• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.75-87
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• 2004

우리나라 해안지역은 강풍의 빈도가 높고 세기도 크지만 아직까지 바람을 고려한 적정속도를 안내하는 시스템은 전무한 상태이다. 강풍이 부는 곳에서의 무리한 주행은 핸들 조작의 어려움으로 인한 사고 위험과 풍속을 고려하지 않은 과속으로 인한 전복사고 등의 위험이 크다. 이러한 측면에서 바람 잦은 곳 중 주요지점에 기상정보센서(WIS:Weather Information Sensor)를 설치하고 이로부터 실시간으로 측정된 기상정보를 바탕으로 차량의 구동력과 주행저항의 크기를 극대화하는 적정속도를 VMS를 통하여 제공하는 방안이 필요하다. 목포시에 건설예정인 목포대교를 대상으로 풍속별 적정 속도를 산출한 결과, 연중 평균 풍향인 남풍일 경우 교량의 입지(정남-북)에 따라 남측으로 주행하는 차량에 대하여 풍속이 8m/h이상일 경우에는 평상시와 달리 돌풍을 대비한 여유구동력이 큰 60km/h의 속도를 안내해 주는 것이 바람직 한 것으로 나타났다. 또한 2003년도에 발생한 태풍 매미 시 목포시의 풍속인 18m/s 일 경우 시속 40km/s에서의 주행저항은 1131N으로써, 이미 변속 4단에서의 구동력(약 1054N)으로는 극복할 수 없으므로 3단 이하에서 변속을 하여야 하며, 이때의 적정속도는 주행저항과 구동력간의 차이가 가장 크게 발생하는 40km/h인 것으로 분석되었다.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권4호
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• pp.487-494
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• 2014

Deep-seabed test miner operated by a self-propelled mining system moving on soft soil is an essential device to secure floating and towing performances. The performances of the tracked vehicle are seriously influenced by noise factors such as the shear strength of the seafloor, bottom current, seafloor slope, speed of tracked vehicle, reaction forces of flexible hose, steering ratio, etc. Due to uncertainties related to noise factors, the design of a deep-sea manganese nodules test miner that satisfies target reliabilities is difficult. Therefore, reliability-based design optimization (RBDO) is required to guarantee system reliability under circumstances where uncertainties related to noise factors prevail. Among noise factors, the bottom current, a bimodal distribution, is censored due to the observation limit of measurement devices. Therefore, estimated distribution of the bottom current is inaccurate without considering these characteristics and the result of RBDO cannot be guaranteed. In this paper, we define censored data as unknown values over the limit of observation. If this data is estimated by using Akaike information criterion (AIC) that cannot consider the characteristics of censored data, the distribution of estimated data cannot guarantee accurate reliability. Therefore, censored AIC that can consider the characteristics of data is used to estimate accurate distribution of the bottom current. Finally, RBDO, under circumstances where uncertainties related to noise factors combined censored data are present, is performed on the mobility of a deep-sea manganese nodules test miner.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권2호
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• pp.74-81
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• 2017

The purpose of this study was to investigate the EMG characteristics of driver's upper extremity and driving performance for manipulating brake and accelerator pedal by using left and right hand control devices during simulated driving. The people with disabilities in the lower limb have problems in operation of the motor vehicle because of functional loss for manipulating brake and accelerator pedal. Therefore, if hand control device is used for adaptive driving controls in people with lower limb impairments, the disabled people can improve their quality of life by driving a motor vehicle. Six subjects were participated in this study to evaluate driving performance and muscle activities for operating brake and accelerator pedal by using two different hand controls (steering column mounted hand control and floor mounted hand control) in driving simulator. We measured EMG activities of six muscles (posterior deltoid, middle deltoid, triceps, biceps, flexor carpi radialis, and extensor carpi radialis) during pushing and pulling movement with different hand controls for acceleration and braking. STISim Drive 3 software was used for the performance test of different hand control devices in straight lane course for time to reach target speed and brake reaction time. While pulling the hand control lever toward the driver, normalized EMG activities of middle deltoid, triceps and flexor carpi radialis in subjects with disabilities were significantly increased (p < 0.05) compared to the normal subjects. It was also found that muscle responses of posterior deltoid were significantly increased (p < 0.05) when using the right hand control than left hand control. While pushing the hand control lever forward away from the driver, normalized EMG activities of posterior deltoid, middle deltoid and extensor carpi radialis in subjects with disability were significantly increased (p < 0.05) compared to the normal subjects. It was shown that muscle responses of middle deltoid, biceps and extensor carpi radialis were significantly increased when using the right hand control than left hand control. Brake reaction time and time to reach target speed in subjects with disability was increased by 12% and 11.3% on average compared to normal subjects. The subjects with physical disabilities showed a tendency to relatively slow acceleration at the straight lane course.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.575-583
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• 2017

본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.311-319
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• 2017

철도차량의 1차 현가장치는 윤축과 대차를 구속하는 장치로써 각 방향의 강성에 따라 차량의 동특성에 큰 영향을 미치며, 동특성을 향상시키기 위해서는 각 방향 강성을 다르게 요구하는데 일반적인 현가장치의 형상으로는 각 방향의 강성을 다르게 설계하기란 어렵다. 따라서 본 논문에서는 코니칼 러버 스프링(Conical rubber spring)을 이용하여 각 방향의 강성을 다르게 설계할 수 있도록 최적화 기법을 적용하여 목표값과 해석값의 RMS(Root Mean Square) 값을 이용하여 최적화를 수행하고 최적형상을 토대로 모델의 취약부의 형상을 보완하여 최종 모델을 제안한다. 실제 모델을 개발하여 정하중 시험을 통해 목표 강성값과 약 7.7%의 편차평균을 나타내 최적화 모델의 신뢰성을 입증하였다. 또한 최종 강성값을 다물체 동역학 모델에 적용하여 안정성과 곡선 주행성능 해석을 수행하였으며 적용모델의 임계속도는 대상 모델의 주행 최고속도인 110km/h 보다 높은 190km/h이며 차륜의 마모지수는 기존대비 34% 감소하여 조향 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.104-111
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• 2005

1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.865-871
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• 2011

현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국해양공학회지
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• 제28권2호
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• pp.152-159
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• 2014

KRISO(Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering) designed and manufactured a pilot mining robot called "MineRo" in 2012. MineRo is composed of four track modules. In general, much time and money are needed for deep-sea tests. Therefore, a numerical analysis to predict the dynamic behaviors has to be performed before a deep-sea test. In the numerical analysis, the information about the mining robot and soil properties are the most important factors to analyze the driving performance and dynamic response of MineRo. A terra-mechanics model of extremely cohesive soft soil is implemented in the form of the relationships between the normal pressure and sinkage, and between the shear stress and shear displacement. It is possible to acquire information about MineRo from the CAD model in the design phase. The Wong model is applied to the terra-mechanics model. This model is necessary to acquire many soil coefficients for a numerical analysis. However, in soil testing, the amount of soil property data obtained is limited. Moreover, it is difficult to analyze all of the cases for the many soil coefficients. In this paper, the dynamic behaviors of MineRo are analyzed according to the driving velocity, steering ratio, and variable extremely cohesive soft soil properties using a table of orthogonal arrays. The dynamic responses of MineRo are the turning radius, sinkage, and slip ratio. The relationships between the dynamic responses and variable soil properties are derived for MineRo.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.