자율운전자동차의 성능을 높이기 위해서는 차량과 차량, 인프라와 차량을 연결하는 통신 기술인 V2X의 도입이 필수적이다. 상대 차량의 움직임 정보를 알고 있더라도 회전교차로에서 정확한 연산을 위해 교차로의 구조와 거리 계산 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 국가 회전로 설계 규칙을 준수하고 정확한 계산이 가능한 회전교차로 설계 기법을 제안하여 Matlab으로 구현하였다. 제안한 기법은, 첫째, 회전로와 진출입로를 원으로 가정하고 수평 이동에 의해 두 원을 근접시켜 임의의 지점에 있는 차량간 거리 측정 기법을 제안하고 이를 Matlab으로 구현하였다. 둘째로, 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송한다. 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송함으로써 완전 자율운전 차량에서 이용할 수 있음을 제시하였다. 결과는 차량에 설치된 OBU에서 속도를 제어하는 알고리즘으로 사용할 수 있으며 자율운전 차량뿐만 아니라 운전자에게 교통 상황을 알려주는 기능을 제공한다.
차량의 좌회전반경 및 궤적에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이러한 이유로 교차로의 설계시 좌회전반경은 중요하게 반영 되지 않아 부적절하게 적용된 경우를 자주 찾아볼 수가 있으며 그에 따른 좌회전 유도선 또한 부적절하게 그려지고 있는 실정이며 이러한 교차로에서 상충에 의한 안전사고나 교차로용량의 감소가 자주 일어나고 있다. 본 연구는 유럽에서 교차로 설계 시 자주 사용되며 최근 국내에 소개된 바 있는 "물방울 교통섬(Drop Island)"을 교차로의 설계에 적용하여 위와 같은 문제점들을 해결하고자 한다. 기존의 물방울 교통섬 설계방법을 응용하여 실제 설계에 활용할 수 있도록 차종별, 교차각별로 설계방법을 제시하였으며 실제 설계를 통해 각각의 경우 교차점으로부터 정지선의 위치 및 회전 궤적의 시종점거리를 제시하여 설계자가 실무에서 참고하여 보다 쉽게 정확한 좌회전 궤적을 설계에 반영할 수 있도록 하였다.
A new localization algorithm is proposed for a fast moving mobile robot, which utilizes only one beacon and the global features of the differential-driving mobile robot. It takes a relatively long time to localize a mobile robot with active beacon sensors since the distance to the beacon is measured by the traveling time of the ultrasonic signal. When the mobile robot is moving slowly the measurement time does not yield a high error. At a higher mobile robot speed, however, the localization error becomes too large to locate the mobile robot. Therefore, in high-speed mobile robot operations, instead of using two or more active beacons for localization, only one active beacon and the global features of the mobile robot are used to localize the mobile robot in this research. The two global features are the radius and center of the rotational motion for the differential-driving mobile robot which generally describe motion of the mobile robot and are used for the trace prediction of the mobile robot. In high speed operations the localizer finds an intersection point of this predicted trace and a circle which is centered at the beacon and has the radius of the distance between the mobile robot and the beacon. This new approach resolves the large localization error caused by the high speed of the mobile robot. The performance of the new localization algorithm has been verified through the experiments with a high-speed mobile robot.
Ozone has been a problem in big cities. That is secondary air pollutant produced by nitrogen oxide and VOCs in the atmosphere. In order to solve this, the first to be the analysis of the $NO_x$ and VOCs. The main source of nitrogen oxide is the road mobile. Industrial sources in Seoul are particularly low, and mobile traffics on roads are large, so 45% of total $NO_x$ are estimated that road mobile emissions in Seoul. Thus, it is necessary to clarify the relation with the activity of road mobile source and $NO_x$ concentration. In this study, we analyzed the 4 locations with roadside automatic monitoring systems in their center. The V.K.T. calculating areas are set in circles with 50 meter spacing, 50 meter to 500 meter from their center. We assumed the total V.K.T. in the set radius affect the $NO_x$ concentration in the center. We used the hourly $NO_x$ concentrations data for the 4 observation points in July for the interference of the other sources are minimized. We used the intersection traffic survey data of all direction for construction of the V.K.T. data, the mobile activities on the roads. ArcGIS application was used for calculating the length of roads in the set radius. The V.K.T. data are multiplied by segment traffic volume and length of roads. As a result, the $NO_x$ concentration can be expressed as linear function formula for V.K.T. with high predictive power. Moreover we separated background concentration and concentrations due to road mobile source. These results can be used for forecasting the effect of traffic demand management plan.
