Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.55-62
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2013
This paper aims to detect Speed Bump by using Omni-directional Camera and to suggest Real-time update scheme of Speed Bump through Vision Based Approach. In order to detect Speed Bump from sequence of camera images, noise should be removed as well as spot estimated as shape and pattern for speed bump should be detected first. Now that speed bump has a regular form of white and yellow area, we extracted speed bump on the road by applying erosion and dilation morphological operations and by using the HSV color model. By collecting huge panoramic images from the camera, we are able to detect the target object and to calculate the distance through GPS log data. Last but not least, we evaluated accuracy of obtained result and detection algorithm by implementing SLAMS (Simultaneous Localization and Mapping system).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2682-2688
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2012
In this paper, we design and implement a electric current controller for ignition coil to measure the amount of current and to supply the additional current under vehicle driving conditions in spark ignition engines. The proposed controller can provide the stable current and prevent the overcurrent by measuring the amperage of primary ignition in real time. Also it enhances the performance of vehicle engine by controling the amount of ignition energy that make power increase and fuel burn more completely. The power and torque of the normal vehicle is evaluated as performance index for the experimental validation of the control module. The experimental results using dynamometer equipment show that after control module-mounted elevates the average of 10% more in both power and torque compared with before module-mounted.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.1
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pp.9-18
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2010
Our country has so large mountain area that the tunnel construction is inevitable and the need of incident detection that provides safe management of tunnels is increasing. In this paper, we suggest a tunnel incident detection system using computer vision techniques, which can detect the incidents in a tunnel and provides the information to the tunnel administrative office in order to help safe tunnel operation. The suggested system enhances the processing speed by using simple processing algorithm such as image subtraction, and ensures the accuracy of the system by focused on the incident detection itself rather than its classification. The system is also cost effective because the video data from 4 cameras can be simultaneously analyzed in a single PC-based system. Our system can be easily extended because the PC-based analyzer can be increased according to the number of cameras in a tunnel. Also our web-based structure is useful to connect the other remotely located tunnel incident systems to obtain interoperability between tunnels. Through the experiments the system has successfully detected the incidents in real time including dropped luggage, stoped car, traffic congestion, man walker or bicycle, smoke or fire, reverse driving, etc.
In this paper, we propose an efficient sensor fusion method for autonomous vehicle recognition and distance measurement. Typical sensors used in autonomous vehicles are radar, lidar and camera. Among these, the lidar sensor is used to create a map around the vehicle. This has the disadvantage, however, of poor performance in weather conditions and the high cost of the sensor. In this paper, to compensate for these shortcomings, the distance is measured with a radar sensor that is relatively inexpensive and free of snow, rain and fog. The camera sensor with excellent object recognition rate is fused to measure object distance. The converged video is transmitted to a smartphone in real time through an IP server and can be used for an autonomous driving assistance system that determines the current vehicle situation from inside and outside.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.367-374
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2016
Recently, many people perform jobs including study and work within a common indoor space. Yet this space could have an adverse effect on operational efficiency as well as health because of many pollution factors. So maintaining a pleasant environment in the common space is important. In this thesis we study the integrated environment management system for better living conditions. This system analyzes and manages harmful environmental factors to make more pleasant environment in office, library or classroom. The proposed indoor environment management system will provide a pleasant environment by monitoring the indoor environment and driving the actuator in real time. In addition, it can be applicable to different types of indoor space to reach solutions to raise recognition of indoor environment pollution by people.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.717-719
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2015
The research and development of the unmanned vehicle is being carried out actively in domestic and foreign countries. The research is being carried out to provide various services so that the weakness of system such as conventional 2D-based navigation systems can be supplemented and the driving can be safer. This paper suggests the method that enables real-time video processing in more efficient way by realizing the location detection and signal recognition technique of traffic signals in video. In order to overcome the limit of conventional methods that have a difficulty in analyzing the signal as it is sensitive to brightness change, the proposed method realizes the program that grasps the depth data in front of the vehicle using video processing, analyzes the signal by detecting traffic signal and estimates color components of traffic signal in front and the distance between traffic signal and the vehicle.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.582-585
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2018
As traffic volume increases and road networks become more complicated, identifying for accurate traffic flow and driving smooth traffic flow are a concern of many countries. There are various analytical techniques and studies which desire to study about effective traffic flow. However, the necessary activity is finding the traffic flow pattern through data visualization including location information. In this paper aim to study a real-world urban traffic trajectory and visualize a pattern of traffic flow with a simulation tool. Our experiment is installing the sensor module in 40 taxis and our dataset is generated along 24 hours and unscheduled routes. After pre-processing data, we improved an open source traffic visualize tools to suitable for our experiment. Then we simulate our vehicle trajectory data with a dots animation over a period of time, which allows clearly view a traffic flow simulation and a understand the direction of movement of the vehicle or route pattern. In addition we further propose some novel timelines to show spatial-temporal features to improve an urban environment due to the traffic flow.
We stand at the brink of a fundamental change in how medicine will be practiced. Over the next 5-20 years medicine will move from being largely reactive to being predictive, personalized, preventive and participatory (P4). Technology and new scientific strategies have always been the drivers of revolutions and this is certainly the case for P4 medicine, where a systems approach to disease, new and emerging technologies and powerful computational tools will open new windows for the investigation of disease. Systems approaches are driving the emergence of fascinating new technologies that will permit billions of measurements on each individual patient. The challenge for health information technology will be how to reduce this enormous amount of data to simple hypotheses about health and disease. We predict that emerging technologies, together with the systems approaches to diagnosis, therapy and prevention will lead to a down turn in the escalating costs of healthcare. In time we will be able to export P4 medicine to the developing world and it will become the foundation of global medicine. The "democratization" of healthcare will come from P4 medicine. Its first real emergence will require the unprecedented integration of biology, medicine, technology and computation. as well as societal issues of major importance: ethical, regulatory, public policy, economic, and others. In order to effectively move the P4 scientific agenda forward new strategic partnerships are now being created with the large-scale integration of complementary skills, technologies, computational tools, patient records and samples and analysis of societal issues. It is evident that the business plans of every sector of the healthcare industry will need to be entirely transformed over the next 10 years.and the extent to which this will be done by existing companies as opposed to newly created companies is a fascinating question.
Recently, we developed a new subway train with many cooperative companies. The main controller of the subway train is Control and Monitoring System (TCMS), so we conducted requirement analysis of TCMS considering system performance, easy maintenance and service oriented flexibility. Hence, we adopted new bus architecture and QNX as a Real-time Operating System (RTOS) and developed hardware systems. The functions of TCMS are employed into two computers, service computer and control/monitor computer, to increase on their performance and to yield easy maintenance and to satisfy customer needs. The TCMS controls and monitors control devices equipped in the train through various protocols which are implemented in hardware. In order to evaluate the performance of the system and to satisfy reliability, various experiments including EMC/ECI were performed. Now the TCMS is installed on the newly developed train and is under performance evaluation through test driving.
Information technology improves convenience, safety, and performance of automobiles. Recently, a lot of algorithms are studied to provide safety and environment information for driving, and lane detection algorithm is one of them. In this paper, we propose a lane detection algorithm that reduces the amount of calculation by reducing region of interest (ROI) after preprocessing. The proposed algorithm reduces the area of ROI a lot by determining the candidate regions near lane boundaries as V-ROI so that the amount of calculation is reduced. In addition, the amount of calculation can be maintained almost the same regardless of the resolutions of the input images by compressing the images since the lane detection algorithm does not require high resolution. The proposed algorithm is implemented using C++ and OpenCV library and is verified to work at 30 fps for realtime operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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