An Empirical approach to determine a road-surface condition is presented The road-surface condition thus provided includes the detection of not only friction coefficient, but also abrupt surface-profile changes such as pitfalls and bumpers The former plays a key role in establishing the appropriate control strategy, while the latter allows to minimize unnecessary brake intervention induced by the aforementioned jut. In this paper, we use an empirically chosen variable, namely. the time-rate of change of vehicle speed estimated from the point where ABS engaged to the point where measurement taken Experimental results shoe that the proposed method is effective to infer various control variables critical for the control of ABS.
고속도로 영업소의 경우 하이패스차량과 일반TCS이용차량간의 혼용 및 차로변경으로 인한 상충이 발생하는 구간으로 안전성에 대한 검토가 필요한 구간이다. 본 연구에서는 영업소 진출부에 설치된 중앙하이패스 이용차량과 일반차로 이용차량간의 상충 및 사고위험성을 현장비디오촬영 및 상충분석을 통해 알아보았다. 차량속도와 상대속도 및 상충으로 인한 차량 감속시간 등을 분석한 결과 하이패스이용차량과 일반TCS이용차량간의 상대속도가 클수록 상충으로 인한 차량 급감속이 발생한다는 문제점을 파악하였으며, 중앙 하이패스 설치시 상충 발생 위치 및 차로 운영형태에 따라 상충빈도 및 상대속도가 다름을 확인할 수 있었다. TA(Time to Accident)분석 결과, 고속도로 영업소 중앙 하이패스 설치시 차량간 상대속도, 상충위치 및 빈도에 따른 상충시 하이패스 차량의 급감속 및 감속시간이 큼에 따라 사고위험이 높은 것으로 분석되었다. 또한 합류 시점부가 영업소 진출부와 가까울수록 TA분석값이 낮은 것으로 분석되어 전반적으로 속도차이를 줄여 안전성을 증대시켜야 함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 영업소 진출부 중앙 하이패스 설치로 발생하는 상대속도차에 의한 상충으로 급감속 및 사고를 억제함으로서 영업소 중앙 하이패스 차로 설치시 안전성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
Since the structural temperature of a flight vehicle flying at high speed rises rapidly due to aerodynamic heating, it is necessary for optimum structural design to obtain proper material properties at high temperature by taking into account of its operational environment. For a special alloy, analysis data on strength change due to exposure time to high temperature are very limited, and most of them are for an exposure time longer than 30 minutes for long term operations. In this study, base and weld metal samples of Ti-6Al-4V alloy had been prepared and high temperature tensile tests with induction heating were performed, and then high temperature strength characteristics and strength recovery characteristics through cooling have been analyzed. Pre-tests to determine maximum heating rate were performed, and response characteristics for temperature control were confirmed. As a result, high temperature tensile strength appeared to be lower than that of room temperature, but it was higher than that of high temperature of 30 minite exposure listed in MMPDS. In strength recovery through cooling Ti-6Al-4V alloy has shown higher recovery rate compared with other alloys.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
In this study, the correlation analysis between total system error and environmental factor variables was performed to confirm the effect on the performance of the integrated navigation system by various environmental factors. To collect flight data of hybrid vertical take-off and landing UAVs, scenarios including various turning sections and straight sections such as left turn, right turn, turning rate, and path change angle were selected, and environmental data of wind direction, wind speed, temperature, air pressure, and humidity were collected in real time through weather station. As a result of the correlation analysis between the collected flight data and environmental data, it was concluded that the performance of the integrated navigation system by environmental factors within the collected data was not significant affected and was robust.
본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.
고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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