The purpose of this paper is to improve the existing phase split algorithm considering the minimum green time in COSMOS. In the case of a signalized intersection where two wide and narrow streets intersect each other, the time required for the pedestrian crossing is frequently longer than the time alloted to the through traffic on a minor street. In order to meet the minimum green time requirement for the pedestrian less time in alloted automatically to the left-turn traffic, creating heavy congestion on the left-turn approach. To solve this problem, this study suggests a new algorithm which shares the barrier using minimum green time and shares the burden with signal phases alloted to the crossing street traffic on the basis of the equal ratio of the degree of saturation, while maintaining the minimum green time requirement. The new algorithm was compared with the existing algorithm by using a microscopic simulation model for COSMOS evaluation developed at Ajou University. The simulation results show that the new algorithm produces better performance than the existing one.
The purpose of this study was to investigate the relevance of the prediction equations derived from the relationship between metabolic energy expenditure and kinetic energy, for different speeds of walking and running over the treadmill. Seven male subjects participated in this study. A tri-axial accelerometer was attached on between the left and right posterior superior iliac spines. Kinetic energy was calculated by the integration of acceleration data and compared with the metabolic energy measured by a gas analyzer. Correlation coefficients were determined to find a relationship between the kinetic energy and the metabolic energy expenditure. Also, the difference between measured and predicted values was used to find the relevance for individual and group equations. Results showed a relatively good correlation between the measured metabolic energy and the calculated kinetic energy. In addition, a dramatic increase in kinetic energy was observed at the transition speed of walking and running (6 km/h). There was no difference in how to predict the kinetic energy expenditure for individual and group even though people have different physical characteristics. This study would be useful to predict metabolic energy expenditures by the regression analysis with acceleration data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1082-1087
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2019
Video Incident Detection System is a detection system for the purpose of detection of an emergency in an unexpected situation such as a pedestrian in a tunnel, a falling object, a stationary vehicle, a reverse run, and a fire(smoke and flame). In recent years, the importance of the city center has been emphasized by the construction of underpasses in great depth underground space. Therefore, in order to apply Video Incident Detection System to a Double Deck Tunnel, it was developed to reflect the design characteristics of the Double Deck Tunnel. and In this paper especially, the fire detection technology, which is not it is difficult to apply to the Double Deck Tunnel environment because it is not supported on existing Video Incident Detection System or has a fail detect, we propose fire detection using color image analysis, silhouette spread, and statistical properties, It is verified through a real fire test in a double deck tunnel test bed environment.
Oh, Gku Bin;Son, Ga Eul;Kim, Seo Yeon;Kim, Hae Deun;Back, Seung Min;Song, Hyen Su;Yun, Sang Hyeok;Cho, Ki Hun
Journal of Korean Physical Therapy Science
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v.27
no.3
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pp.67-74
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2020
Background: The purpose of this study was to investigate the change of lower limb muscle activation according to the use of arm sling in normal subjects. Design: Cross-sectional Study Methods: Seven healthy subjects (6 males and 1 female, 25.42 years, 173.57 cm, 71.71 kg) were recruited on a voluntary basis. To measure the lower limb muscle activation during walking with and without arm sling, we used a wireless surface electromyography (sEMG) (FreeEMG1000, BTS Bioengineering, Milano, Italy). Six wireless sEMG electrodes were attached to the following three major muscle groups of the both side lower limb: rectus femoris, biceps femoris, medial gastrocnemius. All subjects wore arm sling on their right side during measurement. Results: In the stance phase, there was a significant increase in right side rectus femoris muscle activation in walking without arm sling compared to the walking with arm sling (p<.05). Additionally, In the stance phase, there was a significant increase in left side tibialis anterior muscle activation in walking without arm sling compared to the walking with arm sling (p<.05). Conclusion: The results of this study suggest that there is a significant association between the arm swing restriction and lower limb muscle activation. Therefore, it seems that it can be applied as basic data for gait training with an arm slings.
The purpose of this study is to compare and analyze leading brands of the scooter-sharing system market of Korea, KICKGOING and Lime, in terms of user experience, and to suggest the improvement direction of the applications and scooters of those two services. The assessment was conducted in such a way that the experimental group using scooter-sharing system over a certain frequency would choose the specific service they use most frequently, and complete a questionnaire: based on the reorganized version of the Peter Morville's Honeycomb Model. Based on the results of the experiment, We drew a conclusion that the services need to add navigation features in the application, to provide more simple procedures for reporting breakdown or accident and browsing insurance information, and to improve the user and pedestrian safety levels by gamification, et cetera. We expect this study to help the fast-growing smart mobility market and scooter-sharing systems that represent the market develop into a user-centered way.
