• Science of Emotion and Sensibility
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• v.17 no.4
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• pp.3-18
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• 2014

In this study, drivers' longitudinal car control, subjective fatigue, and perceived fidelity were compared between 2D and 3D display driving simulation. The results can be summarized as followings. First, in all target speed conditions, the drivers tended to drove faster in 2D display condition than 3D display condition. Second, speed deviation from target speed increased as target speed decreased. Third, distances between the lead vehicle and the driver's vehicle were significantly reduced in the 3D display condition when the speeds of the lead vehicle were relatively fast(i. e., over 80km/h). Fourth, although the perceived fidelity was not significantly different between the two display conditions, subjective fatigue was higher in the 3D display condition than in the 2D display condition.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.40 no.5
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• pp.525-530
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• 2016

In this paper, we proposed an image shaking index to evaluate the remote controllability of vision based unmanned vehicles. To analyze the usefulness of the proposed image-shaking index, we perform subjective tests using a virtual unmanned vehicle driving simulator. The developed driving simulator consists of a real-time multibody dynamic software of the unmanned vehicle, a motion simulator, and a driver console. We perform dynamic simulations to obtain the motion of the unmanned vehicle running on the various road surfaces such as ISO roughness level A~E roads. The motion of the vehicle body is reflected in the motion simulator. Then, to enable remote control operation, we offer to operators the image data that was measured using the camera sensor on the simulator. We verify the usefulness of the proposed image-shaking index compared with subjective index provided by operators.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.7-17
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• 2002

본 연구는 차대차 충돌사고시 차량충돌위치와 충돌속도 분석기법을 사고사례를 통해 연구하였다. 차량충돌위치는 사고현장 노면에 생성된 타이어 마크를 이용하여 수학적방법으로, 충돌속도는 실제 사고차량 최종정지위치와 모의충돌실험을 통해 분석된 차량 최종정지위치와의 차를 목적함수로 하여 이를 최소로 수렴하는 최적화기법을 이용하였다. 연구결과, 승용차량 오른쪽 앞바퀴 위치는 중앙선으로부터 좌측으로 0.45m 떨어진 진행방향 1차로 상이고, 왼쪽 앞바퀴는 중앙으로부터 좌측으로 0.345m 떨어진 지점에 위치한 상태이다. 최적화기법을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과. 최적화의 오차율이 0.8%인 경우 충돌속도는 승용차량 67.75Km/h, 짚형 승용차량 29.67Km/h로 분석되었으며, 충돌 후 x축에 대한 속도는 승용차량 20.0Km/h, 짚형승용차량 15.69Km/h이고, y축에 대한 속도는 승용차량 15.68Km/h, 짚형 승용차량 7.66Km/h로 분석되었다. 반면, 기존 충돌속도 분석모형식을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과 승용차량 64.97Km/h, 짚형승용차량 31.27Km/h로 도출되었다. 따라서, 최적화기법을 통해 분석한 충돌속도와 기존 분석모형식을 이용하여 분석한 충돌속도와의 오차가 승용차량 2.78Km/h, 짚형승용차량 1.6Km/h로 최적화기법을 이용하여 분석한 결과에 대한 신뢰성이 높은 것으로 연구결과 도출되었다 따라서, 추후 차 대 차 충돌사고를 분석함에 있어 타이어 흔적을 이용한 수학적방법과 모의충돌실험을 통한 최적화기법을 이용하면 충돌속도는 물론 충돌전.후 차량의 운동특성에 대한 정확한 분석이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.3
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• pp.147-158
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• 2005

Day after day the information of vehicle under the complex traffic environments is greatly required not only for traffic flow but also for vehicle disclosure of traffic violation, Vehicle information can be obtained from a recognition of vehicle license plate, This paper proposes a new vehicle plate recognition mechanism that uses moving style vehicle-loaded camera, The method is a real-time processing system using multi-step image processing and recognition process that recognizes general vehicles and special purpose vehicles, The experimental results of real environmental image and recognition using the proposed method are shown.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.196-205
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• 1998

교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.759-762
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• 2001

주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.1999-2007
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• 2013

The key characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking caused by low-speed vehicle such as truck. In order to develop two-way traffic flow model comprised of CF(car-following) and overtaking model, it is essential to develop a car-following model which is suitable to two-way traffic flow. Short distance between vehicles is caused when a high-speed vehicle tailgates and overtakes foregoing low-speed vehicle on two-way road system. And a vehicle following low-speed vehicle decides to overtake the front low-speed vehicle using suitable space within the headway distribution of opposite traffic flow. For this reason, a two-way CF model should describes not only running within short gap but also headway distribution. Additionally considering domestic two-way-road size, there is a on-going need for large-network simulation, but there are few studies for two-way CF model. In this paper, a two-way CA model is developed, which explains two-way CF behavior more realistic and can be applied for large road network. The experimental results show that the developed model mimics stop-and-go phenomenon, one of features of congested traffic flow, and efficiently generates the distribution of headway. When the CF model is integrated with overtaking model, it is, therefore, expected that two-way traffic flow can be explained more realistically than before.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.36 no.7
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• pp.737-744
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• 2012

A mobile emission laboratory (MEL) was designed to measure the amount of traffic pollutants, with high temporal and spatial resolution under real conditions. Equipment for the gas-phase measurements of CO, NOx, $CO_2$, and THC and for the measurement of the number, concentration, and size distribution of fine and ultra-fine particles by an FMPS and CPC was placed in a minivan. The exhausts of different types of vehicles can be sampled by an MEL. This paper describes the technical details of the MEL and presents data from the experiment in which a car chases passenger vehicles fuelled by diesel and gasoline. The particle number concentration in the exhaust of the diesel vehicle was higher than that of the gasoline vehicle. However, the diesel vehicle with a DPF emitted fewer particles than the vehicle equipped with a gasoline direct injection engine, with particle diameters over 50 nm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.1697-1702
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• 2017

This paper proposes a forward vehicle movement estimation algorithm for the image-based forward collision warning. The road region in the acquired image is designated as a region of interest (ROI) and a distance look up table (LUT) is made in advance. The distance LUT shows horizontal and vertical real distances from a reference pixel as a test vehicle position to any pixel as a position of a vehicle on the ROI. The proposed algorithm detects vehicles in the ROI, assigns labels to them, and saves their distance information using the distance LUT. And then the proposed algorithm estimates the vehicle movements such as approach distance, side-approaching and front-approaching velocities using distance changes between frames. In forward vehicle movement estimation test using road driving videos, the proposed algorithm makes the valid estimation of average 98.7%, 95.9%, 94.3% in the vehicle movements, respectively.