• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.34-44
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• 2016

본 연구에서는 고속도로 VDS에서 수집된 시간평균속도를 이용하여 공간평균속도를 산출하는 방법들의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해서 먼저, 이전 연구들에서 제시된 시간평균속도를 이용한 공간평균속도 추정방법들을 정리하였다. 현장에서 수집된 시간평균속도와 공간평균속도 자료는 기계 혹은 측정 상의 오차로 정확한 값을 보장하기 힘들다. 따라서 미시교통시뮬레이션모형을 이용하여 이상적인 상황에서 공간평균속도 값을 산출한 후, 본 연구에서 선정된 공간평균속도 산출방법론을 통해 산출된 추정값과 비교하였다. 비교 결과, 개별차량의 시간평균속도 자료를 이용하는 경우, 조화평균 값과 교통량-거리가중 조화평균 값이 공간평균속도 값에 가장 근사하게 분석되었다. 그리고 30초 단위 시간평균속도를 사용하는 경우에는 교통량-거리가중 조화평균 값이 가장 유사하였다. 현장에서 공간평균속도를 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 중부고속도로에 레이더검지기를 설치하여 개별 차량의 경로자료를 수집한 후, 경로자료를 이용하여 공간평균속도를 산출하였다. 분석 결과, 교통량-거리가중 조화평균을 이용한 추정값이 공간평균속도에 비교적 유사한 것으로 나타났다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.277-282
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• 2006

Road traffic noise is not produced by any one factor rather occurs as a composition of various factors. Its occurrence is made by running engine noise, tire frictional, and exhaust noise etc. The quality of the noise depends on the size of the vehicles, rotation and engine speed, vehicle load, package state of the road and incline etc. The occurrence of noise level of heavy trucks appears louder than smaller vehicles and the noise levels produced differs according to speed and load etc between similar size vehicles. Other factors such as traffic density, average speed, mixing rate of heavy vehicles, and the distance between vehicles also generate road traffic noise. In this paper we examine 2, 4, and 6-lane roads in Jeonju. Consequently, this study examined the means used to measure road traffic noise. It was found that when there is a large traffic density and the average velocity is below 70 km/hr, the noise level could receive a relative proper value by the current measuring means. But in the case of night-time, it was found that the current measuring method is inapposite.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.274-281
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• 2007

Road traffic noise is not produced by any one factor rather it occurs as a composition of various factors. Its occurrence is made by running engine noise, tire frictional, and exhaust noise etc. The quality of the noise depends on the size of the vehicles, rotation and engine speed, vehicle load, package state of the road and incline etc. The occurrence of any noise level of heavy trucks appears louder than smaller vehicles and the noise levels produced differs according to speed and load etc between similar size vehicles. Other factors such as traffic density, average speed, mixing rate of heavy vehicles, and the distance between vehicles also generate road traffic noise. In this paper we examine 2, 4, and 6-lane roads in Jeonju. Consequently, this study examines the means used to measure road traffic noise. It was found that when there is a large traffic density and the average velocity is below 70 km/h, the noise level could receive a relative proper value by the current measuring means. But in the case of night-time, it was found that the current measuring method is inapposite.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권10호
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• pp.799-804
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• 2011

제한수역에서, 정지해 있는 선박 부근을 대형선박이 항행할 경우, 항행선박으로 인하여 정지중인 선박에 미치는 간섭력은 항로설계 및 선박조종운동의 관점에서 보았을 때 대단히 중요한 문제이다. 이 논문에서는 대형 컨테이너 선박이 정지해 있는 선박 부근을 항행할 때, 두 선박간의 횡방향 거리, 항행선박의 속력, 항행선박의 크기 및 수심과 항행선박간의 흘수비(h/d)를 변수로 하여, 항행선박으로 인하여 정지 중인 선박에 미치는 간섭 영향에 대해서 다루었다. 이 연구의 목적은 제한수역에서 항행하는 대형컨테이너 선박과 계류중인 선박간의 상호간 섭력을 수치적으로 계산하고, 계류선박에 미치는 간섭영향을 최소화할 수 있는 항행선박의 속력 및 선박간의 상호거리에 대한 검토를 행하여 항내에서의 안전조종운동에 필요한 기준을 제안하는데 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권11호
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• pp.763-770
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• 2022

