Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.1
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pp.1-15
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2022
In order to trust and use autonomous vehicles, safe driving on the road must be guaranteed. For this, the first infrastructure to be equipped with autonomous driving is traffic safety facility. On the other hand, autonomous vehicles(Level 3) and general vehicles are driving on the road, it is necessary to additionally manage existing general traffic safety facilities. In this study, a field management system for traffic safety facilities based on autonomous driving infrastructure was studied, and a pilot field management system was implemented in the demonstration area(Pangyo). The pilot system consists of a GNSS(Global Navigation Satellite System) receiver, a field management equipment, and a field management app. As a result of field demonstration,, it was confirmed that traffic safety facility information was easily transmitted and received even in downtown areas and that could be efficiently operated and managed. It is expected that the results of this study will be used as reference materials for the spread of autonomous driving infrastructure to local governments and infrastructure construction in the future.
Today, many countries around the world recognize the development of autonomous vehicles as a national growth engine, support technology development through various projects, and promote it as national policy. China and Korea are representative countries that are strongly promoting autonomous vehicle policies. The Chinese government's policy direction for self-driving cars focuses on support for fostering new industries. Korea has established mid- to long-term goals and plans to foster the future mobility industry as a key growth engine and is promoting these as a national task. Recently, China and Korea have established national pilot areas to test autonomous vehicle operation and are actively pursuing policies. We aim to compare and analyze the operation status of self-driving cars in China's Xiong'an New Area and South Korea's Sejong City and derive policy implications regarding self-driving cars, which are emerging as a key industry of the future. According to the analysis results, it was found that China's Xiong'an New District is ahead of Korea's Sejong City in terms of leader leadership. As a result, autonomous driving is being operated at the government-wide and national level in Xiong'an New Area. In terms of the driving force, in the case of Xiongan New Area, the policy is being promoted by companies centered on Baidu, and in the case of Sejong City, the policy is being promoted by the local government. As a result, it is estimated that Xiongan New Area will be able to reach commercialization before Sejong City. In the final policy proposal, it was proposed to break away from the existing government-led method and switch to a collaboration with the private sector and a private-led method.
Yoonmi Kim;Ho Seon Kim;Kyeong-Pyo Kang;Seoung Bum Kim
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.224-239
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2023
C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System) refers to user safety-oriented technology and systems that provide forward traffic situation information based on a two-way wireless communication technology between vehicles or between vehicles and infrastructure. Since the Daejeon-Sejong pilot project in 2016, the C-ITS infrastructure has been installed at various locations to provide C-ITS safety services through highway and local government demonstration projects. In this study, a methodology was developed to verify the effectiveness of the warning information using individual vehicle data collected through the Gwangju Metropolitan City C-ITS demonstration project. The analysis of the effectiveness was largely divided into driving behavior impact analysis and environmental analysis. Compliance analysis and driving safety evaluation were performed for the driving impact analysis. In addition, to supplement the inadequate collection of Probe Vehicle Data (PVD) collected during the C-ITS demonstration project, Digital Tacho Graph ( DTG ) data was additionally collected and used for effect analysis. The results of the compliance analysis showed that drivers displayed reduced driving behavior in response to warning information based on a sufficient number of valid samples. Also, the results of calculating and analyzing driving safety indicators, such as jerk and acceleration noise, revealed that driving safety was improved due to the provision of warning information.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.33
no.5
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pp.358-364
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2009
This paper is to investigate the influence of driving patterns of slow and high speed vehicles on the performance of continuously regenerating diesel particulate filter(DPF) system matched with operating conditions in field application. The DPF performance test for field application was carried out for two identical DPFs installed to slow and high speed vehicles. A slow speed vehicle was selected among local buses which have driving patterns to repeat running and stop frequently, while a high speed vehicle was prepared to have long route of high speed over 60km/h like inter-city buses. In this test, the regeneration performance on the DPF of slow speed vehicle deteriorated because of high soot load index(SLI) in spite of same balance point temperature(BPT) distribution for high speed vehicle. The DPF of slow speed vehicle melted in the end because the rapid increase of back pressure caused high temperature over $1200^{\circ}C$ in the ceramic wall of DPF. The PM components like ash collected to the filter in the DPF were analyzed in order to investigate the cause of the defect and provide an operation performance of DPF system. In the result of the analysis, high levels of lubrication oil ash(Ca, Mg, P, Zn) were detected.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.7
