Onboard truck scales can accurately measure payload under static conditions. However, their performance is limited in accounting for dynamic environments encountered during driving, leading to inaccuracies in load estimation under real-world conditions. This study employs TruckCaliber, a dynamic state measurement system, to estimate real-time vehicle loads. Fusion sensor modules were installed on leaf spring suspensions and vehicle frames to collect tilt and IMU data. The system was implemented on a commercial truck, and driving tests were conducted with varying payloads. The analysis focused on curved sections under different dynamic conditions.

The hydrogen valve used in this study is intended to be applied to a automobile, and since there is a limit to the length of the stem, it is necessary to review the optimized stem, and for this, it is required to investigate the heat transfer characteristics of the hydrogen shut-off valve. For this, the temperature of the entire shut-off valve and especially the plunger and O-ring, which are key components in the solenoid valve driving the hydrogen shut-off valve, was calculated using the ANSYS-CFX flow analysis program. From the analysis results, the length of the stem capable of maintaining the design temperature of -40℃ or higher should be at least 139 mm, and it is judged that it should be 140 mm or more considering safety. When determining the stem length of the hydrogen blocking valve for automobiles, constraints on installation in automobiles should be considered.

This paper defines structural and dynamic analysis of a crane used for electric passenger vehicle fire scenarios. The crane model used in the study has a working radius of 9 meters, and under extreme conditions measured with real-world usage in mind, the load at the boom tip is 24.5kN. The boom is assumed to be made of ATOS80, and the pads are assumed to be made of Monomer Casting Nylon. Structural analysis was conducted based on the crane's materials and configuration, and dynamic analysis was performed by dividing the grab method into gripper and hinge types. In the structural analysis, the maximum stress increased as the telescopic boom faced upwards. In the dynamic analysis, the gripper type facing downward showed more stable stress. For the model with an added badge, the structural analysis showed an increase in maximum stress, but the value was negligible, and the maximum stress of the telescopic boom decreased in the dynamic analysis. Based on the analysis results, the suitable materials for the crane are ATOS80 for the lower articulated boom and the telescopic boom, and DOMEX1300 for the upper articulated boom. The gripper type grab method is more stable than the hinge type.

PURPOSES : This study aimed to derive the factors that contribute to crash severity in mixed traffic situations and suggest policy implications for enhancing traffic safety related to these contributing factors. METHODS : California autonomous vehicle (AV) accident reports and Google Maps based on accident location were used to identify potential accident severity-contributing factors. A decision tree analysis was adopted to derive the crash severity analyses. The 24 candidate variables that affected crash severity were used as the decision tree input variables, with the output being the crash severity categorized as high, medium, and low. RESULTS : The crash severity contributing factor results showed that the number of lanes, speed limit, bus stop, AV traveling straight, AV turning left, rightmost dedicated lane, and nighttime conditions are variables that affect crash severity. In particular, the speed limit was found to be a factor that caused serious crashes, suggesting that the AV driving speed is closely related to crash severity. Therefore, a speed management strategy for mixed traffic situations is proposed to decrease crash severity and enhance traffic safety. CONCLUSIONS : This paper presents policy implications for reducing accidents caused by autonomous and manual vehicle interactions in terms of engineering, education, enforcement, and governance. The findings of this study are expected to serve as a basis for preparing preventive measures against AV-related accidents.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

