Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.205-210
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2006
차량간 무선통신을 이용한 긴급메시지 전파는 도로 주행 중에 발생할 수 있는 도로의 결빙, 낙석, 공사, 안개, 급커브 등의 위험 상황을 사전에 신속히 위험 지역의 차량들에게 알려 위험 상황 대처 능력을 크게 개선 할 수 있다. 그러나 차량간 통신은 일반적인 무선통신과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 본 논문에서는 차량간 긴급메시지를 신속하게 전달하기 위한 시간예약 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 거리 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘에 비해 네트워크 부하와 전달 지연시간에서 25% 성능 향상을 보였으며, 낮은 노드 밀도에서는 더욱 우수한 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.740-743
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2010
본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2010.04a
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pp.279-283
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2010
본 연구에서는 화재시 대규모 피해가 우려되는 승용차 밀집 공간을 가정하여 인접한 승용차로의 화재 전파 특성을 파악하기 위한 실물화재 실험을 실시하였다. 실험은 인접한 두 대의 승용차중 한 대의 차량에 화재를 발생시켜 화재가 성장되고 전파되는 과정을 분석하였으며, 산소소모율법을 적용한 발열량 측정이 동시에 이루어 졌다. 측정 결과 최대 열방출율은 약 9MW로 측정되어 선행된 승용차 한 대의 측정 발열량보다 약 2.5배이상 높은 범위의 값으로 평가되었다. 특히, 인접된 승용차로의 전파는 화재 발생후 약 3분 30초 경과후 창문으로 출화된 화염에 의하여 옆 차량에 화재가 전파되기 시작하였으며, 15분 경과후 완전히 화재가 전이되어 발달되었다. 따라서, 밀폐된 주차장에서의 화재시 발생초기에 가연 공간에서 화재가 진화가 이루어지지 않으면 약 3분 내에 다른 차량으로의 화재 전파가 우려 되며, 이후 급격한 피해를 줄 수 있는 상태로 화재가 성장하기 때문에 신속한 초기 대응이 필요함을 확인하였다. 이러한 실물화재실험에서 얻어낸 결과는 향후 여러 수치해석의 입력 조건으로 활용이 가능할 것이며, 화재 안전 설비 계획에 기본 자료로서 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
A rubber bushing connects the components of the vehicle each other and reduce the vibration transmitted to the chassis frame. A rubber bushing has the nonlinear characteristics for both the amplitude and the frequency and represents the hysteretic responses under the periodic excitation. In this paper, one-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop m empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algerian is used to obtain the weighting factor of the neural network. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model and the vehicle simulation is performed to show the fidelity of proposed model.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2001.05a
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pp.240-243
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2001
괘도차량에 부착된 물분사추진기의 유동해석을 실험과 포텐셜해석 그리고 점성해석을 사용하여 그 결과를 비교하였다. 예인수조에서 여러 차량 전진속도에 대해서 임펠러 회전수를 조정하여 제트속도를 변화시키면서 덕트표면에서의 정압을 계측하였다. 이는 제트시스템의 효율을 추정하기 위함이고 관로를 통한 에너지분포를 알 수 있다. 점성유동해석을 위해 지배방정식은 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 유한체적법을 사용하여 이산화하고 해석하였으며 난류영향은 표준 ĸ-$\varepsilon$난류모형을 사용하여 유동을 해석하고 실험결과 및 포텐셜 해석결과와 비교하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.187-194
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2012
Vehicular communication networking is one of the most important building blocks of Intelligent Transportation System(ITS). The vehicular communication network is a wireless communication system enabling vehicles to communicate with each other as well as with roadside base stations. Especially, Wi-Fi based vehicle-to-infrastructure(V2I) communication is an emerging solution to improve the safety, traffic efficiency, and comfort of passengers. In this paper, we proposed a new communication hub platform for vehicles, and explained vehicle communication technology in short. Through car simulation results, we show thar our proposed system reduces signaling interference.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.3
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pp.1-9
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2012
In this paper, we propose a vision-based robust vehicle detection and inter-vehicle distance estimation algorithm for driving assistance system. We use the haar-like features of car rear-shadows, as well as the edge features for detecting of vehicles. The use of additional vehicle edge features greatly reduces the false-positive errors in the vehicle detection. And, after analyzing the conventional two inter-vehicle distance estimation methods: the location-based and the vehicle width-based, an improved inter-vehicle distance estimation algorithm which has the advantage of both method is proposed. Several experimental results show the effectiveness of the proposed method.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.47-52
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2011
Vehicle classification data are considerably used in the almost all fields of transportation planning and engineering. Highway agencies use a large number of vehicle classification schemes. Vehicles on the national highway are classified by 12-Category classification system, using number of axles, distances between axles, vehicle length, overhang, and other factors. In the case of using existing axle-sensor-based classification counters (that is, 12-category classification system), two-axle vehicles(Class 1 to 4) can be erroneously classified because a passenger vehicle becomes larger and similar with class 3 and 4. In this reason, this study proposes the vehicle classification scheme based on using vehicle height profiles obtained by a laser sensors. Also, the accuracy of the proposed method are tested through a field study.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.6
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pp.797-807
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2008
This paper proposes a new algorithm of extracting forward vehicle areas using the acquired lanes and road area information on road images with complex background to improve the efficiency of the vehicle detection. In the first stage, lanes are detected by taking into account the connectivity among the edges which are determined from a method of chain code. Once the lanes proceeding to the same direction with the running vehicle are detected, neighborhood roadways are found from the width and vanishing point of the acquired roadway of the running vehicle. And finally, vehicle areas, where forward vehicles are located on the road area including the center and neighborhood roadways, are extracted. Therefore, the proposed scheme of extracting forward vehicle area improves the rate of vehicle detection on the road images with complex background, and is highly efficient because of detecting vehicles within the confines of the acquired vehicle area. The superiority of the proposed algorithm is verified from experiments of the vehicle detection on road images with complex background.
In this paper, we propose a highway safety system that comprises a small number of central servers and smart mobile devices. To implement this system, we constructed a central server that collects GPS location information on cars, whose update messages are decreased via the car location estimation algorithm. The in-car mobile devices use the accelerometer sensors to detect hazardous situations; this information is updated to the central server that relays the information to the corresponding endangered cars via location-based unicast using LTE communication. To evaluate the proposed algorithm, we equipped a mobile device app on a real car and conducted real experiments in various environments such as city streets, rural areas, and highway roads. Furthermore, we conducted simulations to evaluate the propagation of danger information. Finally, we conducted simulated experiments to detect car collisions as well as exceptions, such as falling of the mobile device from the cradle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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