우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
PURPOSES: This study aims to evaluate the effects of vehicle dynamic behaviors on ride quality. METHODS : Simulation and field test were conducted to analyze the behavior of a driving vehicle. The simulation program CarSIM was applied and an INS (Inertial Navigation System) was used for field experiments. A small simulator was developed to simulate vehicle behavior such as roll, pitch, and bounce. The panels evaluated the ride quality in five stages from "very satisfied"to "very dissatisfied."Experiments were conducted on a total of 144 cases of vehicle behavior combinations. RESULTS :In both simulation and field tests, pitch is the largest and yaw the smallest. Especially in the field test, the amount of yaw is very low, about 7% of pitch and 18% of roll. The sensitive and extensive analysis conducted related ride quality with changing the frequency and amplitude. It was found that the most sensitive frequency range is 8 Hz across all amplitudes. Moreover, the combination of the roll and bounce was most sensitive to the ride quality at the low-frequency range. CONCLUSIONS : This result show that the vertical vehicle behavior (bounce) as well as the rotational behavior (roll and pitch) are highly correlated with ride quality. Therefore, it is expected that a more reasonable roughness index can be developed through a combination of vertical and rotational vehicle behavior.
위치기반서비스(LBS)는 차량 항법 시스템(CNS)이나 위치추적, 여행안내 등의 다양한 목적에서 사용되고 있다. 최근에는 모바일 하드웨어의 발전으로 인하여 소형 모바일 핸드셋에서 수행되는 다양한 위치기반 서비스 응용 소프트웨어가 개발되고 있다. 현재 개인용 컴퓨터나 셋탑박스, PDA 환경에서는 차량 항법 시스템이 널리 사용되고 있지만 모바일 핸드셋은 제한된 크기의 디스플레이 환경으로 인하여 위치기반 도로안내 시스템에서 사용하기에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 핸드셋 환경에 적합한 새로운 라우트맵 시각화 시스템을 제안한다. 이 방법은 기존의 경로표시 방법인 turn-by-turn 방식과 line drive방식이 가지는 단점을 해결하여 작은 크기의 핸드셋 디스플레이 환경에서도 효과적으로 경로를 표시하고 손쉽게 인식할 수 있도록 한다. 이를 위하여 전체 적인 경로가 유지되면서도 경로를 요약하여 볼 수 있는 간략화 알고리즘을 사용하였으며, 다단계 경로 시각화를 통하여 복잡한 형태의 경로를 확대/축소하는 방법을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 turn-by-turn 방식의 단점인 전체 경로를 살펴볼 수 없다는 문제점을 해결하였으며, 또한 다중 레이어에 의한 경로 표시방법으로 라인 드라이브 방식보다 편리한 사용자 인터페이스를 제공한다.
The demand of 3D terrain mapping techniques is increasing in many application fields such as CNS(Car Navigation System), web service system, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) systems and etc To construct a 3D terrain map, it is a pre-requite step that register data collected from different surveying sources. This Paper Present the methodology to register airborne photo, LIDAR data, and digital map, which are major data sources to create a 3D terrain mao. For this purpose, we developed the generally applicable algorithm that uses linear features to register airborne photos and digital maps to LIDAR data. The algorithm explicitly formulates step-by-step methodologies to establish observation equations for transformation. The results clearly demonstrate the proposed algorithm is appropriate to register these data sources.
본 논문에서는 기존에 근거리전용통신 방식보다 다양한 서비스를 제공하고, 위치정보와 무선통신망을 이용한 브랜드 콜, 화물차 및 관용차 등의 서비스에 적용이 가능할 뿐 아니라 긴급 구난 정보제공, 무선인터넷, 영화 및 게임 등 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 경쟁력 있는 차량용 무선 이동시스템을 설계하여 이를 바탕으로 와이브로 기반의 무선 텔레매틱스 단말시스템을 구현하고자 한다. 이동 차량 내 유비쿼터스 환경 구축을 위한 와이브로 기반의 무선 텔레매틱스 단말 시스템을 구현한다. 모의실험을 통하여 텔레매틱스 시스템의 고정대역과 가변대역에 대한 시스템 분석을 하였다.
도시종합정보시스템구축의 목적은 언제, 어디서나, 누구라도, 원하는 정보를 쉽게 입수 가능한 정보환경을 구축하여 도시의 활성화를 도모하고 문화와 정보가 어우러지는 친환경사회의 구현과 도시 안전성을 제고하는 미래지향적인 최첨단의 정보화도시를 창출하는데 있다. 주된 연구내용으로는 도시종합정보시스템의 개념정립과 구성요소, 그리고 도시종합정보시스템의 구축계획에 대해서 현재의 콘텐츠를 살펴보고 매체별 특징에 맞는 시스템구축계획을 논의 하였다.
차량항법장치(Car Navigation System : CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System : CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.151-156
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2006
Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.
차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.
Objective: This research was carried out to study the menu type design of instrument cluster IVIS(In Vehicle Information System) for efficient navigation under deconcentrated situations. Background: A driver controls the IVIS menu using the rest of cognitive resources while driving a car. Although a driver controls the IVIS using extra cognition resources, his or her distraction can still cause some safety problems while driving. Menu type design of instrument cluster is absolutely important for safe and efficient navigation. Method: Four menu types including paging, flow, icon, and list type were identified through reviewing the existing IVIS of vehicle and the menu structure of cellular phone. Four menu types were evaluated through experiment. The experiment consisted of primary and secondary task, which the primary task was to simulate a driving and the secondary task was to control an IVIS menu prototype. Task performances, menu type preferences, and eye-movement patterns were measured in this experiment. Results: The result shows that icon type was the best design in aspect of task performance and preference. A clue for next menu item provided a positive effect for efficient menu navigation. It was identified that most of subjects gazed the middle-top area of IVIS screen from eye-movement pattern. Conclusion: A basic design of Instrument Cluster IVIS was proposed considering the result of this study in the final. Application: The results of this study can be effectively used in the design of Instrument Cluster IVIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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