Automobile black boxes store and provide accident and driving information. The accident and driving information can be utilized to build scientific traffic-event database and can be applied in various industries. The objective of this study is to develop a recognition system of dangerous driving through analyzing the driving characteristic patterns. In this paper, possible dangerous driving models are classified into four models on the basis of vehicle behaviors(acceleration, deceleration, rotation) and accident types from existing statistical data. Dangerous driving data have been acquired through vehicle tests using automobile black boxes. Characteristics of driving patterns have been analyzed in order to classify dangerous driving models. For the recognition of dangerous driving, this study selected critical value of each dangerous driving model and developed the recognition algorithm of dangerous driving. The study has been verified by the application of recognition algorithm of dangerous driving and vehicle tests using automobile black boxes. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on-line/off-line management of drivers and vehicles.
Component users must customize components they obtain from providers, in order to fit them to their own purposes. Normally, a component consists of black-box parts and white-box parts. Component users customize a component by modifying white-box parts of a component, and the customization faults appear through the interaction between black-box parts and white-box parts. Customization testing could be an integration testing of these two parts of a component. Also, customization testing in CBSD should select effective test data to reduce the testing cost, since CBSD aims to reduce the development cost. Therefore, this paper proposes a customization testing technique based on COM architecture through analyzing many COM components, and the technique selects effective test data. This paper evaluates the effectiveness of the test data selected by the proposed technique through an empirical study. It applies the techlique to a large-scale component-based system, Chamois, and it shows that the technique enables us to test customized COM components that run in a real component-based system
Hong Yu Sik;Kim Cheon Sik;Yun Byeong Ju;Jo Yeong Im
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.452-455
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2005
In order to reproduce the traffic accident, It must save the data automatically which traffic accident 30 seconds before using black box. The Black Box can detect traffic crash accidents automatically, and record the vehicle's motion and driver's maneuvers during a pre-defined time Belied before and after the accident. But it is not easy for the police to catch running away criminal. Because, criminal can remove proof if it is 2 hours or 3 hours at least. Therefore, in this paper, in order to catch a hit and run driver in the traffic accident road, it developed an structured Query Language Server and made parts database algorithm.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.671-677
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2012
A black-box program was implemented in order to monitor abnormal symptoms of human body irregularly occurring during sleep. The system consists of sensor probing body signals, auxiliary devices such as the alarm, lamp, network camera, and signal monitoring computer. Various types of sensors, PPG, ECG, EEG, temperature, respiration sensor, G-sensor, and microphone were used to more exactly identify the causes of abnormal symptoms. If a symptom occurs, the system records the patient's condition to provide information being utilized in the treatment. The sensors are attached on some locations of body being proper to check a specific type of abnormal reaction. Based on the normal range and type of measurement data, criteria of signal levels were set to distinguish abnormal reaction. An abnormal signal being probed, the program starts to operate the lamp, alarm, and network camera at the same time and stores the signal and video data.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.471-478
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2013
This paper proposes a black-box based test case generation method for Simulink/Stateflow model utilizing the RRT algorithm which is a method to efficiently solve the path planning for complicated systems. The proposed method in the paper tries to solve the reachability problem with the RRT algorithm, which has to be solved for black-box based test case generations. A major problem of the RRT based test case generation algorithms is that the cost such as running time and required memory size is too much for complicated Stateflow model. The typical RRT algorithm expands rapidly-exploring random tree (RRT) in a single state space. But the proposed method expands it in dynamic state space based on the state of Simulink model, consequently reducing the cost. In the paper, a new definition of RRT state space, a distance measure and a test case generation algorithm are proposed. The performance of proposed method is verified through the experiment against Stateflow model.
Underwater wireless light communication system is quite necessary to retrieve recorded data from underwater devices or the black box without taking back it body. In this paper, a research on the light sensor technology in underwater wireless light communication under turbid sea was studied. A noise source under turbid sea for light communication was analysed, and a sensor system for light sensing using the reference light signal to remove the noises and to improve the output swing power wasstudied. Also, an underwater communication system was manufactured to validate the good performance of the development system, and using the system, the good performance of the developed system was validated through the light communication test in the tank containing the turbid sea water was presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.1
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pp.475-481
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2014
Recently, it is used to apply various improved methods to determine the cause of traffic accidents. However, most of vehicle black box usually start to store the video information by an event trigger in case that the impact value at that time exceeds the threshold impact value as compared the threshold impact value saved in advance with the current impact value. there are problems with above method that a lot video information should be saved in the memory card of the vehicle black box, and the user should delete the unwanted video information every time because of unclassified video store. In this paper, we propose the ontology-based context aware algorithm that the vehicle black box recognize the situation, and then remove the video data with a low weighting factor by itself for efficient memory management.
Current black boxes have a problem of storing unnecessary imagery data recordings without data classification. For this reason, users have to erase videos every time. This method is inadequate for black boxes with limited memory capacity. In this paper, we design and implement a system that recognizes traffic accident situations and saves these recordings by classifying them according to weighted values. The system was made to save video recorded at a 30-sec interval of every event to black box folders by changing names based on weighted value data under the external environment in a 1:10 scale model car. Based on this, when the tests were performed as a major car accident while driving, the videos were created in w2 folder, and when the tests were performed as a minor car accident while stopped, the videos were created in w1 folder.
Potholes are caused by the presence of water in the underlying soil structure, which weakens the road pavement by expansion and contraction of water at freezing and thawing temperatures. Recently, automatic pothole detection systems have been studied, such as vibration-based methods and laser scanning methods. However, the vibration-based methods have low detection accuracy and limited detection area. Moreover, the costs for laser scanning-based methods are significantly high. Thus, in this paper, we propose a new pothole detection system using a commercial black-box camera. Normally, the computing power of a commercial black-box camera is limited. Thus, the pothole detection algorithm should be designed to work with the embedded computing environment of a black-box camera. The designed pothole detection algorithm has been tested by implementing in a black-box camera. The experimental results are analyzed with specific evaluation metrics, such as sensitivity and precision. Our studies confirm that the proposed pothole detection system can be utilized to gather pothole information in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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