Purpose: In this paper, we propose a study of deep learning algorithms that estimate and predict sarcopenia by exploiting the high penetration rate of smart devices. Method: To utilize deep learning techniques, experimental data were collected by using the inertial sensor embedded in the smart device. We implemented a smart device application for data collection. The data are collected by labeling normal and abnormal gait and five states of running, falling and squat posture. Result: The accuracy was analyzed by comparative analysis of LSTM, CNN, and RNN models, and binary classification accuracy of 99.87% and multiple classification accuracy of 92.30% were obtained using the CNN-LSTM fusion algorithm. Conclusion: A study was conducted using a smart sensoring device, focusing on the fact that gait abnormalities occur for people with sarcopenia. It is expected that this study can contribute to strengthening the safety issues caused by sarcopenia.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.83-95
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2022
This paper proposes a system that performs object detection and distance estimation for application to autonomous vehicles. Object detection is performed by a network that adjusts the split grid to the input image ratio using the characteristics of the recently actively used deep learning model YOLOv4, and is trained to a custom dataset. The distance to the detected object is estimated using a bounding box and homography. As a result of the experiment, the proposed method improved in overall detection performance and processing speed close to real-time. Compared to the existing YOLOv4, the total mAP of the proposed method increased by 4.03%. The accuracy of object recognition such as pedestrians, vehicles, construction sites, and PE drums, which frequently occur when driving to the city center, has been improved. The processing speed is approximately 55 FPS. The average of the distance estimation error was 5.25m in the X coordinate and 0.97m in the Y coordinate.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.147-154
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2023
In this paper, we propose a barrier-free course route navigation service named "Theme Road" aimed at improving the mobility and convenience for elderly electric wheelchair users with walking disabilities. To achieve this goal, we conducted a user survey through shadowing and in-depth interviews to gather insights on the challenges experienced by elderly electric wheelchair users. We identified potential solutions for each inconvenience through co-creation workshops, resulting in a set of design considerations and app functionalities. Using persona development and service scenarios, we designed and implemented the "Theme Road" service as a dedicated navigation application for barrier-free course navigation. Unlike conventional route navigation and mapping services, our study stands out by offering a unique approach that combines recommended destinations and safe routes based on experiential analysis from elderly electric wheelchair users.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.157-167
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2016
Detached residential housing areas are located in the west part of Pangyo City. Seven areas of them are designated for the displaced residents from their original homes by the city development, in which commercial use on the first floor is permitted. The District Plan for the areas were establishes, and one of its main goals is to secure privately owned public spaces (POPS). This research conducted a post enumeration survey on the POPS on the blocks in the seven areas, which blocks contain inner corridors between two rows of housing units. Analytical review of the survey result reveals that (1) POPS facing roads are mainly being used as parking lots or expansion-spaces for the commercial use on the first floor, (2) inner POPS forming corridors are being neglected and otherwise being used as storage areas or outdoor sub-kitchen spaces, and (3) no consideration has been taken for the continuity of the sloped corridors. Regardless of a few good practices in terms of air circulation and lighting, the POPS in the blocks prove to be limited in following the plan's original design intentions and principles.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.5
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pp.615-622
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2018
Recent advancements in camera communication (CamCom) technology using visible light exploited to use display as an luminance source to modulate the data for visible light data communication. The existing display-CamCom techniques uses the selected region of interest based camera capturing approach to detect and decode the 2D color coded data on display screen. This is not effective way to do communicate when the user on mobility. This paper propose the automatic display detection using Lambertian color segmentation combined with canny edge detection algorithms for CamCom in order to avoid manual region of interest selection to establish communication link between display and camera. The automatic display detection methods fails using conventional edge detection algorithms when content changes dynamically in displays. In order to solve this problem lambertian color segmentation combined with canny edge detection algorithms are proposed to detect display automatically. This research analysed different algorithms on display edge recognition and measured the performance on rendering dynamically changing content with color code on display. The display detection rate is achieved around 96% using this proposed solutions.
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