• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.10
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• pp.1879-1885
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• 2017

This paper discusses the trajectory tracking system of unmanned ground vehicles based on predictive control. Because the unmanned ground vehicles can not satisfactorily complete the path tracking task, highly efficient and stable trajectory control system is necessary for unmanned ground vehicle to be realized intelligent and practical. According to the characteristics of unmanned vehicle, this paper built the kinematics tracking models firstly. Then studied algorithm solution with the tools of the optimal stability analysis method and proposed a tracking control method based on the model predictive control. The controller used a kinematics-based prediction model to calculate the predictive error. This controller helps the unmanned vehicle drive along the target trajectory quickly and accurately. The designed control strategy has the true robustness, simplicity as well as generality for kinematics model of the unmanned vehicle. Furthermore, the computer Simulink/Carsim results verified the validity of the proposed control method.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.20 no.11
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• pp.91-99
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• 2003

When the driver suddenly depresses the brake pedal under critical conditions, the desired trajectory of the vehicle can be changed. In this study, the vehicle dynamics and fuzzy logic controller are used to control the vehicle trajectory. The dynamic vehicle model consists of the engine, the rotational wheel, chassis, tires and brakes. The engine model is derived from the engine experimental data. The engine torque makes the wheel rotate and generates the angular velocity and acceleration of the wheel. The dynamic equation of the vehicle model is derived from the top-view vehicle model using Newton's second law. The Pacejka tire model formulated from the experimental data is used. The fuzzy logic controller is developed to compensate for the trajectory error of the vehicle. This fuzzy logic controller individually acts on the front right, front left, rear right and rear left brakes and regulates each brake torque. The fuzzy logic controlling each brake works to compensate for the trajectory error on the split - $\mu$ road conditions follows the desired trajectory.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.33-35
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• 2012

위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.363-368
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• 2010

본 논문은 레미콘 차량의 관제 및 관리, 레미콘 플랜트의 효율적 운영을 위해 시행되고 있는 레미콘차량 관제 시스템의 최적 좌표 전송 주기를 평가하고자 하였다. 이를 위해 실제적으로 레미콘차량 관제 시스템을 운영 중인 레미콘회사를 사례로 2010년 5월 한달 간 운행된 20대의 차량에 30초, 1분, 3분, 5분 간격으로 수신 된 좌표 주기별 거리와 실제로 운행 된 거리를 비교하였다. 또한 최적 좌표전송주기를 평가하기 위해 30초, 1분, 3분, 5분 간격으로 전송되는 주기별 Packet 계산표에 따라 데이터 요금제를 비교 환산하여 비용 대비 최적의 좌표전송주기를 평가 하였다. 그 결과 1분 간격의 송신주기가 오차율이 2.34%, 1일 8시간 운행기준 월 송신요금이 10,000원으로 나타나 가장 합리적으로 분석되었다. 그러나 좌표전송에서 비정상적인 값이 수신 될 경우 그에 대한 방안이내 처리 절차 등의 추가적인 연구의 필요성이 제기된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.153-158
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• 2003

최근 이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 실시간으로 이동하는 차량이나 비행기 등과 같은 이동 객체의 위치 정보 서비스를 가능하게 하였고, 이로 인해 이동 객체의 정보를 빠르게 검색하고 저장하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 연구는 이동 객체의 과거 궤적 정보, 현재 및 미래 정보를 다루기 위한 구조가 각각 분리되어 연구되어 왔다. 하지만 이동객체는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 변화하기 때문에 과거 정보와 현재 정보를 별도로 관리할 경우, 빈번한 위치 갱신이 발생하는 이동 객체의 환경에서는 심각한 처리비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 효과적으로 관리하기 위하여 이동 객체의 과거 궤적정보 뿐만 아니라 현재의 정보까지도 하나의 색인 내에 통합하여 관리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 범위 질의와 같은 좌표 기반의 질의뿐만 아니라 이동 객체의 궤적과 관련된 질의까지도 처리 가능하도록 기존의 TB-tree를 확장한다 또한 기존의 이동 객체 관리 기법들에서 처리하던 이동 객체의 궤적 정보를 저장하기 위한 방법을 개선하여 이동 객체 위치 정보의 중복저장 문제를 해결하고, 전체 색인의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 현재 정보의 관리를 통해 새로운 데이터 삽입 시 방문하는 node의 수를 줄이고, 삽입 시간을 단축하는 방법을 제시한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.1
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• pp.61-69
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• 2009

