In this study, we investigated and analyzed the impact of changes in driving speed and inter-vehicle distance on users’ perceived tension during autonomous vehicle operation. To this end, a survey experiment was conducted for both urban roads and highways. The results show that the greatest changes in perceived tension occurred in the range of 50–70 Km/h and 50–70 m following distance on urban roads, and in the range of 80–100 Km/he and 60–80 m following distance on highways. Furthermore, modeling user behavioral responses to perceived tension based on changes in speed and following distance revealed that linear models best described the relationship for speed on both urban roads and highways. For the following distance, a quadratic model was the most suitable for urban roads, whereas a logarithmic model best fit the highway data. These findings are expected to contribute to practical operational guidelines for autonomous vehicles by alleviating users’ psychological discomfort and enhancing public acceptance. Future research will extend this study using a driving simulator to examine user responses in more realistic driving environments.

In this study, the shape of the exterior, not the inside of the product, was modified. Various exterior shape change plans were compared and reviewed through injection molding analysis, and among them, the most effective shape for suppressing warpage deformation was derived. The shape of the product was modified to optimize the bending deformation of the cover located at the top of the automobile battery case. The analysis was conducted under a total of three conditions, each of shape A, which is a rectangular parallelepiped shape at the top of the product, and shape B, which is concave on the side of the product. As a result of the study, both shape A and shape B were reduced compared to the amount of bending deformation of the original shape. Among them, shape B2, which showed the largest reduction, decreased by 82.096% from the amount of bending deformation of the original shape.

This study evaluates the structural stability of a hydrogen shut-off valve used in fuel cell electric vehicles (FCEVs) under extreme operating conditions, including high pressure and cryogenic temperatures. Using a one-way Fluid-Structure Interaction (FSI) analysis based on ANSYS CFX and Static Structural, the study simulates thermal and pressure loads on key components. The results show that the maximum equivalent stress occurs in the rod (361.22 MPa), while safety factors for all components remain above 2.11, confirming adequate structural integrity. In order to secure higher structural stability and reduce the weight of parts, attention should be paid to the selection of materials and improving the shape. The findings provide a valuable basis for improving the design reliability and optimization of hydrogen shut-off valves for future automotive applications. The leak tightness and durability tests of the hydrogen shut-off valve under cryogenic conditions verified its structural integrity, confirming its safety even after more than 5.2 million repeated operations.

This study quantitatively analyzed Buzz, Squeak, and Rattle (BSR) noises occurring during automotive operation and identified their root causes. Abnormal noises were initially detected during a first test drive and were classified into BSR types based on data from a Noise Observer system. Case analysis revealed that in the 2020 G model, a squeak noise was caused by friction between solid components due to durability degradation and damage to the suspension bushing. In contrast, the 2022 G model exhibited a rattle noise resulting from insufficient structural gaps. As modern vehicles continue to pursue higher performance, safety, and cabin quietness, the reduction in component gaps has increased the likelihood of BSR occurrences. This study demonstrates the effectiveness of diagnosing the root causes of BSR and confirms its practical value in reducing maintenance time and minimizing misdiagnoses.

This study investigates the effects of various Throttle Position Sensor (TPS) signal anomalies and throttle body defects on automotive acceleration and safety by experimentally reproducing and analyzing eight distinct fault scenarios. The results demonstrate that the Electronic Control Unit (ECU) consistently detects signal anomalies and activates fail-safe modes, limiting throttle response and engine output to maintain automotive control. In all fault conditions, sudden unintended acceleration was effectively prevented, and braking performance remained unaffected. These findings underscore the robustness of the throttle control system against electrical and mechanical defects and offer valuable insights for the design of safer drive-by-wire systems.

In this study, the design of shock tower mounting, a type of shock absorber mounting for four-wheel drive vehicles, was addressed through structural analysis. In the case of existing shock tower mounting components, cracks occurred in the shock tower frame side weld joints, so the maximum stress should be reduced to extend the life of the designed components. Based on this, various design changes were performed on the shock tower mounting components, and the maximum stress generated through structural analysis of each design change model was compared. For the structural analysis, a load of 40,000 N was applied in the axial direction of the shock absorber, and the results were relatively analyzed and compared. As a result of the analysis of the shock tower mounting components through the design change, Case 3, a model that alleviated the stress concentration applied to the body mounting, increased the strength compared to the existing model, and the stress in the shock tower frame side weld joints was reduced by 16.3%.

