With the increasing use of high-performance mobile devices such as smartphones, users have been able to connect to the Internet anywhere, anytime, so that Location Based Services(LBSes) have been popular among the users in order to obtain personalized information associated with their locations. The services have advanced to provide the information realistically and intuitively by adopting Augmented Reality(AR) technology, where the technology utilizes various sensors embedded in the mobile devices. However, the services have inherent problems due to the small screen size of the mobile devices and the complexity of the real world environment. Overlapping contents on a small screen and user's possible movement should be taken into consideration in displaying the icons on objects that block user's environment such as trees and buildings. The problems mainly happen when the services use only user's location and sensor data to calculate the position of the displayed information. In order to solve the problems, this paper proposes a method that applies street data extracted from a digital map. The method uses the street data as well as the location and direction data to determine contents that are placed on both sides of a virtual street which augments the real street. With scrolling the virtual street, which means a virtual movement, some information far away from the location of the user can be identified without user's actual movement. Also the proposed method is implemented for region "Aenigol", and the efficiency and usefulness of the method is verified.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.548-550
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1999
무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.
Snow fall and icing on traffic roads in the winter season cause not only inconvenience but unexpected traffic accidents, so the proper measures are needed. The existing road information system is being installed for steep slope roads in mountain areas, however, it is not widely adopted because it is too expensive. In this paper, a novel and cost-effective road weather information system especially for snow fall and icing on roads is proposed. The system consists of digital temperature and relative humidity sensor, infrared temperature sensor, ultrasonic sensor, CMOS camera, and two types of control/communication board for ubiquitous sensor network to send the data to server. The server program including the decision making method with received data is also described. Experimental results are provided to prove the feasibility of the proposed system.
Recently many researchers have focused on management of Historical trajectories of moving objects in Euclidean spaces due to numerous sizes of accumulated data over time. However, the movement of moving objects in real applications generally has some constraints, for example vehicles on roads can only travel along connected road networks. In this paper, we propose an indexing method for trajectories of moving objects on road networks in order to process the network-based spatiotemporal range query. Our method contains the connect information of road networks to use the network distance for query processing, deals with trajectories which are represented by road segments in road networks, and manages them using multiple R-trees assigned per each road segment. Furthermore, it has a structure to be able to share R-tree among several road segments in large road networks. Consequently, we show that our method takes about 30% less in node accesses for the network-based spatiotemporal range query processing than other methods based on the Euclidean distance by experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.879-880
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2008
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
The reliable data relating to the condition of road surface is of increasing importance to deliver the road condition to driver and road management authority. This paper describes the development of a new high-speed. automatic, road data collection system, which collects the longitudinal road data with ${\sim}30cm$ interval covering full width of the road at 100km/h speed. The system calculates the international roughness index (IRI) from the collected data and displays the IRI and road profile data on the screen. To develope the system, we implement an optical range finder, advanced distance and motion detectors, and signal processing and display modules. The measurement accuracy of the system at 70km/h operation speed shows ${\pm}0.1m/km$ in the IRI for the standard road. To confirm the performance of the developed system, we also measure the IRI of a deployed highway road and compare the results with a conventional system and human eye measurement results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.278-287
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2022
With the development of technology, driving simulators have been used in various ways. In driving simulator experiments, scenario creation is essential to increase fidelity, achieve research aims, and provide an immersive experience to the driver. However, challenges remain when creating realistic scenarios, such as developing a database and the execution of scenarios in real-time. Therefore, to create realistic scenarios, it is necessary to acquire real-time data. This study intends to develop a method of acquiring real-time weather and traffic speed information for actual, specific roads. To this end, this study suggests the concatenator for dynamic data obtained from Arduino sensors and public open APIs. Field tests are then performed on actual roads to evaluate the performance of the proposed solution. Such results may give meaningful information for driving simulator studies and for creating realistic scenarios.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.429-429
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2019
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
본 논문은 그루빙(grooving),타이닝(tinning),텍스쳐(texture) 등의 포장 도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, 측정한 표면 상태를 객관적으로 평가하는 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 실제 평가 장비 차량을 만들기에 앞서 전체 시스템을 설계하고, 실내에서 차량과 도로의 모사 장비를 만들어 실험하였다. 본 실험에서는 오실로스코프와 DAQ (Data Aquisition) 보드를 사용하였다. LabView로 선호처리 프로그래밍을 하여 컴퓨터 화면에 GUI 형태로 나타내었다. 측정 데이터는 컴퓨터의 저장 공간에 저장하여 후처리를 가능하게 하였다. 또한, 실제 평가 장비 차량에 장착하게 될, GPS(Global Positioning System) 시스템으로 부터 실시간으로 평가 장비 차량의 이동거리 데이터를 얻었다. 실험 결과 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표면 타이닝의 폭과 깊이가 평균 9.67% 오차를 보였으며, 이동거리는 0.03% 이내의 오차를 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.4
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pp.276-286
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2004
현재. 미 연방도로부에서는 도로교통소음분석을 위한 예측모형 (TNM & STAMINA)을 미 전 지역에 제공하고 있고, 이와 관련된 여러가지 연구논문들이 수행되고 있는바, 모델을 이용한 예측치와 실측치 간의 비교$.$분석 연구논문을 통하여 차이점이 존재하는 것을 증명하고 있다. 따라서 본 연구논문은 소음예측모형의 핵심자료로 사용될 수 있는 루이빌대(UofL) 회귀모형들을 차종별 (소형, 중형, 대형) 그리고 주별 (아리조나. 콜로라도, 조지아, 캔사스, 와싱톤)로 구분하여 그 차이점을 통계적으로 비교$.$분석$.$결론을 도출하였다. 그 결과 아리조나와 콜로라도(중대형)를 제외한 나머지 개별 State-specific데이터는 통계적으로 서로 다른 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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