• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권7호
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• pp.548-554
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• 2003

This study alms to investigate the dynamic properties of express buses in the very low frequencies which cause motion sickness Incidence. Since passengers often use express buses for long distance traveling. it is a critical point whether the ride give rise to motion sickness or not. In the study accelerations at the three Points on the floor of the six test vehicles were measured during the driving at constant speeds. By applying the frequency weighting corves suggested in ISO 26.31-1, the Physical quantity of accelerations were changed into the perceptual amount used to judge quantitatively the incidence of motion sickness. Motion sickness dose values were calculated from the frequency weighted time history of acceleration signals, and compared between the vehicles, driving conditions. and the seat positions in the bus. During the 50 minutes' driving on the public road and high ways. the vomiting incidence ratios were seen to range from 0.4 to 0.8 ％. which is equivalent to 2.4 to 4.8 ％ for 5 hours' driving. Unlike the very smooth road conditions considered in this work, motion sickness dose values encountered in real situations are expected to increase.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.163-172
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• 2004

Nowadays, to analyze the dynamic characteristics of the automotive driving system, the computer simulation linked up with VR(Virtual Reality) technology is treated as the useful method with the improvement of computing ability. In this paper, the VR simulation system has been developed to investigate the driving characteristics of the ASV(Advanced Safety Vehicle) equipped with an ACC(Adaptive Cruise Control) system. For the purpose, VR environment which generates 3D graphic and sound information of the vehicle, the road, the facilities, and the terrain has been organized for the driving reality. Mathematical models of vehicle dynamic analysis including the ACC model have been constructed for computer simulation. The ACC modulates the throttle and brake functions to regulate the vehicle speed so that vehicles could keep proper spacing. Also, the real-time simulation algorithm synchronizes vehicle dynamic simulation with the graphic rendering. With the developed VR simulation system, simple scenarios are applied to analyze the dynamic characteristics. It is shown that the VR simulation system could be useful to evaluate the adaptive cruise controlled vehicle on various driving conditions.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권2호
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• pp.24-30
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• 2023

This study aimed to analyze the fatigue of forklifts in industrial settings by assessing their stress levels during operation. Strain gauges were affixed to the dynamic components of the forklifts to gather real-time data and enhance the reliability of the analysis. Although monitoring structural loads in harsh testing environments can be challenging, the affixed strain gauges on the dynamic components can provide more precise results and improve the interpretation of data. By creating testing modes that simulate forklift usage environments and performing experiments with selected cargo and driving modes, a comparison of the damage severity of forklift parts under different driving conditions was done. These results can be utilized to forecast the lifespan of forklift parts under extreme driving conditions and assist in the design and optimization of new parts in the future.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.203-208
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• 2023

Recently, with the growing interest in the field of autonomous driving, many researchers have been focusing on developing autonomous driving software platforms. In particular, we have concentrated on developing 3D object detection models that can improve real-time performance. In this paper, we introduce a self-constructed 3D LiDAR dataset specific to domestic environments and propose a VariFocal-based CenterPoint for the 3D object detection model, with improved performance over the previous models. Furthermore, we present experimental results comparing the performance of the 3D object detection modules using our self-built and public dataset. As the results show, our model, which was trained on a large amount of self-constructed dataset, successfully solves the issue of failing to detect large vehicles and small objects such as motorcycles and pedestrians, which the previous models had difficulty detecting. Consequently, the proposed model shows a performance improvement of about 1.0 mAP over the previous model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.713-718
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• 2014

본 논문에서는 국내 겨울철 폭설과 같은 재난 발생시 각 지자체 별로 확보되어 있는 제설차량을 효과적으로 운영하고 제설현장 정보 및 차량의 이동성을 실시간으로 모니터링하여 폭설 재난현장에 대해 신속히 대처할 수 있는 실시간 모니터링 시스템을 제안하였다. 또한, 제안 시스템에서 중계단말의 효과적인 진단 및 각종 제어정보를 분석할 수 있는 중계단말 분석 도구를 설계하였다. 제안한 시스템은 폭설시 제설차량의 위치정보와 제설작업을 위한 차량제어정보 및 제설작업 상태정보를 실시간으로 모니터링 함으로써 짧은 시간에 효과적인 작업진행과 실시간 이동경로추적을 통하여 폭설 재난상황에 대한 효과적인 응급대처가 가능한 시스템이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.962-970
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• 2021

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.303-311
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• 2010

현재 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 주행 후 저장된 차량데이터를 기반으로 위험 운전 여부를 분석하기 때문에 위험운전을 실시간으로 예방하기에는 큰 한계성을 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장 판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하여 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으나, 이에 대한 성능평가가 이루어 지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기 개발된 위험운전 판단장치의 성능평가를 위하여 DGPS를 이용한 정밀위치 인식시스템을 구축하였다. 실험 결과 위험운전 판단장치에서 취득되는 차량 동역학 데이터와 DGPS를 통하여 취득되는 데이터가 거의 일치하는 것으로 분석되었다. 따라서 구축된 정밀위치 인식시스템을 통하여 위험운전 판단장치의 성능이 검증되면 차량의 위험운전 관리에 매우 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.401-407
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• 2022

최근 자율주행 자동차를 구현하기 위해 카메라 영상을 통해 객체 및 차선을 인식하여 자율주행하는 영상처리 기술이 연구되고 있다. 안개는 카메라 촬영 영상의 가시성을 떨어뜨리기 때문에 자율주행 자동차 오작동의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 카메라에 실시간 처리가 가능한 안개 제거 기능을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 성능이 우수한 Sim의 안개 제거방법을 실시간 처리가 가능한 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Verilog HDL을 사용하여 설계하였고, Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K(4096×2160) 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 276.932MHz, 최대 처리 속도 31.279fps를 가짐으로써 실시간 처리 기준을 만족한다.