NVH(Noise, Vibration, and Harshness) characteristics are critical indicators for evaluating automotive quality and diagnosing mechanical issues through abnormal vibrations during driving. Among various components, tires are the only part of the automotive in direct contact with the road, making them a major source of noise and vibration. Tire-related anomalies not only affect ride comfort but can also pose serious safety hazards. This study presents a diagnostic approach that utilizes NVH analysis, wheel balance inspection, and RFV(Radial Force Variation) measurement to identify and repair tire faults. Through case analysis, it was confirmed that abnormal vibrations caused by internal moisture accumulation and structural deformation of tires could be accurately diagnosed and addressed. The proposed method enables early detection of tire-related issues, providing a preventive maintenance strategy and contributing to enhanced automotive safety and reliability.

환경 문제가 대두되면서 전기자동차에 대한 수요가 증가하게 되고, 이에 따라 폐배터리 처리 기술이 각광받고 있다. 폐배터리를 재 활용하는 대신 재사용하기 위해서는 배터리 성능 검증 기술의 중요성도 커지고 있다. 배터리 성능 검증 기술은 시간을 단축하는 동시 에 정확도를 높이는 데 집중해야 한다. 본 논문에서는 배터리 전기화학 분광법을 활용해 배터리 방전 전압 그래프를 얻고 배터리 성능 을 예측하는 다중물리 분석을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 임피던스 매칭 기법을 활용해 배터리 방전 특성을 제어하고 이를 통해 방전 그래프를 얻는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 배터리를 실제로 완전 충전 및 방전하지 않고 단시간 동안 임피던스만 측 정해 전압 곡선 데이터를 추출한다. 이를 검증하기 위해 실제 데이터와 분석 데이터의 매칭을 수행했다. 이러한 접근 방식은 배터리 성능을 예측하고 최적화하는 데 적용될 수 있으며, 향후 에너지 저장 시스템의 설계 및 운영 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

The casting manufacturing process of aluminum automotive wheels often involves processing various wheel models during stages such as flow forming, machining, packaging, and delivery. Traditionally, separate equipment or production lines were required for each model, which led to higher facility investment costs and increased labor costs for classification. However, the implementation of machine learning-based model classification technology has made it possible to automatically and accurately distinguish between different wheel models, resulting in significant cost savings and enhanced production efficiency. Additionally, this approach helps prevent product mix-ups during the final inspection process and allows for the quick and precise identification of wheel models during packaging and delivery, reducing shipping errors and improving customer satisfaction. Despite these benefits, the high cost of machine learning equipment presents a challenge for small and medium-sized enterprises(SMEs) to adopt such technologies. Therefore, this paper analyzes the characteristics of existing machine learning architectures applicable to the automotive wheel manufacturing process and proposes a custom CNN(Convolutional Neural Network) that can be used efficiently and cost-effectively.

본 연구는 우즈베키스탄 자동차 산업 발전에 있어 리버스 엔지니어링 의 역할을 탐구하며, 특히 노나카와 타케우치의 지식 창출 모델(SECI Model)과의 통합에 중점을 두고 있다. 우즈베키스탄이 경쟁력 있는 국내 산업을 구축하고자 노력함에 따라, 리버스 엔지니어링은 해외 기술의 습 득, 적용, 그리고 국산화를 가능하게 했다. 본 연구는 정성적 사례 연구 접근법을 활용하여 기업 보고서, 정책 문서, 학술 문헌을 바탕으로 1996 년부터 2024년까지의 발전 상황을 분석한다. 연구 결과에 따르면 리버스 엔지니어링은 지식 이전과 혁신을 지원해 왔지만, 제한된 R&D 역량, 수 입 부품 의존도, 그리고 취약한 지식재산권 보호 등의 과제가 여전히 남 아 있다. 이러한 장벽을 극복하기 위해 본 연구는 전략적 정책, 국내 혁 신에 대한 투자 확대, 그리고 AI 기반 설계 프로세스 도입을 권고한다.