최근 자율주행 차량의 등장으로 인해 기존의 교통 시스템에 많은 변화가 생길 것으로 보이며, 운전자가 주행하던 차량과는 다른 행태로 인해 기존 비자율주행 차량들이 초래하는 고위험 상황의 요인과는 다른 새로운 요인들이 도출될 것으로 보인다. 하지만, 현 시점 국내 에서는 자율주행 차량이 실제로 주행하고 있지 않기 때문에 주행행태를 포함한 데이터 기반의 주요 요인 분석 및 도출에 한계가 있다. 따라서 현 시점에서 자율주행 차량이 혼재하는 환경에서 고위험한 상황을 정의할 수 있는 요인을 도출하기 위해서는 사례 중심의 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내·외 자율주행차량과 관련된 다양한 논문 사례를 DB화하여 이를 정량적으로 평가할 수 있는 메타 분석(Meta-Analysis) 기법을 통해 향후 자율주행차량이 혼재하는 교통 네트워크에서 안전성을 증진하기 위한 고위험 유발의 주요 요인을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 DB화한 논문은 자율주행 차량과 관련된 총 4가지(사고요인, 시나리오, 예측모델, 법규)에 해당 하는 분야로 분류하여 수집하였으며, 2015년부터 2024년 까지 최근 10개년에 해당 되는 사례를 수집하여 분석을 수행하고 주요 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 자율주행 차량 혼재 시 고위험 상황의 주요 요인들을 바탕으로 각 요인에 기반한 자율주행차량 혼재 시 고위험 상황에 대한 정의를 할 수 있으며, 이러한 고위험 요인들에 의해 도로교통의 안전성이 저해될 수 있는 요인에 대한 사전 예방을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 2017년부터 2021년까지 고속도로에서 발생한 약 9,600건의 사고를 분석하여 자율주행 긴급차량의 신속한 대응 능력을 향 상시키고자 하였다. 조사 결과, 2차 사고가 전체 사망자의 16.8%를 차지하며, 이들 중 약 74%가 선행사고와 관련이 있다는 점이 강조 된다. 이러한 통계는 긴급차량의 신속한 대처 능력이 피해를 최소화하는 데 얼마나 중요한지를 보여준다. 연구에서는 사고의 영향권을 정의하고, 이를 기반으로 긴급차량이 보다 안전하고 효율적으로 사고 현장에 접근할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 실제 교 통사고 데이터를 활용하여 사고 지속 시간과 다양한 변수를 고려한 기초 분석을 실시하였으며, 도로 특성, 사고 종류, 점유 차로 등 여러 요소를 반영하여 대응 기준을 설정했다. 알고리즘은 자율주행 차량이 실시간으로 주변 정보를 수집하고 신속하게 대응 방안을 마련할 수 있도록 설계되었다. 향후 연구에서는 알고리즘의 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 검토하고, 다양한 변수들을 포함한 추가 연구를 통해 성능을 더욱 개선할 계획이다. 이러한 연구 결과는 교통사고로 인한 피해를 줄이는 데 기여하고, 자율주행 기술을 활용하여 2차 사고의 가능성을 감소시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

최근 자율주행차량 기술의 급속한 발전은 교통 시스템의 효율성을 향상시키는 동시에, 도로 인프라에 새로운 도전 과제를 제기하고 있다. 자율주행차량은 차선 유지 시스템을 통해 일정하게 차선 중앙을 주행하는 특성이 있으며, 이로 인해 특정 휠패스(Wheel Path) 구 간에 하중이 집중되는 문제가 발생한다. 특히 중차량과 자율주행차량이 빈번하게 운행되는 도로 구간에서는 이러한 하중 집중으로 인 해 도로 포장층의 소성 변형과 균열이 빠르게 진행되며, 결과적으로 도로의 내구성이 크게 저하된다. 이는 도로의 유지보수 주기를 단 축시키고, 유지 비용을 증가시키며, 도로 이용자들에게 안전상의 위험을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 도로 보강 기술이 연구되어 왔으며, 그중 섬유 보강 그리드 기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 탄소섬 유와 유리섬유를 결합한 하이브리드형 섬유보강 그리드를 개발하고, 이를 자율주행차량이 운행하는 도로 구간에 적용함으로써 도로의 내구성 향상과 유지보수 비용 절감을 목표로 한다. 탄소섬유는 높은 강도와 내구성을 제공하여 휠패스 부위에 집중되는 하중에 대한 저항성을 강화하고, 유리섬유는 비휠패스 구간에 경제적인 보강 효과를 제공한다. 본 연구는 자율주행차량 시대에 적합한 도로 보강 솔루션을 제시하고, 이를 실증 구간에서 평가하여 그 효과를 검증하고자 한다. 이를 통해 도로의 반사균열 저항성 및 소성변형 저항성을 개선하고, 도로 수명을 연장함으로써 자율주행차량이 증가하는 교통 환경에서도 지속 가능한 도로 관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

