Nowadays, various researches about eco-friendly vehicles such as hybrid electric vehicle, fuel cell vehicle and electric vehicle have been actively carried out. Since most of these green cars have electric motors, the regenerative energy technology can be used to improve the fuel economy and the energy efficiency of vehicles. The regenerative brake is an energy recovery mechanism which slows a vehicle by converting its kinetic energy into electric energy, which can be either used immediately or stored until needed. This technology plays a significant role in achieving the high energy usage. However, there are some technical problems for controlling the regenerative braking and the electro-hydraulic brake during switching at transient region. In this paper, the performance simulator for fuel-cell vehicle is developed and transient response characteristics of the regenerative braking system are analyzed in the various driving situations. And the hardware-in-the-loop simulation of electro-hydraulic brake is performed to validate the transient characteristics of the regenerative braking system for fuel-cell electric vehicle.
The development of overseas resource is a driving force to secure the energy security in Korea with low sufficiency rate of energy. This paper analyzes the effect of overseas oil resource development on the economy by presenting a real business cycle model with consolidated energy price index. A linear-quadratic dynamic programming is adopted to raise computational transparency and efficiency. The analysis shows that the overseas oil resource development project during 2010 and 2012 decreases the energy price by 1.2% per annum which effect is equivalent to the positive 0.47% to the GDP. The implication calls for steady and robust support for overseas resource development projects to enhance energy resilience.
Solenoid diaphragm fuel pump, which to replace mechanical fuel pump system by utilizing cam-shaft driving force, is in the spotlight for being a high efficient green car component. However, there is a drawback in power consumption as a solenoid diaphragm fuel pump only relies on solenoid for its flux needed in reciprocating motion. Therefore, this research proposes permanent magnet type VCM (Voice Coil Motor) fuel pump system to minimized power consumption. Furthermore, the study compares and analyzes power consumption and dynamic performance between the current and the former solenoid diaphragm pump by conducting finite element analysis with the commercial electromagnetic solver, MAXWELL.
Since 1985, the Ministry of Environment have supported environment conservation model schools (ECMS) to promote more structured and effective environmental education in schools. For driving ECMS to playa central role for sustainable schools in the community in Korea, international trends in foreign environmental education model schools need to be analysed in addition to overall evaluations of the present status. Eco-school related initiatives as whole-school approaches in other countries include Eco-Schools, Green School, Enviro School, and Sustainable School, etc. and most of them are usually involved in international network such as ENSI(Environment and School Initiatives) and FEE(Foundation for Environmental Education). This study was based on the literature analysis, which included available documents and reports of other countries from country reports, web-pages or official documents. Also, face-to-face or email interviews with personnels responsible for running such initiatives in a couple of countries were conducted. Implications for operating and supporting ECMS were provided based on the analysis and investigation on eco-school related initiatives of other countries, which included the main objective of initiatives, overall program direction, supporting methods, criteria for selection or accreditation, evaluation and monitoring.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.3
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pp.145-150
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2014
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
Kim, Min-Tae;Heo, Jun;Kim, Yun-Gi;Kim, Dong-Hyun;Lee, Hea-June;Lee, Ho-Jun
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.9
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pp.1314-1318
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2012
Recently, applications of plasma display to the large public display and transparent display gain much attention. With this background, we report characteristics of opposite electrodes discharge cell with long electrode gap in comparison with conventional co-planar surface discharge. The cell size of test panel is $2950{\mu}m{\times}840{\mu}m$, which corresponds to that of the display having diagonal size of 130" with XGA resolution. Electrode gap of co-planar and opposite electrode structure are $240{\mu}m$ and $500{\mu}m$ respectively. These gap dimensions provide similar driving voltage windows. Experimental results show that opposite discharge provides approximately four fold higher luminous efficacy compared with that of the surface discharge. Resulting efficacy is found to be higher than 19 lm/W in green phosphor with 10 KHz continuous pulse operation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.67-72
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2023
In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.121-132
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2018
Weather is an important factor affecting roadway transportation in many aspects such as traffic flow, driver 's driving patterns, and crashes. This study focuses on the relationship between weather and road surface condition and develops a model to estimate the road surface condition using machine learning. A road surface sensor was attached to the probe vehicle to collect road surface condition classified into three categories as 'dry', 'moist' and 'wet'. Road geometry information (curvature, gradient), traffic information (link speed), weather information (rainfall, humidity, temperature, wind speed) are utilized as variables to estimate the road surface condition. A variety of machine learning algorithms examined for predicting the road surface condition, and a two - stage classification model based on 'Random forest' which has the highest accuracy was constructed. 14 days of data were used to train the model and 2 days of data were used to test the accuracy of the model. As a result, a road surface state prediction model with 81.74% accuracy was constructed. The result of this study shows the possibility of estimating the road surface condition using the existing weather and traffic information without installing new equipment or sensors.
The ZnS:Cu,Cl thick film electroluminescent devices with the stacking type(separated with phosphors and insulator layers) and the composite type (mixed with phosphor and insulator materials) emission layers were fabricated on ITO/glass substrates by the screen printing methods. The opical and electrical properties were investigated as fundations of applied voltages and frequencies. In the stacking type, the luminance was about 58 cd/$\m^2$ at the applied voltage of 400Hz, 200V and increased to 420 cd/$\m^2$ with increasing the frequency to 30Hz. For the composite type devices, the threshold voltage was 45V and the maximum luminance was 670 cd/$\m^2$ at the driving condition of 200V, 30Hz. The value of luminance of the composite type device showed 1.5 times higher than that of stacking type device. The main emission peak was 512 nm of bluish-green color at 1Hz frequency below and shifted to 452 nm in the driving frequency over 5Hz showing the blue omission color. There were no distinct differences of the main emission peaks and color coordinate for both samples.
Park, Jun-Tae;Kim, Jeong-Hyun;Kang, Young-Kyun;Kim, Jang-Wook
Journal of Korean Society of Transportation
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v.30
no.2
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pp.67-78
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2012
The current traffic regulations in Korea stipulate that traffic should keep to the right according to the Road Traffic Act; thus, customarily, the 'seat-on-the-left' system has been maintained. However, an increased number of 'seat-on-the-right' vehicles are being imported via a variety of routes from foreign countries, especially from Japan. According to the data from July 2004, 1,343 cargo vehicles and 593 passenger vehicles (for diplomats, etc.) were currently being driven on domestic road. As these 'seat-on-the-right' vehicles are not compatible with the domestic transportation system of driving on the right side of the road, there is a high risk of accidents. Experiments show that such system-driver mismatch causes longer operation time for directional signals, higher error frequency in yielding due to additional mental adjustments for 'seat-on-the-right' vehicle drivers. These are, therefore, influential factors which can lead to possible accidents. Furthermore, when the experiments test the visual range during overtaking maneuvers, the visual range of the drivers in the 'seat-on-the-left' vehicle was 2.95 meters as opposed to 1.7 meters for the drivers in the 'seat-on-the-right' vehicle. (In the experiment, the drivers were instructed to look at the paper cup 10 meters away from the back of drivers' seat.) The results demonstrate that it is necessary to have additional safety measures be implemented for the 'seat-on-the-right' vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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