This paper presents design and implementation of a system for effective visualizing driving history data of the Jeju taxi telematics system using Google Earth. It is possible to review the situation of all taxies or extract the trace of any taxi or search taxies driven through a region of interest.

• Journal of the KSME
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• v.44 no.4
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• pp.69-74
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• 2004

Navigation이라고 하는 용어는 매우 다양한 분야에서 여러 가지 의미로 사용되고 있다. 예를 들어, 차량에 장착되어 운전자에게 지리 및 교통정보를 알려 주는 car navigation system, 미사일 등의 비행체가 원하는 곳으로 이동하기 위한 navigation system, PDA나 휴대폰 등 potable 전자기기의 입력을 위한 Pen입력장치에 사용되는 Pen궤적 추적 장치, 개인의 운동량을 측정하거나, 해저탐사, 등산 시 사용되는 personal navigation system, 가상현실게임 등 매우 다양한 분야에서 navigation 기술이 사용되고 있다.(중략)

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.6
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• pp.1-14
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• 2012

Traffic management centers (TMC) collect real-time traffic data from the field and have powerful databases for analysing, recording, and archiving the data. Recent advanced sensor and communication technologies have been widely applied to intelligent transportation systems (ITS). Regarding sensors, various in-vehicle sensors, in addition to global positioning system (GPS) receiver, are capable of providing high resolution data representing vehicle maneuverings. Regarding communication technologies, advanced wireless communication technologies including vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-vehicle infrastructure (V2I), which are generally referred to as V2X, have been widely used for traffic information and operations (references). The V2X environment considers the transportation system as a network in which each element, such as the vehicles, infrastructure, and drivers, communicates and reacts systematically to acquire information without any time and/or place restrictions. This study is motivated by needs of exploiting aforementioned cutting-edge technologies for developing smarter transportation services. The proposed system has been implemented in the field and discussed in this study. The proposed system is expected to be used effectively to support the development of various traffic information control strategies for the purpose of enhancing traffic safety on highways.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.4
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• pp.1-11
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• 2014

Traffic congestion cost is more likely to occur in the inner city than interregional road, and it accounts for about 63.39% of the whole. Therefore, it is important to mitigate traffic congestion of the inner city. Traffic congestion in the urban could be divided into Recurrent congestion and Non-recurrent congestion. Quick and accurate detection of Non-recurrent congestion is also important in order to relieve traffic congestion. The existing studies about incident detection have been variously conducted, however it was limited to Uninterrupted Traffic Flow Facilities such as freeway. Moreover study of incident detection on the interrupted Traffic Flow Facilities is still inadequate due to complex geometric structure such as traffic signals and intersections. Therefore, in this study, incident detection model was constructed using by Artificial Neural Network to aim at urban arterial road that is interrupted traffic flow facility. In the result of the reliability assessment, the detection rate were 46.15% and false alarm rate were 25.00%. These results have a meaning as a result of the initial study aimed at interrupted traffic flow. Furthermore, it demonstrates the possibility that Non-recurrent congestion can be detected by using car navigation data such as car navigator system device.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.209-215
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• 2015

In the past, there have been many theory and algorithms for vehicle tracking. But the time complexity of many feature point matching methods for vehicle tracking are exponential. Also, object segmentation and detection algorithms presented for vehicle tracking are exhaustive and time consuming. Therefore, we present the fast and efficient two stages method that can efficiently track the many moving vehicles on the road. The first detects the vehicle plate regions and extracts the feature points of vehicle plates. The second associates the feature points between frames using dynamic programming.