Construction machinery is exposed to accidents such as collisions, narrowness, and overturns during operation. In particular, mobile crane is operated only with the driver's vision and limited information of the assistant worker. Thus, there is a high risk of an accident. Recently, some collision avoidance device using sensors such as cameras and LiDAR have been applied. However, they are still insufficient to prevent collisions in the omnidirectional 3D space. In this study, a rotating LiDAR device was developed and applied to a 250-ton crane to obtain a full-space point cloud. An algorithm that could provide distance information and safety status to the driver was developed. Also, deep-learning segmentation algorithm was used to classify human-worker. The developed device could recognize obstacles within 100m of a 360-degree range. In the experiment, a safety distance was calculated with an error of 10.3cm at 30m to give the operator an accurate distance and collision alarm.
Background: Truck driving is a highly sedentary occupation that places workers at risk for chronic health conditions, such as obesity and high blood pressure. The primary purpose of this study was to objectively describe truck drivers' typical physical activity (PA) patterns. Methods: We used ~7-10-day baseline PA actigraphy data samples from drivers in the Safety & Health Involvement For Truckers (SHIFT) study (n = 394). Driver PA patterns (e.g., average number of ≥10 minute Freedson bouts per week, time in bouts, and common days/times for PA) were summarized with descriptive analyses. We also compared objective accelerometer data to self-reports. Results: Drivers' weekly PA averaged 14.4 minutes (SD = 37.0), and most PA occurred between 5-6 pm on Tuesdays and Wednesdays. Drivers overestimated self-reported weekly exercise by over 60 min/week compared to accelerometer data. Conclusion: Our results suggest that objective PA assessment may be warranted over self-report when possible, and timing may be key in future PA intervention work with truck drivers.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.
최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI의 경우 4.8배 향상함을 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권2호
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pp.177-194
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2016
This study analyzed President Park's speeches and the government's industry policy in the field of information security using cognitive map. The relationship analysis between policy tool variables and policy goal variables was employed to derive revitalization strategy of information security. This paper found that entrepreneurship revitalization has very strong causality with expansion of domestic market and global market. But, on the other hand, HR development has very weak causality with job creation and future growth driver because the labor market in the information security industry is poor and its transfer rate to other industry is very high. This study showed that this cognitive map could be characterized by a scarcity of feedback loops and a strong emphasis on the positive loops in the structure of virtuous circle. In this paper, we also constructed a comprehensive cognitive map on the policy vision of information security, showing that there are a risk of cyber threat, an opportunity of new fusion security market, information security reinforcing circle, global economic circle, and domestic market circle.
Background: Fatigue and sleepiness are inter-related and common among road transport drivers. In this study, sleep deprivation and fatigue among chemical transportation drivers were examined. Methods: A cross-sectional study surveying 107 drivers from three hazardous types of chemical production and transportation industries (nonflammable gases, flammable gases, and flammable liquids) was conducted. Data on sleep deprivation were collected using questionnaires of the Stanford Sleeping Scale and the Groningen Sleep Quality Scale. Fatigue was assessed using an interview questionnaire and a flicker fusion instrument. Results: Chemical drivers had a mean sleeping scale (Stanford Sleeping Scale) of 1.98 (standard deviation 1.00) and had a mean score of 1.89 (standard deviation 2.06) on the Groningen Sleep Quality Scale. High-risk drivers had higher scores in both the Stanford Sleeping Scale and the Groningen Sleep Quality Scale with a mean score of 2.59 and 4.62, respectively, and those differences reached statistical significance (p < 0.05). The prevalence of fatigue, as assessed through a critical flicker fusion analyzer, subjective fatigue question, and either of the instruments, was 32.32%, 16.16%, and 43.43%, respectively. Drivers who slept <7 hours and had poor sleep quality were found to have more fatigue than those who slept enough and well. Drivers who had a more sleepiness score resulted in significantly more objective fatigue than those who had a less sleepiness score. Conclusion: Sleep quality and sleeping hour can affect a driver's fatigue. Optimization of work-rest model should be considered to improve productivity, driver retention, and road safety.
Purpose: There have been increasing concerns about serious traffic accidents on highways. The purpose of this study was to analyze factors affecting traffic accidents on highways and the severity of the resulting injuries. Methods: This retrospective study was conducted at a regional trauma center. We reviewed 594 patients who had been in 114 traffic accidents on highways from January 2018 to June 2020. We collected demographic data, clinical data, accident-related factors, and meteorological data (weather and temperature). Results: Environmental risk factors were found to be significantly associated with the incidence of traffic accidents on highways. Injury severity and the death rate were higher in sedans than in any other type of vehicle. Tunnels were the most common location of accidents, accounting for 47 accidents (41.2%) and 269 injured patients (45.3%). The injury severity of individuals riding in the driver's seat (front seat) was high, regardless of vehicle type. Three meteorological risk factors were found to be significantly associated with traffic accidents: rainy roads (odds ratio [OR] 2.08; 95% confidence interval [CI] 1.84-3.29; p=0.01), icy or snowy roads (OR 5.12; 95% CI 2.88-7.33; p<0.01), and foggy conditions (OR 2.94; 95% CI 2.15-4.03; p<0.05). Conclusions: The injury severity of patients was affected by seat position and type of vehicle, and the frequency of accident was affected by the location. The incidence of traffic accidents was strongly influenced by meteorological conditions (rain, snow/ice, and fog).
충남지역에서 운행되는 10대의 순찰차량에서 유리조각의 분포를 연구하였다. 각 차량의 앞좌석(운전석, 조수석)과 뒷좌석에서 유리조각을 채취하였다. 채취영역은 각 좌석에서 등이 접촉하는 부분(이하 등받이로 표기), 엉덩이가 접촉하는 부분(이하 아랫면으로 표기) 및 엉덩이와 등받이의 사이 공간(이하 모서리로 표기)으로 설정하여 채취하였다. 채취영역에서 접착테이프를 사용하여 전사한 뒤 입체현미경을 사용하여 접착테이프에 있는 유리조각을 찾았다. 발견된 유리조각의 총 개수는 679 개였다. 그 중에서 경찰들이 주로 사용하는 앞좌석에서 발견된 유리조각의 수는 471 개(운전석 293, 조수석 178)였다. 유리조각 대부분의 크기는 0.49 mm 이하였다. 이러한 결과는 유리조각의 대부분이 뒷좌석보다 앞좌석에서 주로 발견된다는 것을 보여준다. 이를 통해 앞좌석에 있던 유리조각이 차량을 사용하는 경찰에게 전이되고, 경찰관이 범죄자와 접촉할 경우 이 유리조각이 범죄자에게 2차전이 될 가능성이 높다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 2차전이로 인해 유리조각 증거가 오염되어 증거가치가 훼손될 수 있다. 그러므로 경찰은 순찰차량에서 발생할 수 있는 교차오염에 대한 방지대책을 강구해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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