Recently, with the attention of future vehicle technology, automobiles that are influenced by user experience(UX) are regarded as living space. However, the concept of term, definition, and constituent factors of driving experience have not been established so far. The purposes of this study are to define driving experience in terms of UX and to extract experience factors. We conducted the 18 drivers interviews and studied literature reviews. The collected interview data was analyzed by bottom-up method based on the grounded theory. And we reconstructed it through the top-down approach, based on the results of the literature review. As the result, the 'driving experience' is a concept that means all the emotions, perceptions, and cognitive outcomes on the basis of personal characteristics that drivers have in anticipation of the driving situation from the start to the destination Respectively. Nine factors that constitute driving experience were extracted by 'internal UI factors', 'environmental factors' and 'user related factors'.
Kim, Gyu-Yeong;Lee, Geun-Hoo;Do, Jin-Kyu;Park, Keun-Soo;Park, Jang-Sik
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.10
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pp.1443-1449
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2013
Automatic detection of vehicles in front is an integral component of many advanced driver-assistance system, such as collision mitigation, automatic cruise control, and automatic head-lamp dimming. Regardless day and night, tail-lights play an important role in vehicle detecting and status recognizing of driving in front. However, some drivers do not know the status of the tail-lights of vehicles. Thus, it is required for drivers to inform status of tail-lights automatically. In this paper, a recognition method of status of tail-lights based on video processing and recognition technology is proposed. Background estimation, optical flow and Euclidean distance is used to detect vehicles entering tollgate. Then saliency map is used to detect tail-lights and recognize their status in the Lab color coordinates. As results of experiments of using tollgate videos, it is shown that the proposed method can be used to inform status of tail-lights.
Assuming a completed Smart Highway road & communication environment that allows real-time information collection and transmission of road traffic condition ahead, the purpose of this study is to develop a plan for inducing a network-level safe driving pattern by providing road traffic condition and safety information to multiple drivers through a road information provision device. In this study, the device with a function that displays different colors according to the hazard level to the existing delineator has been named 'Smart Delineator'. Smart Delineator is a device that provides not only alignment information but also safety information for drivers to receive real-time warning information and intuitively recognize road traffic condition ahead so that drivers can respond. To examine the effects of safety driving inducement level on drivers, a simulation test was conducted using driving simulator as well as a satisfaction survey. The result showed that the Smart Delineator was able to identify the location of occurrence and affecting driving according pattern, either adhering to recommended speed or reducing speed according to the pre-defined hazard level.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.361-369
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2019
With the commercialization of the ADAS functions, the need for the experience of the autonomous driving system is increasing, and the role of the artificial intelligence agent is attracting attention. This study is an autonomous driving experience experiment that verifies the effect of self-efficacy and agent embodiment. Through a simulator experiment, we measured the effect of existence of self-efficacy and agent embodiment on social presence, perceived risk, and perceived ease of use. Results show that self-efficacy had a positive effect on social presence and perceived risk, and agent embodiment negatively affected perceived ease of use. Based on the results of the study, we proposed guidelines for agent design that can increase the acceptance of the semi-autonomous driving system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.257-260
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2007
인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.483-489
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2018
Driving behaviors are reported to be vulnerable to safe driving in unexpected situations or driving in the city due to deterioration of physical and cognitive functions in elderly drivers. The purpose of this study was to investigate the difference in driving behaviors according to age of self-drivers and to identify changes in physical function related to driving caused by normal aging. The subjects of the study included 75 healthy adults (21 persons aged 20-39 years, 40 persons 40-64 years, 14 persons 65 years old) who were self-driving and possessed a driver's license. Data included sex, dominant hand, medication, exercise, age, and driving time obtained by a self-reported questionnaire. In addition, this study measured steering, acceleration and braking using a Driver Test Station. Results of the study showed there was no significant difference in power test according to age group, but the total time of the timer test and the emergency brake test significantly differed according to age. The timer test and emergency brake test were completed fastest in young adults between 20 and 39 years old and completed slowest in elderly people 65 years old or over. Based on our study results, it is suggested that normal aging affects the perceptual-cognitive processes associated with driving behaviors.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.55-69
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2017
Recently, the IoT (Internet of Things) environment is being developed rapidly through network which is linked to intellectual objects. Through the IoT, it is possible for human to intercommunicate with objects and objects to objects. Also, the IoT provides artificial intelligent service mixed with knowledge of situational awareness. One of the industries based on the IoT is a car industry. Nowadays, a self-driving vehicle which is not only fuel-efficient, smooth for traffic, but also puts top priority on eventual safety for humans became the most important conversation topic. Since several years ago, a research on the recognition of the surrounding environment for self-driving vehicles using sensors, lidar, camera, and radar techniques has been progressed actively. Currently, based on the WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment), the research is being boosted by forming networking between vehicles, vehicle and infrastructures. In this paper, a research on the recognition of a traffic signs on highway was processed as a part of the awareness of the surrounding environment for self-driving vehicles. Through the traffic signs which have features of fixed standard and installation location, we provided a learning theory and a corresponding results of experiment about the way that a vehicle is aware of traffic signs and additional informations on it.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.81-90
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2016
As an autonomous driving vehicle (AV) need to cope with external road conditions by itself, its perception performance for road environment should be better than that of a human driver. A vision sensor, one of AV sensors, performs lane detection function to percept road environment for performing safe vehicle steering, which relates to define vehicle heading and lane departure prevention. Performance standards for a vision sensor in an ADAS(Advanced Driver Assistance System) focus on the function of 'driver assistance', not on the perception of 'independent situation'. So the performance requirements for a vision sensor in AV may different from those in an ADAS. In assuming that an AV keep previous steering due to lane detection failure, this study calculated lane departure distances between the AV location following curved road alignment and the other one driving to the straight in a curved section. We analysed lane departure distance and time with respect to the allowance of lane detection malfunction of an AV vision sensor. With the results, we found that an AV would encounter a critical lane departure situation if a vision sensor loses lane detection over 1 second. Therefore, it is concluded that the performance standards for an AV should contain more severe lane departure situations than those of an ADAS.
Public Signs guiding drivers on the road should help make decisions within a short period of time, so appropriate information should be effectively expressed at the point. Currently, the road marking rules revised by the law show a significant change in the type of information, expression method, and weight of expression compared to existing road signs to be based on road name addresses. This study analyzed whether the revised road signs changed based on the road name were effective in perspective of perception-cognition-understanding-projection and examined whether they provided appropriate information for the actual driving environment. Based on the analyzed information, an experiment was conducted to present an improved design, evaluate the degree of visibility compared to existing road name-oriented signs, and a qualitative investigation was conducted on the suitability of the sign contents. Through this, it is expected that more suitable driving information and measures to increase intuitive visibility can be reviewed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.26-37
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2009
This paper suggests a sensor's placement method for detecting the dilemma zone problem when real-time driver's safety service is provided at signalized intersections by multiple pointed traffic sensors using USN environments. For detecting the dangerous situations from vehicles accelerating through yellow intervals, red-light running and stopping abruptly like as dilemma zone problem, VISSIM(microscopic, behavior-based multi-purpose traffic simulation program) is used to perform a real-time multiple detection situation by changing the input data like as various inflow-volume, design speed change, driver perception and response time. As a result, the optimal interval of traffic sensors is 20~27m, and the initialized sensor location from stop-line is different according to road design speed. Moreover, the pattern of detection about dilemma zone is also different according to inflow-volumes. This paper shows that the method is useful to evaluate the sensor's placement problem based on micro-simulation and the results can be used as the basic research for USN services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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