Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2677-2685
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2013
Car running data collected from the vehicle is a native image data and sensing data of it. Hence, it can be used as a set of objective data based on which events that took place outside the car can be analyzed and determined. In this paper, we designed and implemented a emergency situation detection system to sense, store, and analyze signals related to car movements, driver's various operation states, collision pulse, etc when a car collision accident occurs on the actual road by sensing and analyzing the car movements and driver's operation status. The suggested system provides information on the driver's reaction right before the collision, operation state of the vehicle, and physical movement. The collected and analyzed data on vehicle running can be utilized to clarify the cause of a collision accident and to handle it in a just manner. Besides, it can contribute to grasping and correcting wrong driving habits of the driver and to saving.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.157-167
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2023
The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.
Kim, Jinyong;Jeong, Changhyun;Jeong, Minji;Jung, Dohyun;Woo, Jinmyung
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.1
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pp.1-8
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2013
Recently, the automotive technology has developed with electronics and information technology as convergence technology while vehicles had been regarded as machines. Moreover, vehicles are becoming more intelligent and safer devices, assembly of advanced technologies by customers' demand. Even though all of installations of vehicle have attracted as diverting devices, it cause drivers' mistakes like delay of response on traffic condition. Here, we proposed the Field Operational Test (FOT) environment which could be used as driving and road conditions collector(Vehicle motion, Traffic condition, Driver input, Driver state, etc.) for researches about Driver Friendly Intelligent System(SCC, LDWS, etc.), Human Vehicle Interface(Driving Workload, etc.) and Economic Drive Model. Furthermore driving patten and fuel consumption patten of drivers were analyzed by measured data and direction of future research was suggested.
A novel current-type data driver for active matrix organic light emitting diode (AMOLED) is proposed for current uniformity enhancement among its output channels. New architecture is composed of shadow DACs that precharge output stages, a single-real DAC that correct the output level to a real target current level and output stages that operate in 3 states of sampling, correcting and driving. Simulation results show that the proposed driving method and circuits improve the current uniformity among output channels of a current-type driver IC.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.1
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pp.74-77
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2011
PSPICE modeling of a commercial LED driver IC (TOP245P) and PC817A optocoupler is proposed for the switch-mode power supply (SMPS) (applicable to LED driver) design and simulation. An analog behavioral model of the TOP245P IC including the shunt regulator, under-voltage(UV) detection, over-voltage(OV) shut-down and SR flip-flop is developed by using PSPICE. The empirical equation of PC817A current transfer ratio (CTR) is fitted from the datasheet of PC817A. Two types of SMPSs are simulated with the averaged-model and switching-model. The simulation results by the proposed PSPICE models are in good agreement with those in the data sheet and an experimental data.
A 14.1" XGA (1024${\times}$768) LCD panel with Integrated Black Data Insertion (IBDI) has been world first developed successfully based on the integrated amorphous Silicon TFT gate driver which we previously introduced. The notable features compared with the conventional integrated a-Si TFT gate driver circuit are that the circuit consists of Dual buffer, Carry buffer structure, and Q-node cross charging for stable signal scanning characteristic and prevention of coupling between signal lines.
Nowadays, the Designated Driver Services employ dynamic pricing, which adapts in real-time based on nearby driver availability, service user volume, and current weather conditions during the user's request. The uncertain volatility is the main cause of price increases, leading to customer attrition and service refusal from driver. To make a good Designated Driver Services, development of a demand forecasting model is required. In this study, we propose developing a demand forecasting model using data from the Designated Driver Service by considering normal and peak periods, such as rush hour and rush day, as prior knowledge to enhance the model performance. We propose a new methodology called Time-Series with Conditional Probability(TSCP), which combines conditional probability and time-series models to enhance performance. Extensive experiments have been conducted with real Designated Driver Service data, and the result demonstrated that our method outperforms the existing time-series models such as SARIMA, Prophet. Therefore, our study can be considered for decision-making to facilitate proactive response in Designated Driver Services.
In order to minimize the maintenance cost at local lines, Information & Communication Technology based onboard train control system is being developed. Unlike the central traffic control based fixed block system, this system use a moving block method and railway driver direct control switch and railway crossing. The purpose of this paper is to analyze the concerned main operational issues are as follows: the preparation of train operation, drivability, the role of driver and controller, block system and cost. We defined the role of driver and driver's input data for train service, and we designed the business process of driver using UML tool. We considered the aspect of drivability, DMI is needed to support the braking moment for the driver and driver training simulator. We designed the driver business process for control of switch and railway crossing. We analyzed the fixed block system and moving block system to confirm the difference with the existing operational method. The cost analysis structure is also needed for the operation cost comparison.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.739-742
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2010
The demand of MOST interface module is increasing with car-multimedia network system. MOST devices consist of INIC part which controls MOST network and EHC part which is used by user. The efficient data communication between EHC and INIC demands implementation of a proper device driver. This paper presents a design method for I2C communication driver which is used for transmitting control messages between nodes of MOST network. For effetive I2C communication, we design driver with NetService API. For testing the experiment, we use the MOST audio interface deivce for porting driver sources and will develop various driver on MOST device based OS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.173-182
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2021
In this paper, we analyzed driver's and passenger's motions that cause driver's distraction, and recognized 10 driver's behaviors related to mobile phones. First, distraction-inducing behaviors were classified into environments and factors, and related recent papers were analyzed. Based on the analyzed papers, 10 driver's behaviors related to cell phones, which are the main causes of distraction, were recognized. The experiment was conducted based on about 100,000 image data. Features were extracted through SURF and tested with three models (CNN, ResNet-101, and improved ResNet-101). The improved ResNet-101 model reduced training and validation errors by 8.2 times and 44.6 times compared to CNN, and the average precision and f1-score were maintained at a high level of 0.98. In addition, using CAM (class activation maps), it was reviewed whether the deep learning model used the cell phone object and location as the decisive cause when judging the driver's distraction behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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