무인차량의 주행은 각종 센서를 이용한 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4가지 서브 시스템으로 구성 되어있다. 본 연구는 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
최근 마이크로 모빌리티는 비대면 사회에서 라스트 마일을 이용하는데 유용한 교통수단으로 정의되고 있지만, 현재 주차방식을 비고정형으로 채택하고 있어 교통수단이 가지는 장점보다는 단점이 더 부각되고 있다. 본 연구는 마이크로 모빌리티의 주차방식을 비고정형에서 고정형으로 전환하면서 필요한 주차장 입지를 공학적 분석을 통해 마이크로 모빌리티의 주차문제 해결에 목적이 있다. 마이크로 모빌리티 주차장의 최적 개수 및 위치를 도출하기 위해서 입지선정모형인 MCLP 모형을 사용하였다. MCLP 모형 적용의 대상지는 분당 1기 신도시로 현실적인 공유 전동킥보드의 수요에 대응하는 최적입지 도출을 위해 실제 이용 데이터를 수집하여 반영하였으며, 최적입지에 시간대별 이용 수요를 반영하기 위해 커버 범위, 수요, 시간대별로 모형을 적용 및 분류하였다. 분석 결과, 커버 범위를 400 m로 적용하였을 때 최적 주차시설의 개수는 146개로 현재 마이크로 모빌리티의 수요가 99.83 % 커버되어 주차문제 해결에 적절한 커버 범위로 나타났다. 또한, 공유 전동킥보드의 이용 수요를 4개의 수준, 시간대를 3개의 수준으로 분류하고 교차하여 도출된 마이크로 모빌리티의 주차장을 총 12개의 유형으로 분류하였다. 이러한 주차장 유형의 분류는 향후 마이크로 모빌리티 주차시설의 설치 및 운영에 있어 전략적인 정책 제안이 가능할 것이다.
본 연구에서는 효율적인 주차관리가 가능한 주차시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 주차장 입구에서 주차공간에 대한 모든 정보를 확인하고 주차 가능한 공간을 찾는 데 도움을 줄 수 있고 또한 차량 번호판을 정확히 인식할 수 기능을 추가하였다. 그 밖에 웹캠을 차량 번호판에 더욱 가까이 설치하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다. 마지막으로 주차관리 시스템에 웹캠을 높이 설치하여 주차 차량이 효율적으로 주차할 수 있도록 주차화면에 표시하게 하였다.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
Unit load approach has been used to estimate the non-point pollutant load in Total Water Pollution Load Management System (TWPLMS). In this study, locally applicable unit loads for road and parking lot were developed based on the measurements of 9 rainfall events from 2007 to 2008 in Yongin city of Gyeongan stream watershed. Observations showed that stormwater runoff began at low precipitation (>1 mm) and peak pollutant concentration occurred at the beginning of the runoff because of impervious nature of the sites. Averaged event mean concentrations (EMCs) of road (parking lot) were estimated as COD 105.36(62.69) mg/L, BOD 15.94(13.20) mg/L, TSS 183.45(66.52) mg/L, T-N 4.63(3.28) mg/L, T-P 0.45(0.39) mg/L. Higher EMCs at the road than parking lot may reflect heavier traffic. Unit loads Estimated from the EMCs and 10 year average rainfall data were COD $331.17kg/km^2{\cdot}day$, BOD $50.20kg/km^2{\cdot}day$, TSS $580.13kg/km^2{\cdot}day$, T-N $14.68kg/km^2{\cdot}day$, T-P $1.43kg/km^2{\cdot}day$ in the road and COD $186.59kg/km^2{\cdot}day$, BOD $39.22kg/km^2{\cdot}day$, TSS $199.15kg/km^2{\cdot}day$, T-N $9.70kg/km^2{\cdot}day$, T-P $1.16kg/km^2{\cdot}day$ in the parking lot. The estimated unit loads are not so comparable to the ones listed in TWPLMS technical guideline and published data that locally developed unit loads should be used to estimate non-point pollutant loads.