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pp.1453-1463
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2004
The conventional image segmentation method using level set has been disadvantage since level set function in the gradient-based model evolves depending on the local profile of the edge. In this paper, a new model is introduced by hybridizing level set formulation and complementary smooth function in order to smooth the driving force. We consider an alternative way of getting the complementary function(CF) which is much easier to simulate and makes sense for most cases having no triple junctions. The rule of thumb is that CF must be computed such that the difference between their average and the original CF function should be able to introduce a reliable driving force for the evolution of the level set function. This proposed hybrid method tries to minimize drawbacks the conventional level set method.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.6
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pp.965-973
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2011
Small unmanned ground vehicles(SUGVs) are typically operational on unstructured environments such as crashed building, mountain area, caves, and so on. On those terrains, driving control can suffer from the unexpected ground disturbances which occasionally lead turnover situation. In this paper, we have proposed an algorithm which sustains driving stability of a SUGV as preventing from turnover. The algorithm exploits potential field method in order to determine the stability of the robot. Then, the flipper and manipulator posture of the SUGV is optimized from local optimization algorithm known as gradient descent method. The proposed algorithm is verified using 3D dynamic simulation, and results showed that the proposed algorithm contributes to driving stability of SUGV.
Ahead of the commercialization of autonomous vehicles, it's application should be considered into the current transportation infrastructure. Under limited traffic circumstances, effective set of lane change rules alone could bring benefits to the autonomous driving system. In this study, a cooperative movement (local platooning) plan with limited vehicles associated as pocket driving, aiming at effective movement between vehicles in urban environment was proposed. Under congested roadway condition, the gaussian gap between vehicles was introduced to secure gap acceptance for safe lane change maneuver. Proposed lane change method showed 86.6% delay reduction along with traffic volume improvement. This result could be considered as a crucial factor in designing a next-generation roadway infrastructure with autonomous driving.
This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1223-1237
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2024
Autonomous vehicles use onboard sensors to sense the surrounding environment. In complex autonomous driving scenarios, the detection and recognition capabilities are constrained, which may result in serious accidents. An efficient way to enhance the detection and recognition capabilities is establishing collaborations with the neighbor vehicles. However, the collaborations introduce additional challenges in terms of the data heterogeneity, communication cost, and data privacy. In this paper, a novel personalized federated learning framework is proposed for addressing the challenges and enabling efficient collaborations in autonomous driving environment. For obtaining a global model, vehicles perform local training and transmit logits to a central unit instead of the entire model, and thus the communication cost is minimized, and the data privacy is protected. Then, the inference similarity is derived for capturing the characteristics of data heterogeneity. The vehicles are divided into clusters based on the inference similarity and a weighted aggregation is performed within a cluster. Finally, the vehicles download the corresponding aggregated global model and train a personalized model which is personalized for the cluster that has similar data distribution, so that accuracy is not affected by heterogeneous data. Experimental results demonstrate significant advantages of our proposed method in improving the efficiency of collaborative perception and reducing communication cost.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1999.03a
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pp.201-208
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1999
Pile driving technique has been regarded as the most reliable way of constructing deep foundations. Engineers have long believed that the quality of the installed piles is a simple function of the set values which can easily be obtained from the field pile driving records. Consequently most of the local building codes are based on the dynamic formula. However it has been proven that the quality of the driven pile is influenced not only by the set values but also by various factors, such as hammer performance, helmet characteristics, time dependent geotechnical characteristics of the site, etc., from the results of various researches made during the last two decades. In this paper an appropriate quality control scheme has been proposed by taking various influencing factors into consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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