The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.60-68
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2015
Recent proliferation of advanced technologies such as wireless communication, mobile, sensor technology and so on has caused significant changes in a traffic environment. Human beings, in particular drivers, as well as roads and vehicles were advanced on information, intelligence and automation thanks to those advanced technologies; Intelligent Transport Systems (ITS) and autonomous vehicles are the results of changes in a traffic environment. This study proposed considerations when designing a simulation model for future transportation environments, which are difficult to predict the change by means of advanced technologies. First of all, approximability, flexibility and scalability were defined as a macroscopic concept for a simulation model design. For actual similarity, calibration is one of the most important steps in simulation, and Physical layer and MAC layer should be considered for the implementation of the communication characteristics. Interface, such as API, for inserting the additional models of future traffic environments should be considered. A flexible design based on compatibility is more important rather than a massive structure with inherent many functions. Distributed computing with optimized H/W and S/W together is required for experimental scale. The results of this study are expected to be used to the design of future traffic simulation.
Korean high speed train(HSR-350x) has adopted a combined electrical and mechanical(friction) braking system. Brake blending control unit(BBCU) controls each brake system to fulfill the required brake performances such as braking distance, deceleration and jerk. Also the braking system should be designed considering the economical management, such as effective use of generated braking energy and the minimum wear of friction materials(a pad and a brake shoe). In this paper, we establish the disc braking force pattern that reduces the wear of pad in the disc braking system by minimizing the variance of the instantaneous disk baking energy during braking time, and compare the wear mass of pad between the conventional disc braking force pattern and the established results.
A lane departure warning system (LDWS) is an effective technology-based countermeasure for preventing traffic crashes as it provides warning information to drivers. Understanding the characteristics of perception and satisfaction levels on LDWS is fundamental for deriving better performance and functionality enhancements of the system. The purpose of this study is to evaluate the user satisfaction of LDWS. A survey to collect user perception and user preference data was conducted. Both cross-tabulation analysis and binary logistic regression technique were adopted to identify the factors affecting user satisfaction for LDWS. The results revealed that the accuracy and timeliness of warning information was significant for evaluating the effectiveness of LDWS. In particular, the warning accuracy at a curve segment on the road was the most dominant factor affecting user satisfaction. The outcome of this study would be valuable in evaluating and designing LDWS functionalities.
Park, Su-min;Hong, Man-pyo;Shon, Tae-shik;Kwak, Jin
Journal of Internet Computing and Services
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v.17
no.6
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pp.81-91
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2016
VANET is one of the most developed technologies many people have considered a technology for the next generation. It basically utilizes the wireless technology and it can be used for measuring the speed of the vehicle, the location and even traffic control. With sharing those information, VANET can offer Cooperative ITS which can make a solution for a variety of traffic issues. In this way, safety for drivers, efficiency and mobility can be increased with VANET but data between vehicles or between vehicle and infrastructure are included with private information. Therefore alternatives are necessary to secure privacy. If there is no alternative for privacy, it can not only cause some problems about identification information but also it allows attackers to get location tracking and makes a target. Besides, people's lives or property can be dangerous because of sending wrong information or forgery. In addition to this, it is possible to be information stealing by attacker's impersonation or private information exposure through eavesdropping in communication environment. Therefore, in this paper we propose Privacy Assurance Architecture for VANET to ensure privacy from these threats.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.4
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pp.61-70
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2008
This paper designed the antenna for collecting and servicing the traffic information that apply to freeway Traffic Management System, as using DSRC (Dedicated Short Range Communication). Active DSRC is the technology that is using 5.8GHz Radio Frequency to a mean Sequency and there are a lot of the case occurring a physical electric wave shadowing because of the traveling straight of a electric wave. In such inferior communication environment, it constructed the stabilized communication link that can do collecting and servicing the correct traffic information and designed the beam pattern considering the establishment position of the antenna that can apply to various road environments and a communication area. By considering the communication link environment, this paper designed and manufacture the mean frequency of 5.8GHz, the input loss of -17dB in 75MHz bandwidth, the Axial ratio of 1.5:1, and $2{\times}4$ array microstrip antenna which beam pattern have the characteristic of $55^{\circ}$ horizontal half power beam width and $26^{\circ}$elevation half power beam width and the minimum establishment height of the antenna was designed as 14m for avoiding electric wave shadowing on a physical condition between vehicles
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.175-182
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2021
As road noise became an issue, low-noise pavement (LNP) has emerged. The noise difference from general asphalt pavement (GAP) is a measure to explain the noise reduction of LNP. On the other hand, even for GAP, noise varies with the performance years (PY) and pavement condition. This study evaluated the representative noise value (RNV) by the speed and PY of GAP. Sections of 49selected from the National Road Pavement Management System, and the noise was measured at speeds from 50km/h to 80km/h at every 10km/h using the Close Proximity Method (CPX). Because the noise immediately after construction differed from the other, it was treated separately, and some outliers were removed. The noise increased with increasing PY. In addition, the noise increase by speed showed a reliable trend at all noise levels. The RNV for each speed and PY was obtained through analyses of the PY and speed. The average noise difference between the initial construction and the six-year-paced pavement was approximately 6dB. When evaluating the noise reduction of LNP, it is necessary to use RNV rather than the noise of old pavement. The RNV of GAP is necessary for a relative comparison with LNP and studying the road noise characteristics for each GAP type.
