[논문]자전거 탑승자용 웨어러블 에어백의 팽창성능 해석 및 시험에 관한 연구

김현식; 변기식; 백운경

doi:10.14346/jkosos.2019.34.2.22

Abstract ▼ AI-Helper

Bikers can be subjected to accidents during their bicycling. Helmets are only good, if any, for their head protection. A wearable airbag can protect the human neck area if it is properly designed. This airbag system is composed of an inflater and an airbag. The inflater contains a pressurized gas cy...

Bikers can be subjected to accidents during their bicycling. Helmets are only good, if any, for their head protection. A wearable airbag can protect the human neck area if it is properly designed. This airbag system is composed of an inflater and an airbag. The inflater contains a pressurized gas cylinder and a piercing device. The airbag is an inflatable fabric surrounding the human neck. When a bicycle accident happens, a sensor captures the motion of the biker and a microcomputer sends a signal to open a valve in the inflator to supply the pressurized gas to the airbag. An important issue of this system is that the airbag should be quickly inflated to protect the human neck. This paper deals with the airbag inflation time simulation and some issues to design a wearable airbag system. Also, a prototype was tested to show its feasibility using a human dummy mounted on a running cart.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. System concept diagram of the wearable airbag system.
그림 Fig. 2. A prototype of the automatic gas inflator.
그림 Fig. 3. Section view of the automatic gas inflator.
그림 Fig. 4. Motion sensing module.
그림 Fig. 5. Inflator actuation module.
그림 Fig. 6. 3-D model and a prototype of the airbag.
그림 Fig. 7. Flow chart for the airbag inflation time computation.
표 Table 1. Simulation conditions for the airbag and the gas cylinder
그림 Fig. 8. Gas pressure changes in the airbag.
그림 Fig. 9. Gas pressure changes in the cylinder.
그림 Fig. 10. Location of the motion data acquisition module.
그림 Fig. 11. Motion data acquisition using a dummy test.
그림 Fig. 12. Acc- & Gyro – data from front collision test.
그림 Fig. 13. Acc- & Gyro- data from rear collision test.
그림 Fig. 14. Acc- & Gyro- data from side collision test.
그림 Fig. 15. Airbag performance test.
그림 Fig. 16. Acc - & Gyro- data from airbag performance test.
표 Table 2. Acceleration & Gyro data from front, rear, side collision tests

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 운동센서, 마이크로컴퓨터 및 무선통신 기술을 활용한 자전거 탑승자용 웨어러블 에어백 시스템의 개념을 설명하고, 중요한 성능 지표인 에어백의 팽창성능을 해석하였으며, 이를 검증하기 위하여 인체 더미를 사용한 성능시험 과정을 기술하였다.
본 논문은 기존의 낙상 방지용 에어백 기술을 응용하여 자전거 탑승자의 목 부위를 보호하기 위한 웨어러블 에어백의 시제품 개발을 위한 연구결과이다. 먼저 시스템의 구조와 개념을 소개하고, 시뮬레이션을 통해 주요한 성능지표인 에어백의 팽창시간을 예측하였으며, 인체더미에 장착된 시제품의 팽창성능 시험을 수행하였다.

가설 설정

외부로의 기체의 이동이 없다고 가정하고 질량 보존 법칙을 적용하면, 실린더에서 ∆t 이후 빠져나간 가스의 양을 #∆t 로 계산할 수 있다. 또한 에어백으로는 같은 양의 기체가 이동하는 것으로 간주할 수 있으며, 따라서 실린더 내부와 에어백 내부의 기체의 합(전체 질량)은 일정하게 유지될 것이다.

제안 방법

2) 인체더미를 사용한 반복적인 시험을 통해 획득한 가속도 및 자이로 데이터를 분석하여 사고판정 기준을 설정하였다.
Fig. 11에서 보는 바와 같이 달리는 수레에 탄 인체더미가 전방, 후방, 측면 방향에 대해 충격을 받아 튕겨져 나가 지면과 충돌하는 반복적인 시험을 통해 운동센서에서 측정된 가속도와 자이로 데이터를 획득하고 이를 분석하여 가속도와 자이로 데이터의 기준치를 설정한다.
11. Motion data acquisition using a dummy test.
이 때 대부분 탑승자는 갑작스런 속도와 기울기의 변화 즉, 가속도와 각속도를 받게 된다. 따라서 본 연구에서는 가속도센서와 자이로센서를 사용하는 것이 적절하다고 판단하여 6축 센서로 3축 방향의 병진가속도와 3축을 중심으로 하는 각속도를 감지하는 운동 센서인 MPU6050을 사용하였다.
본 논문은 기존의 낙상 방지용 에어백 기술을 응용하여 자전거 탑승자의 목 부위를 보호하기 위한 웨어러블 에어백의 시제품 개발을 위한 연구결과이다. 먼저 시스템의 구조와 개념을 소개하고, 시뮬레이션을 통해 주요한 성능지표인 에어백의 팽창시간을 예측하였으며, 인체더미에 장착된 시제품의 팽창성능 시험을 수행하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
즉, 사고 발생 시에 인체가 지면에 충돌하기 전에 신속히 에어백이 팽창되어야 한다. 본 연구에서는 먼저 에어백의 팽창시간을 예측하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
사용한 초기조건으로는 앞서 계산한 가스 실린더와 에어백 내부에서의 CO₂ 가스의 온도, 압력, 부피, 질량 값을 적용한다.
이어서 데이터 획득을 위한 시험과 동일한 방법으로 인체더미를 탑재한 수레를 진행시켜 전방, 후방, 측면 방향에 대해 에어백 시제품의 성능시험을 진행하였다.

