• 한국가스학회지
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• 제13권2호
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• pp.49-56
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• 2009

본 연구에서는 국내외 LPG 자동차 보급 및 안전관리현황 비교 분석을 통해 국내 LPG 자동차 관련 안전성확보 방향을 제시하였다. 국내 LPG 자동차에 대한 안전관리실태 조사결과 LPG 자동차의 안전성 확보를 위한 제도와 관리실태가 미흡하였고, 실제 약 5천여대의 LPG 자동차에 대한 가스누출 점검결과 약 4% 정도가 누출되고 있음을 확인하였다. 또한 LPG 자동차 관련 안전성향상을 위해 국외에서 운영중인 안전기준을 국내에 적용할 필요성을 확인하였다. 따라서, 국내 LPG 자동차 관련 안전성확보 방향으로 최근 경형승용자동차 등에 대한 LPG 연료사용 허용으로 더욱 위험성이 증대된 지하주차공간에 대한 환기 등 시설기준의 개선, 그리고 LPG 자동차 확인 스티커 부착의무화 등 관리체계 개선방안을 제시하였다.

• 소음진동
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• 제10권2호
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• pp.254-260
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• 2000

the reduction of the interior nosie level has been the main interest of NVH engineers in the development of vehicles. However, the consumer's perception on the car noise is affected largely by the psychoacoustic characteristics of the noise, as well as the sound pressure level. In this study, the quality of the vehicle interior nosie is analyzed by employing the subjective evaluations and by representing them in temrs of the objective quantities. The subjective evaluatins were performed for the seven vehicles in the range of subcompact to luxury cars. The methods of paired comparisons and semantic differential were used to study the preference, the quality of interior noise and their correlation. The linear regression models were obtained for the subjective evaluation and the sound quality metrics.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.129-140
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• 2018

본 연구에서는 이항로짓모형 기반의 시장분할을 고려한 전기차 선택모형을 추정하여 전기차 잠재 수요층의 전기차 구매행태를 분석하였다. 모형 구축을 위하여 서울시에 거주하는 차량운전자를 대상으로 전기차 구매가격, 공용 충전인프라 구축 수준, 1회 충전 주행가능거리 등의 가상 시나리오에 대하여 전기차 선택여부를 조사하였다. 차급별로 구분하면 경 소형 차급 보유자는 차량 구매가격이 가장 큰 영향을 미치며, 중 대형 차급 보유자는 공용 충전인프라 구축 수준을 중요시하는 것으로 나타났다. 주택유형으로 분할한 경우 공동주택 거주자는 전기차 선택 시 공용 충전인프라 구축 수준을 가장 크게 고려하지만, 단독주택 거주자는 차량 구매가격에 가장 민감한 것으로 분석되었다. 이상의 결과를 토대로 자동차 제작사의 전기차 보급 전략이 전략적 구매층을 어디로 설정하느냐에 따라 달라져야 함을 보여주며, 정부의 전기차 보급정책으로는 공용 충전인프라의 확대가 가장 우선적으로 추진되어야 할 필요가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.469-472
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• 2022

최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.