국내 운행자동차의 정기 자동차검사, 자동차 안전 및 배출가스 검사는 자동차관리법(1995년)에 따라 교통안전공단과 민간 자동차업체에서 수행해오고 있다. 특히, 적합한 검사 시스템과 방법으로 개발된 안전 검사는 자동차 안전과 서비스 품질의 신뢰성을 향상시키고 국민의 건강을 보호하는데 모든 노력을 다하고 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 제동력 검사와 정적 제동력 검사를 비교함으로서 현재 정기 자동차검사에서 제동력 검사 방법의 신뢰성을 통계적으로 연구하여, 현재 제동력 검사 방법의 특성 및 문제점을 분석하였다. 결과로서 동적 제동력 검사장비(H)에 있어서, 진입 자동차속도에 따른 제동력비의 평균 보정계수(y=18.61+2.18x)를 산정하였다.
The particulate matter that was emitted always come up by atmospheric environmental problem. Running on the road vehicles must have regular inspection at regular period and make sure the emissions of exhaust gases exceed the legal standards. Emission test for the atmospheric environment, but it is not free from the particulate matter. Currently, emission test of vehicle inspection is divided into regular inspection and close inspection. Regular inspection and close inspection differ not only the method of emission test, but also the facility standards that must have for this inspection. According to the "Regulations on the Implementation of Comprehensive vehicle Inspection, etc.", close inspection must have trapping device that is trap particulate matter by emission test to vehicle. However, regular inspection is different. Regular inspection do not specify any criteria for trapping facilities. Therefore, this study is confirm how to prevent the emission of particulate matter to the atmosphere during the year when mandatory trapping facilities are required to trapped particulate matter in the regular inspection.
With a sustained increase in the number of reported registrations for two-wheeled vehicles and the simultaneous growth of the domestic two-wheeled vehicle market, fueled by the activation of contactless industries and a rising population engaging in recreational two-wheeled vehicles during the COVID-19 era, concerns regarding safety incidents and environmental issues have come to the forefront. While the regular inspection methods and environmental standards for four-wheeled vehicles are becoming more stringent for safety and environmental management, the same cannot be said for two-wheeled vehicles. As the market for two-wheeled vehicles continues to expand, there is a pressing need for improvements in the management and inspection of these vehicles. In this study, we analyze cases of non-compliance from the results of periodic inspections over the past five years, specifically focusing on illegal customizations, exhaust emissions testing, and exhaust noise results. Through this analysis, we elucidate the necessity for enhancing the inspection system for two-wheeled vehicles, drawing parallels with the inspection systems applied to conventional automobiles. The findings of this research contribute to advocating for improvements in the inspection regime for two-wheeled vehicles, addressing the growing concerns related to safety and environmental impact.
Braking force inspection of vehicles in service is certainly one of the most important characteristics that affect vehicle safety. Up to now, in domestic country, the regular safety inspection of vehicles in service has been tested with a roller type brake test (a static braking force inspection system). But, in EU and USA etc. in recent years, it has been tested with a plate type brake test (a dynamic braking force inspection system). In this study, to compare the characteristics of above two test systems, the correlations for the results of braking force are evaluated statistically. As the results, in the case of main braking force, the range of the $R^2$ of the deviation for the left and right side is 0.5386 ~ 0.6231 in the rear axle and 0.0032 ~ 0.0052 in the front axle respectively, then the $R^2$ in the front axle is lower than that in the rear axle and the total variation is unexplained by the least-squares regression line statistically. Also, the p-value for the deviation of the left and right in the front axle is 0.4839 ~ 0.5755, then it has nonsignificant in the front axle. Therefore, the static braking force inspection system can not reflect the inertia force that there is a load transfer from the rear axle to the front axle during braking. Accordingly, it is necessary to adopt the dynamic braking force inspection system which can reflect the inertia force on the regular vehicle safety inspection in domestic country.