This study presents a systematic causal analysis of the fuel consumption rate reduction phenomenon observed in mortar-carrier tracked vehicles during driving tests. The investigation focused on identifying the root causes and developing effective improvement measures. Through comprehensive inspections and tests of the chassis and power pack components, along with data analysis, the study identified the damage of the engine flywheel housing gasket and the clogging of the transmission exhaust pump strainer as the main causes of the reduced fuel consumption rate. The causal relationship between the two phenomena was empirically proven using material composition analysis and statistical techniques, enhancing the reliability and validity of the diagnosis. Based on the root cause analysis results, improvements were implemented, including the replacement of the engine gasket and the cleaning of the transmission exhaust pump strainer. The effectiveness of the improvements was quantitatively verified, confirming a significant enhancement in fuel consumption rate and cruising range. By employing a systematic and scientific analysis methodology, this study provides a foundation for improving the reliability and maintenance efficiency of similar weapon systems and power transmission systems in general.

PURPOSES : This study aims to calculate the estimation of travel time saving benefits from smart expressway construction by considering the willingness to pay for automated vehicles. METHODS : In this study, data were collected from 809 individual drivers through a stated preference survey. A multinomial logit model was constructed to analyze the choice behavior between arterial roads, expressways, and smart expressways. Through this, the values of time and benefits were estimated. RESULTS : The value of time was calculated at 19,379 won per vehicle per hour for arterial roads and expressways and 23,061 won per vehicle per hour for smart expressways. Applying these values to the Jungbu Naeryuk expressway, we evaluated the demand change and benefits resulting from the improvement to the smart expressways. The results show that the traffic volume on the Jungbu Naeryuk expressway is expected to increase by 4.7% to 20.7% depending on the changes in capacity. CONCLUSIONS : The travel time saving benefits are estimated as positive, resulting from the construction of smart expressways. The benefits resulting from the construction of new smart expressways are expected to be enhanced due to the anticipation of more significant time-saving effects.

PURPOSES : This study analyzes the accident damage scale of hazardous material transportation vehicles not monitored in real time by the Hazardous Material Transportation Safety (HMTS) management center. METHODS : To simulate hazardous-material transportation vehicle accidents, a preliminary analysis of transportation vehicle registration status was conducted. Simulation analyses were conducted for hazardous substance and flammable gas transportation vehicles with a high proportion of small- and medium-sized vehicles. To perform a spill accident damage-scale simulation of hazardous-substance transportation vehicles, the fluid analysis software ANSYS Fluent was used. Additionally, to analyze explosion accidents in combustible gas transportation vehicles, the risk assessment software Phast and Aloha were utilized. RESULT : Simulation analysis of hazardous material transportation vehicles revealed varying damage scales based on vehicle capacity. Simulation analysis of spillage accidents showed that the first arrival time at the side gutter was similar for various vehicle capacities. However, the results of the cumulative pollution analysis based on vehicle capacity exhibited some differences. In addition, the simulation analysis of the explosion overpressure and radiant heat intensity of the combustible gas transportation vehicle showed that the difference in the danger radius owing to the difference in vehicle capacity was insignificant. CONCLUSIONS : The simulation analysis of hazardous-material transportation vehicles indicated that accidents involving small- and medium-sized transportation vehicles could result in substantial damage to humans and ecosystems. For safety management of these small and medium-sized hazardous material transportation vehicles, it is expected that damage can be minimized with the help of rapid accident response through real-time vehicle control operated by the existing HMTS management center.

This study aims to develop a Commercial Vehicle Integrated Traffic Safety System utilizing Connected Intelligent Transportation Systems (C-ITS) technology. This system provides functionalities for accident prevention and efficient traffic management through vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure communications. The key findings suggest that the integrated system using C-ITS can offer functions for traffic safety and preliminary stages of autonomous driving. It is anticipated that by applying vehicle and Information and Communication Technology (ICT) technologies, traffic safety issues and driver convenience can be enhanced.

