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최근에 자동차 사고발생 빈도수가 높은 정면충돌사고와 추돌사고에 대해 사회적 관심도 높아지면서 다양한 연 구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 자동차 충돌사고에서 재구성을 위한 유효충돌속도와 인체상해발생정도의 관계를 과학적으로 분석하여 관련 모형식을 제시하였으며, 인체상해가 가능한 자동차 실차실험의 한계가 명확하므로 이를 대신 하여 각종 충돌실험자료와 인체실험자료 등을 심층 분석하고자 하였다. 그 결과로 정면 및 추돌사고의 경우에는 유효 충돌속도가 7 km/h 이하에서는 상해가 발생하지 않는 임계치를 나타냈으며, 충돌속도와 소성변형량 정도를 통해 상해 정도가 유효충돌속도에 선형적으로 비례하는 모형식을 제시하였다. 따라서 본 연구를 통하여 새롭게 제시된 유효충돌속 도와 상해발생정도의 추정모형은 사고재구성에서 최소한의 공학적 판단기준으로 활용 가능하여 법적 분쟁시 유익한 정 보를 제공할 것으로 사료된다.

Recently, various research studies on frontal collision and rear-ender which occur more frequently compared to others are underway as the public interest on them is growing. This study analyzes scientifically the relationship between effective impact speed and injury incidence for vehicle crash accident reconstruction and presents a relevant model formula. Because real vehicle experiments have certain limitations such as possible injuries, this study efforts to collect and analyze as many materials as possible to substitute real vehicle experiments, including data from various collision tests and human experiments. As a result, this study present a threshold in which head-on collisions and rear impacts do not cause injuries under 7 km/h of effective impact speed, and suggests a model formula showing that injury extent is linearly proportional to effective impact speed through collision speed and amount of plastic deformation. In conclusion, a model formula for estimating effective impact speed and injury incidence newly proposed in this study is expected to be used as a minimum standard of judgment in disputes on the injury extent of passenger in head-on collisions and rear impacts. Furthermore its availability in terms of technological analysis in legal arguments is expected to be very high if this study will be enhanced by referring to scientific analyses of various real accidents so as to apply it in various types of collision accidents.

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안 한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제 안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지 역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시 들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법 으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

This paper introduces a heuristic algorithm to NP-hard travelling salesman problem. The proposed algorithm, in its bid to determine initial path, applies SW-DNN, DW-DNN, and DC-DNN, which are modified forms of the prevalent Double-sided Nearest Neighbor Search and searches the minimum value. As a part of its optimization process on the initial solution, it employs 2, 2.5, 3-opt of a local search k-opt on candidate delete edges and 4-opt on undeleted ones among them. When tested on TSP-1 of 26 European cities and TSP-2 of 49 U.S. cities, the proposed algorithm has successfully obtained optimal results in both, disproving the prevalent disbelief in the attainability of the optimal solution and making itself available as a general algorithm for the travelling salesman problem.