전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.
개인형 이동장치의 사용 증가에 따라 관련 교통사고와 사회적 문제가 증가하는 상황에서 정부는 문제 해결을 위해 관련 법규를 지속적으로 개정하고 있다. 개정된 법규가 개인형 이동장치 안전에 미치는 영향력을 분석하기 위해 본 연구에서는 2021년 5월에 개정된 법규에 기반하여 사용자가 느끼는 위험특성과 법제도에 대한 대중의 인식을 반영한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 보도와 차도가 구분되지 않은 도로주행, 과속주행, 2인 탑승 등이 개인형 이동장치의 위험특성으로 분석되었으며 이는 개정된 개인형 이동장치 관련 법제도에 대한 인지도가 낮기 때문이라는 결론을 도출하였다. 따라서 개인형 이동장치의 보급이 확대됨에 따라 개인형 이동장치 관련 제도개선에 대한 시민들의 인지도 및 개선된 법규의 준수율 향상이 반드시 필요하다.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
국내의 HPAI 전파 요인으로는 철새, 농가의 축주, 축산 차량 등이 있으며, 특히 HPAI 발생 후 급속한 전파의 원인이 되는 원거리 전파는 축산차량에 의한 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 원거리 전파요인인 축산차량 이동정보를 지리정보시스템(GIS)과 연계하여 연구 대상지를 선정 후 차량의 농가 방문빈도 및 목적분석, 사회연결망 유형 분석을 수행하였으며, 도출된 유형을 통해 전국의 HPAI 발생농가의 분포 특성을 알아보았다. 또한 분석에서 도출된 결과를 통해 기존의 방역 및 살처분 범위 설정을 선행연구와의 차별화된 상황에 따라 유동적이며 탄력적인 차량 정보를 이용한 살처분 범위 설정을 제시하려 한다. 분석 결과 사회연결망 유형은 '지역 집중형, '지역 확산형, '광역 집중형, '광역 확산형, '전국 확산형의 5가지 유형이 도출 되었다. 도출된 유형은 다소 제한적인 유형 분석으로 볼 수 있으나, 전국의 타 발생 농가에 비추어 크게 벗어나지 않는 유형으로 설명될 수 있다. 또한, 위의 유형 분석은 추후 HPAI 방역 범위설정에 있어서 차량정보를 이용한 유동적 방역범위 설정 시, 담당자의 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
산업과 지역의 혁신성과를 높이기 위한 기존의 정책이나 전략들은 지속적인 혁신 활동을 이끌어내고 기술혁신을 확산시키는 데는 한계가 있었다. 이에 대한 대안으로 최근에 혁신생태계가 떠오르고 있다. 이는 혁신 과정에 관련된 주체들의 상호작용이 지속적으로 변화하면서 혁신이 확산된다고 설명한다. 그러나 이 분야의 관련 연구들은 대부분 이론적 프레임웍을 제시하는데 그치고 있으며, 생태계의 구조적 동태성을 실증한 연구는 거의 없다. 본 연구는 산업생태계의 기술혁신에 따른 구조적 동태성을 실증하기 위해 산업기술의 활용을 둘러싼 기업 협력 네트워크에 대해 종단적 네트워크 분석을 수행하였다. 실증분석을 위해 기업 간 상호작용을 네트워크 데이터로 작성하여 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 분석 결과에 따르면, 기술혁신의 확산과 관련된 기업 간 상호작용의 변화는 크게 세 가지의 패턴으로 요약된다. 즉, 기술 활용 방식의 제도화, 규모의 경제에 의한 혁신 확산, 기술 개방에 의한 롱테일 가치창출의 산업 구조가 만들어지면서 기술혁신의 성공적 확산이 가능해진다고 할 수 있다. 본 연구는 기술의 상업적 확산을 위한 기술활용 네트워크의 구성 및 기술혁신 관리에 있어 전략적 시사점을 제시하며, 지역혁신을 위한 전략 수립 시 활용될 수 있을 것이다.
고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.
한글초록은 기존선 고속화의 여러 대안 중 선로의 직 복선화 및 신선 건설에 의한 기존철도의 고속화는 시간단축 효과나 선로용량 증대의 폭은 크지만 막대한 투자 재원이 소요된다. 이에 비해 기존선을 그대로 사용하면서 속도를 향상하기 위해 선형개량 및 준고속 틸팅열차의 투입은 기존 인프라를 이용함으로서 보다 경제적이며 실용적이라는 장점이 있다. 하지만, 틸팅열차의 경우 기존열차와는 주행 메카니즘이 다르기 때문에 주행 안전성을 확보하기 위해서는 기존에 부설되어 있는 궤도노반의 성능평가가 선행되어야 한다. 또한 열차주행에 따라 발생하는 노반의 침하는 궤도틀림이나 열차의 탈선 등을 유발할 수 있으므로 틸팅열차 주행에 의해 발생하는 궤도 부담력에 따른 노반의 거동 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 현장계측을 통해 틸팅열차의 기존선 주행속도별(120~180km/h) 주행안전성과 노반성능을 평가하였다. 모든 주행속도에서 탈선계수와 윤중감소율 허용한계치를 만족하였으며, 또한 노반성능 면에서는 기존 운행 고속열차(KTX)에 비하여 작은 노반응답(노반압력, 노반침하, 노반진동가속도)을 보였다. 이러한 계측 결과를 기반으로, 기존열차와 혼용 투입될 틸팅열차는 본 연구의 계측대상 노선과 동일한 성능수준의 궤도노반에서는 최고운영속도(180km/h)에서 안전한 주행이 가능할 것으로 판단된다.
Objectives: The objective of this study was to evaluate the exposure levels of door-to-door deliverers to fine particulate matter (PM2.5). Another objective was to confirm the general working patterns of door-to-door deliverers via survey. Methods: In the city of Daegu, ten door-to-door deliverers who wished to join the study were recruited. The general working characteristics of door-to-door deliverers were surveyed using self-reported questionnaires. In the cabin of each car driven by a deliverer, a real-time PM2.5 sampler (Sidepak, Model AM510, TSI Inc., MN, USA) and a GPS device (GPS 741, Ascen, Korea) were installed. Each deliverer was monitored for four days per week so that each day could be monitored at least four times. Results: A total of 40 measurements of PM2.5 concentrations were taken during delivery of parcels. The average exposure levels of door-to-door deliverers to PM2.5 was $44.62{\mu}g/m^3$ ($7-9443{\mu}g/m^3$. Exposure levels to PM2.5 according to the day of the week and coverage areas were not significantly different (p>0.05). Door-to-door deliverers using trucks with older diesel engines manufactured before 2006 had significantly higher exposure levels to PM2.5 than in the case of trucks with diesel engines manufactured after 2006 (p<0.05). Many of the door-to-door deliverers reported the status of having windows open during the delivery task. During delivery services, the working hours spent in residential areas were higher than on roadsides, but exposure levels to PM2.5 in residential areas and on roadsides were $46.17{\mu}g/m^3$ and $49.90{\mu}g/m^3$, respectively. Real-time PM2.5 exposure levels were significantly different between roadways and residential areas (p<0.001). Conclusions: PM2.5 exposure levels of door-to-door deliverers were found to be affected by higher vehicle emissions from the roadsides near their vehicle during deliveries and while driving to other locations compared to by PM2.5 from the diesel engines of their own trucks. Particle concentrations from roadsides and emissions from nearby vehicles through open windows were the main source of PM2.5.
텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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