본 연구에서는 국내 과적차량 단속 대상에서 제외된 소형트럭에 대한 과적 운행 여부를 파악하기 위하여 국도 3개 지점에서 소형트럭의 교통량과 중량 자료를 수집하였다. 그리고 이를 차종별, 요일별, 시간대별로 구분하여 차량 총중량별 과적 분포를 분석하였다. 차종별 분석 결과, 평균적으로 1.5톤 이하 트럭은 6.2%, 2.5톤 이하 트럭은 31.7%, 그리고 3.5톤 이하 트럭은 13.7%의 과적비율로 나타났다. 그리고 동일한 차종에 대하여 수집 지점별로 차이가 나타났고, 소형트럭의 총중량 무게가 적을수록 과적 비율이 높게 나타났다. 요일별 분석 결과, 특정요일에 과적비율이 높게 나타나는 경향은 없었으나 각 지점별로 요일별 예측 가능한 발생 패턴이 있는 것으로 보였다. 그리고 시간대별 분석 결과 모든 지점에서 점심시간 이후 시간(13:00~15:59)대에 과적차량의 비율이 평균적으로 가장 높은 것으로 파악되었다.
과적차량은 도로관련 사회간접자본과 국가 경제적 측면, 교통류, 도로안전 등 다양한 측면에서 악영향을 미치고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 지능형 과적차량 단속시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크(USN) 시스템을 구성하였다. 그리고 WIM(Weight-in-motion) 시스템과 달리 도로자체의 변형을 측정하여 주행중인 차량의 축을 감지한 후, 도로 하면에 부착된 변형률센서를 통하여 얻은 신호와 해석방법을 이용하여 차량의 중량을 계산하는 방안을 제시하였다. 또한 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석방법을 위한 시뮬레이션 실험을 실시하였고, USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.
자중계는 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못해서 생기는 부득이한 과적을 방지하기 위해서 반드시 필요한 기술이다. 본 연구에서는 자중계의 일본의 의무장착 사례와 국내 활용현황에 대하여 조사하고 자중계와 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 관제시스템을 시험차량에 설치한 후 원격 모니터링을 통해 과적운행패턴을 규명하고, 자중계 설치 시 과적 예방효과와 운송 효율성에 대하여 분석하고자 하였다. 장기 모니터링 데이터를 분석한 결과, 자중계 설치 후 운전자가 화물중량을 인지함으로써 과적율과 과적 중량이 감소되는 효과를 확인하였으며, 건설기계 차량의 경우 운송거리 단축에 의한 운송효율이 높아지는 결과를 확인하였다. 또한 단속지점의 GPS 좌표와 화물차량의 이동경로를 매칭하여 과적상태인 경우 회피 운행경로를 분석하였으며, 적재물의 종류에 따른 운행거리와 적재중량을 분석하였다.
The development for Eco-friendly cars has been expanded as the concern about environmental pollution and a rise in gas prices. The Electric Vehicle(EV) and Plug in Hybrid Electric Vehicle(PHEV) are generally connected on distribution power systems to charge the traction batteries. The growing number of EV/PHEVs could have a effect on distribution power systems and result in overload of power utilities and power quality problems. In order to reduce the adverse effect on distribution power systems, the influence of electric vehicle loads should be evaluated. In this paper, the influence of electric vehicle loads is evaluated by using OpenDSS(Open Source Distribution System Simulator) according to the penetration rate of electric vehicle.
For the design and maintenance of highways and road structures, the statistical data are needed for the vehicle, especially heavy truck crossing. So far, static weighing has been used but it needs fixed station, crews, and it takes a lot of time. Also truck mix and headway distances cannot be obtained. Weigh-In-Motion system uses the sensor as a weighing scale and collects the axle weights, axle distances, vehicle types and etc. without stopping or slowing down the vehicle. Objectives of the study is make a determination of WIM Sensor for Implementation of U-Overloaded Vehicle Regulation System.
본 연구에서는 BWIM(Bridge Weigh-in-Motion) 시스템을 기반으로 주행차량의 총중량 및 축중량 추정을 수행하였다. BWIM 시스템의 개발을 위해 차량 주행시험은 필수적이지만 그 비용과 시간이 많이 소요되고, 다양한 차량 주행 조건의 적용이 어렵다. 따라서 차량 주행시험의 비용 및 시간적 문제점을 보완하고, 주행 조건에 따른 다양한 교량응답의 확보할 수 있는 수치 시뮬레이션이 현장실험과 병행되어야한다. 본 연구에서는 교량의 동적특성을 반영하는 수치 시뮬레이션을 수행하여 교량의 응답을 획득하고, 통행 차량의 중량을 산출하는 BWIM 시스템에 적용하여 총중량 및 축중량 추정을 수행하고 정밀해석모델기반 과적단속기술에 대하여 제안하였다.
To analyze and predict crack initiation position and propagation directions on the spot welded area are very important for strength design of the automobile body structure. It is necessary to test by method considering random loads with variable amplitude for strength design of vehicle body structure, because driving cars are actually subjected to random loads with variable amplitude in the road. Although this condition, nearly all tests haute been performed under constant load conditions in the laboratory because it is impossible to replay like an actual conditions. In this study, using in-plane bending type specimens, the overload factor affecting on the fatigue strength, crack initiation and propagation directions of spot-welded specimens have been studied.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석한다면 지능형 임베디드 도로 시스템을 통한 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다 고 판단된다. 과적차량의 불법 축조작을 통한 단속의 문제점 해결 및 도로의 지능화를 위한 임베디드 차량하중분석 시스템을 위해서는 우선적으로 도로자체의 거동을 이용한 차량하중 분석의 정확성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 일반도로에서의 변형적 특성을 이용할 수 있도록 Box형 도로 매설물 구조의 실내모형을 설치하여 도로의 변형을 측정하고, 차량의 통제가 필요없는 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석 방법을 위한 실내 기초실험을 실시하였으며 10%범위의 오차를 확인하였다.
The PRT can be divided into In-Track and On-Board according to propulsion method. In process of In-Track, vehicles driven by LIMs(Linear Induction Motor) which are installed in Guideway. Central Controller, which control whole machine, must control speed and direction of all vehicles. In this case, as vehicle increases, Central Controller will overload. If Central Controller fails, all vehicle stops. To avoid this problem, processing of Central Controller must be distributed. This paper introduces method of Distributed Routing. Method of Distributed Routing will provide safety and efficiency for PRT System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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