• Title/Summary/Keyword: 운전 패턴

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Research on Driving Pattern Analysis Techniques Using Contrastive Learning Methods (대조학습 방법을 이용한 주행패턴 분석 기법 연구)

  • Hoe Jun Jeong;Seung Ha Kim;Joon Hee Kim;Jang Woo Kwon
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.23 no.1
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    • pp.182-196
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    • 2024
  • This study introduces driving pattern analysis and change detection methods using smartphone sensors, based on contrastive learning. These methods characterize driving patterns without labeled data, allowing accurate classification with minimal labeling. In addition, they are robust to domain changes, such as different vehicle types. The study also examined the applicability of these methods to smartphones by comparing them with six lightweight deep-learning models. This comparison supported the development of smartphone-based driving pattern analysis and assistance systems, utilizing smartphone sensors and contrastive learning to enhance driving safety and efficiency while reducing the need for extensive labeled data. This research offers a promising avenue for addressing contemporary transportation challenges and advancing intelligent transportation systems.

Improvement of ATO Efficiency by Varying Slip Frequency for a Magnetic Levitation Propulsion System Using a Linear Induction Motor (선형유도전동기를 이용한 자기부상추진시스템의 ATO운전 효율 향상)

  • Park, Sang Uk;Jeon, Chan Yong;Mok, Hyung Soo;Lim, Jae-Won;Park, Doh-Young
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2016.07a
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    • pp.109-110
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    • 2016
  • 본 논문에서는 현재 운행되고 있는 선형 유도전동기의 슬립주파수 고정 방식이 아닌 선형 유도전동기를 이용한 자기부상열차의 슬립주파수와 수직력 및 추진력과의 관계를 이용, 열차의 가감속시 운행패턴에 따라 운행 중 슬립주파수가 가변할 수 있는 슬립주파수 가변패턴을 형성, 선형유도전동기 자기부상시스템에서의 에너지 효율향상 가능성을 검증하였다. 슬립주파수와 수직력, 추진력과의 관계를 이용 슬립주파수 일정 실효치전류제어 알고리즘과 슬립주파수 일정 벡터제어 알고리즘을 사용하여 운전조건과 슬립주파수를 변경하며 운전조건에 따른 가장 효율적인 슬립주파수의 패턴을 형성하였다. 이 후 모의시험과 실차를 이용한 실험을 통해 알고리즘에 대한 정당성과 실제 효율의 증가를 통해 타당성을 검증하였다. 앞선 두 가지 알고리즘을 통해 열차부상에 영향을 미치지 않는 범위의 수직력을 가지는 범위내에서 슬립주파수를 가변 운전 조건에 따른 최적의 슬립주파수에 대한 정보를 기반으로 운행 중 가변하는 슬립주파수를 자동열차운전(ATO)시스템에 적용 모의실험을 통해 그 적용가능성과 효율을 검증하였다.

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Phenomenological model based failure detection of the boiler drum level control system of a power plant (현상적 모델에 기초한 보일러 플랜트 드럼 수위제어기의 고장감지)

  • Kim, J.K.;Chang, T.G.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2001.07a
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    • pp.84-86
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    • 2001
  • 본 연구에서는 플랜트의 계측신호로 부터 특징 패턴 파형들을 감지하고 패턴감지 정보로부터 플랜트의 운전상황 및 고장을 알아내도록 하는 새로운 기법을 제시하고, 이러한 기법의 실현에 필요한 신호처리 기초 연구를 수행하였다. 또한 보령화력 1.2호기 500MW급 드럼형 보일러및 제어 시스템을 대상으로 보일러 플랜트의 dynamics 모델링과 운전 시뮬레이션을 통하여 여러 운전 패턴및 고장 상황을 발생시켜 고장감지 앨고리즘들의 개발 및 시험과정에 적용하였다. 본 연구에서 수행한 보일러 및 보일러 제어계통에 대한 모델링 및 시뮬레이션은 실제 수행한 발전소 시험 데이터와 비교할 때 높은 일치도를 보이는 결과를 보였다.

