본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
본 연구에서는 차량용 레인센서를 이용하여 고해상도의 강우관측을 위한 관계식을 개발하였다. 차량용 레인센서는 8개의 채널로 이루어져 있으며, 각 채널은 강우발생시 차량의 전면유리창에 내리는 우적량을 감지하여 센서시그널을 생성하는데, 강우량이 높을수록 센서시그널은 낮은 값으로 형성된다. 레인센서에서 생성되는 센서시그널의 이러한 특징을 이용하여 관계식을 개발하였다. 특정강우를 발생시키기 위하여 인공강우 발생장치를 제작하였으며, 인공강우발생장치에서 분사되는 강우량의 변화에 따른 센서시그널의 변화 값을 분석하였다. 이 중 민감도 분석을 통해 다양한 강우량을 잘 반영하는 최적의 센서 채널을 선정하였다. 선정된 채널을 이용하여 5분 단위 센서시그널를 생성하였고 생성된 5분 단위 센서시그널의 대표 값을 평균, 25분위, 50분위, 75분위로 설정하여 관계식을 구축하였다. 구축된 관계식을 이용하여 실강우 데이터에 적용하여 강우량 값을 환산하였고, 환산된 강우량은 지상강우관측소에서 관측된 강우량 값과의 비교를 통해 관계식의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 데이터의 이상치가 발견되어 관계식의 신뢰도는 다소 떨어졌지만, 해당 잔차 범위의 실험 데이터가 부족한 것으로 판단되었다. 개발된 관계식을 실강우에 적용시켜 강우량 값을 환산한 하였고, 신뢰도 검증을 위해 동시간에 관측된 지상강우 관측 장비에서 생성된 강우량 값과 비교를 하였고 관측 결과 레인센서는 0.5mm 이하의 미세한 강우량까지 측정하였고 평균 관측 오차는 0.36mm로 나타났다.
본 논문은 한쪽 면이 열린 동축 공동 공진기를 이용하여 빗물의 양을 선형적으로 감지하는 레인 센서에 관한 연구이다. 공진기의 열린 면에 놓이는 유전체의 양과 특성에 따라 공진 주파수와 손실이 달라지는 원리를 이용하여 공진기를 자동차 앞유리 표면에 떨어진 빗물의 양을 측정할 수 있는 센서로 활용할 수 있음을 보여준다. 공진기 양 벽면에 입력과 출력 포트를 구성하고, 입출력 커플링 프로브는 'ㄱ'자 형으로 구성한다. 공진기 내부도체 반지름을 2 mm, 5 mm, 10 mm로 변화시켜 빗물의 반응을 시뮬레이션으로 확인한 결과, 내부 도체 반지름이 5 mm일 때 공진 주파수가 비교적 선형적으로 민감하게 변화하여 빗방울의 양을 감지할 수 있는 공진기에 가장 적합함을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제작된 공진기는 빗방울의 양이 변함에 따라 공진 주파수가 3.55 GHz부터 3 GHz까지 선형적으로 변하였고, Q값은 42.38부터 24.3까지 변화하는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 설계한 공진기의 구조가 공진 주파수를 측정 파라미터로 이용하여 빗물의 양을 선형적으로 감지하는 레인 센서로 적용할 수 있음을 보여주었다.
