기존 선로구조물의 대부분은 준공된 지 상당한 시일이 경과되어 노후화가 많이 진행된 상태이다. 특히 기존 철도교량 중 판형교는 상당수가 준공으로부터 40~60년 이상 경과된 노후교량이며 도상 없이 거더에 침목이 직결되어 있어서 차량의 주행하중이 교량에 직접 전달되므로 유도상 교량과 비교하여 교량에 가해지는 충격 및 소음이 클 뿐만 아니라 동적인 충격과 진동도 상대적으로 크다. 따라서 기존선 판형교에 대한 적절한 유지관리 및 보수, 보강기술의 개발이 매우 시급하다. 본 연구에서는 기존선 판형교의 성능개선과 소음, 진동 문제 해결을 위해 기개발된 레일매립궤도 시스템의 특징을 소개하고, 레일매립궤도의 진동 및 소음 저감 성능을 평가하기 위해 길이 5m 침목이 설치되어 있는 무도상 판형교와 레일매립궤도를 적용한 판형교를 제작하여 동일한 가진 조건에 따라 발생되는 진동응답을 측정하고 분석하였다. 또한 실험에서 얻은 진동응답 데이터를 음향해석 모델의 입력데이터로 사용하여 방사소음해석을 수행하였다. 실험 및 해석 결과 레일매립궤도를 적용한 판형교가 무도상 판형교 보다 진동에서는 15.0~18.8dB정도 감소하고 소음의 경우 평균 7.7dB(A)정도 감소하는 것으로 확인되었다.
본 논문은 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량에서 SCMS와 파일롯 정책에 대해 분석하였다. SCMS는 인증, 무결성, 프라이버시, 그리고 상호운용성을 보장한다. 미국의 SCMS 지원위원회는 국가단위의 SCMS를 설립하고 시스템 전반에 대한 통제 역할을 수행하고 있다. 물론 보안 정책 수립 그리고 절차와 훈련 프로그램을 도입한다. 본 논문에서는 C-ITS에 적용하는 SCMS의 필요성에 대해 논의하였다. 그리고 SCMS의 구조에 대해 분석하였고 미국 정부의 커넥티드 차량의 파일롯 정책에 대해 고찰하였다. SCMS의 필요성에 대한 논의에서 차량과 차량 사이에 SCMS의 역할과 책임성이 중요하다는 사실을 강조하였다. 보안 인증 관리시스템에서는 구조를 살펴보았는데 차량이나 RSU에 사용되는 인증서의 유형에 대해 분석하였다. 인증서에 따른 기능과 특성을 분석하였다. 또한 SCMS가 가지는 비정상 행위에 대한 탐지와 경고 기능에 대한 고찰과 함께 기본 안전성 메시지의 기능에 대해서 분석하였다. 마지막으로 현재 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량의 파일롯 프로젝트의 현황을 분석하였다. 테스트에 사용되는 환경과 함께 관련 메시지에 대해서도 분석하였다. 파일롯 프로젝트를 추진함에 있어서 발생하는 논의점에 대해서도 살펴보았다.