이 논문에서는 기존의 보-거더 구조계 주차장 구조물에 대한 차량하중영향 연구를 토대로, 플랫 슬래브 구조계에서 차량하중영향에 대한 연구를 수행하였다. 먼저, 최대부재력을 일으키는 차량하중의 적용을 위해 플랫 슬래브의 주요 설계지점에 대한 영향면을 구성하였으며, 플랫 슬래브의 등가차량하중계수를 인공 신경망기법을 이용하여, 슬래브 두께, 지판 두께, 지판 크기, 슬래브의 단변, 장변 길이 등 주요구조변수로 제시하였다. 사용된 신경망의 훈련은 많은 패턴수를 갖는 비선형 회귀분석에 적합한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하였으며 해석결과와 인공 신경망의 출력의 비교를 통해 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 플랫 슬래브 구조계의 등가차량하중계수를 살펴보면, 보-거더 구조계의 경우와 유사하게 주열대와 중간대의 정모멘트 부재력에서 차량하중에 매우 취약함을 알 수 있었다.
Caliper intergrated Electric Parking Brake (EPB) is an automatic parking brake system, attached to rear caliper. Because EPB uses luxury vehicles recently, the drivers of vehicles are sensitive to the EPB noise. EPB is operated by the motor and gear, so noise is generated by motor and gear. In order to reduce noise, One of EPB manufacturers uses helical gear and changes the shape of EPB housing. But these methods are not optimized for reduction of interior noise. There are many noise transfer paths into vehicle interior and it is difficult to identify the noise sources. Therefore, in this study, we performed contribution analysis and modal testing in the vehicle system. It is possible to distinguish between air-borne noise and structure-borne noise in the vehicle interior noise by comparing interior noise peak with resonance mode map.
최근 '자전거이용 활성화'가 서서히 사회적으로 중요성이 부각되면서 자전거 중심의 교통체계로의 전환을 위한 다양한 노력이 있어 왔으나 그 효과는 부진한 면이 있다. 본 연구에서는 자전거 주차장 등의 시설을 구축하는 데 있어서 필요한 주차장입지선정을 공학적 분석을 통해서 구현하여 보자는데 있다. 즉, 자전거 주차장의 최적 개수 및 위치를 찾는 방법을 제안하는 것이 목적인 바, 구축 모형은 Heuristic P-Median 알고리즘을 이용하였으며, 예산제약의 유무에 따라 모형을 각각 제시하였다. 모형의 적용을 위하여 시험 네트워크를 구축하고 30개의 예비 주차장 (센트로이드-수요지)을 구성하였다. 분석 결과 자전거 주차장의 입지점은 예산제약이 있는 경우 9개, 예산제약이 없는 경우 20개로 선정되었으며, 선정된 입지점들은 실제 자전거 주차장의 이용률이 높은 곳과 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 알고리즘은 실제 공용자전거 등의 대상지, 또는 신규 예상입지선정에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다. 약간의 한계와 향후연구과제에 대해서도 논하였다.
In this paper, a simulator hardware and control design for an electronic parking brake (EPB) are proposed for emergency vehicle braking when the hydraulic break and anti-lock brake systems (ABS) fail to function. EPB systems are designed specifically for park braking and are usually installed on the rear wheels. However, in an emergency situation when all vehicle brake systems fail, the EPB can be utilized to stop the vehicle and track the target slip ratio as the ABS. This paper analyzed the non-linear EBP of the type of motor on caliper (MoC) based on experiments. A simulator hardware is also designed to validate the performance of the designed EPB controller in terms of braking distance and performance in tracking the target slip ratio. Through the experimental analysis, it is confirmed that a sliding mode controller can be applied on a non-linear EPB to track the target slip ratio.
Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is essential for this issue. In previous researches, many types of sensors are used for detecting vehicles, 2D LiDAR is popular since it offers accurate range information without preprocessing. The L shape feature is most popular 2D feature for vehicle detection, however it has an ambiguity on different objects such as building, bushes and this occurs misdetection problem. Therefore we propose the accurate vehicle detection method by using a 3D complete vehicle model in 3D point clouds acquired from front inclined 2D LiDAR. The proposed method is decomposed into two steps: vehicle candidate extraction, vehicle detection. By combination of L shape feature and point clouds segmentation, we extract the objects which are highly related to vehicles and apply 3D model to detect vehicles accurately. The method guarantees high detection performance and gives plentiful information for autonomous parking. To evaluate the method, we use various parking situation in complex urban scene data. Experimental results shows the qualitative and quantitative performance efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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