대상 데이터

2. A prototype of the automatic gas inflator.

이론/모형

에어백의 팽창시간을 계산하기 위해서는 MATLAB을 사용한 수치해석 방법으로 시뮬레이션이 가능하다. 해석 알고리즘은 Fig.

성능/효과

1) 에어백에 공급되는 가스 팽창시간 시뮬레이션을 통하여 인체가 장애물에 충돌하기 전에 에어백이 팽창할 수 있음을 예측하였다.
3) 사고판정 기준을 적용한 에어백 성능 시험 결과, 인체더미가 지면에 충돌하기 이전에 에어백이 성공적으로 작동하였다.
9는 시뮬레이션 결과로부터 에어백 내 기체의 압력과 실린더 내부의 기체의 압력 변화를 각각 나타낸 그래프이다. 그 결과 에어백이 완전히 팽창하는 시간은 약 0.4초임을 확인할 수 있다.
그 결과, Fig. 15에서 보는 바와 같이 인체 더미가 지면과 충돌하기 전에 에어백의 팽창이 완료됨을 관찰하였다.
8 deg/s이다. 이 시험에서 인체더미가 지면과 충돌할 때의 시간은 0.771초로서 충돌하기까지 경과시간은 0.544초가 소요되었고 그 직전에 에어백이 팽창한 것을 관찰하였다.

후속연구

4) 향후 다양하고 실제적인 사고시험 데이터를 축적하고 활용하면 보다 더 신뢰성 있는 제품이 될 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 사용한 MPU6050은 무엇인가?	이 때 대부분 탑승자는 갑작스런 속도와 기울기의 변화 즉, 가속도와 각속도를 받게 된다. 따라서 본 연구에서는 가속도센서와 자이로센서를 사용하는 것이 적절하다고 판단하여 6축 센서로 3축 방향의 병진가속도와 3축을 중심으로 하는 각속도를 감지하는 운동 센서인 MPU6050을 사용하였다.
	웨어러블 에어백 시스템의 구성요소는 무엇인가?	웨어러블 에어백 시스템은 크게 에어백, 자동 가스 인플레이터, 운동 감지 센서, 마이크로컴퓨터 및 알고리즘 등으로 구성되며 이 시스템에 대한 전체적인 개념도는 Fig. 1과 같다.
	에어백 시스템의 핵심부품인 가스 인플레이터는 어떤 역할을 하는가?	가스 인플레이터는 에어백 시스템의 핵심부품이라고 할 수 있다. 이것은 사고가 발생했을 때 가스 실린더의 고압가스를 에어백으로 주입하는 장치이다. Fig.

참고문헌 (9)

G. Shi, C. S. Chan, W. J. Li, K. S. Leung, Y. Zou and Y. Jin, "Mobile Human Airbag System for Fall Protection Using MEMS Sensors and Embedded SVM Classifier", Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Sensors Journal. Vol. 9, No. 5, pp. 495-503, 2009.
Q. Zhang, H. Q. Li, Y. K. Ning, D. Liang and G. R. Zhao, "Design and Realization of a Wearable Hip-Airbag System for Fall Protection", Applied Mechanics and Materials, Vol. 461, pp. 667-674, 2013.

상세보기
T. Tamura, T. Yoshimura, M. Sekine, M. Uchida and O. Tanaka, "A Wearable Airbag to Prevent Fall Injuries", Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Transactions on Information Technology in Biomedicine. Vol. 13, No. 6, pp. 910-914, 2009.
M. N. Nyan, F. E.H. Tay and E. Murugasu, "A Wearable System for Pre-impact Fall Detection", Journal of Biomechanics, Vol. 41, Issue. 16, pp. 3475-3481, 2008.

상세보기
N. Otanasap, "Pre-Impact Fall Detection Based on Wearable Device Using Dynamic Threshold Model", 17th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT), pp. 362-365, 2016.
S. I. Lee, S. H. Kim and T. H. Kim, "A Comparison Study on the Risk and Accident Characteristics of Personal Mobility", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 3. pp. 151-159, 2017.
B. G. Loh, "A Work-related Musculoskeletal Disorder Risk Assessment Platform using Smart Sensor", J. Korean Soc. Saf., Vol. 30, No. 3. pp. 93-99, 2015.

원문보기 상세보기
H. S. Kim, G. S. Byun, M. Huang and W. Baek, "Design Concepts of a Wearable Airbag System for Bikers and Its Inflation Time Analysis," Proceedings of 2018 International Symposium on Advanced Mechanical and Power Engineering (ISAMPE), pp. 120-126, 2018.
N. C. Craig and E. A. Gislason, "Law of Thermodynamics; Irreversible and Reversible Processes", Journal of Chemical Education, Vol. 79, Issue 2, pp. 193-201, 2002.

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