본 연구는 우리나라 전체 도로 유형을 대상으로 빅데이터를 이용하여 안전성능함수(safety performance function, SPF)를 개발하고, 그것을 바탕으로 다양한 도로에 대한 안전등급을 평가함으로써 상대적으로 위험한 도로에 대한 대책을 수립할 수 있는 기초 정보를 제공하고자 하였다. 교통사고 자료를 국가표준 노드 및 링크 체계를 기반으로 전국의 도로에 매칭 하여 종속 변수로 활용하였으며, 독립변수로 링크 길이, 차로 수 등 기하구조 자료 및 한국교통연구원의 ViewT 교통량 자료, 그리고 사업용 차량에 장착된 운행기록계를 통한 위험운전행동 건수를 활용한 4개 시스템의 교통 빅데이터를 활용하여 연구를 진행하여 7개 도로 유형별 안전성능함수를 개발하고, 개발된 안전성능함수를 활용하여 도로유형별로 A, B, C, D 네 개의 안전등급을 평가하였다. 본 연구에서 사용한 방법론과 분석 결과를 토대로 우리나라의 위험도로를 선정하였다. 도출된 결과를 바탕으로 교통안전 개선사업의 대상을 선정하고 그에 따른 효과 등을 모니터링하고 계량화할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 몇 년간 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술의 등장은 안전교육의 새로운 모델을 제공하여 사용자로 하여금 가상 안전교육 환경에서 재난에 대한 지식습득 및 대응을 가능하게 한다. 그러나 현재 국내외의 연구개발과 관련된 관련 VR 제품은 비교적 간단하고, 특정 사고에 대한 실질적인 교육 방안이 없으며, 안전교육에서 충분히 역할을 할 수 있을 만큼 실용성적이지 않다. 본 논문에서는 재난의 유형 중 자동차 사고를 예시로, 자동차 안전교육 분야에서 적용된 VR 기술의 문제점과 단점을 고찰하고, VR 기술을 기반으로 한 자동차 안전교육의 시스템 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 자동차 안전교육 시스템은 이용자가 운전 안전의식을 향상시키고, 운전 시 안전지식을 습득하며, 자동차 안전교육에 매우 중요한 운전 안전기술을 습득하는 데 도움이 될 것이라 사료된다. 또한, VR 기술을 기반으로 한 안전교육의 설계와 제작방식은 VR 기술과 통합하여 관련 교재 제품을 개발하고 최종적으로 교육을 도입한다면 현대 교육 교학 이론의 적용에 중요한 참고적 의미를 갖으리라 사료된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
나노입자에 기초한 약물 전달 시스템(DDS, Drug Delivery System)은 약물 방출의 매개체로서 약물의 방출량을 조절하고 적합한 장소에 전달하여 효능을 향상시키기 위해 사용되어왔다. 독성이 없고 생 분해성인 Chitosan은 좋은 생체 적합성을 가지고, 뛰어난 흡착력을 가져 약물전달체로 제조할 수 있다. 기본 아미노산 중 하나인 Valine은 근육의 성장과 조직의 회복을 돕는 물질이며 다른 아미노산과 함께 혈당 수치를 낮추고 성장호르몬 생산을 증가시키는 필수아미노산이다. 본 연구에서는 Valine을 약물 흡수가 가능한 자성 Chitosan에 흡착시켜 TPP (tripolyphosphate)와의 cross-linking을 통해 약물전달체를 제조한 후, 흡수 및 방출 경향성에 대해 알아보았다. 안정성이 비교적 높은 Fe3O4를 사용하여 약물전달체가 자성을 띠게 만들어 표적 부위로 약물을 전달할 수 있도록 하였다. 최적의 조건에서 제조한 약물전달체를 아미노산의 정색반응인 Ninhydrin test를 통해 흡수 및 방출 경향성을 UV-Vis로 분석하여 확인하고 입자의 크기를 측정함으로써 약물전달체로 적합한 것을 확인하였다.
농업환경에서 농약방제는 농업인에게 작업 위험성과 높은 노동력을 요구한다. 무인항공기를 활용한 농약방제는 기후, 토지형태, 무인항공기의 특성에 따라 효율성이 다르게 나타난다. 따라서, 살포조건과 환경조건을 고려한 효율적인 무인항공기 농약방제 방안이 요구된다. 본 논문은 작물별 살포조건과 환경정보를 고려한 농업용 무인항공기 기반의 효율적인 농약 방제 시스템을 제안한다. 감수지 부착 후 고도 및 속도 변화에 따른 농약 낙하균일도 측정 및 작물 성장조건 변화에 따른 수관내부 약제 침투율 측정 실험을 통해 제안하는 모델의 효과성을 보였다. 실험결과, 무인항공기의 높이가 지면과 가까울수록 작물에 고르게 살포되지만 안전이 고려된 2m이상이 높이와 평균 2m/s의 속도에서 가장 방제효과가 적합하였다. 제안하는 방제 시스템은 농업환경에서의 다양한 무인항공기 활용 기반 지능형 서비스 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다.
