• 대한기계학회논문집A
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• 제40권1호
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• pp.103-111
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• 2016

본 논문에서는 차량의 횡방향 안정성을 향상시키기 위해 자세 제어 장치(ESC)와 능동 전륜 조향(AFS)을 이용하는 통합 새시 제어의 적응 가변 가중치 조절 방법을 제안한다. 제어기 설계 방법론을 적용하여 차량을 안정화시키는데 필요한 제어 요 모멘트를 구한 후 이를 가중 역행렬 기반 제어 할당 방법(WPCA)을 이용하여 ESC 의 제동력과 AFS 의 추가 조향각으로 분배한다. 저마찰 노면에서는 차량의 속도가 높다면 횡슬립각이 증가하여 횡방향 안정성이 저하되므로 이를 방지하기 위해 WPCA 의 가변가중치를 상황에 따라 조절하는 방법을 제안한다. 차량 시뮬레이션 패키지인 CarSim 에서 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방법이 통합 섀시 제어기의 횡방향 안정성을 향상시킨다는 사실을 검증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.527-534
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• 2015

본 논문에서는 능동 전륜 조향장치(AFS)에 의한 횡력의 크기가 제한된 상황에서 자세 제어장치(ESC)와 능동 전륜 조향(AFS)을 이용한 통합 새시 제어기의 최적 요모멘트 분배 방법을 제안한다. 차량을 안정화시키는데 필요한 제어 요모멘트는 슬라이딩모드 제어이론을 이용하여 구한다. 가중 역행렬 기반 제어 할당 방법을 이용하여 제어 요모멘트를 ESC의 제동력과 AFS의 추가 조향각으로 분배한다. 저마찰 노면에서 AFS에 의한 횡력이 물리적 최대값을 초과하는 경우 제어 요모멘트를 제대로 만들어내지 못하므로 가중 역행렬 기반 제어 할당 방법을 이용하여 AFS에 의한 횡력의 크기를 제한하고 ESC의 제동력으로 부족한 제어 요모멘트를 보상하는 방법을 제안한다. 차량 시뮬레이션 패키지인 $CarSim^{(R)}$에서 시뮬레이션을 수행하여 AFS에 의한 횡력이 물리적 최대값을 초과하는 경우 제안된 방법이 차량의 조종 안정성과 횡방향 안정성을 향상시킨다는 사실을 검증했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-8
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• 2021

본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.