현재 우리나라를 포함한 다수의 국가에서 지상 교통수송 체계가 포화상태에 이르렀다. 이를 해결하기 위해 교통체계의 3차원 화로 교통체증을 완화하고 door-to-door 이동성을 달성하고자 도로주행형 개인용 항공기 (PAV; personal air vehicle)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로주행형 PAV의 사이징에서 지상 활주거리, 상승률, 최대 순항속도, 최대 상승고도, 실속 속도 등의 구속조건하에서 주요 설계 변수인 추력대중량비, 익면하중, 동력대중량비를 구하기 위한 구속조건 해석을 수행하였다. 또한 사이징 과정에서 국내 환경과 일반항공기급 인증기준인 FAR PART 23을 고려한 임무형상에 대하여 추력대중량비, 익면하중, 동력대중량비, 그리고 제동마력의 그래프를 통해서 설계점을 결정하는 연구도 수행하였다.
정부는 2019년 1월 세계 최고 수준의 수소경제 선도국가로 도약하기 위해 「수소경제 활성화 로드맵」을 발표했으며, 우리나라가 강점이 있는 수소자동차와 연료전지를 양대 축으로 수소경제를 선도할 수 있는 산업생태계 구축 전략을 세웠다. 그 일환으로 2022년 310개소, 2040년 1,200개소의 수소충전소 보급목표를 수립하였다. 이에 발맞춰 2021년 2월 한국가스안전공사는 속도감 있는 수소충전소 구축을 위해 시공단계에서 안전기준에 따른 다양한 현장 문제 발생으로 인한 시공지연을 사전해소하기 위한 수소충전소 사전컨설팅 제도를 운영하게 된다. 본 논문은 사전컨설팅 제도에 대해 알아보고 그 효과를 분석하고자 한다.
본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
재난상황이나 인명 구조, 위험물 처리와 위험지역 정찰 등 사람들이 하기 어려운 위험작업을 대신 처리해 실질적으로 많은 도움을 줄 수 있는 로봇들이 지속적으로 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사람의 모션 의지를 로봇팔에 구현하여 상황에 따른 능동적인 대응이 가능하도록 한다. 또한 손동작에 따라 차량을 제어하여 이동성을 부여할 수 있는 이동형 로봇팔을 구현하고자 한다. 플렉스 센서와 자이로센서를 활용하여 컨트롤러를 제작하고 자이로센서 2개의 Roll과 Pitch 값을 조절하여 로봇팔의 각도를 제어하며 차량의 방향을 지정한다. 또한 플렉스 센서 3개의 레벨을 지정함으로써 손동작에 따라 모터가 동작되며 물체를 집고 이동할 수 있도록 로봇팔을 구현하였다.
Chervinchuk, Andrii;Pylypenko, Yevheniia;Veselov, Mykola;Pylypiv, Ruslan;Merdova, Olga
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.109-114
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2022
The article is devoted to analyzing the police influence on road safety formation. The globalization processes confirm the study's relevance, provoking population mobility and the need to increase freight traffic. The study aims to identify the factors that affect road safety and the activities of the police and the EU transport safety units. An empirical analysis using factor analysis, correlation analysis, and general scientific methods of cognition were carried out to achieve the goal. The analysis results found that the number of police officers affects road safety, but not in all countries, which confirms the importance of other factors. Based on the analysis results of the scientific literature, the factors affecting transport safety are legislative regulation, the use of innovative technologies, transport infrastructure, geography, and psycho-physical and emotional drivers factors. It has been proved that the police authorities and units cannot fully ensure transport safety in the European Union because the safety is formed by a complex of actions by the state and road users.
본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
최근 운전자의 안전과 원활한 교통을 위하여 VANET 환경에서 차량들을 클러스터로 구축하고 안전 메시지를 배포하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 차량의 밀도와 이동성이 높은 VANET 환경에서 V2V 통신과 V2I 통신을 통해 안전 메시지 배포를 배포하기 위한 클러스터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메시지 수 감소와 수신율을 높이기 위해 수신 품질, 차량이 보유한 전체 데이터 수, 이동속도, 연결된 차량 수 등을 고려한 클러스터 헤드(CH) 선출과 기존 클러스터 안전 메시지 배포 환경에서 고려하지 못했던 클러스터의 잦은 이탈과 가입을 고려하여 메시지 배포의 주체인 클러스터 헤드 후보를 유지함으로써 패킷 손실을 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 RSU(Road Side Unit)와 협업하여 동작함으로써 클러스터를 활용하여 중복 메시지를 추가적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해 메시지 패킷 손실과 RSU 처리 요청 수 관점에서 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터 관리 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.
최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.
무인항공기용 비행제어컴퓨터는 높은 신뢰성이 요구되는 항전 장비로, 고장에 대한 마진을 위해 다중화 설계되는 것이 일반적이다. 다중화 된 비행제어컴퓨터는 채널 간 동기화 및 고장분리를 위해 디스크리트 신호 및 CCDL (cross channel data link)을 통한 인터페이스가 포함되어야 한다. 무인항공기 기술이 발전함에 따라 민간 및 군에서 AAM (advanced air mobility) 및 저피탐 등 다양한 형태의 플랫폼들이 개발되고 있으며, 이러한 플랫폼들은 고성능 비행제어를 위한 제어 성능 고도화 및 탑재장비의 SWaP (size, weight and power) 최적화를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 무인항공기용 최적화된 다중화 비행제어컴퓨터 아키텍처를 설계하고 입출력 제어를 위한 소프트웨어 설계를 수행하였다. 또한 구현된 비행제어컴퓨터와 입출력 소프트웨어를 통해 입출력 처리 성능을 평가 하였다.
교통분야에서 탄소중립 달성을 위한 전략으로 자동차 총 주행거리 감축과 승용차 교통량 감축을 제시하고 있다. 이를 위해서는 대중교통 활성화를 목표로 MaaS 서비스를 적극적으로 추진하여야 한다. MaaS를 추진하기 위해서는 개인의 이동에 대한 이용수단, 경로뿐만 아니라, 개인의 이용 수단의 전환 등 개인별 누적 이동 데이터가 필요하다. 하지만 국내에서는 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 이를 활용하는데 있어서 법적인 한계가 존재한다. 2023년 개정된 개인정보보호법에 개인정보 전송요구권이 신설됨에 따라 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 활용하기 위한 법률이 마련되었지만, 시행령, 세부 규칙, 지침, 가이드라인 등이 마련되어야 하며, 마이데이터수집을 위한 데이터 형식 및 전송체계의 표준화가 선행될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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