UAM (Urban Air Mobility) 항공기에 대한 수요가 세계 각 도시들은 인구집중으로 인한 교통체증 문제로 늘어나고 있다. 세계 각국에서 고정익 날개의 유무와 추진 시스템에 따라 다양한 형태를 가진 항공기가 연구개발을 통해 상용화 준비 중이며, 도심을 비행하고 사람이 탑승하는 유인운송수단이므로 감항증명이 요구된다. UAM 항공기는 복합재 사용 비중 증가, 전기모터 사용, 다양한 전자 장비 탑재 등 낙뢰 및 HIRF 환경에 취약하다. 현재 UAM 항공기에 대한 낙뢰 및 HIRF 환경에서의 인증기술과 지침 및 요건 개발은 미비한 상태이다. 본 연구에서는 미연방항공청(FAA)에서 발행한 AC 20-136B와 AC 20-158A에 나타난 회전익 항공기의 낙뢰 및 HIRF 간접 영향에 대한 적합성 인증 절차를 확인하고 UAM 항공기 전자기 전산 시뮬레이션에 적용하였다. 덕티드 팬 형 UAM 항공기에 대한 낙뢰 및 HIRF 영향성을 전산 시뮬레이션을 통해 분석하였고, 향후 운용될 UAM 항공기의 인증을 위한 실무지침 수립의 근거를 제시하였다.
독립형 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 협력형 자율주행 기술이 필요하다. 협력형 자율주행 시스템은 자율주행 차량이 다른 차량 또는 인프라와 협력함으로써 주행의 효율성과 안전성을 높이는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 협력형 자율주행 기술 개발을 위해 필요한 기술적 요소를 알아보고, 국내·외 연구 동향을 조사하였다. 미국, 유럽, 일본, 국내에서 수행된 협력형 자율주행 관련 서비스, 통신 기술, 표준 개발 등의 사례 검토를 통해 국가별 연구의 특성을 비교하였다. 연구 동향 검토를 통해 향후 협력형 자율주행 기술 개발을 위한 시사점을 도출하고, 자율주행차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스의 필요성을 제시하였다.
본 연구는 차량의 주행경로를 정확하게 측정하는 수단을 개발하고 이를 현장계측에 적용하여 주행차량의 횡방향 이격에 의한 아스팔트 콘크리트 포장(이후 아스팔트 포장)의 주요 응답 특성을 규명하고자 하였다. 개발된 주행이격 측정 시스템은 두 개의 레이저 센서로부터 전송된 신호가 차량의 타이어로부터 반사되어오는 물리적 현상을 실시간으로 분석함으로서 도로 포장위의 임의의 기준으로부터 실제 차량이 주행한 경로를 정확하게 관측 할 수 있다. 다양한 주행이격에 의한 아스팔트 포장의 횡방향 수평 변형률과 하부 포장층의 수직응력 변화를 실측하기 위하여 시험도로상의 아스팔트 포장의 일부 구간을 선정, 덤프트럭에 의한 동하중 재하시험을 시행하였다. 차량의 횡방향 이격거리는 주행차로(2차)의 차륜부에 매설된 횡방향 수평 변형률 계측기의 중심을 기준으로 추월차로 방향으로 20cm 간격으로 조수석 차륜에 의한 하중중첩의 영향을 최대한 배재하도록 설정하였다. 현장시험 결과 표층과 중간층에서는 하중재하 위치에서 발생한 압축변형이 이격거리 약 40cm에서부터 점차 인장으로 변화하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 보조기층상부와 동상방지층상부에 작용하는 수직응력은 하중재하 위치에서 치대로 발생하였으며 이격거리 50cm 이상부터는 하중에 의한 영향이 상대적으로 미비하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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