최근 수치사진측량은 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로평면선형정보체계 개발하였다 먼저 수치사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보(BC,EC,R,IP)를 구축하는 프로그램을 개발하였고, 개발된 프로그램은 영상자료를 많이 이용하여 기존보다 시각적인 효과를 극대화할 수 있었다. 그리고 개발한 도로평면선형정보의 제원 값은 동적GPS에 의해 취득된 자료를 최소제곱법의 원리를 이용한 평면선형추출 프로그램값과 비교하면, IP값은 약 X,Y방향으로 약 2m정도 정확도가 향상되었고, 곡선반경(R)은 약 2.5m정도의 정확도향상이 있었다.
It is a essential to minimize production of by-products for economically effective petrochemical process. In order to find key factor to achieve the effective process, 2-dimensional computational fluid dynamics considering a variety of physics such as convective and radiative heat transfer and thermal cracking of ethane are carried out. The reactor is modeled as an isothermal tube, whose length is 1.2 m and radius is 0.01 m, respectively. At first, the axial distribution of representative by-products in ethane thermal cracking are investigated in each inner wall temperature conditions. Then the comparison between concentration of propene($C_3H_6$) and ethane conversion is discussed with respect to inner wall temperature conditions too. Finally, both reaction rate and turbulent kinetic energy are used to identify the production mechanism of $C_3H_6$ under the intersection point in the plot for $C_3H_6$ molar concentration and ethane conversion.
본 연구는 신호 교차로에서 대형 화물차의 정지로 인해 야기되는 온실가스 배출과 교차로 효율 저하를 완화하기 위해 좌회전 현시의 대형 화물차 대상 우선신호 알고리즘을 제안하고 효과를 분석한다. 대형 화물차의 진입 속도와 좌회전 속도를 고려한 녹색신호 연장 기법을 적용하며, 우선신호 제공으로 인해 발생할 수 있는 일반차량의 지체 증가를 완화하기 위해 두 가지 보상 전략을 수립하여 비교한다. 제안된 알고리즘의 효과를 분석하기 위해 PARAMICS를 이용한 시뮬레이션 분석을 수행하며 Comprehensive Modal Emissions Model (CMEM)을 이용하여 온실가스 배출량을 산정하였다. 실제 교통망의 3지 신호교차로를 대상으로 분석한 결과 비첨두시에는 대형 화물차에 능동적 보상 전략을 통해 지속적으로 우선권을 부여하는 것이 온실가스 및 연료소모량 감축에 효과가 있는 것으로 분석되었으며, 대형 화물차의 정지 감소로 인해 총통행시간도 개선되는 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터 제안된 알고리즘은 교통량이 많지 않은 공단 입구의 좌회전 현시에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
ICAO (international civil aviation organization)에서는 전략적인 의사결정과 항공교통관리 평가를 위해 세계항행계획인 GANP (global air navigation plan) 수행을 체약국에게 권고하였다. 본 연구에서는 항공교통관리 평가를 위해 제시된 KPI (key performance indicator) 05 실제 항로 연장에서 항로거리를 구하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해 한 달간의 항적 데이터를 수집하고 ICAO에서 제시한 방법과 본 저자가 제시하는 방법으로 각각 항로거리를 산출하였다. ICAO 방법은 반경 40 NM 원형에 대한 원의 방정식과 항적 데이터 내 원에 근접한 내·외부 지점에 대한 직선의 방정식을 통하여 교점을 추정하여야 하고, 네 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 본 연구에서 제시한 방법은 교점을 추정하지 않고 두 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 두 방법의 오차를 확인하기 위해 회귀모형 성능평가지표인 RMSE (root mean square error)와 결정계수 R2 를 사용하였다.
본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 2차원 평면 위치추정 알고리즘을 확장한 3차원 공간상의 위치추정 알고리즘을 연구하였으며, 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 이용하여 3차원 좌표를 추정하였다. 가로, 세로 300m의 탐색범위에서 시뮬레이터 구현을 통해 이차원 평면상의 쌍곡선 교점을 태그의 X, Y 좌표로 추정하였으며, 추정한 X, Y 좌표를 통해 Z 좌표를 최종적으로 추정하였다. RTLS 규격상 허용 오차 범위는 반경 3m 이내를 만족해야 하며, 실험결과 리더의 수신 옵셋이 이상적인 경우 태그의 3차원 위치는 실제 좌표와 근접함을 확인하였다. 수신옵셋이 32.76nsec 이내의 경우 옵셋의 차등적 증가시 RTLS 규격상의 반제 3m 이내의 오차범위를 벗어남을 확인하였다. 따라서 추후 연구를 통해 리더의 수신옵셋을 저감할 수 있는 기법이나 3차원 위치 추정시 적정 임계치 설정과 같은 판별 기법을 통해 위치 추정의 정확도를 향상시켜야 할 것으로 고려된다.
본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경 망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통계적 검증결과 $R^2$값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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