• 한국철도학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.543-549
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• 2012

본 연구는 차세대 분산형 고속전철 시제차량(HEMU-430X)의 후미진동저감에 관한것이다. VAMPIRE 해석을 통한 주행거동 관찰에서 HEMU-430X는 전두부 유선형 형상유지를 위하여 설치된 한방향 요댐퍼 때문에 후미차량에서 횡방향 진동이 예상되었으며, 430km/h에서 기준치를 초과하는 경우가 있었다. 이 후미진동을 감소시키기 위하여 차륜답면 형상변경, 횡댐퍼 댐핑계수조정, 요댐퍼 계수조정 등 다양한 방법을 시도하였으나 후미진동이 없어지지 않았다. 최종적으로 요댐퍼를 양방향으로 바꾸었을 때 횡방향 진동이 사라졌다. 실제 시운전에서는 150km/h로 주행하였을 때 횡방향 후미진동이 나타났으며, 요댐퍼를 양방향으로 바꾸어 300km/h 주행 시에도 후미진동이 나타나지 않았다. 추후 430km/h까지 최고속도시험을 수행할 예정인데 높은 속도에서 후미진동이 다시 발생한다면 본 연구에서 제시한 차륜답면 형상변화, 횡댐퍼 계수 조정 등의 방법을 이용해서 진동을 저감시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.568-576
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• 2003

본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.