In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
International journal of advanced smart convergence
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v.1
no.1
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pp.38-42
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2012
Automobilist in South Korea in order to provide car driving information to the insurance company uses 'car driving information device'. They provide car driving information of device to insurers for their premium discount. Currently these devices are used in Korea has inconvenience that this device Installation and the process for send this information to insurance companies. In this paper, Korean smart car driving information system designed using Smart phone and local-range network as a basis the 'Certification Regulations of Driving Information Check Device' of the Korea Insurance Development Institute.
Spatial information is geometrical information combined with the properties of an object. In city areas where unmanned aerial vehicle (UAV) usage demand is high, it is necessary to determine the appropriate driving altitude considering the height of buildings for safe driving. In this study, we propose a data-provision method that generates the driving altitude of UAVs with a pseudo-3D building model. The pseudo-3D building model is developed using high-precision spatial information provided by the National Geographic Information Institute. The proposed method generates the driving altitude of the UAV in terms of tile information, including the UAV's starting and arrival points and a straight line between the two points, and provides the data to users. To evaluate the efficacy of the proposed method, UAV driving altitude information was generated using data of 763 551 pseudo-3D buildings in Seoul. Subsequently, the generated driving altitude data of the UAV was verified in AirSim. In addition, the execution time of the proposed method and the calculated driving altitude were analyzed.
This paper proposes an adaptive multimodal in-vehicle information system for safe driving. The proposed system filters input information based on both the priority assigned to the information and the given driving situation, to effectively manage input information and intelligently provide information to the driver. It then interacts with the driver using an adaptive multimodal interface by considering both the driving workload and the driver's cognitive reaction to the information it provides. It is shown experimentally that the proposed system can promote driver safety and enhance a driver's understanding of the information it provides by filtering the input information. In addition, the system can reduce a driver's workload by selecting an appropriate modality and corresponding level with which to communicate. An analysis of subjective questionnaires regarding the proposed system reveals that more than 85% of the respondents are satisfied with it. The proposed system is expected to provide prioritized information through an easily understood modality.
The continuous development of in-vehicle information systems in recent years has dramatically enriched drivers' driving experience while occupying their cognitive resources to varying degrees, causing driving distraction. Under this complex information system, managing the complexity and priority of information and further improvement in driving safety has become a key issue that needs to be urgently solved by the in-vehicle information system. The new interactive methods incorporating the augmented reality (AR) and head-up display (HUD) technologies into in-vehicle information systems are currently receiving widespread attention. This superimposes various onboard information into an actual driving scene, thereby meeting the needs of complex tasks and improving driving safety. Based on the qualitative research methods of surveys and telephone interviews, this study collects the information needs of the target user groups (i.e., beginners and skilled drivers) and constructs a three-mode information database to provide the basis for a customized AR-HUD interface design.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.12
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pp.37-44
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2015
In this paper, we propose the assistance method to enable safe driving through analysis of dangerous driving behavior using real-time alarm by vehicle speed, azimuth data and smartphone. For this method, smartphone is receiving driving data from digital tachograph using communication. Safe driving habit is a very important issue to commercial vehicle because that driver's long time driving than other vehicle type driver. Existing methods are very inefficient to improve immediately dangerous driving habits during driving because proceed driving behavior analysis after the vehicle operation. We propose the new safe driving assistance method that can prevent traffic accidents by real-time and improve the driver's wrong driving habits through real-time dangerous driving behavior analysis and notification the result to the driver. We have confirmed that the method in this paper will help to improve driving habits and can be applied through the proposed method implementation and simulation experiment.
Gwak, Jeonghwan;Jung, Juho;Oh, RyumDuck;Park, Manbok;Rakhimov, Mukhammad Abdu Kayumbek;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5299-5320
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2019
Interest in self-driving vehicle research has been rapidly increasing, and related research has been continuously conducted. In such a fast-paced self-driving vehicle research area, the development of advanced technology for better convenience safety, and efficiency in road and transportation systems is expected. Here, we investigate research in self-driving vehicles and analyze the main technologies of driverless car software, including: technical aspects of autonomous vehicles, traffic infrastructure and its communications, research techniques with vision recognition, deep leaning algorithms, localization methods, existing problems, and future development directions. First, we introduce intelligent self-driving car and road infrastructure algorithms such as machine learning, image processing methods, and localizations. Second, we examine the intelligent technologies used in self-driving car projects, autonomous vehicles equipped with multiple sensors, and interactions with transport infrastructure. Finally, we highlight the future direction and challenges of self-driving vehicle transportation systems.
Park, Jinho;Lim, Joonbeom;Joo, Sungkab;Lee, Soobeom
International Journal of Highway Engineering
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v.17
no.2
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pp.107-122
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2015
PURPOSES : The use of virtual driving tests to determine actual road driving behavior is increasing. However, the results indicate a gap between real and virtual driving under same road conditions road based on ergonomic factors, such as anxiety and speed. In the future, the use of virtual driving tests is expected to increase. For this reason, the purpose of this study is to analyze the gap between real and virtual driving on same road conditions and to use a calibration formula to allow for higher reliability of virtual driving tests. METHODS : An intelligent driving recorder was used to capture real driving. A driving simulator was used to record virtual driving. Additionally, a virtual driving map was made with the UC-Win/Road software. We gathered data including geometric structure information, driving information, driver information, and road operation information for real driving and virtual driving on the same road conditions. In this study we investigated a range of gaps, driving speeds, and lateral positions, and introduced a calibration formula to the virtual record to achieve the same record as the real driving situation by applying the effects of the main causes of discrepancy between the two (driving speed and lateral position) using a linear regression model. RESULTS: In the virtual driving test, driving speed and lateral position were determined to be higher and bigger than in the real Driving test, respectively. Additionally, the virtual driving test reduces the concentration, anxiety, and reality when compared to the real driving test. The formula includes four variables to produce the calibration: tangent driving speed, curve driving speed, tangent lateral position, and curve lateral position. However, the tangent lateral position was excluded because it was not statistically significant. CONCLUSIONS: The results of analyzing the formula from MPB (mean prediction bias), MAD (mean absolute deviation) is after applying the formula to the virtual driving test, similar to the real driving test so that the formula works. Because this study was conducted on a national, two-way road, the road speed limit was 80 km/h, and the lane width was 3.0-3.5 m. It works in the same condition road restrictively.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.1
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pp.48-55
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2009
In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.7
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pp.151-160
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2009
The aim of this study is to propose economical driving speed index which those are geometric road status; assess the levels of which those cost-benefit of driving energy consumption and emission; are search road safety design and operational technology for driving simulator. For the objective, we analyzed the current status of driving energy consumption and driving scenarios by the road alignments, and reviewed driving and technical specifications by the geometric types of road according to the implementation, and extended completion. Throughout the result of this study, diverse related driving information provision service, efficiently navigation driving module is expected to be implemented in the national highway design system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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