목적 : 만 65 세 이상 고령운전자와 50 ~ 65 세 이전의 예비고령 운전자의 시각적 기능을 검사하고, 일반인과 직업 운전자를 구분하여 그 차이점을 연구하고자 한다. 방법 : 본 연구에 참여한 대상자는 만 65 세 이상 고령운전자(40 명), 만 65 세 이하 운전자(67 명)이었다. 모든 대상자들은 안과적 질환이 없고, 운전 경력은 5년 이상이었다. 기본적인 데이터(성별, 직업, 연령, 건강상태)와 함께 시각기능 데이터 (대비감도, 정적 및 동적 입체시, 시력회복시간, 눈부심 지수)등을 측정하였다. 결과 : 명소시 조건에서의 대비감도는 전반적으로 버스군에서 가장 좋은 감도를 보였으며, 12 cpd와 18 cpd의 주파수에서 일반 1.57, 버스 1.70으로 그 차이 값이 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.05). 암소시 조건에서는 65 세 이상 고령층에서는 주파수가 높아질수록 일반군과 택시군에서 유의한 차이를 보여주었다(p<0.05). 눈부심 후 시력회복시간은 통계적으로 유의한 차이를 보이지는 않았다. 다만 연령대가 증가할수록 시간이 길어지는 경향은 보였다. 눈부심 지수에 관한 결과는 65 세 이상의 일반군에서 운전에 방해가 되는 눈부심에 해당하는 지수 3에 가까운 결과를 보였고, 택시 및 화물 운전군에서는 양호한 눈부심에 해당하는 지수 5에 가까운 결과 값을 보여주었다(p<0.05). 결론 : 고령자들의 시기능을 분석한 결과, 나이가 들수록 대부분의 시기능이 저하되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 65 세 이상의 고령 운전자의 안전운전을 위해서는 현재 시행되어지고 있는 시력, 색각 검사 외에도 운전 환경과 연관되어 있는 시기능인 대비감도, 눈부심, 입체시력 등의 시각기능 검사가 추가적으로 고려되어야 할 것으로 보인다.
뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.
지압은 신체의 특정 부위에 압력을 가하는 치료행위로 주로 한의학 분야에서 통증 경감에 활용되어 왔다. 하지만 시술자의 역량, 경험, 체력에 따라 치료 효과가 달라지는 경우가 많아 표준화된 지압이 필요하며 관련하여 기구가 출시되고 있으나 주로 롤링 마사지 방식이어서 에너지 집중도가 떨어지며 부상의 위험성이 있었다. 따라서 본 연구에서는 변동형 대차를 기반으로 수직 지압을 제공하는 장치를 구현하였다. 장치의 지압력 유효성 확인을 위해 하중 실험 및 체압 분포, 만족도를 실험한 결과 지압봉은 150kg까지 버티며, 체압비는 0 % < x ≤ 5% 구간에서 비교품의 체압 비율에 비해 낮게 측정되었으며, 또한 주관적 만족도는 평균 2.11점의 높은 점수를 받았다. 따라서 수직 지압이 적용된 장치가 기존 제품과 비교하면 체압 분산에 효과가 있었으며 만족도가 높다고 볼 수 있었다. 향후 연구에서는 수직 지압 사용 그룹과 전문 치료사의 지압 그룹을 구성하여 개발 기기가 사람에 비해 균일한 지압을 제공하는지 비교 평가할 필요가 있다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.
연구목적: 본 연구에서는 청주시에 시범운영한 PLSP(Priority Lane and Signal Preemption: 긴급차량 우선신호와 우선차로)제도 사업 효과를 분석하였다. 연구방법: 시범사업 구간(3.8km)을 대상으로 1.2km 구간에 VISSIM 프로그램을 활용하여 시범운영구간의 차량 데이터를 실측 분석하였다. 우선신호의 경우 경찰관이 CCTV로 교차로를 모니터링하여 긴급차량 접근 시 청색신호로 변경하는 방법이 사용되었고, 우선차로의 경우 노면에 긴급차량 우선차로를 표시하여 우선통행이 가능하도록 하였다. 연구결과: 시뮬레이션 분석 결과, PLSP 도입 시 긴급차량의 이동속도는 약 2배 증가한 42km/h로 PLSP 도입 전에 비해 약 3분 가량이 단축되었으며, 기존 대비 69%에 이르는 개선 효과가 있었다. 청주시 시범운영 결과, 평균 도달시간은 1차 기간 4분 14초 2차 기간 5분 40초로 약 2분의 시간 단축 효과가 나타났다. 결론: 본 PLSP 제도는 긴급차량의 현장 도착 시간 단축에 효과적인 것으로 분석되었다.
