엔진 설치 시스템은 차량의 NVH 성능에 매우 중요한 시스템 이다. 차량의 NVH 성능은 공회전 진동(Idle Vibration), 엔진 쉐이크(Engine Shake) 시동 진동(Key ON/OFF Vibration), 변속 진동(Gear Shift Vibration) 등 다양한 이론이 존재한다. NVH 성능 개선을 위해 이러한 이론들에 대한 실제적 최적화가 필요하며, 특히 최적의 엔진 설치 위치와 강성을 찾아내는 것이 매우 중요하다. 또한 효과적인 NVH 성능 개선을 위하여 차량개발 프로세스 측면에서 제약조건과 한계가 있는 사후 조정보다는 개발 초기에 최적화가 필요하다. 본 논문에서는 엔진 설치 시스템 관련 여러 이론에 대한 최적화 해석과 파워 트레인의 엄격한 모드 분리와 토크롤축(Torque Roll Axis), 탄성롤축(Elastic Roll Axis) 사이의 각도를 최소화 하는 다양한 시뮬레이션 케이스(Simulation Case)와 FE-모드를 개발초기에 수행하여 다중 최적화 분석을 함으로서 최적의 엔진 설치 위치와 강성을 찾아내어 NVH 성능을 개선하였다.
본 연구에서는 초지, 흙으로 된 표면, 아스팔트, 시멘트도로 등의 지표면 위의 자유공간에서 정상파 방법을 이용하여 음향 임피던스를 측정하였으며, 음의 초과감쇠를 조사하였다. 사용한 주파수의 범위는 300Hz에서 1000Hz이며, 각 지표면의 음향 임피던스를 측정한 결과 Delany와 Bazley의 이론식과 비교적 잘 일치하였다. 음향임피던스는 초지, 흙, 아스팔트, 시멘트도로의 순으로 커지고, 주파수가 증가하면 그 값은 감소한다. 음의 초과감쇠는 주로 음향임피던스에 의해 좌우됨을 확인하였으며, 각 지표면과 마이크로폰의 높이에 따른 이론치와 실험결과를 비교하였다.
Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC
Recently, railroad construction becomes an alternative considering environmental merits such as mass transportation, safety, economy and energy efficiency. Also railroad can have 3 to 4 times better in economy compared to road construction. However, long line and unavoidable sensitive areas hinders railroad construction often resulted in ecosystem degradation. This paper reviewed 27 cases of EIS submitted during 2003-2006 and reviewed major issues on Animal-Plants and Landscape. Noise-Vibration (13.5%), Water Quality (13.5%), Wastes (10.8%) appeared to be most frequent factors to supplement. Route selection in the railroad is the most sensitive issues so that public participation and hearing should be involved in the early stage of the process and social and cultural factors also must be considered to make a final decision on the railroad route location and selection.
PURPOSES : The fundamental diagram provides basic information necessary in the analysis of traffic flow and highway operation. When traffic flow is congested, the density-flow points in the fundamental diagram are widely scattered and move in a stochastic manner. This paper investigates the pattern of density-flow point transitions and identifies car-following behaviors underlying the density-flow transitions. METHODS : From a microscopic analysis of 722 fundamental diagrams of NGSIM data, a total of 20 transition patterns of fundamental diagrams are identified. Prominent features of the transition patterns are explained by the behavior of the leader and follower. RESULTS : It is found out that the average speed and the speed difference between the leader and the follower critically determine the density-flow transition pattern. The density-flow path is very sensitive to the values of vehicle speed and spacing especially at low speed and high density such that most fluctuations in the fundamental diagram in the congested regime is due to the noise of speed and spacing variations. CONCLUSIONS : The result of this study suggests that the average speed, the speed difference between the leader and the follower, and the random variations of speed and spacing are dominant factors that explain the transition patterns of a fundamental diagram.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
This study surveys the degree of residents' satisfaction on the current street space to suggest alternatives for the improvement of the street space design in detached house areas. In the results of the survey, we find the following. First, in the result of analysis on age, residential term, having children or not, income level, and type of house ownership, residents are homogeneous in social and economic characteristics. There are similarity in geographical, locational conditions, neighboring facilities, deterioration of residential house, and the time of residential formation among residential areas. Second, satisfactory determinants of residents on street space according to street types, are maintenance, protection of privacy, and parking space. Third, satisfactory determinants of residents on street hierarchy is the inner circulation road while unsatisfactory one is the inner roads. Fourth, age, residential term and type of house ownership are significant factors influencing residents' satisfaction. Factors influencing satisfaction on street space are also affecting total satisfaction and factors associated with street environment are perceived more important ones than factors associated with street activities. Thus we find the degrees of satisfaction for residents on street type and street hierarchy are different despite that general characteristics of residents are similar. We also find residents consider street noise and maintenance as critical factor among physical factors of street space.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
This research suggests that the regulation, design and improvement of domestic and international ambulances so that make the basis for the future ambulance in Korea. It is true that the diversification of current disasters, increasing elderly population, the increase in emergency patients, due to the lack of effective transfer system, emergency vehicle's performance problem, and the aging of ambulances cause have difficulty in providing effective emergency services in domestic country. Therefore, in order to improve the effectiveness of ambulance, the history of ambulance, other relevant provisions include international, design and directions to be improved were investigated, and also research directions of the ambulance are suggested in domestic country. In this research, suggests the following conclusions to improve domestic ambulance 1. Through standardization of the spacing and location of an ambulance is needed to maximize the treatment room. 2. The interior of the ambulance design for hygiene and infection control should be included. 3. Stretcher and equipment are designed to be fitted to each other should be standardized. 4. Especially during transfer maintain the road, noise, vibration, and shock-absorbing function to emphasize the importance. 5. The improvement of ergonomic design is necessary for the possibility of applying to many people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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