• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.123-134
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• 2013

Strengthening vehicle emission regulation is one of important policies to improve air quality in urban area. Due to the limitation of specified driving cycles for certification test to reflect real driving conditions, additional off-cycle emission regulations have been adopted in US and being developed in Europe. The driving cycles of US or Europe have been used in emission certification for Korean light-duty vehicles, but it has not been known how well the driving cycles reflect various real driving patterns in Korea. In that point of view, it is required to estimate vehicle emission based on real road driving conditions to raise the effectiveness of vehicle emission regulation in Korea. In this study, real driving emission measurements have been conducted for three Korean light-duty vehicles with PEMS. The driving routes consisted of urban, rural and motorway in Seoul and Incheon. The data have been analyzed with various averaging methods including moving averaging windows method and compared to emission limits set with emission certification modes applied to tested vehicles. The results have shown that the real driving pollutant emissions of a gasoline and a LPG vehicles have been ranged quite lower than those of emission limits on CVS-75 driving cycle. But real driving NOx of a light duty diesel vehicle has been considerably higher than emission limit of NEDC driving cycle. The higher than expected NOx emission of a diesel vehicle might be caused by different strategy to control EGR in real driving condition from NEDC driving.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1477-1484
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• 2015

본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.362-364
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• 2018

Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권12호
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• pp.965-973
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• 2015

PEMS(Portable Emissions Measurement System)를 이용한 배기가스 시험절차는 소형 디젤자동차의 실제도로 배출가스를 효과적으로 제어하기 위한 수단으로 최근에 많은 주목을 받고 있으며, 현재의 배기가스 인증규제 시험절차의 제도적 보완장치로 2017년에 한국과 유럽에서 시행될 예정이다. 본 연구에서는 국내에 운행 중인 유로 5 소형 디젤자동차 4대에 대한 실제도로 NOx 배출량을 도심, 교외 및 자동차 전용도로에서 측정하였으며, 측정 결과를 이동평균구간 및 가중평균 배출량 방법으로 분석하였다. 시험 차량 및 주행경로에 대한 두 방법의 실제도로 NOx 배출량 분석결과는 유사한 경향을 갖는 것으로 나타났으며, 이동평균구간 분석방법의 경우 배출 허용기준을 1.8 ~ 8.5배, 가중평균 배출량은 허용기준을 2.0 ~ 10.6배 초과하는 것으로 분석되었다. 본 결과를 바탕으로 실도로 주행 조건에서 NOx 배출량 분석에 대한 기술적 토대를 확보하였고, 향후 배출가스 관리를 위한 정책적 기반 데이터로 활용가능하다.

• 한국분무공학회지
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• 제21권4호
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• pp.200-206
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• 2016

Recently, the certification procedure for exhaust emission regulation of LDV has tested with the NEDC mode in the laboratory. But the on-road exhaust emissions exceed the standard emission limits. Therefore, it is important to analyze the real-driving emissions (RDE) with a portable emissions measurement system (PEMS). In present study, the on-road emissions were measured with a PEMS and evaluated by moving averaging window (MAW) method. Also, it was compared with the $CO_2$ and $NO_x$ emissions for real-driving and test modes from euro-6 light-duty vehicles equipped with SCR and LNT systems. In results, on-road $NO_x$ emission has been 2.3-10.0 times higher than the standard $NO_x$ emission limit on NEDC mode. The reason was that the test modes did not reflect traffic and various real-driving patterns sufficiently.

• 한국분무공학회지
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• 제21권4호
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• pp.207-213
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• 2016

To protect air pollution of urban area from motor vehicles, emission limits for diesel vehicles have been dramatically lowered in short period. But recent studies have shown that on-road NOx emissions of light-duty diesel vehicles are considerably higher than the values measured with laboratory test procedures used for emission certification. To tackle with this issue, Ministry of Environment have a plan to introduce EU RDE-LDV (Real-driving Emission-Light-duty Vehicle) regulation. In this study, 4 Euro 6 diesel vehicles have been tested with the new test procedures published by EU to estimate on-road NOx emissions using PEMS (Portable Emission Measurement System). The results have shown that the requirements of EU RDE-LDV could be met in driving condition of metropolitan area for constitution of test routes and validity of test results. In analysing with Moving Averaging Window method the completeness and normality of test data were validated with the requirement. On-road NOx emissions were quite deviated as test vehicles and higher than the new limit of on-road NOx emission enforced from Sept. 2017, which means that RDE-LDV can effectively reduce NOx emission of diesel vehicles in real driving conditions of Korea.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권4호
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• pp.359-369
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• 2013

본 논문에서는 소형자동차에 이동식 배출가스 측정장비(PEMS)를 탑재하여 서울 도심의 실제 도로를 주행하고, 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 분석하였다. 주요 주행인자로는 평균차속, 상대가속도(RPA-Relative Positive Acceleration), 정지비율을 선정하였고, 도로유형을 단속류와 연속류로 구분하여 분석하였다. 주행거리 기반의 이동평균구간 계산 방법을 적용하여 다양한 주행조건에서의 평균값을 구하고, 다중 선형 회귀분석 방법을 통해 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 조사하였다. 이러한 분석을 통해 자동차의 $CO_2$ 배출량은 평균차속이 증가함에 따라 감소하고, RPA와 정지비율의 증가에 따라 증가하는 경향이 있음을 통계적인 방법으로 확인하였다. 단속류는 연속류와 비교하였을 때 평균차속이 상당히 낮고, RPA와 정지비율은 높게 나타나는데, 이러한 주행인자분포의 차이로 인해 단속류의 단위주행거리 당 $CO_2$ 배출량이 높은 것으로 판단된다.