PURPOSES : This study aims to analyze how the installation of advanced warning devices affects individual drivers' driving behaviors with operating record data collected from 100 vehicles. METHODS : With collected data, the changes in individual drivers' driving behaviors, such as Forward Collision Warning (FCW) and Lane Departure Warning (LDW), were investigated with respect to the cumulative distance traveled and driving time. For the analysis, operating record data collected from 100 vehicles for seven months were used. RESULTS : The results showed that individual drivers' driving behaviors could be categorized into six different types. In addition, most of the drivers showed unstable warning patterns in the initial stage after installation of an advanced warning device. Approximately 40% of vehicles equipped with advanced warning systems were found to have positive effects, indicating that the frequencies of both FCW and LDW had been continuously decreasing after installation of the system. CONCLUSIONS : The warning device might be helpful for making drivers' driving behaviors safer. Driving behaviors during the initial stage of the system installation, which might be regarded as an adaptation phase, were found to be very unstable compared with normal situations, indicating that adequate education and training should be provided to all the drivers to prevent operator disruption at the initial installation of the system.
Since the basic built-in-test, prognostic health management (PHM) has evolved into more sophisticated and complex systems with advanced warning and failure detection devices. Aerospace and military systems, manufacturing equipment, structural monitoring, automotive electronic systems and telecommunication systems are examples of fields in which PHM has been fully utilized. Nowadays, the automotive electronic system has become more sophisticated and increasingly dependent on accurate sensors and reliable microprocessors to perform vehicle control functions which help to detect faults and to predict the remaining useful life of automotive parts. As the complication of automotive system increases, the need for intelligent PHM becomes more significant. Given enormous potential to be developed lays ahead, this paper presents findings and discussions on the trends of automotive PHM research with the expectation to offer opportunity for further improving the current technologies and methods to be applied into more advanced applications.
Recent technological advances made a vehicle more intelligent to increase safety and comfort. An intelligent vehicle provides drivers with safety warning information through audible sounds, visual displays, and tactile devices. However, elderly drivers have been known to decrease the physical and cognitive abilities such as muscular strength, hearing, eyesight, short term memory, and spatial perception. Therefore, possible age-related deficits should be considered to design an effective warning system. This paper aims to evaluate the impact of advancing age on response performance on audible safety warnings which are widely used for alerting driving hazards. In order to understand the effect of age-related hearing loss and movement slowing, three sound characteristics (frequency, intensity, and period) and three age groups (younger, middle, and older) are considered. Data was drawn from 38 drivers who drove a simulated rural road in a driving simulator. Experimental results show that age influences driver's response performance. In conclusion, the appropriate range of a warning sound is suggested.
Kareem Kola Yusuff;Adigun Adebayo Ismail;Park Kidoo;Jung Younghun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.95-95
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2023
Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.
In general, an assessment of the benefits and costs with regard to vehicle safety standards are validated before regulations are implemented. This paper performs this validation for the mandatory automobile safety devices requirement for new micro-mobility. The reviewed car safety standards involved the installation of seat belts, airbags, ABS, crash speed standards, and pedestrian warning system. The benefit was estimated as the cost of accident reduction due to the installation of vehicle safety standards. As a result, the safety belt showed a B / C of 4.0 or higher, and it was found that the seat belt should be installed from 2017. After the seatbelt regulation in 2017, the results of the scenarios with the airbag, ABS, crash speed of 40 km/h, and the pedestrian warning system showed B / C of 1.0 or more according to the year of regulation. This study can be useful as a tool in the decision-making process with regard to the timing and type of vehicle safety standards requirement of micro-mobility in the future.
In order to prevent automobile accidents internationally, advanced safety devices are actively being developed. Among them, Auto Emergency Brake (AEB) function and Forward Collision Warning (FCW), which are used to prevent or reduce frontal collision, have been studied for a long time, and are being researched by various manufacturers to develop better performance. In fact, in the case of large vehicles, it is mandatory for AEB to be installed in Korea. Accordingly, a variety of Vehicles equipped with AEB and FCW are coming out, and inspection of these mounting devices is a necessary system in the future. This study confirms how AEB and FCW are currently assessed in regulation and the New Car Assesment Program (NCAP), This is a basic study of the matters to be considered in preparing AEB and FCW inspection standard by checking the performance of vehicles equipped with forward collision protection and identifying the vehicle's sensitivity, range and speed of radar sensors, and target vehicles based on CAN communication data.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
현대 정보 사회에서 정보격차라는 장벽이 존재한다. 이러한 장벽 때문에 장애인들은 세상과 소통하는 데 어려움이 있다. 최근 스마트 기술의 발달에 따라 스마트 기기는 장애인들에게 필수품이 되어가고 있다. 현재 장애인들의 스마트 애플리케이션 접근성 향상은 큰 관심을 받고 있다. 본 논문의 목적은 장애인의 스마트접근성 향상을 위한 가이드라인을 개발하는 것이다. 이 가이드라인은 기존의 모마일 접근성 가이드라인에 기초를 두고 개발하였다. 가이드라인은 다음과 같다. 즉, 스마트기기에서 청색 최소화, 입력창에 자동 포커스 제공, 행위 추적, 폰트 칼라 변경 가능, 모션에 의한 응급상황 공지, 제스처 인식, 컨트롤 위치, 스크롤링 금지, 시각경고메시지의 음성화 서비스, 아이콘에 대한 텍스트레벨 부착 등을 포함한다.
지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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