The blocked force from the electric vehicle compressor is transmitted through the mount to the body side, serving as a primary source of body vibration during air conditioner operation at idle. Accordingly, a method is required during the compressor development stage to quantitatively evaluate the blocked force and analyze its influence for each transmission path. In this study, the blocked force at the outlet of an electric compressor was measured, and a test model was constructed to predict the response of the vehicle body using the Frequency-Based Substructuring(FBS) method. The 6-DOF dynamic stiffness of the bushing up to 500 Hz, not measurable with the elastomer, was successfully obtained using the inverse substructuring(IS) method. Finally, the proposed method was validated by the close match between predicted and measured body vibrations for both conventional and low dynamic stiffness bushings.

In this study, a numerical analysis study on the heat transfer characteristics according to the opening and closing of the hydrogen shut-off valve was performed, and the temperature distribution of the key components of the hydrogen shut-off valve was predicted through the result. The ANSYS CFX program was used to predict the heat transfer characteristics of the hydrogen shut-off valve. When the hydrogen shut-off valve was open, the average temperature of the O-ring, which prevents hydrogen leak inside the solenoid valve, was approximately -40℃, and the plunger showed a maximum of -40℃ and a minimum of -110℃. When the hydrogen shut-off valve was completely closed, the O-ring showed approximately 24.82℃ and the plunger showed approximately 24.71℃, which were almost at room temperature.

In four-wheel-drive vehicle, improving traction with the road surface enhances the vehicle's ability to respond to various driving conditions, increasing its overall versatility. Consequently, various studies have been conducted on four-wheel-drive vehicles that support torque distribution through electronic control. The driving unit that operates the transfer case assists in smooth torque distribution by providing high torque. Therefore, this study developed a reduction mechanism by vertically arranging a planetary gear set in the driving unit to increase the reduction ratio. To achieve this, a common ring gear with 52 teeth was used, and the design included a first-stage planetary gear with a sun gear having 18 teeth, a planet gear with 17 teeth, a second-stage sun gear with 12 teeth, and a planet gear with 20 teeth. The corresponding tooth profiles and structures were also designed. Based on this, a transfer case drive reduction module was developed, which improved torque performance: the first-stage planetary gear system provides 4.23 kgf·m of torque, and the second-stage planetary gear system achieves a final torque of 5.98 kgf·m

스마트폰의 발전과 함께 성장한 차량공유서비스는 신기술과 결합하며 더 많은 사용자를 확보하기 위하여 노력하 고 있는 상황이다. 사용자의 서비스 사용을 유도하고 촉진하기 위해서는 감성을 이해하고 파악하는 것이 중요하며, 자동차의 감성과 관련된 연구는 꾸준히 진행되어져 왔다. 그러나 차량공유서비스 관련 연구들은 주로 교통정책이나 산업공학 관련 연구가 대부분이다. 따라서 차량공유서비스의 사용자에게 사용자 친화적인 경험을 제공하고 서비스를 확산하기 위해서는 차량공유서비스의 감성에 대한 이해가 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량공유서비스에서 기대되 는 감성을 표현하는 어휘를 탐색하고 대표 감성을 추출하고자 하였다. 이를 위하여 차량공유서비스와 감성에 대하여 문헌을 통해 이해하였다. 그리고 관련 문헌에서 감성 어휘를 수집한 후, 전문가 리뷰를 진행하여 차량공유서비스의 감성 어휘 탐색에 적절한 어휘를 정리하였다. 마지막으로 정리된 감성 어휘 항목을 바탕으로 설문조사를 실시하였고, 차량공유서비스에서 기대되는 대표 감성으로 <혁신>, <실용>, <불편>, <충실>, <쾌락>, <유연>의 6가지를 도출하였다. 본 연구는 차량공유서비스를 사용하면서 사용자가 느끼거나 기대되는 감성을 측정하고 비교할 수 있는 감성 어 휘와 대표 감성을 도출했다는 것에 연구 의의를 가진다. 또한 향후 연구에서 대표 감성을 바탕으로 이를 측정하는 구체적인 평가 항목을 제작할 수 있을 것으로 보인다.

