This paper proposes a continuous hitting by a flexible link hammer. This hammer system is used only the first mode of vibration for a desired hitting. The input of the hammer driver for a continuous hitting is obtained from numerical solutions of two sets of non-linear simultaneous equations which satisfy the hitting conditions. Being too complicated, these numerical calculations are not useful for online processing. Therefore, the multi-layered neural networks are applied to the generation of the input patterns of the hammer driver. The trained network outputs agree well to the numerical solutions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.116-123
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2013
Currently, most automobiles have automatic transmission systems. The gear-shifting strategy used to generate shift patterns in transmission systems plays an important role in improving the performance of vehicles. However, conventional transmission systems have a fixed type of shift map, so it may not be enough to provide an efficient gear-shifting pattern to satisfy the demands of driver. In this study, we developed an intelligent strategy to handle these problems. This approach is based on a normalized radial basis function neural network, which can generate a flexible gear-shift pattern to satisfy the demands of drivers, including comfortable travel and fuel consumption. The method was verified through simulations.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.4
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pp.115-120
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2010
The reduction rate of fuel consumption by showing the fuel injection data for driver was measured in this study. The fuel injection data are composed of injection period, real time fuel economy and average fuel economy. The fuel consumption was measured by processing the voltage signal of injector and driven distance by GPS sensor. The fuel consumption was reduced by driving more carefully, i.e driving more steady without sudden acceleration and deceleration watching these fuel injection data. The reduction rate was up to 37% and the rate increased as the driver is customed to this driving pattern.
KIM, Yunjong;OH, Cheol;CHOE, Byongho;CHOI, Saerona;KIM, Kiyong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.1
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pp.51-65
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2018
Intentional aggressive driving (IAD) is defined as a hazardous driving event that the aggressive driver intentionally threatens neighbor drivers with abrupt longitudinal and lateral maneuvering. This study developed a methodology for detecting IAD events based on the analysis of interactions between aggressive driver and normal driver. Three major aggressive events including rear-close following, side-close driving, and sudden deceleration were analyzed to develop the algorithm. Then, driving simulation experiments were conducted using a multi-agent driving simulator to obtain data to be used for the development of the detection algorithm. In order to detect the driver's intention to attack, a relative evaluation index (Erratic Driving Index, EDI) reflecting the driving pattern was derived. The derived IAD event detection algorithm utilizes both the existing absolute detection method and the relative detection method. It is expected that the proposed methodology can be effectively used for detecting IAD events in support of in-vehicle data recorder technology in practice.
The objective of this study was to test the estimation possibility of driver's stress degrees with the HRV analysis. For this, first, HRV analysis was applied to the 5 driver's ECG signals which were acquired in 7 different stress situations. From this, the facts that HRV trend was different from that in long-distance driving and 6 parameters - meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm were useful for the stress estimation in stress varying driving situation. Next, we designed 5 personalized linear regression models in which 6 HRV parameters were input and the outcomes were 7 different stress degrees. Finally, we tested each model for 5min-long 16 segments individually. Consequently, the models could not hit the stress degrees exactly in some segments but the correlation coefficients between original stress pattern and estimated stress pattern during entire driving showed reasonably high.
Kim, Kyong;Kim, Jae-Jun;Lee, Chan-Ki;Kim, Dong-Won;Kwon, Tae-Kyu
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.584-590
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2009
Since driving include compilcated actions that require a variety of abillity and cause extrme concentration or strain, divers tend to feel tired easiy. However, divers can't recognize fatigue degree by himself and accordingly the methods to measure quantitative fatigue degree exactly is quite difficult to be secured. In this study, the most efficient driving posture was suggested based on the analysis of quantitative muscular strength and fatigue degree according to posture. The driver whom we experimented included 9 commercial bus drivers. We also analyzed quantitative legs' muscular strength according te operating each pedal, left and right then we analyzed muscular strength and muscular fatigue degree according to driving pattern while driving commercial buses. And then we suggested the most efficient driving posture.
In this study, we propose a non-invasive method to detect the drowsiness of a driver. The computer vision technology was used to extract an eye, track eyelids and measure the parameters related to the blink. We examined the blink patterns of a driver in drowsy state. For the evaluation of our image processing algorithm, the blink patterns were compared with the measured EOG signals. The result showed that our algorithm might be available in detection of drowsiness.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.859-864
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2022
Drowsy driving, one of the biggest causes of traffic accidents every year, is accompanied by various factors. As a general method to check whether or not there is drowsiness, a method of identifying a driver's expression and driving pattern, and a method of analyzing bio-signals are being studied. This paper proposes a driver fatigue detection system using deep learning technology and bio-signal measurement technology. As the first step in the proposed method, deep learning is used to detect the driver's eye shape, yawning presence, and body movement to detect drowsiness. In the second stage, it was designed to increase the accuracy of the system by identifying the driver's fatigue state using the pulse wave signal and body temperature. As a result of the experiment, it was possible to reliably determine the driver's drowsiness and fatigue in real-time images.
This paper proposes shortcircuit fault protection method in a synchronous buck converter using the PCB pattern Rogowski coil. The PCB pattern Rogowski coils are embedded in the gate driver to measure the device currents of the top and bottom side. When shortcircuit occurs in the system, the gate signal is blocked by the proposed fault protection method using the device current. The simulation and experimental results show that the proposed fault protection method is verified in the shortcircuit system.
With the increasing role of environmental design in promoting urban safety, new design attempts have been made to improve pedestrian safety in crosswalks. This study proposes an evidence-based design solution for improving crosswalk function by conducting simulations and field experiments. Drivers with more than one-year driving experience participated in this study. Four different crosswalk design patterns were prepared: (1) a zebra pattern, (2) zebra pattern with colored triangles, (3) 3D pattern, and (4) art pattern with unique colors and design. The results supported that the zebra pattern with colored triangles could be the most effective solution for crosswalk design by increasing visibility, attention, deceleration, and landscape aesthetics. This study provided objective data to support the performance of various crosswalk patterns and suggested the need to reevaluate the present crosswalk design guidelines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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