수중운동체에는 필수적 기능을 담당하는 함교, 러더와 같은 다양한 부가물들이 장착된다. 이들 부가물과 선체의 접합부에는 유선의 박리로 인해 다양한 와류가 생성된다. 이러한 와류는 수중운동체의 추진기로 유입되어 수중방사소음의 증가와 같은 부정적 효과 를 야기해 스텔스 성능의 향상을 위해서는 반드시 저감되어야 한다. 본 연구에서는 부가물과 선체의 접합부에서 생성되는 말발굽와류 (HSV)와 뿌리와류(RV)를 저감하는데 효과적인 와류저감장치(VRD)에 대한 설계기준을 도출하였다. 먼저, 접합부 와류의 레이놀즈 상사특 성 만족 여부를 분석함으로써 설계기준 도출에 부가물의 제원과 유속의 영향을 레이놀즈수로 대체하였다. 또한 VRD의 형상을 정의하기 위해 베지어 곡선을 활용해 VRD의 3차원 표면을 파라미터화하였다. 이후, 와류저감을 위한 VRD의 설계기준 도출을 위해 다양한 제원의 VRD의 와류저감 성능을 분석함으로써 최적의 길이 대 높이 비율이 선정되었다. 최종적으로 대상 범위의 부가물들에 대해 최적 비율을 만족하는 다양한 크기의 VRD 성능이 비교 분석되었다. 이를 종합하여 임의의 부가물에 대해서도 와류저감 성능을 나타낼 수 있는 VRD 의 무차원화 설계기준이 도출되었다.

자율주행차량의 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 발전은 자율주행차량의 상용화를 가속화하고 있지만, 그 안전성을 입증하기 위한 충분한 테스트와 검증이 필요하다. 실제 차량을 이용한 대규모 테스트는 비용과 시간뿐만 아니라 다양한 시나리오를 구현하고 평가하 는 데 어려움이 있어, 다수의 연구자들은 시뮬레이션을 활용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 차량 시뮬레이션 소프트웨어인 CarMaker와 교통 흐름 시뮬레이션인 VISSIM을 결합하여 공동으로 시뮬레이션을 진행한다. 또한 두 시뮬레이션의 장점 을 결합하여 자율주행차량의 데이터를 보다 포괄적으로 분석할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 시뮬레이션 결과, 각각의 시뮬레이션 에서 얻은 Ego Vehicle의 속도 값은 미세한 차이를 보였으며, 이는 실시간 시뮬레이션의 통신 과정에서 발생하는 오류로 해석된다. 또 한, 특정 시나리오에서는 차량이 급정지 후 출발하는 형태를 보였으며, 이는 자율주행차량이 주변 차량의 주행을 인식하여 주행 패턴 에 변화를 주는 것으로 해석된다. 향후에는 도심 도로에서의 자율주행 평가를 통해 복잡한 교통 상황과 불확실한 요소들로 인해 어려 운 문제를 겪는 상황을 분석할 수 있을 것으로 기대된다.

정보통신기술(Information and Communication Technology)과 기존 교통수단의 융복합으로 수소자동차, 자율주행자동차 등과 같은 새로운 교통수단 등장으로 광역 이동과 같은 이동성이 향상될 것으로 기대되고 있다. 또한, 보다 빠른 광역 이동성 확보를 위해 BRT 전용차로 도입에 대한 논의가 계속되고 있으므로 본 연구는 BRT 전용차로 구간에서 자율주행자동차의 혼입률 및 대중교통 전환율에 따른 시나리오를 설정해 서비스수준 분석을 기반으로 잉여차로 발생 가능성을 확인하였다. 더불어, 미래교통량 증가와 자율주행 기술 의 발전이 BRT 전용차로 운영 구간에 미치는 변화를 분석해 도로의 자산가치 산정을 목적으로 하고 있다. 설정한 시나리오에서 도로 가 기능을 발휘할 수 있는 일정한 서비스수준(Level of Service, LOS)를 유지하는 자율주행자동차 혼입률 수준을 파악하였으며, A~F 의 6단계로 구분하여 결과를 도출하였다. 도로의 자산가치 산정방법은 국가회계기준에서 제시하고 있는 토지의 대체적 평가방법 4가 지 방법과 보다 객관성을 확보한 새로운 자산가치 평가방법을 준용하여 도로의 자산가치를 산정하였다. 분석 결과, 간선도로 서비스수 준을 통해 BRT 전용차로를 시행하면서 연속류 구간에서는 자율주행자동차 혼입률이 75%되는 경우 편도 3차로에서 편도 2차로로 1차 로 감소가 이루어져도 현재의 서비스수준을 유지할 수 있으며, 단속류에서는 자율주행자동차의 혼입률이 50%되는 시점에 편도 4차로 에서 편도3차로 1차로 감소 시 동일한 효과를 발휘할 수 있음을 확인하였다. 즉, 연속류 구간에서 자율주행자동차 비율이 75% 및 단 속류 구간에서는 자율주행자동차의 비율이 50%되는 시점에서 1차로에 대한 도로 자산가치가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 잉여차로는 보행약자를 위한 보행 공간 및 자전거도로, 개인형이동장치((Personal Mobility, PM)전용도로, 완충녹지 등의 완전도 로로 활용될 수 있음을 시사하고 있다.