최근 친환경 교통수단으로서 자전거 이용이 증가함에 따라, 자전거 이용자의 안전과 편의를 보장하는 교통 인프라 확충 이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 도시 내 자전거 친화적인 교통 인프라 구축은 이동성 확보와 교통 안전성 강화를 위해 필수적이다. 국내에서는 공간적 제약으로 인해 기존 차도를 활용한 자전거우선도로가 일부 도입되었으나, 자동차와 자전 거가 혼재됨에 따른 안전성 및 실효성 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 이러한 구조는 자전거 이용자의 안전을 보장하 지 못하며, 사고 위험을 증가시키는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내외 사례 분석, 교통사고 데이터 검토, 도 시계획적 접근을 통해 자전거전용도로 및 자전거전용차로의 구축이 자전거 이용 활성화와 교통 안전성 확보에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 기반으로 도로 공간 재배분, 물리적 분리 등의 구체적인 실행 방안을 제시한다. 연구 결과, 자 전거우선도로 대신 자전거전용도로 및 자전거전용차로를 확대할 경우, 사고 발생률이 감소하고, 자전거 이용 편의성이 향상될 것으로 예상된다. 본 연구는 자전거 이용 활성화 및 자전거 사고 예방을 위한 정책적 방향을 제안하며, 도시 교 통 계획 및 인프라 개선을 위한 실질적인 가이드라인을 제공하는 데 기여할 것이다. 따라서 본 연구는 자전거우선도로의 한계를 분석하고, 보다 안전하고 효율적인 대안으로서 자전거전용도로 및 자전거전용차로 확대의 필요성을 제시한다.

오늘날 도로의 이동수단은 자율주행자동차와 더불어 전동 킥보드, 전기 자전거 등과 같은 개인형 이동수단의 등장으로 인해 기존 도 로가 수용해야 할 범위는 더욱 광범위해졌으며, 개인형 이동장치의 시장 확대 및 공유서비스로 인한 개인형 이동장치의 교통사고는 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 기존 자동차 중심의 설계 및 운영되고 있는 현재의 도로에서는 자동차 이외의 다른 교통수단 이용 자들은 인프라 시설과 서비스 면에서 안전하지 못하고 편리하지 못한 환경으로 인해 잦은 교통사고 발생과 대중교통 이용 기피 등의 문제로 이어지고 있다. 따라서, 현재 도로의 차량 중심 설계에 의한 한계가 드러나고 있으며 이에 대한 해결책으로 모든 도로 교통수 단 및 이용자가 고려되는 완전도로(Complete Streets)에 관한 관심이 증가함에 따라 완전도로 구축에 관한 정책이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구에서는 완전도로 구축을 위해 미시적 교통 시뮬레이션 VISSIM을 활용하여 자율주행자동차 레벨 4 수준의 혼입에 따른 교 통흐름 변화를 분석하여 완전도로 구축을 위한 잉여차로 확보 가능성을 검증하는 분석을 진행하였다. 또한, 잉여차로를 활용하여 완전 도로를 구축하기 위해 국외 완전도로 디자인 매뉴얼을 참고하여 국내 도로의 적용이 가능한 평자지표를 안전성, 형평성, 쾌적성을 고려한 요인을 설정하였으며, 계층화 분석법(Analytic Hierarchy Process, 이하 AHP)을 통해 평가요인별 중요도 가중치를 산정하여 완전도로 구축을 위한 완전도로 서비스수준 산정방안을 제 시하였다. 완전도로 구축을 위한 모바일매핑시스템(MMS) 및 인공지능, 드론(UAV)을 활용하여 도로의 현황 모니터링을 진행하였으며, 도출된 평가지표와 가중치를 활용하여 대상 구간에 적용 및 비교를 위해 완전도로 개념과 가깝게 적용된 세종시의 한누리대로와 비교 ㆍ분석하였다. 이를 토대로 완전도로 서비스수준 적용을 통해 도출된 도로의 한계점을 보완한 완전도로 구축방안을 제시하고자 한다.

