차량용 HUD는 자동차 전면 유리창에 안전 운전과 편의 운전 관련 다양한 정보를 표시해 주는 장치로 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 증강현실 기술에 적용이 가능한 대면적 비구면 자유형상 미러를 가공하기 위해 초정밀 가공기를 이용하여 가공을 실시하였고 그 결과를 측정하였다. 초정밀 다이아몬드 절삭은 정밀도가 높을 뿐만 아니라 표면 거칠기와 잔류 응력을 낮게 할 수 있어서 우수한 표면 무결성을 갖는 고급 부품의 생산에 유리하다. 또한 비구면 자유 형상의 몰드를 사용함으로써 광학 전달 함수의 개선, 왜곡 경로의 감소 및 특수 이미지 필드 곡률의 실현과 같은 장점을 얻을 수 있다. 이와 같은 비구면 자유형상 금형을 가공하기 위한 방법으로는 초정밀가공기를 이용한 다이아몬드 절삭 방법을 사용하였으며, 제작된 비구면 자유형상 미러 금형의 평가는 비구면 형상 측정기를 이용하여 실시하였다. 이러한 방법에 의해 $1{\mu}m$ 이하의 형상 정밀도(PV)와 $0.02{\mu}m$ 이하의 표면 거칠기(Ra)를 갖는 비구면 자유형상 금형을 제작할 수 있었다.
급 곡선상에 분기기를 부설하여 운용하는 것은 일반적으로 열차안전에 바람직하지 않으나, 직선을 확보할 만큼 충분한 공간을 확보할 수 없는 산악지역이나 차량기지에서는 제한적으로 선로 곡선 부에 분기기를 설치하는 때도 있다. 본 연구에서는 급 곡선상 분기기에서 실제로 발생한 열차탈선사고의 원인을 분석하기 위하여 사고가 발생한 위치에서 측정한 선로 데이터와 사고 차량의 데이터들을 이용하여 탈선해석을 수행하였다. 탈선해석결과 곡선 선로의 분기기 시작점에서 탈선계수 값이 최대가 되며 그 크기도 1.37로써 탈선을 유발할 정도로 큰 것으로 나타났으며, 이는 실제 탈선사고가 발생한 현장조사 결과와 일치함을 알 수 있었다.
The future neuro-prosthetic devices would be required spikes data monitoring through sub-nanoscale transistors that enables to neuroscientists and clinicals for scalable, wireless and implantable applications. This research investigates the spikes monitoring through integrated CNT front-end amplifier for neuro-prosthetic diagnosis. The proposed carbon nanotube-based architecture consists of front-end amplifier (FEA), integrate fire neuron and pseudo resistor technique that observed high electrical performance through neural activity. A pseudo resistor technique ensures large input impedance for integrated FEA by compensating the input leakage current. While carbon nanotube based FEA provides low-voltage operation with directly impacts on the power consumption and also give detector size that demonstrates fidelity of the neural signals. The observed neural activity shows amplitude of spiking in terms of action potential up to $80{\mu}V$ while local field potentials up to 40 mV by using proposed architecture. This fully integrated architecture is implemented in Analog cadence virtuoso using design kit of CNT process. The fabricated chip consumes less power consumption of $2{\mu}W$ under the supply voltage of 0.7 V. The experimental and simulated results of the integrated FEA achieves $60G{\Omega}$ of input impedance and input referred noise of $8.5nv/{\sqrt{Hz}}$ over the wide bandwidth. Moreover, measured gain of the amplifier achieves 75 dB midband from range of 1 KHz to 35 KHz. The proposed research provides refreshing neural recording data through nanotube integrated circuit and which could be beneficial for the next generation neuroscientists.
최근 들어 자연재해의 빈도 및 강도가 늘어나고 있으며, 이에 따른 피해 역시 늘어남에 따라, 재난 현장에 대한 대응이 점차 중요해지고 있다. 본 연구에서는 피해를 경감하기 위한 구호 물류에서 큰 비중을 차지하는 부분인 물류 거점의 위치와 규모를 선정하기 위한 연구를 수행하였다. 구호 물류에서의 거점은 물자의 비축을 수행하는 일반 물류 거점의 기능 외에도 이재민 수용, 부상자 응급 처치 등 다양한 기능을 겸비해야 하며, 거점의 위치를 선정하는 기준 역시 거리 외의 거점의 신뢰도 및 주변 환경의 위험성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 이를 위하여 IoT 센서를 이용하여 정보를 파악하기 위한 체계를 제안하였다. 또한 재난물류 거점문제는 다양한 수요에 대응하기 위한 기능의 배치에 대한 고려 역시 포함하여야 한다. 이를 풀이하기 위하여, 혼합정수계획 모델에 기반을 둔 알고리즘을 제시하였고, 재해 발생 시나리오를 고려한 시뮬레이션 실험을 통하여 모델의 성능을 검증하였다.