As technologies have been more quickly developed in this 4th Industry Revolution era, their application to defense industry has been also growing. With these much advanced technologies, we attempt to use Manned-Unmanned Teaming systems in various military operations. In this study, we consider the Location-Routing Problem for reconnaissance surveillance missions of the maritime manned-unmanned surface vehicles. As a solution technique, the two-phase method is presented. In the first location phase, the p-median problem is solved to determine which nodes are used as the seeds for the manned vehicles using Lagrangian relaxation with the subgradient method. In the second routing phase, using the results obtained from the location phase, the Vehicle Routing Problems are solved to determine the search routes of the unmanned vehicles by applying the Location Based Heuristic. For three network data sets, computational experiments are conducted to show the performance of the proposed two-phase method.

Safe operation of freight vehicles is an important issue for drivers, cargo, and other road users. In particular, the center of gravity of a freight vehicle is directly related to the stability of the vehicle, and this can fluctuate in real time depending on weight changes. Every time a freight vehicle loads or unloads cargo, its center of gravity changes, and these changes greatly affect the risk of vehicle rollover. We researched a continuous center of gravity measurement system for freight vehicles for safe driving.

In this study, a numerical analysis study was conducted on the flow characteristics according to the internal flow path change and differential pressure of the hydrogen shut-off valve, and through this, the pressure loss characteristics and flow coefficient of the hydrogen shut-off valve were predicted. ANSYS CFX program was used to predict the flow characteristics of the hydrogen shut-off valve. When the flow path gap was 1.3 mm, the design conditions of the hydrogen shut-off valve were satisfied, and the value of the flow coefficient of the valve was about 1.53. As the inlet pressure of the hydrogen shut-off valve increases, the outlet flow rate increases, but regardless of the inlet pressure, the flow coefficient of the valve is almost constant, ranging from 1.53 to 1.56, indicating that it is the inherent flow coefficient of the designed hydrogen shut-off valve.

With the mandatory implementation of ESC for trucks starting in 2023, domestic truck manufacturers in South Korea are advocating for a relaxation of the maximum safe slope angle to achieve cost savings. However, there is a lack of research on the dynamic safety of trucks based on ESC installation and the relaxation of the maximum safe slope angle. This study evaluates the relationship between static safety factor (SSF) and the maximum safe slope angle, analyzing the dynamic stability of trucks through simulation considering various experimental variables. The results quantitatively demonstrate the impact of relaxing the maximum safe slope angle on dynamic safety and provide recommendations for future safety regulations.

In contemporary society, traffic concerns and road safety are of paramount importance. Overloading and improper loading significantly jeopardize road safety. Leveraging AI Hub's CCTV traffic videos, overloading hazard data, and Yeosu Sunsin Bridge HS-WIM data from Jeollanam-do, we've crafted detection models. These models facilitate the development of a vehicle detection system calibrated for specific scenarios, making the detection of overloading and loading discrepancies more accessible. Such a system promises to streamline detection operations while substituting manual efforts with AI, thereby economizing on both time and resources.