving safety analyses for three types of vehicles on a long-span bridge in crosswinds by considering the aerodynamic interference between the bridge and the vehicles based on the wind-vehicle-bridge coupling vibration analysis. Firstly, CFD numerical simulations along with previously obtained wind tunnel testing results were used to determine the aerodynamic force coefficients of the three types of vehicles on the bridge. Secondly, the dynamic responses of the bridge and the vehicles under crosswinds were simulated, and based on those, the driving safety analyses for the three types of vehicles on the bridge were carried out for both cases considering and not considering the aerodynamic interference between the vehicles and the bridge. Finally, the effect of the aerodynamic interference on the safety of the vehicles was investigated. The results show that the aerodynamic interference between the bridge and the vehicles not only affectsthe accident critical wind speed but also the accident type for all three types of vehicles. Such effects are also different for each of the three types of vehicles being studied.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권11호
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• pp.51-57
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• 2011

지하수에 의하여 터널 내로 유입된 수산화칼슘($Ca(OH)_{2}$)이 이산화탄소($CO_{2}$)와 차량의 배기가스($SO_{3}$) 등과 반응하여 그 반응물이 터널의 배수공 내에 침전되어 배수공 클로깅 현상이 발생하였다. 대부분의 반응물은 화학분석 결과 칼사이트의 탄산칼슘 ($CaCO_{3}$)인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 일반적으로 터널의 배수공으로 사용되는 PVC관과 새로운 재질의 배수공인 테프론 코팅강관, 실리콘오일 코팅관, 아크릴관에 CaO 수용액과 터널 배수공 유출수를 흘려보내어 스케일 부착형태를 분석함으로써 배수공의 재질이 스케일 부착에 미치는 영향을 연구하였다. 그 결과 PVC관에서 가장 많은 양의 스케일이 생성되었고 아크릴관, 실리콘오일 코팅관, 테프론 코팅강관의 순으로 관 표면에 스케일이 적게 부착되었다. 그러나 장기적 시험결과 테프론 코팅강관의 경우 관표면이 터널 유출수에 포함되어 있는 토사로 인하여 손상되어 코팅재의 탈락, 강관의 부식 등이 발생하여 내구성에 문제가 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권12호
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• pp.1035-1047
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• 2015

고고도 장기체공 축소형 전기 동력 무인기(EAV-2H+)용 프로펠러의 성능을 평가하기 위해 풍동시험과 전산해석을 수행하였다. 3종의 프로펠러에 대해 성능 곡선을 측정하고, 운용 조건을 평가하여 EAV-2H+에 적용 가능 여부를 판단하였다. 낮은 rpm 영역에서 성능 계수의 저하 경향을 확인하였다. 프로펠러 성능에 미치는 강체 천이 테이프 부착 효과를 측정하고 분석하였다. 상용 전산유체역학 코드를 사용한 성능 해석을 수행하여 시험과 해석의 추력계수-동력계수 선도가 잘 일치함을 확인하였다. 전진비에 따른 성능 계수를 비교하고 결과 차이에 기여하는 시험장치의 영향을 평가하였다. 시험에서 관찰된 낮은 rpm 영역의 성능 감소 경향을 transition SST 모델이 유사하게 모사함을 확인하였다. 낮은 레이놀즈수에 의한 깃 요소의 공력 성능 저하가 프로펠러 성능 감소의 주원인으로 분석되었다. 고고도 조건 해석으로부터 프로펠러 성능 저하를 확인하였다.

• 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.