The research committee for automobile repairs (RCAR), an international body of insurance research centers, has adopted the typical low speed crash test based on an average damage level in crash accidents to estimate the damageability , repairability and safety. The characteristics of body acceleration and the probability of injury are investigated based on damaged components, accelerations of body and injured dummy to analyze damageability and the driver's safety under low speed crash environment. It is found from the experimental results that the probability of head and thorax injuries are very low comparing to the injury criteria of FMVSS No.208. Furthermore, it is suggested that the deployment of airbag may not be necessary at RCAR low speed frontal crash test.
완전 자율주행 단계에 이르기 전까지 부분 자율주행 차량에서는 시스템이 특정 상황에서 운전자에게 직접 운전을 하도록 요청하는 제어권 전환 요청(TOR)이 필수적이다. 이 연구의 목적은 인간-자동차 인터랙션 방식 중 HDD(Head-Down Display)보다 HUD(Head-Up Display)가 제어권 전환 요청 시 사용자 경험 인식에서 더 유리한지 비교하는 것이다. 운전 시뮬레이터 실험을 통해 참가자가 자율주행 상황에서 부가적 과업인 게임을 하다가 제어권 전환 요청을 인지하면 직접 운전을 수행하도록 하였다. 실험 결과, 반응시간과 주관적 작업 부하에서는 차이가 없었으나, '사용 용이성'과 '만족도'에서 HUD 방식이 HDD보다 더 우수한 것으로 나타났다. 자율 주행시 HUD를 통해 부가적 과업을 하도록 디자인하는 것이 제어권 전환 요청 기능의 사용자 경험을 개선하는 효과가 있었다. 이 연구는 자율주행 맥락에서의 사용자 경험 디자인 가이드라인 설정을 위한 실증 사례를 제시했다는 점에서 의의가 있다.
This study was conducted to examine the usage effects of an augmented reality head-up display (AR-HUD) system on the risk perception and psychological changes of drivers. To do so, we conducted an experiment to collect the driver response times for vehicles and pedestrians as their risk perception behavior, and used a driving behavior determinants questionnaire consisting of Problem Evading, Benefits/Sensation Seeking, Anti-Personal Anxiety, Anti-Personal Angry, and Aggression factors for collecting the psychological characteristics of the drivers. Thirty drivers were randomly assigned into an in-vehicle AR-HUD using group and a control group. As a result, the Anti-Personal Anxiety and Anti-Personal Angry factors were negatively correlated with the response time for the control group. In contrast, these results were not shown for the in-vehicle AR-HUD system using group. These results indicate that the in-vehicle AR-HUD system may partially induce a relaxation of tension or stress for drivers with a high level of interpersonal anxiety. Therefore, the in-vehicle AR-HUD system might contribute to not only the visual safety driving behaviors of drivers, but also to their psychological driving safety with specific characteristics.
Understanding consumers' latent desires for product form has now become a critical issue in product design. Accordingly, product development processes is rapidly changing from product-oriented development to user-centered development. Driver visibility is considered as an important element of driving posture packaging in automobile interior design. This study presents a systematic process for driver visibility analysis approached from affective engineering method that provides design variable selection and screening with respect to the image/impression element of the human visibility. Also, the analysis of front visibility, often called the feeling of "openness", in motor vehicle interior design, is selected and practiced a case study using the systematic process proposed in this study. Twenty six participants evaluated the feeling of openness for thirty motor vehicles following the perceived scale of affective design factors. The results showed that variables such as the height of head lining, the height of cluster housing, the gradient of windshield and the volume of A-pillar were the critical design variables which affect the feeling of openness in a motor vehicle.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.256-261
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2007
Electroencephalographic(EEG) is used to record activities of human brain in the area of psychology for many years. As technology developed, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study Emotion Recognition method which uses one of EEG signals and Gestures in the existing research. In this paper, we use together EEG signals and Gestures for Emotion Recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both EEG signals and gestures gets high recognition rates better than using EEG signals or gestures. Both EEG signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on the reinforcement learning.
According to the considerable increase of the length of belt conveyors, the dynamic analysis of systme becomes necessary to consider the variation of tensions and transient motion of components during starting and stopping of conveyor. The mathematical model of system is derived using the lumped parameter method. The input driving force is represented with two functions of time and pulley speed to count the characteristics of motor and fluid coupling. An example system was studied with 14 km in the distance of carrying. At head, it has two drivers and one gravity take-up and at tail ond driver and one power winch take-up. In the example, the transient tensions and responses, calculated using two cases of driving force, are mutually compared in starting mode. Also, the position of maximum tension and the braking force of take-up are obtained in stopping mode.
TA, Van Loi;BUI, Huy Nhuong;CANH, Chi Dung;DANG, Thi Dung;DO, Anh Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.1025-1034
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2020
This paper aims to develop a conceptual framework for Green Supply Chain Management (GSCM) that takes into account the effect of GSCM drivers on implementing GSCM practices in Vietnam FDI companies. This study has considered organizational commitment, social network, and government support as GSCM driver factors and proposed a structural model of the relationships between GSCM drivers and GSCM practices in Vietnam FDI companies. The empirical analysis used data from 192 questionnaires which used a comprehensive, valid, and reliable tool (SPSS 26 and SmartPLS 3.0 software) to evaluate rigorous statistical tests including convergence validity, discriminatory validity, reliability, and Average Variance Extracted (AVE) to analyze and verify the gathered data and develop the hypothesis. The result of path analysis shows that GSCM driver factors constitute a structured system with different degrees of influence on GSCM drivers and GSCM practices. Organizational commitment and government support has a positive relationship with both GSCM drivers and GSCM practices, while social network only has a positive relationship on GSCM drivers. As a result, the testing of the relationship between GSCM drivers and GSCM practices has been verified and supported. The findings of this study can help managers and decision-makers to push the implementation of GSCM practices in FDI companies.
Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
적군의 화력에 대비하여 사방이 철갑으로 둘러싸인 장갑차에서 조종수의 외부시야 확보가 필수적이다. 이를 위하여 차량에 360도 회전 가능한 감시카메라를 장착한다. 이 때 헬멧을 착용한 조종수의 머리 방향을 인식하여 외부의 카메라도 정확하게 같은 방향으로 회전하도록 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 MEMS 기반의 AHRS 센서와 조도 센서를 사용하여 기존의 광학적 방식이 가지고 있는 단점을 보완하고, 저렴하게 구현하는 방안을 소개한다. 핵심 아이디어는 카메라의 위치에 장착된 센서와 헬멧에 장착된 센서가 검출하는 오일러 각의 차이를 이용하여 카메라의 방향을 설정하고, 센서의 드리프트 오차를 제거하기 위해 수시로 조도 센서로 보정하는 것이다. 구현된 시작품 통하여 조종수가 바라보는 방향으로 카메라의 방향이 정확하게 일치되는 것을 보여줄 것이다.
교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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