When the driver riding in a bicycle goes on board, the load of driver is shown differently according to the position loaded on the frame of bicycle. The load is applied most at the joint of bike frame and the load at the mid-part of frame is applied least than the other parts. So, the weight of frame is decreased as the part not applied with a lot of load is manufactured into the thin thickness. As the part applied with high load is manufactured into the thick thickness, it can be endured through this load. The configurations of general frame, double butted and triple butted were modelled by using CATIA program. The durabilities of each model due to the load of passenger were investigated by carrying the structural and fatigue analyses. As this study result investigated with the analysis program of ANSYS, the deformation of general frame happened most and that of triple butted became least. These simulation analysis data are intended to be used to design the actual bicycle frame in the most efficient way at design and manufacture.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.1
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pp.117-130
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2017
Bicycles are leading to serious accidents in the event of a side collision, and it is very important to prevent accidents in advance because it is difficult to actively deal with them in a dangerous situation. As a part of the bicycle safety driving support technology, this study establishes bicycle accidents dangerous zone based on bicycle accident data and road property information of digital map nationwide and provides timely safety information to cyclists. The point selected by using actual accident data was called 'dangerous zone', and the potential accident occurrence point generated by modeling based on this 'dangerous zone' was called 'logical dangerous zone'. As a result of the research on the Designation of Logical Bicycle Accident Dangerous Zone, the regional specificity of the bicycle accident points across the nation was generalized to the form of the logical dangerous zone through the network data.
Park, Jinhyeong;Yoon, Chang-O;Bae, Hynsu;Jang, Sung-Soo;Kim, Jonghoon
Proceedings of the KIPE Conference
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2018.07a
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pp.249-251
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2018
본 논문에서는 모델 기반 적응제어 방식중 하나인 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 사용하여 전기자전거용 배터리팩의 충전량(SOC: State of Charge)을 상온과 저온에서 추정하였다. 온도에 따라 배터리의 특성은 매우 가변적이며, 모델의 특성이 달라짐에 따라 적응제어를 위한 내부 파라미터 또한 상이하게 나타난다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink를 이용하여 배터리와 확장 칼만 필터를 설계하고 시뮬레이션하였다. 온도에 따른 최적의 SOC 추정 성능을 얻기 위해, 오차 원인을 분석하고 이에 따른 개선된 SOC 추정 결과를 나타냈다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.3
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pp.123-129
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2002
This paper proposes a vehicle trajectory prediction method far application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary intelligent cruise control algorithm.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.27
no.4
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pp.178-185
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2017
Carbon fiber frames are actively developed for developing carbon fiber frames as the material of the next generation of bicycle frames, and are currently being developed with carbon fiber frames, hardness, shock absorption, light intensity, and strength. The carbon fiber bike models require a premium, differentiated design concept, which is essential to the development of a conceptual and differentiated design, requiring the development of essential structural structures, safety and refinement, and more of their own identity. In this study, a personal and unified image was derived from the research of the needs of consumers and image analysis process and then in the practical design work, the road bike bicycle frame design was proposed targeting the frame on the basis of carbon fiber materials.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.7
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pp.943-946
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2010
In this study, a front suspension system, which is mounted on the handle itself, was suggested because of its light weight and cost efficiency. The shock absorption was evaluated for the three types of suspension models; non-suspension, suspension on front forks (existing model), and suspension on handle (suggested model). The human body model was used for performing impact simulation for comparing the shock absorption for the suspension models. The result of the simulation shows that shock absorption for the proposed suspension model was not as good as that for the front fork suspension model. Nevertheless, the shock absorption observed for the proposed suspension model was significant when compared to the non-suspension model. Consequently, the proposed suspension model could be applied to lightweight bicycles.
By conducting multiple regression analysis, we analyzed the major independent factors affecting user convenience and emotional factors, and identified the important functional elements in the design of the VR device, so that the functional elements to be developed can be grasped in advance. As a result of the study, satisfaction of handling of VR bicycle and satisfaction of speed control by paddling were considered as the most important technical factors as independent factors which have the greatest influence on user convenience and emotional factor among technical satisfaction. Also, it is possible to increase the probabilities of successful design by setting a model that predicts user convenience and the emotional part from the technical factors.
Kim, Jin-Tae;Kim, Joo-Young;Kim, Jun-Yong;Bae, Hyun-Sik
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.1
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pp.28-38
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2016
Cooperative-Intelligent Transport Systems (c-ITS) has emphasized a real-time traffic safety service in urgent situations among highway infrastructure and four-wheeled vehicles, while two-wheeled vehicles, e.g. bicycles and motorcycle, sharing highway space and endangering highway safety, have yet been out of its interest. This paper delivers the results of a study conducted to analyze the patterns of two-wheeled-vehicle traffic accidents experienced in the past, the last three years (2011~2013), and to propose the types of service enhancing the safety of the riders of those. It was found from the analysis of historical accident data that the side collision on a link section should be taken care of for further safety treatment, while the old female drivers need additional care to decrease their fatality rate. By combining the services proposed for bicycles and motorcycles, this paper proposes (1) eight different bicycle-to-everything (B2X) services which can be eventually provided in c-ITS and (2) three of those that would be available in the near future with the current communication technologies.
After the first Covid-19 confirmed case occurred in Korea in January 2020, interest in personal transportation such as public bicycles not public transportation such as buses and subways, increased. The demand for 'Ddareungi', a public bicycle operated by the Seoul Metropolitan Government, has also increased. In this study, a demand prediction model of a GRU(Gated Recurrent Unit) was presented based on the rental history of public bicycles by time zone(2019~2021) in Seoul. The usefulness of the GRU method presented in this study was verified based on the rental history of Around Exit 1 of Yeouido, Yeongdengpo-gu, Seoul. In particular, it was compared and analyzed with multiple linear regression models and recurrent neural network models under the same conditions. In addition, when developing the model, in addition to weather factors, the Seoul living population was used as a variable and verified. MAE and RMSE were used as performance indicators for the model, and through this, the usefulness of the GRU model proposed in this study was presented. As a result of this study, the proposed GRU model showed higher prediction accuracy than the traditional multi-linear regression model and the LSTM model and Conv-LSTM model, which have recently been in the spotlight. Also the GRU model was faster than the LSTM model and the Conv-LSTM model. Through this study, it will be possible to help solve the problem of relocation in the future by predicting the demand for public bicycles in Seoul more quickly and accurately.
There is a lot of research on using a combination of graph neural networks and recurrent neural networks as a way to account for both temporal and spatial dependencies. In particular, graph neural networks are an emerging area of research. Seoul's bicycle rental service (aka Daereungi) has rental stations all over the city of Seoul, and the rental information at each station is a time series that is faithfully recorded. The rental information of each rental station has temporal characteristics that show periodicity over time, and regional characteristics are also thought to have important effects on the rental status. Regional correlations can be well understood using graph neural networks. In this study, we reconstructed the time series data of Seoul's bicycle rental service into a graph and developed a rental prediction model that combines a graph neural network and a recurrent neural network. We considered temporal characteristics such as periodicity over time, regional characteristics, and the degree importance of each rental station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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