[논문]k-means clustering DB를 통한 Multi-cell headrest의 상해지수 간 상관관계 분석

조성욱; 전성식

doi:10.7234/composres.2024.37.1.046

초록
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운송 수단의 발전은 인간의 교통 편의 증진과 더불어 이동이 불편한 장애인들의 이동 반경 확대를 가능하게 하였다. 그러나 휠체어 탑재 차량의 경우 차량 사고 시 발생할 수 있는 안전성은 일반 승객 좌석에 비해 여전히 낮다. 특히 무방비 상태에서 발생할 수 있는 후방 추돌 사고의 경우 장애인 탑승객의 목 부상에 치명적으로 작용할 수 있다. 따라서 휠체어 탑재 차량에 적용될 headrest에는 보다 세밀한 설계안이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 휠체어 운송 차량의 저속 후방 추돌 시 headrest의 국부적 압축 특성 분포 구현을 위해 multi-cell headrest가 제안되었다. 이후 해석을 통한 데이터셋 구축과 k-means clustering을 적용한 군집화 결과를 이용해 탑승객의 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간 상관관계 분석이 수행되었다. 군집화 결과 유사한 특성을 지닌 데이터 군집이 형성된 것을 확인하였으며, 각 군집의 특성을 통한 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간의 상관관계 분석이 수행되었다. 분석 결과 Mid3와 Mid6에서의 cell 압축 특성이 soft할수록 충격 에너지 흡수량이 증가하는 것을 확인하였으며, Front2, Mid3, Mid6에서의 cell 압축 특성이 hard할수록 목 상해지수 감소에 효과적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The development of transportation methods has improved human transportation convenience and made it possible to expand the travel radius of people with disabilities who have difficulty moving. However, in the case of WAV (wheelchair Accessible Vehicle), the safety that may occur in a vehicle acciden...

The development of transportation methods has improved human transportation convenience and made it possible to expand the travel radius of people with disabilities who have difficulty moving. However, in the case of WAV (wheelchair Accessible Vehicle), the safety that may occur in a vehicle accident is still lower than that of regular passenger seats. In particular, in the case of a rear-end collision that may occur in a defenseless situation, it can cause fatal neck injuries to disabled passengers. Therefore, a more detailed design plan must be reflected in the headrest to be applied to WAV. In this study, a multi-cell headrest was proposed to implement local compression characteristic distribution of the headrest during rear-end collision of WAV. Afterwards, a correlation analysis was performed between the passenger's NIC (Neck Injury Criterion) and impact energy absorption using the data set construction through analysis and the clustering results using k-means clustering. As a result of clustering, it was confirmed that data clusters with similar characteristics were formed, and a correlation analysis between NIC and impact energy absorption through the characteristics of each cluster was performed. As a result of the analysis, it was confirmed that the softer the cell compression characteristics in Mid3 and Mid6, the more impact energy absorption increases, and the harder the cell compression characteristics in Front2, Mid3, and Mid6, the more effective it is in reducing NIC.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Section and structure of multi-cell headrest
그림 Fig. 2. Compression stress-strain curves of headrest foam: (a) Soft, (b) Hard
그림 Fig. 3. Head to neck angle bracket model for mini-sled test
그림 Fig. 4. Section of analysis model
그림 Fig. 5. Flowchart of building a dataset
그림 Fig. 6. Silhouette score based on number of clusters
그림 Fig. 7. Clustering visualization through PCA
그림 Fig. 8. Average according to each cluster: (a) average displacement, (b) average contact force, (d) average absorbed energy, (d) average NIC_max
표 Table 1. Data distribution results by cluster
그림 Fig. 9. Distribution of cell's properties in each cluster: (a) cluster- A, (b) cluster- B, (c) cluster- C