4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.
고속도로 통행량 및 주행속도 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 차량의 대형화와 통행 중차량의 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고 시 중앙분리대의 방호 성능을 초과하는 사고 역시 증가하는 추세이다. 따라서 고속도로의 안전성을 높이기 위해 고성능 중앙분리대의 개발이 필요하다. 본 논문은 고성능 중앙분리대 설치 필요에 따라 성능개선수준(하중모델) 및 설치위치 제안을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 고속도로 중앙분리대 충돌 사고 자료 분석을 통해 고성능 중앙분리대 개발을 위한 성능 개선 수준 SB6등급(충격도 = 420 kJ, 하중: 25 ton, 충돌속도: 80 km/h, 충돌각도: $15^{\circ}$)으로 제안하고 운전자의 운전행태 분석을 통해 개량 및 신설 고성능 중앙분리대 설치 위치를 제안하였다.
국내 시설물의 노후화가 급속히 진행되고 있음에 따라 정부는 노후화 시설물의 안정성 검측과 유지관리에 대한 관심을 높이고 있다. 이에 본 연구는 대구광역시 서구 비산 4동/내당 2, 3동의 노후화 지역일대를 조사하고, 비행촬영을 통해 노후화 시설물에 대한 데이터를 획득하여 3D 지도를 구현하였다. 또한 3D 지도에 객관적/주관적 데이터를 추가적으로 기입함으로써 주민들이 쉽게 이해할 수 있으며, 관리자가 노후화 시설물에 대한 유지 보수 관리를 보다 수월하게 진행할 수 있는 4D 지도 생성 방안을 제시하였다.
철도 비상대응계획 수립에 관한 지침에 의하면 도시철도차량의 비상상황에 대한 자동방송 및 조명시스템에 대한 설비가 반드시 필요하다. 도시철도차량 안전기준에 관한 규칙에 의하면 비상상황이 발생하였을 때 비상조명은 30분 이상 정상동작할 수 있어야 하고, 비상방송은 승무원에 의해 안내되어야 한다. 하지만, 현재 운영되는 비상시스템은 운영기관 마다 설치여부 또는 설치된 제품이 다르며, 유지보수 및 관리가 되고 있지 않아서 동작여부를 판단하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 비상시스템의 표준화를 위한 모듈화 방안에 대해서 연구를 수행한다. 도시철도차량의 사고 상황과 사고 발생 시나리오를 분석을 기반으로 기존 비상시스템을 대체할 수 있는 비상방송 및 조명의 모듈화 방안을 도출하였다. 각 방안의 장단점을 비교한 결과 유지보수와 비용을 고려한 최종 모듈화 방안을 확정할 수 있었다.
본 연구는 민원데이터를 분석함으로써 교통경찰에 대한 국민의 치안 수요를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 교통경찰 관련 국민신문고 민원데이터 2,062건을 대상으로, 토픽모델링 방법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 통해 주요 토픽을 추출하고 높은 비중을 차지한 위반신고에 대해 추가분석을 시도하였다. 이 과정에서 키워드와 대표문서의 일관성과 합치성을 함께 고려하였다. 분석 결과 교통경찰 관련 민원은 시설개선, 신호에 따른 교차로통행방법, 번호판 영치, 개인형 이동장치 등 41개의 토픽으로 분류할 수 있었다. 교차로내 위반과 이륜자동차의 위반에 대한 단속을 강화하고 무인교통단속장비, 횡단보도, 신호등의 설치 및 운영에 대한 선제적인 조치, 최근 개정된 법령과 시행된 정책, 경찰교통민원 사이트, 단속 사후 절차에 대한 더욱 활발한 홍보가 필요한 것으로 판단된다.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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