전 세계가 직면한 심각한 대기오염의 주요 원인 중 하나는 도로 이동원의 배출 가스이다. 차량 배출 가스 저감을 위해 여러 국가가 노력하고 있으며 서울시도 2030년까지 온실가스 배출 40% 감축 목표를 설정하여 활발한 배출 가스 감축 정책을 실시하고 있다. 이러한 정책의 시행을 위해서는 실질적인 정책적 지표가 필요하다. 국내 배출 가스량은 대부분 환경부 산하국립환경과학원의 속도 함수인 배출계수에 의해 산정되지만 동적 변수인 속도는 친환경차량목표 보급 대수 산정 지표로 활용하기에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 서울시 자동차 등록정보와 한국교통안전공단 자동차 검사 정보를 활용하여 서울시 배출 가스량 원단위를 산정하였다. 차종, 연료, 주행거리 등 주요 변수에 따른 배출 가스 경향성을 파악하여 그룹화하고 자동차 검사에서 측정하는 일산화탄소, 탄화수소, 질소산화물, 매연을 기준으로 하였다. 그 결과 모델연도와 주행거리에 따라 배출 가스량 원단위가 유의미한 추세를 보였다. 이는 서울시 친환경 차량 전환 시 모델연도가 오래되고 주행거리가 긴 영업용 차량을 우선적으로 전환하기 위한 정책적 지표로 활용할 수 있을 것이다.
There exists required safety integrity level (SIL) to assure safety in accordance with international standards for every electrical / electronics / control equipment or systems with safety related functions. The SIL is allocated from lowest level (level 0) to highest level (level 4). In order to guarantee certain safety level that is internationally acceptable, application of methodology for SIL allocation and demonstration based on related international standards is required. However, application standard differs from every industry in domestic or international for application on mythology for allocation and demonstration of SIL. Application or assessment is not easy since absence on clear criteria or common definition. This research studied not only fundamental concept of SIL required to guarantee safety in accordance with international standards for safety related equipment and system, but different types of methodologies for SIL allocation. Specifically, SIL allocation for Platform Screen Door system of railway is studied applying methodology of severity of accidents and risk graph among different methodologies for SIL allocation.
Since out of a lot of traffic problems traffic accidents cause damage to life and properties of people, it stands out as one of traffic problems which needs improvement, and the loss due to traffic accident negatively affects not only the parties to the accident but also the national economy. Thus, continual concern of the government toward traffic safety is getting bigger and lately each local government is preparing a basic plan for traffic safety and vitalizing traffic safety policies. As expanding the responsibility and role of local governments for traffic safety, traffic safety measures which are based on the characteristics of each local government should be studied. Most of analytical methods in the existing traffic accidents prediction models with macroscopic vision focus on socioeconomic variables such as local population and the number of registered vehicles, and present a great deal of prediction error when they are applied in practice. In this context, this study proposed a traffic accident prediction model in respect of macroscopic level for autonomous districts (administrative districts) of Seoul City. The model development was not based on the entire city but on the type of local land usage (development density) whose relationship with traffic accident frequency was analyzed.
과거 안전시설 설치 기준 및 도로안전지수 등에 관한 다양한 연구가 수행되어왔다. 하지만 연구결과를 사용하기에 많은 조사항목과 사용하기 어려운 변수를 사용하는 등 현장에 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 연구결과의 적용 가능성을 고려한 도로안전 판단지표를 개발하고 안전시설의 설치 기준을 마련하고자 하였다. 유관시스템의 데이터 항목을 검토하였으며 이미 활용 중인 변수의 사용을 고려하였다. 상관분석과 요인분석을 통해 교통요인, 도로요인, 사고요인을 반영한 도로안전 판단지표를 개발하였으며, 군집분석을 통해 안전시설의 설치판단 기준 점수를 도출하였다. 분석결과 단일로에 비해 교차로에서 설치판단 기준 점수가 더 낮게 분석되었으며 교차로의 도로 위험도가 더 큰 것으로 분석되었다.