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Modeling of the driving pattern for energy saving of the railway vehicles (철도차량의 주행에너지 절약을 위한 열차 주행 패턴 모델링)

  • Kim, Jung-Hyun;Kim, Sang-Hoon;Shin, Han-Chul;Lee, Se-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.107-108
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    • 2011
  • Since the development of railway technology, the current urban Railway the first train line in the country for safe operation control automatic/unattended operation, automatic train operation equipment available (ATO) on time and reliable operation has introduced. ATO Automatic operation controlled by the value (Target velocity) and the feedback value (Actual velocity) by the error between the backing and braking of the train by repeated low energy efficiency. In this paper, given a fixed distance stations between time operation with minimal energy in the driving characteristics and driving trains are modeled. Therefore, in line 5 real route time sectional drive straight sections for experimental data analysis / draft Section / curved and section of the train on that line is selected according to the changing driving patterns to minimize the energy optimal driving patterns were presented.

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The Decision Algorithm for Driving Intension Using Moduled Neural Network (모듈화된 신경망을 이용한 운전의지 판단 알고리즘)

  • 강준영;김성주;김용택;서재용;전홍태
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.11 no.8
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    • pp.709-714
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    • 2001
  • Recently, most vehicles has the Automatic transmission system as their transmission system. The automatic transmission system operates with fixed shift patterns. In the opposite of manual operation, it is easy and convenient for driving. Though these merit, the system can not evaluate the driver s intension because of usage of fixed shift pattern. To consider driver s intension, we must consider both the driving intensity of driver and the status of vehicle. In this paper, we developed flexible automatic transmission system by using the proposed moduled neural networks which can learn the status of th vehicle and driver s intensity. As a results, we compare the transmission system using fixed shift pattern and the proposed transmission system and show the good performance in the change of shift position.

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Implementation of Telematics System Using Driving Pattern Detection Algorithm (운전패턴 검출 알고리즘을 적응한 텔레매틱스 단말기 구현)

  • Kin, Gi-Seok;Jung, Hee-Seok;Yun, Kee-Bang;Jeong, Kyung-Hoon;Kim, Ki-Doo
    • 전자공학회논문지 IE
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    • v.45 no.4
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    • pp.33-41
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    • 2008
  • Telematics system includes the "vehicle remote diagnosis technology", "driving pattern analysis technology" which are commercially attractive in the real life. To implement those technologies, we need vehicle signal interface, vehicle diagnosis interface, accelerometer/yaw-rate sensor interface, GPS data processing, driving pattern analysis, and CDMA data processing technique. Based on these technologies, we analyze the error existence by diagnosing the EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG in real time. And we are checking about a driving pattern and management of the vehicle, which are sent to the information center through the wireless communication. These database results will make the efficient vehicle and driver management possible. We show the effectiveness of our results by field driving test after completing the H/W & S/W design and implementation for vehicle remote diagnosis and driving pattern analysis.

Analysis of Dangerous Bus Driving Behavior Using Express Bus Digital Tacho Graph Data (고속버스 DTG 자료를 활용한 버스 위험운전 행태 분석)

  • Kim, Su jae;Joo, Jaehong;Choo, Sang ho;Lee, Hyangsook
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.17 no.2
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    • pp.87-97
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    • 2018
  • Bus, a major transportation mode, doesn't have a systematical evaluation system for dangerous driving behavior yet. This paper analyzes the characteristics and pattern of bus driving behavior using Digital Tacho Graph(DTG) data on express bus. 8 types of dangerous driving behavior were considered according to timeslot, the day of week and weather condition. As results, rapid acceleration, rapid left right turn and rapid deceleratio accounted for more than 97% and relatively high percentages were shown in dawn, on Friday and on the clear day, respectively. From the statistical analysis, correlation between the dangerous driving types and difference according the timeslot were found, and 3 groups considering the level of the dangerous driving were suggested. This study contributes to setting an efficient and reliable eduction system for using driving simulators.