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 저속 후방 추돌에 의한 장애인 탑승객의 후두부가 headrest를 충격하였을 때, headrest의 국부적 압축 특성 분포가 headrest의 충격 에너지 흡수량과 탑승객의 목 상해지수에 미치는 영향을 분석하고자 headrest의 국부적 압축 특성을 각기 다르게 구현할 수 있는 multi-cell headrest 형상이 제안되었다. 이후 각 cell에 서로 다른 압축 특성이 랜덤하게 적용된 유한요소모델의 생성과 생성된 모델을 mini sled test에 적용한 해석이 진행됐으며, 도출된 해석결과를 바탕으로 데이터셋이 구축되었다.
본 연구에서는 k-means clustering을 통해 WAV 내부 휠체어 탑승객이 저속 후방 추돌 상황에 처했을 시 multi-cell headrest의 국부적 압축 특성 분포가 후두부 충격에 의한 압축 깊이, contact force, 이를 통한 후두부 충격 에너지 흡수량 그리고 NIC 간에 미치는 상관관계 분석을 제시하였다. 이를 위해 multi-cell headrest의 각 cell의 압축 특성이 각기 다르게 분포될 수 있도록 유한요소모델이 구축되었다.

제안 방법

이후 각 cell에 서로 다른 압축 특성이 랜덤하게 적용된 유한요소모델의 생성과 생성된 모델을 mini sled test에 적용한 해석이 진행됐으며, 도출된 해석결과를 바탕으로 데이터셋이 구축되었다. k-means clustering을 통해 구축된 데이터의 군집화가 수행되었으며, 형성된 각 군집 결과를 바탕으로 multi-cell headrest의 각 cell의 압축 특성 분포에 따른 충격 에너지 흡수량과 목 상해지수 간의 상관관계 분석이 수행되었다.
다음으로 각 cell의 soft와 hard한 압축 특성 비율을 통해 A, B, C 각 군집이 나타내는 multi-cell headrest의 압축 특성 분포에 대한 분석이 수행되었다. 여기서 각 cell에서의 명확한 압축 특성 차이와 세밀한 비교를 위해 두 특성 간 비율의 차가 10% 이상인 cell만이 고려되었다.
본 논문에서는 저속 후방 추돌에 의한 장애인 탑승객의 후두부가 headrest를 충격하였을 때, headrest의 국부적 압축 특성 분포가 headrest의 충격 에너지 흡수량과 탑승객의 목 상해지수에 미치는 영향을 분석하고자 headrest의 국부적 압축 특성을 각기 다르게 구현할 수 있는 multi-cell headrest 형상이 제안되었다. 이후 각 cell에 서로 다른 압축 특성이 랜덤하게 적용된 유한요소모델의 생성과 생성된 모델을 mini sled test에 적용한 해석이 진행됐으며, 도출된 해석결과를 바탕으로 데이터셋이 구축되었다. k-means clustering을 통해 구축된 데이터의 군집화가 수행되었으며, 형성된 각 군집 결과를 바탕으로 multi-cell headrest의 각 cell의 압축 특성 분포에 따른 충격 에너지 흡수량과 목 상해지수 간의 상관관계 분석이 수행되었다.

대상 데이터

저속 후방 추돌 해석에 적용될 더미는 Hybrid III 50th percentile male dummy가 적용되었으며, 데이터 구축 효율성 향상을 위해 Fig. 3에 제시되어 있는 neck angle bracket에서 머리 까지의 FE모델만을 적용하여 mini sled test[9] 해석이 수행되었다.

