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홍익 자동차 디자인 팀(Hong-Ik Vehicle Design Team) 한국자동차공학회 1993 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
날로 심각해지는 공기오염과 화석연료의 한계성에 비추어 볼때 전기자동차의 개발은 필연적이다. 하지만 전기자동차의 실용화에는 배터리의 성능 등 많은 문제점이 있는것으로알려지고있다. 하이브리드 자동차는 전기자동차의 이러한 결점을 보완하기 위하여 현 내연기관 자동차의 장점을 그대로 유지한, 두 자동차 사이에서 징검다리의 역할을 하는 자동차이다. 좀 더 정확하게 말하면 전기자동차의 배터리와 모터 그리고 기존의 자동차에 쓰이는 내연기관을 효가적으로 결합함여 만든 자동차이다. 본 논문의 내용은 홍익 하이브리드 자동차의 개발구상에 대하여 언급하고. 구동원, 차체, 현가장치, 그리고 모터부문에 대한 특징 및 제작과정을 담고있다. 마지막으로 차량제작에 적용되어진 컴퓨터를 이용한 해석내용을 담고 있다. The inevitable emergence of electric-powered vehicle is the most significant impact upon the automotive world in decades. However, the limitations to current developed electric vehicle, such as poor performance, limited range, heavy weight, and recharging, invoke to consider new type of vehicles with both electric-power and gasoline engine simultaneously, so-called hybrid vehicles. Hybrid vehicles are believed to be the optimal selection for bringing the electric car on the road in the near future at reasonable cost. The concept of Hong-Ik hybrid vehicle is introduced. Fabrication and characteristics of HHV's powertrain, body and suspension are explained. CAE resuls are followed.<br/>
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Yolo v2와 특징정보 매칭 기반의 전방 주행 자동차 검출 및 종류 분류 방안 연구
정원근(WonGeun Jung),김종배(JongBae Kim) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 고속도로에서 전방 주행 중인 자동차의 검출과 종류를 실시간으로 분류하는 방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 전방 주행인 자동차의 후면 영상들을 획득하여 Yolo v2 딥러닝 방법으로 학습하여 자동차 검출기를 생성한다. 그리고 검출된 자동차 영역에 포함된 자동차종류를 분류하기 위해 자동차 종류 클래스별로 특징 정보를 학습하고 이를 매칭하여 가장 유사도가 높은 클래스인 자동차 종류를 분류한다. 자동차 검출을 위해 고속도로에서 획득한 자동차 영상에서 자동차 영역을 레이블링하여 Yolo v2 딥러닝 알고리즘을 사용하여 학습한 후 자동차 검출기를 생성한다. 그리고 검출된 자동차 영역에 자동차 종류를 분류하기 위해 검출된 자동차 영역에 시각적 특징 정보인 Bag of Visual Feature를 추출하고 이를 학습하여 자동차 종류를 분류하는 방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 고속도로에서 전방 주행 중인 자동차를 후방 자동차의 블랙박스에서 획득한 영상으로부터 자동차를 검출하고 종류를 분류함으로써 고속주행 중 자동차 충돌 방지, 안전거리 확보, 자동차추적 및 식별 등에 활용할 수 있다.
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전기 자동차의 에너지 시뮬레이션을 통한 Driving Range 향상을 위한 민감도 분석에 관한 연구
조재훈(Jaehoon Cho),최진호(Jinho Choi) 한국자동차공학회 2010 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2010 No.11
전기자동차란 자동차의 구동 에너지를 기존의 자동차와 같이 화석 연료의 연소로부터가 아닌 전기에너지로부터 동력을 얻는 자동차이다. 배터리에 축적된 전기로 모터를 회전시켜서 자동차를 구동시키는 전기자동차는 1873년 가솔린 자동차보다 먼저 제작되었으나, 배터리의 무거운 중량, 충전에 걸리는 시간 등의 문제 때문에 실용화되지 못하다가 환경문제가 최근 심각해지면서 1990년대부터 다시 관심을 가지며 개발되기 시작하였다. 현대의 전기자동차 기술은 배터리기술의 발전과 함께 발전하고 있으며, 가장 큰 이슈 중의 하나는 배터리를 한번 충전하여 얼마나 멀리 갈수 있느냐 하는 것이다. 본 논문은 이와 같은 배터리 전기자동차의 Driving Range 향상을 위하여 에너지 효율 분석 및 민감도 분석을 다룬다. 이를 위하여 본 논문에서는 우선 에너지 효율 분석을 위한 시뮬레이션 모델을 (BEV Unified Model) 구성하였고, 구성된 Simulation 모델을 바탕으로 Driving Range 향상을 위한 해석 및 민감도 분석을 경소형 배터리 전기자동차에 적용하였다. An Electric vehicle (EV) uses the accumulated electric power in the battery to drive, which is the main difference from the conventional vehicle using the fossil fuel. The first electric vehicle was developed in 1873 before the gasoline car. But the vehicle was not commercialized due to the heavy weight and performance of the battery including long time to charge. Since the 1990s, EVs have extensively being re-developed with the increased concern over the environmental issues with petroleum. The modern electric vehicles have being developed with the enhancement of battery technology. One of the key issues for these EVs is how to increase the driving range and how to reduce the time to re-charge. This paper focus on a study on sensitivity analysis for improving the driving range based on energy simulation of a battery electrical vehicle (BEV). For the study, we made up the BEV energy simulation model using Unified Model (GM internal energy simulation codes) and implemented the driving range and performance simulation using the model. The sensitivity analysis is performed to find the dominant and efficient enablers for improving the driving range of a battery electrical vehicle.
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