• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.153-161
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• 2004

A vehicle fuel economy is one of the most important issues in view of environmental regulation and customer's needs. In order to improve the vehicle fuel economy, great efforts has been carried out on the components bases. However, systematic analysis of vehicle fuel consumption is necessary for the further improvement of vehicle fuel economy. In this paper, a methodology for the breakdown of vehicle fuel consumption was studied and proposed for systematic analysis of the vehicle fuel economy. The energy equation for the vehicle power train was set up for the analysis of the vehicle fuel economy and simplified to be calculated or estimated using the measured data in a vehicle. The amount of fuel that was used in vehicle components under arbitrary driving conditions was quantified.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.247-256
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• 2012

최근 온실가스 배출량에 대한 국제적 이슈가 지속적으로 대두되어 왔다. 본 연구는 이동 배출원중에서 도로교통부분에 대한 배출량을 산출하는데 필요한 연료소비량 산정에 관한 통계적인 기법들을 비교한 것이다. 지금까지 연료소비량을 산정하는데 단순히 연료공급량 또는 주행거리에 의한 방법으로 초점을 두어왔다. 그러나 연료공급량을 토대로 산출된 배출량은 다양한 차량 및 연식을 반영하지 못한다. 본 연구는 통계적 관점에서 주행거리와 연비를 조합한 각 차량의 연료소비량 및 모든 차량의 소비한 총연료소비량의 추정에 적용되는 방법들을 나열하고 비교한다. 또한 향후 연구로 제시된 일부 방법들에 대해서 차량 및 연식을 고려한 연료소비량의 추정에 관한 현실적인 적용방법을 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제29권4호
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• pp.65-71
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• 2011

도로교통 분야에서 제시되는 다양한 정책들과 운영전략들을 평가하기 위해 사용해 오던 지금까지의 자료와 방법으로는 실제 도로에서 주행하고 있는 많은 차량들의 연료소모량을 정확하게 측정하기에는 불가능한 것이 현실이다. 특히 차량의 연료소모량은 속도뿐만 아니라 가속도에도 밀접한 관련이 있음에도 불구하고 현재의 방법으로는 가속도를 포함한 차량의 미시적 주행패턴을 고려하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 교통운영전략과 차량운행비용의 연료소모량 변화에 대한 보다 정확한 효과를 평가할 수 있도록, 차량의 속도와 가속도를 고려한 차량 연료소모량 관계식을 산정하고자 한다. 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 원단위를 산출하고, 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션이나 차량운행비용 추정에 적용할 수 있는 차량 연료소모량 관계식을 산정하였다. 마지막으로 이렇게 도출된 본 연구의 차량 연료소모량 관계식과 기존 연료소모량 관계식을 비교하였다. 분석결과, 교통운영전략의 효과 평가 시 기존 연료소모량 관계식에 비해 주행패턴에서 발생하는 가속도 변화를 고려한 본 연구의 연료소모량 관계식이 보다 현실적으로 연료소모량을 산정할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.167-175
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• 2011

효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6D호
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• pp.749-754
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• 2011

연료소모량 원단위 및 산정모형식은 교통시설 투자사업의 효과분석 시 널리 사용되고 있다. 그러나 최대적재중량과 차량형태에 따라 그 종류가 다양하게 분류되는 대형화물자동차의 차종특성이 반영되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 이전부터 가장 널리 사용되고 있는 대표적인 연료소모량 산정모형을 검토하고, 화물자동차를 대표할 수 있는 5개 차종을 선정하여 현장 주행실험을 수행하였다. 주행실험을 통해 얻어낸 연료소모량 측정값은 본 연구에서 개발된 2차식 형태의 연료소모량 산정모형 개발에 사용되었으며, 실험차종별로 각각 개별모형을 개발하고, 기존 연료소모량 산정모형과 비교해 보았다. 그 결과, 기존모형과 본 연구에서 개발된 모형의 적용결과 간에 적지 않은 차이가 발생했으며, 11톤 카고트럭을 기준으로 만들어진 기존모형과 본 실험 25톤 카고형 덤프트럭의 연료소모량 산정모형의 적용결과가 유사한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 5개 연료소모량 산정모형의 적용결과와 기존모형의 적용결과 사이에 약 26%의 차이가 나타남을 확인했으며, 이와 같은 결과는 기존 연료소모량 산정모형이 현실적 한계성을 지니고 있음과 추가적인 보완 연구가 필요하다는 것을 나타내는 결과이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.1-7
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• 2017

PURPOSES : This study aims to improve complex modeling of multivariable, nonlinear, and overdispersion data with an artificial neural network that has been a problem in the civil and transport sectors. METHODS: Deep learning, which is a technique employing artificial neural networks, was applied for developing a large bus fuel consumption model as a case study. Estimation characteristics and accuracy were compared with the results of conventional multiple regression modeling. RESULTS : The deep learning model remarkably improved estimation accuracy of regression modeling, from R-sq. 18.76% to 72.22%. In addition, it was very flexible in reflecting large variance and complex relationships between dependent and independent variables. CONCLUSIONS : Deep learning could be a new alternative that solves general problems inherent in conventional statistical methods and it is highly promising in planning and optimizing issues in the civil and transport sectors. Extended applications to other fields, such as pavement management, structure safety, operation of intelligent transport systems, and traffic noise estimation are highly recommended.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-20
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• 2022

As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.

• 대한교통학회지
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• 제31권3호
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• pp.55-64
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• 2013

교통부문에서 온실가스 배출량은 주로 연료사용량에 의해 산정되었다(Tier 1 방식). 그러나 이 방법은 연료사용량을 측정할 수 없는 도로 구간에서 발생하는 배출량 산정에 사용되기 어렵다. 도로구간의 대기오염물질 배출량 또한 연료사용량에 의해 정확히 측정되어질 수 없는데 이는 대기오염물질 배출량이 속도, 차종, 차령, 유종 등의 함수이기 때문이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 ITS 정보를 이용하여 지역 간 도로에서 발생되는 이산화탄소와 질소산화물의 배출량을 Tier 3 수준으로 산정하는 방법론을 정립하는 것이다. 이 방법론은 집계단위가 작은 ITS 검지기 정보를 이용하기 때문에 배출계수의 오목한 형태에서 기인하는 과소추정의 오류를 피할 수 있는 장점을 갖는다. 제시된 방법론을 4개 사례 도로구간에 적용한 결과는 중차량의 속도관리가 이산화탄소 또는 질소산화물 배출량 관리에 매우 중요함을 시사하였다.