• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.5
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• pp.48-56
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• 2009

Regulation of Visible Light Transmission Percentage (VLT%) has been argued because it was known that the degree of darkness of tinted vehicle can affect to driving maneuver. Previously, it was proven that low level of VLT affects capacity reduction. But, due to lack of field data they could not analyze the effect of Car-Following model parameters. This study focuses on the effect of a tinted vehicle on following traffic flow. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on headway distance, acceleration noise, sensitivity, and reaction time. As a result of analysis through GM 1st Model and 3rd Model, influence of following vehicle vary inversely with VLT and risk according as tinting of lead vehicle is third vehicle bigger than second vehicle. Also the results patterns of GM 3rd model include distance-headway are same with GM 1st Model. In the further need to research for influence analysis of traffic flow stability by the level of VLT.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.274-277
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• 1999

자동차 오디오는 차량의 상품성에 큰 영향을 미치고 있다. 고급 차량일수륵 또한 젊은 층일수록 차량 구매시 선택의 기준이 되기도 한다 그러나 자동차 오디오는 크게 두가지 면에서 가정용 오디오와 차이가 있다. 첫번째는 청취공간이 매우 헙소하다는 것이고 둘째로는 주행시 차량소음이 차 실내로 유입되어 오디오 음질에 영향을 미친다. 차 실내는 즘은 공간 음향폭성으로 인한 음향 dip 현상이 발생하며 이는 오디오 음질의 왜곡을 가져오므로 이를 개선하기 위해서는 라우드스피커 최적배치 뿐 아니라 주행소음에 대한 시험 및 분석을 하여 오디오 음질에 영향을 주는 주파수 밴드를 파악하여야 한다 본 논문에서는 오디오 음에 차량소음이 섞인 경우에 대하여 차량의 라우드스피커 위치는 변경하지 않고 라우드스피커의 주파수 밴드별 출력을 디지털필터를 이용하여 수정하는 방법으로 음질 개선을 제안하였다. 디지털 필터의 보정치는 차량 주행소음 특성과 차 실내 음향특성을 고려하였다. 차량소음을 섞은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB곡선으로 차량소음을 분식하여 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 제안한 9가지 디지털 필터를 이용하여 차량소음과 음악을 합성하였고 이중에서 좋은 음질에 대한 판정을 하기 위해 Scheffe가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 64명이 내린 주관평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.248-249
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• 2014

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 다중 사용자가 존재하는 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 지연된 채널 상태 정보를 가진 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데, 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향을 분석한다. 본 논문에서는 스펙트럼 공유(spectrum sharing) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링 한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 지연된 채널 상태 정보의 영향을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.156-158
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• 2022

차량이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서 차량의 위치 정보를 요구하는 환경에서 차량의 위치를 예측해 미리 알 수 있다면 높은 품질의 서비스를 만드는 것에 도움이 된다. 차량은 도시 환경에서 비교적 느린 속도를 갖는다는 특징이 있고 차량의 위치를 표시하는 방법도 여러 가지다. 본 논문은 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용해 차량의 이동 경로를 예측하는 과정에서 이동 속도와 위치 표현 방법이 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과 차량의 속도가 증가할수록, 차량의 이동 표현 방법이 세밀할수록 차량 이동 경로 예측이 어렵다는 것을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.177-185
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• 2002

본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.6
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• pp.15-23
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• 2011

Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the driver's visibility is affected by the a tinted vehicle, and Parameters of the model is estimated to be affected also. In this study, in Three-Car-Followng Model parameters were estimated. and the parameter values differ about whether and how analysis was performed by the level of Visible Light Transmission Percentage. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on sensitivity of three car by Visible Light Transmission Percentage and ${\gamma}$. And With statistical verification of driving directly in front of the driver in front of the vehicle and that the moving vehicle is influenced also confirmed. Also Visible Light Transmission Percentage is lowered, the vehicle in front of the driver's behavior showed sensitive reactions. In the further need to research for influence analysis of traffic flow capacity by the level of VLT.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.511-513
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• 2001

지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.43 no.9 s.351
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• pp.80-87
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• 2006

In this paper, we analyze the performance of IEEE 802.11b WLAN communication between access point(AP) and mobile equipment(ME) in 2.4 GHz band with noise and interference factors. WLAN communication at in-vehicle environment is assumed as the communication between main vehicle controller and electronic device such as sensor, ECU (Electrical Control Unit) in vehicle on telematics field for implementing wireless vehicle control system. Received interference level from other system's mobile equipment in the same band and automobile noise from each part of vehicle can be the main factors that can cause increasing error rate of control signal. With these (actors, we focus on the Eb/No the BER performance of WLAN for analyzing the characteristic of interference factors by the measured bit error rate.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.30-33
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• 1997

차량의 제동에 의한 기존의 연구는 차량의 bounce와 pitch에 의한 차량의 거동특성에 따른 고려만이 이루어져 왔으며 교량의 수직방향 offset에 의한 고려는 이루어지지 않았다. 여기서 교량의 offset이란 교량의 주형과 상판 그리고 교좌부의 중심간에 수직방향 높이의 차이를 말하며, 차량의 제동이 발생할 때 이러한 offset에 의한 추가적인 휨거동이 발생하므로 이러한 offset을 고려하여야 한다. 아울러 고속철도와 같은 중차량의 경우에는 교각의 상대적인 강성에 의한 효과도 고려되어야 할 것이다.