국내 연결로 가속차로 길이는 13 PS/ton 마력의 화물차를 기준으로 산정되어 연결로를 주행하는 대부분의 차량 성능에 비해 과다하게 산출되어있다. 이로 인해, 대부분의 운전자들은 고속도로로 진입하기 위해 가속차로 전 구간에서 본선으로의 무분별한 진입 경향으로 본선 교통흐름에 영향을 미쳐 이에 대한 개선이 필요하다. 양지, 수석, 용인, 오산 각각IC의 연결로 유입부에서 차량의 속도와 진입률 및 차량별 교통량을 조사하여 VISSIM 시뮬레이션 분석을 통해 교통흐름의 개선정도를 검토하였다. 조사결과 곡선부의 단순화와 본선 교통흐름의 인지가능 시점인 노즈부에서 부터 전체차량의 74.0 %가 연결로 규정속도 이상으로 주행하였고, 가속차로 길이대비 0.8 l 지점까지 88.6 %의 차량이 본선으로 진입하였다. 실측교통량을 기반으로 연결로 유입부를 0.265 l 지점까지 의도적으로 본선으로의 교통진입을 제한하여 시뮬레이션한 결과 본선과 연결로의 흐름을 평균속도 60.1 km/h에서 68.5 km/h까지 개선할 수 있었다.
세계적인 물동량의 증가와 함께 물류기업들은 원가 절감을 위해 화물을 운송하는 선박의 대형화와 항만의 양적화 장비의 고효율화 그리고 육상에서의 운송장비 역시 무인화 전동화가 되는 추세이다. 우리나라 해군 항만 역시 세계적인 추세와 같은 상황에 직면해있다. 과거 FF나 PCC, 참수리 등의 중소형 함정은 내구연한으로 퇴역하고 있으며 그 자리를 KDX, FFG, LST-II 등 대형 함정으로 대체되고 있으며 특히 독도함과 차기 경항공모함과 같은 대형 함정 역시 준비되고 있다. 해군 함정은 일반 상선과는 달리 주기적인 점검과 예방 정비가 필요하여 정비창과 같은 수리부두가 운영되고 있다. 해군 정비창에서는 주로 트레일러, 트럭, 트럭형 크레인을 주로 사용하여 함정 중량물 양적하 작업을 진행 중에 있으며 민간에서 행하는 자동화 및 무인화 장비의 적용이나 개발은 미비하며 자체 개선 사례 역시 매우 미약한 실정이다. 본 연구에서는 해군함정의 중량품 정비품 이송, 보관 및 하역 등의 물류체계에 관한 연구를 통하여, 군 물류체계의 효율화를 행하고자 한다.
본 연구에서는 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려한 수치해석방법을 사용하여 구한 도로교의 동적하중허용계수(DLA)를 LRFD 형식으로 신뢰도이론의 2차 모멘트법을 적용하여 보정하였다. 대상교량은 건설교통부에서 제정한 "도로교 상부구조 표준도"에 수록되어 있는 단순 PSC빔교와 단순 강판형교, 그리고 LRFD로 설계된 개구제형 단면을 갖는 강박스형교를 사용하고, "보통의 도로"에 대하여 생성시킨 10개의 노면조도를 사용하였다. 차량은 5축 트랙터-트레일러인 표준트럭(DB-24)을 3차원 차량모델로 모델링하고, 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉘요소로 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Rigid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 3가지 형식에 대한 10개의 교량에 각각 10개의 노면조도를 사용하여 해석적 방법으로 구한 100개의 해석결과와 OHBDC에서 사용한 보정 식을 사용하여 PSC빔교, 강판형교, 강박스형교 및 전체 대상교량에 대한 LRFD 형식의 DLA를 통계적으로 추정하였다.
본 연구에서는 차량의 주행속도, 차축하중 그리고 타이어 압력변화에 따른 아스팔트 포장의 주요 응답 특성을 분석하고자 하였다. 시험도로 아스팔트 포장 중 기층의 두께가 서로 다른 A5(180mm)와 A8(280mm)단면을 선정하여 표준 3축 덤프트럭에 의한 아스팔트의 변형률과 수직응력의 변화를 계측하였다. 모든 주행시험은 각 포장 단면의 주행차로에서 진행되었으며 실제 주행속도와 이동경로는 레이저 원더링 시스템을 적용하여 실시간으로 관찰, 기록하였다. 아스팔트 포장의 변형률은 차량의 주행속도가 증가할수록 그 크기가 감소하는 일반적인 점탄성 거동을 보였다. 특히 수직응력은 차축하중 뿐만 아니라 주행속도에도 영향을 받는 것으로 보아 속도별 차량의 운동특성이 각 차축으로 전달되는 연직하중의 크기에 많은 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 일반적으로 타이어 공기압이 증가하고 차축하중이 증가할수록 아스팔트 하부의 최대 인장변형률은 증가하였다. 두 아스팔트 포장 단면에서 다층탄성해석을 수행한 결과 변형률은 계측된 결과보다 크게 예측되었으며 수직응력은 수치해석결과가 계측결과보다 작게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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