This paper develops an OBD Diagnostic Program (Program) using Visual Studio (C#), which was used to diagnosis malfunction information from OBD-II system vehicles. We accomplished this using the Program, Diagnostic tests, Board (STN1110), FTDI Basic Cable, Mini USB Cable, OBD Data Cable, and both hybrid and regular vehicles. The Program tests real-time data output, DTC output, sensor value output, engine RPM, waveform data, OBD type check, PID inspection, and whole monitoring. We found vehicles used in this research had 19 PIDs, which was within OBD-II regulations. We also gathered data on control and diagnostic code regulated by OBD-II system, such as, sensor output value, engine RPM, DTC output, each PID analytic value, OBD type, fuel mode, and whole monitoring result value. Using the data collected through the Program appropriately can lead to more effective diagnostic practices and contribute to education.
Cars are inspected in the transport sector for their ability to achieve the greenhouse gas reduction targets. A vehicle (automobile) inspection broadly consists of regular and total checks, and both the safety level and the amount of exhaust gas are checked simultaneously during a vehicle inspection. This study deals with the efficiency of a soot probe to measure soot emissions from diesel vehicles. When the vehicle exhaust gas measurement is performed, there may be a difference between the exhaust gas temperature and the soot suction amount because of the different shape and angle of the exhaust port for each vehicle type. This may result in some incidents where the correct inspection nonconforming vehicle is not selected. Therefore, in this study, the shape of the probe was improved to increase the soot measurement efficiency under the condition of the exhaust pipe angle change.
The railway system requires safety and reliability of service of all railway vehicles. Suitable technical systems and working methods adapted to it, which meet the requirements on safety and good order of traffic, should be maintained. For detection of defects, non-destructive testing methods-which should be quick, reliable and cost-effective - are most often used. Since failure in railway wheelset can cause a disaster, regular inspection of defects in wheels and axles are mandatory. Ultrasonic testing, acoustic emission and eddy current testing method and so on regularly check railway wheelset in service. However, it is difficult to detect a crack initiation clearly with ultrasonic testing due to noise echoes. It is necessary to develop a non-destructive technique that is superior to conventional NDT techniques in order to ensure the safety of railway wheelset. In the present paper, the new NDT technique is applied to the detection of surface defects for railway wheelset. To detect the defects for railway wheelset, the sensor for defect detection is optimized and the tests are carried out with respect to surface and internal defects each other. The results show that the surface crack depth of 1.5 mm in press fitted axle and internal crack in wheel could be detected by using the new method. The ICFPD method is useful to detect the defect that initiated in railway wheelset.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.28-33
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2016
배터리는 휴대폰, 전기자동차, 무인잠수정 등과 같은 분야에서는 주 동력원으로 사용되고, 일반 자동차에서는 시동기 또는 램프구동용으로 사용되며, 일반 선박에서는 비상전원으로 사용되고 있다. 2차 전지로는 납축전지와 리튬이온 배터리를 많이 사용하고 있으며, 납축전지는 가격이 비교적 저렴하고 안전하다. 리튬이온전지는 에너지 밀도가 높고 출력이 우수하며 수명이 긴 장점이 있으나 공기 중의 수분과 반응하여 폭발의 위험성을 가지고 있다. 그러나 최근에는 방수, 방염, 방진 기술의 발달에 힘입어 리튬배터리의 사용이 증가하고 있고, 특히 하이브리드 선박 및 전기추진 선박 등의 주동력원으로 사용될 만큼 그 사용범위가 점점 넓어지고 있으므로 좀 더 엄격한 배터리의 관리가 필요하다. 하이브리드 선박에서는 500kWh 이상의 대용량 동력원을 만들기 위하여 셀(Cell) 단위로 이루어진 수십 개의 리튬배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 배터리 점검에 필요한 검출 전압, 전류 및 온도 데이터들을 관리용 서버로 보내 주는 유선 점검 및 감시시스템을 구현하는 데에는 많은 전선과 통신 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 직렬통신 모듈보다 가격이 저렴하고 전선을 사용하지 않는 저 전력 블루투스(Bluetooth low energy, BLE) 무선통신 모듈과 전력선 모뎀을 사용하여 하이브리드 선박용 리튬배터리 저가형 점검 및 감시시스템을 구현하고자 한다. 배터리의 점검요소에는 잔존용량(State of charge, SOC)과 잔존수명(State of health, SOH)이 있으며, 제안한 시스템은 이들을 규칙적으로 점검하여 배터리의 수명 예측과 예방 정비를 할 수 있기 때문에 안전사고를 방지할 수 있을 것으로 전망된다.
도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나
터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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