자전거 이용 증가는 도시 환경과 생활 환경에 긍정적인 영향을 미친다. 도시화, 인구 밀도 증가, 그리고 대기 오염과 같 은 문제들에 대응하기 위해 전 세계 도시들은 교통 패러다임을 자동차 중심에서 대중교통, 자전거, 보행 중심으로 전환 하고자 노력하고 있다. 본 연구는 이러한 변화가 개인의 활동적인 생활 방식을 촉진하고, 교통 혼잡 및 소음 문제를 완 화시켜 삶의 질을 향상시킬 수 있음에 주목한다. 특히 자전거는 단거리에서 중장거리 이동까지 모두 적용 가능한 이동 수단으로서, 필요한 주행 및 주차 공간이 적고, Door to Door 통행이 가능하여 매우 효율적인 교통수단이다. 또한 자전 거 이용자들은 승용차 운전자보다 더 자주 지역 내에서 소비하며, 한 번에 지출하는 금액은 적지만 더 자주 지출함으로 써 총 소비량은 승용차 운전자보다 더 크다. 이러한 이유로 자전거 이용은 지역 경제 활성화에도 기여할 수 있다. 본 연 구는 이 부분에 착안하여 자전거 이용을 활성화시키면서 지역 경제 활성화에 더 크게 기여할 수 있는 방안을 검토하고 자 한다. 본 연구는 국내외 여러 도시에서 운영 중인 공공 자전거 대여 서비스의 현황을 조사하여 자전거 이용 증진을 위한 기 반을 분석하였다. 국내에서는 서울의 따릉이, 대전의 타슈, 광주의 타랑께 등 다양한 지자체가 자전거 활성화를 위해 노 력하고 있음에도 불구하고, 자전거 이용자의 특성에 따라 기존의 자전거 기반 시설을 효율적으로 활용하여 자전거 이용 을 더욱 증진시킬 수 있는 방안을 탐구한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구의 저자는 서울시를 중심으로 자전 거 이용자의 소비패턴을 분석하고, 이를 활용하여 자전거 이용자를 활성화시키고, 지역 상권의 활성화에도 기여할 수 있 는 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 연구의 분석 방법론을 검토하고, 분석에 필요한 데이터를 조 사하였으며, 향후 연구에서는 실질적인 자전거 활성화 방안을 제시할 예정이다.

본 연구는 자율주행자동차(AV)와 비자율주행자동차(HDV)가 혼재하는 교통환경에서 자율주행 전용차로 도입 시 차로변경구간 길이가 교통소통지표에 미치는 영향을 VISSIM 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 분석을 위하여 도로구조 및 교통량, AV All-knowing, Cautious 주행행태를 반영하여 432개 시나리오를 구성하였다. 시뮬레이션 결과, 차로변경구간 길이가 증가할수록 교통 밀도와 지체시간은 유의 미하게 감소하였으며, 속도 및 통과교통량이 증가하는 효과를 보였으나, 자율주행 전용차로 도입 시 밀도와 지체시간이 증가하고 속도 및 통과교통량이 감소하는 등 일부 부정적 영향을 확인할 수 있었다. 향후 실제 도로 데이터를 반영한 분석을 통해 연구 신뢰성을 제 고할 필요성이 존재한다.

자율주행 차량이 상용화됨에 따라 연구에 사용할 수 있는 자율주행 차량의 주행궤적 자료를 제공하고 연구하는 기관이 증가하고 있다. 캘리포니아 자동차관리국은 사고 당시 차량의 거동과 주변 환경을 기록한 자율주행 차량 사고 보고서를 제공한다. Waymo는 라이다, 카메라 등을 통해 수집한 자율주행 차량의 실주행 자료를 제공한다. 본 연구에서는 캘리포 니아 자동차관리국에서 제공하는 자율주행 차량 사고 보고서와 Google Street Map을 이용하여 사고 당시의 도로유형과 도로환경요소 및 사고 당시 상황을 파악하고, 베이지안 네트워크(BN)을 통해 자율주행 차량 사고 영향요인을 파악하였 다. 랜덤 포레스트를 통해 앞에서 파악한 자율주행 차량 사고 영향요인들의 변수 중요도를 추출하고 이를 기반으로 자율 주행 차량 주행 시나리오를 도출하였다. 도출한 자율주행 차량 주행 시나리오와 유사한 상황을 보이는 Waymo Open Dataset의 자율주행 차량 실제 주행궤적을 매칭하여 자율주행 차량 주행 행태 기반 사고 위험도 평가 지표를 도출하였 다. 본 연구의 결과는 앞으로 도로환경요소 및 자율주행 차량 주행궤적에 따른 자율주행 차량 주행 안전성 연구의 기반 이 될 것으로 기대된다.