The study on the signal controls for the mixed train operation on the fixed block (고정폐색구간에서 복합열차운행에 대한 신호제어기술 고찰)

  • 이영훈;김종기;류상환;이영형
    • Proceedings of the KSR Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.350-357
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    • 2001
  • 본 논문은 고정폐색구간에서 차량운전 특성과 속도패턴이 다양한 다종의 열차들이 동일선로에서 복합되어 고밀도 운행을 위한 방법으로, 신호현시에 대한 제반정보를 차상으로 전송 받아 기관실 신호표시반에 신호를 현시 하는 차상신호방식(Cab Signalling System)중에서, 선행열차의 위치, 선로조건 등 지상의 상태정보를 후속열차가 수신하여 열차 자신의 제동특성 등 차량정보와 비교 분석하여 제동거리를 계산하는 distance to go 방식으로 열차운전속도를 제어하는 ATP (Automatic Train Protection) 시스템을 제안하였다. 폐색구간별 고정된 신호속도단계가 부여되는 ATC(Automatic Train Control) 시스템에서는 운행패턴이 같은 단일차종의 열차만 운행하는 구간에서는 일정속도에 의한 폐색구간 분할로 구간내 distance to go 신호체계가 이루어지지만, 차종과 속도패턴이 서로 상이한 복합열차들의 운행구간에서는 안전거리 확보를 위하여 저속열차의 제동거리를 기준으로 폐색구간 분할 및 속도결정이 이루어지므로 ATP 방식보다 운행효율이 다소 떨어짐을 알 수 있었다. 이를 차량특성과 속도패턴이 다른 3개의 열차를 모델로 하여 열차별 감속도에 의한 제동특성을 ATC와 ATP 신호제어체계에 접목시켜 시뮬레이션을 하였다.

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Driving Simulation for the Analysis of Driver Information -Processing Characteristics (운전자 정보처리 특성 분석을 위한 운전 시뮬레이션)

  • 이재식
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.241-250
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    • 2002
  • 본 연구의 목적은 최근 운전자 행동에 대한 연구 방법으로 매우 중요하게 대두되고 있는 운전 시뮬레이션 방법을 이용하여 운전자들이 보이는 기본적인 운전 수행 능력 및 이러한 운전 수행 능력과 관련이 가장 깊은 것으로 기존의 연구들이 밝혀왔던 기본적인 지각적/인지적/운동적 수행 능력을 측정하여 운전자 수행을 평가하는 것을 목적으로 한다. 특히 운전자의 운전 수행 및 운전과 관련된 기본적인 정신/운동 수행 능력은 정보 처리적 관점에서 측정되고 분석되었으며, 이를 통해 운전자들이 보이는 기본적인 정보처리 능력의 패턴에 대한 전반적 이해를 시도하였다. 본 연구에서는 기본적인 운전 수행 능력을 평가하는데 사용되는 차량의 속도 유지와 차선 유지에 대한 측정치와 더불어 운전과 관련한 인간 수행 중에서 단순 반응 능력, 선택 반응 능력, 속도 추정 능력, 청각적 주의나 시각적 주의의 분산 능력 등이 운전 시뮬레이션을 통하여 운전 중에 실시간으로 측정되었다. 본 연구에서 수집된 자료는 운전자들의 실제 운전 수행 및 이와 관련된 정보 처리 활동에 대한 표준화된 준거를 제시하는데 기초적 자료로 사용될 수 있으리라 생각된다.

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A Study on TPS based on ATO for Driverless LRT (ATO 자동운전 기반의 무인운전 경전철 TPS에 관한 연구)

  • Lee, Chang Hyung;Lee, Jongwoo
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.15 no.6
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    • pp.609-615
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    • 2012
  • TPS (Train Performance Simulation) based on ATO (Automatic Train Operation) is required for driverless LRT (Light Rail Transit) operation plan instead of typical TPS based on driver operation. In this paper, new TPS model using ATO pattern is proposed and compared with the automatic train operation result in a test line of Seoul Metro Line 6 and in a whole line of Busan-Gimhae LRT. The actual ATO pattern can be very accurately simulated by new TPS model with the introduction of 4 parameters such as commercial braking rate, jerk, station stop profile and grade converted distance. The commercial scheduled time for driverless automatic train operation can be proposed to have "Fast" mode TPS trip time plus 3 seconds/km margin recommended by Korean standard LRT specification in this paper.