Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.628-637
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2017
The automobile industry has developed Advanced Driver Assistance Systems (ADASs) to prevent traffic accidents and reduce the burden for drivers. One example is the Lane Keeping Assistance System (LKAS), which was developed for automotive vehicle systems for safety and better driving. The main system of the LKAS supports the driver while maintaining the vehicle within a lane. LKAS uses a radar sensor and camera sensor to collect information about the vehicle's position in the lane and send commands to the actuator to influence the lateral movement of the vehicle if necessary. Recently, vehicles equipped with LKAS have become commercially available. Test procedures for international LKAS evaluation are being discussed and developed by international committees, such as the International Organization for Standardization and United Nations Economic Commission for Europe. In Korea, an evaluation of LKASs for car safety is being planned by the Korean New Car Assessment Program. Therefore, test procedures should be developed for LKASs that are suitable for the domestic road environment while accommodating international standards. We developed a test scenario for LKASs and propose a formula for obtaining the target relative distance. To validate the methods, a series of experiments were conducted using commercially available vehicles equipped with LKAS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.181-192
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2017
Recently, many researches are carried out for Advanced Driver Assistant Systems(ADAS). Especially, many studies are carried out to analyze the road situation using road images. In order to improve the performance of the road situation analysis, it is necessary to acquire images with appropriate exposure time. In this paper, we design and implement multi exposure smart vehicular camera which provides road traffic information to driver. Proposed device can acquire road traffic information by on-board camera and various sensors. And we propose an auto exposure control algorithm for the road environment to increase accuracy of image recognition. In addition, we also propose the switching ROI method that apply existing ROI techniques to overcome a limited computation power of embedded devices. We developed prototype of multi exposure smart vehicular camera and performed experiments to evaluate proposed auto exposure control algorithm and switching ROI method. The results show that the average accuracy of image recognition increased by 13.45%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.1
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pp.152-164
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2015
A rapid development of semiconductors, sensors and mobile network technologies has enable that the embedded device includes high sensitivity sensors, wireless communication modules and a video processing module for vehicular environment, and many researchers have been actively studying the smart car technology combined on the high performance embedded devices. The vehicle is increased as the development of society, and the risk of accidents is increasing gradually. Thus, the advanced driver assistance system providing the vehicular status and the surrounding environment of the vehicle to the driver using various sensor data is actively studied. In this paper, we design and implement the smart vehicular camera device providing the V2X communication and gathering environment information. And we studied the method to create the metadata from a received video data and sensor data using video analysis algorithm. In addition, we invent S-ROI, D-ROI methods that set a region of interest in a video frame to improve calculation performance. We performed the performance evaluation for two ROI methods. As the result, we confirmed the video processing speed that S-ROI is 3.0 times and D-ROI is 4.8 times better than a full frame analysis.
This article aims at the study on Improvement of legal System which is related to automated vehicles in the era of the 4th industrial revolution. Legal aspects of driving automation have two view points. One is to permit a automated vehicle, the other is to regulate the behavior of driver on the road. Signifying elements of the 4th industrial revolution are IoT, AI, big data, cloud computing etc. Automated vehicles are the imbodiment of those new ICT technologies. The vehicle management act(VMA) rules about vehicle registration and approval of vehicle types. VMA defines a automated vehicle as a vehicle which can be self driven without handling of driver or passenger. Vehicle makers can take temporary driving permission for testing and research the driving automation. Current definition of automated vehicle of VMA is not enough for including all levels of SAE driving automation. In the VMA must be made also a new vehicle safty standard for automated vehicle. In the national assembly is curruntly pending three draft bills about legislation of artificial intelligence. Driving automation and AI technologies must be parallel developed. It is highly expected that more proceeding research of driving automation can be realized as soon as possible.