In autonomous driving systems, the ability to classify pedestrians in images captured by cameras is very important for pedestrian safety. In the past, after extracting features of pedestrians with HOG(Histogram of Oriented Gradients) or SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), people classified them using SVM(Support Vector Machine). However, extracting pedestrian characteristics in such a handcrafted manner has many limitations. Therefore, this paper proposes a method to classify pedestrians reliably and effectively using CNN's(Convolutional Neural Network) deep features and transfer learning. We have experimented with both the fixed feature extractor and the fine-tuning methods, which are two representative transfer learning techniques. Particularly, in the fine-tuning method, we have added a new scheme, called M-Fine(Modified Fine-tuning), which divideslayers into transferred parts and non-transferred parts in three different sizes, and adjusts weights only for layers belonging to non-transferred parts. Experiments on INRIA Person data set with five CNN models(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, and MobileNet) showed that CNN's deep features perform better than handcrafted features such as HOG and SIFT, and that the accuracy of Xception (threshold = 0.5) isthe highest at 99.61%. MobileNet, which achieved similar performance to Xception and learned 80% fewer parameters, was the best in terms of efficiency. Among the three transfer learning schemes tested above, the performance of the fine-tuning method was the best. The performance of the M-Fine method was comparable to or slightly lower than that of the fine-tuningmethod, but higher than that of the fixed feature extractor method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.475-486
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2021
The purpose of this study was to propose a policy direction to improve the service of public bicycles in Seoul by identifying the physical characteristics that affect the satisfaction level in the Seoul Metropolitan Government's public bicycle use environment. To this end, a survey was conducted on users regarding their experiences using public bicycles in Seoul, and the responses of 567 people were analyzed. IPA analysis and ordinal logistic analysis were used. An analysis of the Seoul Metropolitan Government's public bicycle IPA showed that the satisfaction level was lower than that of importance in all categories. Among them, the most urgent need for improvement was the installation of bicycle roads, improved connectivity of bicycle roads, improved road management, classification of roads and bicycle roads, improved safety during night driving, and low satisfaction levels. Second, an analysis of the factors affecting the satisfaction in the public bicycle use environment showed that the model's explanatory power increased significantly from 0.062 to 0.437 after incorporating perceived variables, confirming that the perceived neighborhood environment characteristics are an important variable for determining the satisfaction level in the public bicycle use environment, among the perceived neighborhood environmental characteristics, accessibility, convenience, manageability.
Park, Sung-ho;Lee, Yoseph;Kang, Sungkwan;Cho, Hyonbae;Yun, Ilsoo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.1-19
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2021
The domastic hard shoulder running(HSR) System has been gradually expanding since its initial implementation in September 2007 with the aim of increasing capacity and resolving congestion. Hard Shoulder is used as a space for driver's visual comfort and a place for vehicles to evacuate in case of emergency, but it is replaced by a space for driving when the HSR System is implemented. Therefore, it was intended to determine the improvement effect before and after implementation of the HSR system through safety analysis and mobility analysis. The safety analysis analyzed the impact of traffic accidents by comparing HSR sections and similar sections. The mobility analysis was to determine the improvement effect by quantifying the speed and traffic volume changes before and after HSR System implementation. According to safety yanalysis, there is no effect of reducing traffic accidents when implementing the HSR System. In mobility analysis, the implementation of the HSR System significantly improved the speed of traffic during peak hours and significantly reduces slow and delay hours.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.2
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pp.370-376
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2022
Smart ships related studies are being conducted in various fields owing to the development of technology, and an engine room patrol robot that can patrol the unmanned engine room is one such study. A patrol robot moves around the engine room based on the information learned through artificial intelligence and checks the machine normality and occurrence of abnormalities such as water leakage, oil leakage, and fire. Study on engine room patrol robots is mainly conducted on machine detection using artificial intelligence, however study on movement and control is insufficient. This causes a problem in that even if a patrol robot detects an object, there is no way to move to the detected object. To secure maneuverability to quickly identify the presence of abnormality in the engine room, this study experimented with whether a patrol robot can determine the shortest path by applying the A* algorithm. Data were obtained by driving a small car equipped with LiDAR in the ship engine room and creating a map by mapping the obtained data with SLAM(Simultaneous Localization And Mapping). The starting point and arrival point of the patrol robot were set on the map, and the A* algorithm was applied to determine whether the shortest path from the starting point to the arrival point was found. Simulation confirmed that the shortest route was well searched while avoiding obstacles from the starting point to the arrival point on the map. Applying this to the engine room patrol robot is believed to help improve ship safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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