기존 항공교통관리 (ATM; air traffic management) 체계에서는 항공기 위치 및 세부 운항 정보와 함께 항공기 운항의 안전성을 보장하기 위하여 다양한 형태의 안전 경고 기능을 항적 정보를 기반으로 함께 제공한다. 도심항공교통(UAM; urban air mobility)을 대상으로 한 도심항공교통관리(UATM; urban air traffic management) 체계에서도 UAM 운항의 안전성을 보장하기 위한 안전 경고 기능이 제공되어야 한다. UAM의 운항 환경을 고려하였을 때 기존 ATM 체계에서 준용하는 수준과 동등한 또는 더 높은 수준의 안전 경고 기능이 제공되어야 한다. 본 연구는 UAM 도입 및 상용화 단계에 앞서 기존 ATM 체계에서 제공하는 안전 경고 기능과 다른 새로운 UATM 체계의 안전 경고 기능을 제시하고자 한다. UAM의 경로 이탈 발생 시 제공되어야 하는 안전 경고 기능을 중심으로 연구를 진행하였으며 접근 단계에서 적용되는 APM (approach path monitor) 및 순항 단계에서 적용되는 RAM (route adherence monitoring) 두 가지 부분으로 나누어 안전 경고 기능 구축을 진행하였다.
본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.
In this study, two steady RANS turbulence models (SST k-ω and Realizable k-ε) and four unsteady turbulence models (URANS SST k-ω and Realizable k-ε, SST-SAS, and SST-IDDES) are evaluated with respect to their capacity to predict crosswind characteristics on high-speed trains (HSTs). All of the numerical simulations are compared with the wind tunnel values and LES results to ensure the accuracy of each turbulence model. Specifically, the surface pressure distributions, time-averaged aerodynamic coefficients, flow fields, and computational cost are studied to determine the suitability of different models. Results suggest that the predictions of the pressure distributions and aerodynamic forces obtained from the steady and transient RANS models are almost the same. In particular, both SAS and IDDES exhibits similar predictions with wind tunnel test and LES, therefore, the SAS model is considered an attractive alternative for IDDES or LES in the crosswind study of trains. In addition, if the computational cost needs to be significantly reduced, the RANS SST k-ω model is shown to provide relatively reasonable results for the surface pressures and aerodynamic forces. As a result, the RANS SST k-ω model might be the most appropriate option for the expensive aerodynamic optimizations of trains using machine learning (ML) techniques because it balances solution accuracy and resource consumption.
Understanding driver's characteristic of visual activity is important process because driver depends on a visual signal more than 90% for getting outside information needed to drive, thus a series of driving, including perception, judgement, and activity, is completed. This study analyzes quantified driver's sight range in curved section where recognition of various information is critical due to biggest speed change among sections. Simulation is utilized for this study because of safety problem on field experiment and difficulties in using equipment. Building 6 roads that have different in curve radius by virtual driving map, experiment is carried out recruiting 30 people. Through analytical researches, it shows that drivers keep an eye on direction of driving, and driver's visual range is narrowed on left curve than right curve, and the more curve radius become small, the more drivers see in narrow angle.
In this study, to investigate the dangerous driving on the curves, a driving test was performed in 10 km from Jinan and to Jeonju(Bugui Gas Station~Whasim Intersection), on the national highway No. 26. For the dangerous driving felt by the driver when a driver is driving on the curves, lateral acceleration and yaw rate were analyzed. And then, the reference value of lateral acceleration and yaw rate was computed. Through observing the driving speed and the characteristics of ordinary drivers using the applicable roads or following them as they drive, the driving test was performed again and the section exceeding the reference value set as above was computed. On the dangerous driving area, exceeding the reference value, total 10 accidents took place from 2006 till 2010, and slipping caused by speeding accounted for more than 70% of the accidents. It was concluded that the result of an analysis through recording drivers' driving characteristics, was reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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