Kim, Younghyeon;Ha, Jiseok;Choi, Cheol-Ho;Moon, Byungin
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.51-58
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2022
Drivable area detection, one of the main functions of advanced driver assistance systems, means detecting an area where a vehicle can safely drive. The drivable area detection is closely related to the safety of the driver and it requires high accuracy with real-time operation. To satisfy these conditions, V-disparity-based method is widely used to detect a drivable area by calculating the road disparity value in each row of an image. However, the V-disparity-based method can falsely detect a non-road area as a road when the disparity value is not accurate or the disparity value of the object is equal to the disparity value of the road. In a road environment including vegetation, such as a highway and a country road, the vegetation area may be falsely detected as the drivable area because the disparity characteristics of the vegetation are similar to those of the road. Therefore, this paper proposes a drivable area detection method and hardware architecture with a high accuracy in road environments including vegetation areas by reducing the number of false detections caused by V-disparity characteristic. When 289 images provided by KITTI road dataset are used to evaluate the road detection performance of the proposed method, it shows an accuracy of 90.12% and a recall of 97.96%. In addition, when the proposed hardware architecture is implemented on the FPGA platform, it uses 8925 slice registers and 7066 slice LUTs.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.199-207
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2009
We tried to show the course of UTIS vitalization, promoting to introduce as part of the advanced traveler information system through analysis using traffic information gap model of service and structural equation modeling being used by drivers. The summary of the research is as follows. 1. We could find out the service matters needed to improve and what should be prior that make drivers' use increase through establishing the gap model of service. 2. We could establish the structural equation modeling through using traffic information use satisfaction rate, entire traffic information satisfaction rate as the observation variables. You can say it is the fruit of this research that it was confirmed the entire satisfaction rate of traffic information influenced extension, convenience, accuracy, economical efficiency in order. We could also arrange the base to determine the order of services for vitalization of UTIS in the future through grasping the priority of each service functions classified by factors. 3. It is confirmed that many drivers want multimedia function, driving support function and various functions for the personal convenience in situations except driving, which enable the drivers to enjoy leisures and interests rather than economical functions during driving due to the recent social and economic changes.
The purpose of this study is to figure out problems and to suggest improvement scheme by examining 31 of the disabled who used power wheelchair developed for safe moving and standing support. The results are as follows. First, standing power wheelchair that enables the disabled to sit and stand up was developed. It can also be used as means of transportation for moving in narrow space and in a short distance. In the usability test of this prototype, two groups were respectively examined in 60 evaluation items. One group consisted of 16 people with disabilities using manual wheelchairs. And the other one consisted of 15 people with disabilities using automatic wheelchairs. The entire average figure of two groups was shown to be 2.72 and standard deviation was 0.820. Specifically, the average figure of the group in manual wheelchair was 2.85 and the one of the other group in automatic wheelchair was 2.57. And both group replied that the move to stand up and sit on both types of wheelchair was the most inconvenient thing. It shows why ergonomic design for persons with under extremity disabilities to stand up and sit is needed. Second, with further study based on the results of usability test of the disabled, it will make contribution to increase the quality of people with disabilities by helping them move and do daily lives on their own.
As a Lift axle is an additional axle installed mostly in heavy freight truck, It"s introduced for the purpose of cost saving, such as logistics, fuel, tire wear and prevention of the pavement damage. However, the Effects of a lift axle are anecdotal and they have occurred often that a lift axle is used improperly by expectations of some drivers. For these reasons, this study conducts a field experiment in order to identifying the change rate of fuel consumption due to an a Lift axle using, develops the fuel consumption model of field data, and then compares the effects of a Lift axle using through application of the model. As a result, fuel consumption decreased in loading conditions that are both empty and full when not using a lift axle.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.116-125
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2014
Road conditions can provide important information for driving safety in driving assistance systems. The input images usually include unnecessary information and they need to be analyzed only in a region of interest (ROI) to reduce the amount of computation. In this paper, a vision-based road ROI determination algorithm is proposed to detect the road region using the positional information of a vanishing point and line segments. The line segments are detected using Canny's edge detection and Hough transform. The vanishing point is traced by a Kalman filter to reduce the false detection due to noises. The road ROI can be determined automatically and adaptively in every frame after initialization. The proposed method is implemented using C++ and the OpenCV library, and the road ROIs are obtained from various video images of black boxes. The results show that the proposed algorithm is robust.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.65-72
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2006
The traffic lights detection and recognition system is an essential module of the driver warning and assistance system. A method which is a color vision-based real time detection and recognition of traffic lights is presented in this paper This method has four main modules : traffic signals lights detection module, traffic lights boundary candidate determination module, boundary detection module and recognition module. In traffic signals lights detection module and boundary detection module, the color thresholding and the subtraction value of saturation and intensity in HSI color space and detection probability mask for lights detection are used to segment the image. In traffic lights boundary candidate determination module, the detection mask of traffic lights boundary is proposed. For the recognition module, the AND operator is applied to the results of two detection modules. The input data for this method is the color image sequence taken from a moving vehicle by a color video camera. The recorded image data was transformed by zooming function of the camera. And traffic lights detection and recognition experimental results was presented in this zoomed image sequence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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