원형 혹은 H형 단면의 표지판지주에 소형차가 충돌할 때 차량 및 지주의 거동을 확인하기 위하여 Barrier VII 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 실시하였다. 이 프로그램은 연성 베리어에 충돌하는 차량의 운동과 베리어의 변위를 해석하는 프로그램이나, 지주를 수평 빔 요소로 하고 각 노드에 강성을 조절한 기둥 요소로 연결함으로써 소형지주에 대한 충돌해석이 가능함을 보였다. 0.9ton 소형차가 기초와 강결된 파이프형태의 소형 지주에 30km/h, 60km/h, 70km/h 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 0.9ton 소형차와 1.35ton 중형차가 기초에 강결된 H형 단면 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 그리고 0.9ton 소형차가 분리되는(slip base) 형태로 기초에 연결된 파이프형태의 소형 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우 등 총 7가지 경우에 대한 시뮬레이션을 실시하여 지주의 변형과 충돌차량의 거동을 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 고속충돌 시 기초에 강결 된 원형지주의 경우 과다한 휨 변형으로 표지판과 차량 전면부와의 충돌위험성이 있고 H형 지주와 같이 비교적 큰 표지판용 지주는 소형차 충돌 시 지주의 변형은 거의 없고 차량에 가해지는 충격력, 지주가 과다하게 차체 안으로 침투할 위험성이 크다는 사실과 breakaway 장치로 단부처리를 하는 경우 위험이 줄어들 수 있음을 확인하였다.
제조 공장의 구분이 가능한지 검토하기 위하여 LA-ICP-MS를 이용한 한국 자동차 전면 유리의 미량원소 분석을 실시하였다. 먼저 Si를 내부 표준물질로 하여 표준품 NIST 610, 612, 614과 616을 분석하여 검량선을 작성하였다. 시료와 표준품은 24원소에 대해 정량을 실시하였고 LOQ는 0.11 mg/kg(Ti)-4.91 mg/kg(Ca) 였다. 2개 공장의 11개 시료에 대하여 각각 5개씩의 위치에 따른 부시료를 분석하였다. 검출한계이하의 원소들(Cu, Cr, Cd와 Ni), 표준품에 존재하지 않는 원소들(Ti, Pr, Mg, Nb, Nd)과 균질성에 문제가 있는 원소들(Pb와 Sn)은 분석 대상 원소에서 제외하였다. 제조공장과 제조년도와 관련하여 삼각 다이어그램을 그려 본 결과 구별의 가능성을 볼 수 있었으며 Mn, Ce와 Rb를 토대로 한 정준 판별 분석식에 의해 제조공장의 구별이 가능하였다.
전류가 전도체를 통과할 때 발생하는 줄 열을 이용한 발열체는 자동차 창유리, 고속열차 창유리 및 태양전지와 같은 다양한 산업 분야에서 수분 제거 등을 위해 널리 연구되고 개발되고 있고, 최근에는 기계적 변형 조건 하에서도 안정적인 가열을 유지할 수 있는 유연 발열체를 개발하기 위하여 여러 나노 구조의 발열체를 이용한 연구가 활발하게 진행중이다. 본 연구에서는 유연성이 우수한 폴리우레탄을 기판으로 선정하고 마그네트론 스퍼터링을 이용하여 낮은 전기비저항(1.6 μΩ-cm)을 가지는 은 (Ag) 박막을 형성하여 발열층으로 이용한 연구를 진행하였다. 2D 박막구조에서의 전면발열에 의하여 열응답속도가 매우 높아 목표 온도의 95%까지 20초 이내에 도달하였으며 우수한 발열재현성을 보여주었다. 또한 기계적 변형이 가해지는 환경에서도 우수한 발열특성이 유지되었으며 반복적인 굽힘 테스트 (10,000회, 곡률반경 5 mm 기준)에서도 3% 이내의 전기저항 증가만이 발생할 정도로 우수한 유연성을 보유하여, 폴리우레탄/은 구조의 면상발열체는 굴곡진 형태를 가진 다양한 기기에서부터 인체분위와 같이 다양한 응력이 가해지는 환경에서 사용할 수 있는 플렉서블/웨어러블 면상발열체로의 적용이 매우 유망하다는 것을 보여준다. 또한 증착된 은 박막 발열 층 구조는 다양한 목적을 위한 기능을 추가하여 다양한 분야에서 사용할 수 있는 플렉서블/웨어러블 발열체로서의 적용 가능성을 보여줍니다.
본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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