다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.31-39
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• 2010

Although driving patterns strongly influence greenhouse gas and air pollutant emission rate from light duty vehicles, emission measurements have been mainly based on chassis dynamometer testing with one standard driving pattern. And there has been limited work on quantifying the independent effect of driving parameters on emission rate because of multidimensional nature of real-world driving pattern. The objective of this study is to obtain the quantitative effect of relative positive acceleration (RPA) on vehicle emission rate. RPA has been used to define the occurrence of acceleration demanding large amounts of power in certain driving distance and shown to be a significant affecting parameter for real-world emission rate. 40 driving patterns have been developed with fixed driving parameters to investigate independent effect of RPA. For the same values of average vehicle speed and power, the trend in carbon dioxide emission rate and fuel consumption with respect to RPA is very clear. Emission rate of nitrogen oxide and particulate matter also increase with respect to RPA, but the trend is less clear. Carbon dioxide emission from diesel vehicle appear to be more affected by high accelerations compared to that from gasoline vehicle because of high intake air restriction during acceleration caused by turbocharger and intercooler. The results have implications for the possible reduction of environmental effects through better traffic planning and management, driver education and car design.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권3호
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• pp.53-60
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• 2020

Evaluating the operational efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) is important to understand charging network evolution and the charging behavior of electric vehicle users. However, aggregation of efficiency performance metrics poses a significant challenge to practitioners and researchers. In general, the operational efficiency of EVCSs can be measured as a complicated function of various factors with multiple criteria. Such a complex aspect of managing EVCSs becomes one of the challenging issues to measure their operational efficiency. Considering the difficulty in the efficiency measurement, this paper suggests a way to measure the operational efficiency of EVCSs based on data envelopment analysis (DEA). The DEA model is formulated as constant returns of output-oriented model with five types of inputs, four of them are the numbers of floating population and nearby charging stations, distance of nearby charging stations and traffic volume as desirable inputs and the other is the traffic speed in congestion as undesirable one. Meanwhile, the output is given by the charging frequency of EVCSs in a day. Using real-world data obtained from reliable sources, we suggest operational efficiencies of EVCSs in Seoul and discuss implications on the development of electric vehicle charging network. The result of efficiency measurement shows that most of EVCSs in Seoul are inefficient, while some districts (Nowon-gu, Dongdaemun-gu, Dongjak-gu, Songpa-gu, Guro-gu) have relatively more efficient EVCSs than the others.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.962-970
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• 2021

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.31-42
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• 2019

사고기록장치(Event data recorder, EDR)에 기록된 운행정보 중 차량의 사고 이전 속도정보는 사고차량 운전자의 처벌, 가해자·피해자 구분, 사고회피 가능성 등을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 또한 EDR 자료를 분석하면 사고차량의 감속도를 분석할 수 있다. 본 연구에서는 교통사고 분석에서 사고차량 운전자의 전방주의의무 이행 여부, 사고회피 가능성 등을 판단하는 주요요소인 정지거리 산출에 적용 가능한 적정 감속도 값을 제시하기 위하여 선행연구의 제동실험 결과와 교통사고차량의 EDR에서 추출한 자료를 분석한 결과를 비교하였다. 선행연구의 ABS 장착차량 제동실험을 분석 결과, 차량의 평균 감속도는 0.79g~0.94g로 나타났다. 또한 비교적 최근에 이루어진 교통안전공단 자동차 안전도평가 제동실험에서는 감속도 값이 0.92g~0.94g로 매우 높게 나타났다. 그리고, 본 연구에서 수행된 EDR 자료 분석을 통해서는 0.55g~0.71g의 감속도 값이 산출되었으며, 선행연구의 제동실험에서 측정된 감속도 값보다 작은 값이 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.82-96
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• 2024

교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.