데이터처리

저속 후방 추돌 해석에 적용될 더미는 Hybrid III 50th percentile male dummy가 적용되었으며, 데이터 구축 효율성 향상을 위해 Fig. 3에 제시되어 있는 neck angle bracket에서 머리 까지의 FE모델만을 적용하여 mini sled test[9] 해석이 수행되었다. mini sled test 해석에 적용될 저속 후방 추돌 가속도 생성을 위해 우선 전체 더미 모델이 탑재된 휠체어 모델에 FMVSS 202a dynamic testing corridor[10]를 만족하는 저속 후방 추돌 펄스(16 km/h, 9.
데이터셋 구축을 위해 Fig. 5에서와 같은 흐름으로 구동되는 데이터셋 생성 프로그램이 Python을 통해 개발 및 적용되었으며, multi-cell headrest의 각 cell에 적용될 수 있는 압축 특성 분포의 가용 조합 생성 및 적용, mini sled test 해석 수행, 데이터 추출 순으로 실행되게 된다. 먼저 프로그램이 실행되면 각 cell에 soft와 hard한 압축 특성을 나타내는 stress scale factor가 총 12개의 cell(Front와 Mid 각 6개)에 부여될 수 있는 전체 가용 조합이 생성되게 되며, 이때 생성된 총 조합의 개수는 4,096개로 전체 해석 시 소요되는 computing time을 고려하여 2,048개의 조합이 랜덤으로 추출 및 적용되게 된다.
이를 위해 multi-cell headrest의 각 cell의 압축 특성이 각기 다르게 분포될 수 있도록 유한요소모델이 구축되었다. 개발된 데이터셋 생성 프로그램을 통해 multi-cell headrest 모델이 mini sled test에 적용되어 유한요소해석이 수행되었고 도출된 해석 결과를 통해 데이터셋 구축이 수행되었다. 이후 실루엣 군집 평가를 통해 k-means clustering에 적용될 k값 선정과 군집화가 수행되었으며, 이를 통해 최적의 데이터 군집이 형성될 수 있었다.

이론/모형

이후 k=3일 때의 군집 분포 결과를 가시화하기 위해 가장 대표적인 차원 축소 알고리즘인 PCA(Principle Component Analysis)가 수행되었다. PCA는 각 데이터에 가장 가까운 초평면(Hyperplane)을 구한 다음, 모든 데이터를 이 초평면에 투영(Projection)시키는 방식으로 차원 축소를 수행하게 된다.

성능/효과

이후 실루엣 군집 평가를 통해 k-means clustering에 적용될 k값 선정과 군집화가 수행되었으며, 이를 통해 최적의 데이터 군집이 형성될 수 있었다. 형성된 개별 군집과 저속 후방 추돌 해석 결과 간 비교 분석이 수행되었으며, 최종적으로 개별 군집이 의미하는 각 cell의 우세한 압축 특성 분포에 따른 충격 에너지 흡수량과 NIC 간 상관관계 분석이 성공적으로 수행되었다. multi-cell headrest의 충격 에너지 흡수량과 NIC는 서로 상반된 성향을 나타내며, 해당 함수들은 headrest의 형상 설계 시 주요 목적함수로 적용될 수 있다.

후속연구

이때 위 두 함수를 다목적 함수로 하는 Topology optimization이 수행될 수 있으며 이를 통해 적절한 제약 조건(체적과 형상)을 만족하는 headrest의 설계가 가능할 것으로 사료된다. 그 결과 WAV의 휠체어 탑승칸과 같은 협소한 공간에 배치될 안전한 headrest 형상이 제시될 수 있을 것으로 기대되어진다.
multi-cell headrest의 충격 에너지 흡수량과 NIC는 서로 상반된 성향을 나타내며, 해당 함수들은 headrest의 형상 설계 시 주요 목적함수로 적용될 수 있다. 이때 위 두 함수를 다목적 함수로 하는 Topology optimization이 수행될 수 있으며 이를 통해 적절한 제약 조건(체적과 형상)을 만족하는 headrest의 설계가 가능할 것으로 사료된다. 그 결과 WAV의 휠체어 탑승칸과 같은 협소한 공간에 배치될 안전한 headrest 형상이 제시될 수 있을 것으로 기대되어진다.
향후 연구에서는 multi-cell headrest의 각 cell 형상 변수가 상해지수에 미치는 영향을 비교 분석하고, 이를 통해 더욱 세밀한 headrest 형상 최적 설계의 가능성을 제시할 것이다.

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