Kim, Min-Woo;Moon, Sang-Chan;Joo, Da-Ni;Lee, Soon-Geul
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.7
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pp.40-47
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2014
This paper proposes a matching method of GIS lane information with a vehicle position using camera image to reduce DGPS error. Images of straight road are taken using a camera that is installed on the front center of the vehicle, and the distance between the vehicle and the lane are estimated using the images. The current GIS lane data is matched by comparing the estimated distance and the measured distance using a DGPS. Inverse perspective mapping is used to minimize the error of image processing from the heading angle, and single buffering method is applied to decide the exact moment of GIS match. Through practical test on the highway, feasibility of the GIS matching using camera image is confirmed.
In this paper, we propose an AVLS(Automatic Vehicle Location System) using the DSRC(Dedicated Short Range Communication) which adopts a radio communication tool between RSE(Road-Side Equipment) and OBE(On-Board Equipment) on a vehicle and uses the ISM bandwidth of 5.8GHz radio frequency. Typical AVLS uses the sensors for detecting the vehicle, but the DSRC system is developed for supporting various services such as the position of vehicle, clearance, vehicle to vehicle communication, collection and distributions of traffic and road information. Also, for fast processing, we design three-layer configuration of physical(L1), data link(L2), and application layer(L7), which simplifies the seven-layer configuration. We suggest the proposed system as a new technology for replacement of typical wireless communication system and sensors for AVLS.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.1
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pp.26-33
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2009
The directions of the road are divided into two, the right-hand side and left-hand side of the road, by the convention and specific native method in the world. This paper deals with the characteristics and behaviors of drivers who are accustomed to driving on right-hand side of the road, drive with a handle on the left-hand side, and comparing with left-hand side drivers. The driver's eye movements were measured by eye camera and questionnaires were used for measuring subjective evaluation such as driving mental workload. The experimental results indicated even if the experts who had much experience on right-hand side driving, they had lower driving skill than novice driver, accustomed to driving on left-hand side. In terms of mental workload, MCH rating scale and MNASA-TLX, the right-hand side drivers were in lower stress condition than the left-hand side drivers because of having much driving experience. However, they conducted a few mistakes by confusing the position of turn signal and windshield wiper because of their driving habit or traits and it lead to operation mistakes. These results can be applied effectively to develop the driving support information with changed environments.
A vanishing point is a point on an image to which parallel lines projected from a real space gather. A vanishing point in a road space provides important spatial information. It is possible to improve the position of an extracted lane or generate a depth map image using a vanishing point in the road space. In this paper, we propose a method of detecting vanishing points on images taken from a vehicle's point of view using Deep Neural Network (DNN) and Histogram of Oriented Gradient (HoG). The proposed algorithm is divided into a HoG feature extraction step, in which the edge direction is extracted by dividing an image into blocks, a DNN learning step, and a test step. In the learning stage, learning is performed using 2,300 road images taken from a vehicle's point of views. In the test phase, the efficiency of the proposed algorithm using the Normalized Euclidean Distance (NormDist) method is measured.
In-Seok Jeong;Jiwon Kang;Jongdeok Lee;Sangmin Park
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.147-163
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2023
Recently, there has been an increase in the research and development of automated vehicles worldwide. Research focused on automated vehicles in Korea is steadily progressing as a national R&D project. Since automated driving technology comprises diverse technology fields, it is necessary to identify the current position of the research. In this study, we propose a methodology for analyzing research trends using the NTIS data. In addition, we review the effectiveness of the currently developed research trend methodology by deriving primary keywords and major topics using the proposed method. We expect that the methodology developed in this study can be applied to identify and analyze future automated vehicle research trends.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.9
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pp.53-62
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2013
This paper proposes a method of automatically predicting the vanishing point for the purpose of detecting the road region from natural images. The proposed method stably detects the vanishing point in the road environment by analyzing the dominant orientation of the image and predicting the vanishing point to be at the position where the feature components of the image are concentrated. For this purpose, in the first stage, the image is partitioned into sub-blocks, an edge sample is selected randomly from within the sub-block, and RANSAC is applied for line fitting in order to analyze the dominant orientation of each sub-block. Once the dominant orientation has been detected for all blocks, we proceed to the second stage and randomly select line samples and apply RANSAC to perform the fitting of the intersection point, then measure the cost of the intersection model arising from each line and we predict the vanishing point to be located at the average point, based on the intersection point model with the highest cost. Lastly, quantitative and qualitative analyses are performed to verify the performance in various situations and prove the efficiency of the proposed algorithm for detecting the vanishing point.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.109-120
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2006
This paper addresses techniques for predicting a future path of an object moving on a road network. Most prior methods for future prediction mainly focus their attention on objects moving in Euclidean space. A variety of applications such as telematics, however, deal with objects that move only over road networks in most cases, thereby requiring an effective method of future prediction of moving objects on road networks. In this paper, we propose a novel method for predicting a future path of an object by analyzing past trajectories whose changing pattern is similar to that of a current trajectory of a query object. We devise a new function that measures a similarity between trajectories by reflecting the characteristics of road networks. By using this function, we predict a future path of a given moving object as follows: First, we search for candidate trajectories that contain subtrajectories similar to a given query trajectory by accessing past trajectories stored in moving object databases. Then, we predict a future path of a query object by analyzing the moving paths along with a current position to a destination of candidate trajectories thus retrieved. Also, we suggest a method that improves the accuracy of path prediction by regarding moving paths that have just small differences as the same group.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.4
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pp.243-251
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2019
The road sign location information installed on national roads is continuously updated using MMS (Mobile Mapping System) technology. It is possible to map accurate road facilities by MMS, but the equipment is very expensive and requires specialized technology. Also, the accuracy of the position of the object greatly depends on the GPS (Global Positioning System) accuracy. In the case of road facility mapping, the advantage of drone is more remarkable than that of field survey or conventional aerial photogrammetry. In particular, it is more efficient than field surveying and it is possible to acquire high resolution images with low budget compared to conventional aerial photogrammetry. In this study, the accuracy of the location information measured by the existing MMS is compared with the GPS survey result and the accuracy analysis is performed by the drone aerial photogrammetry. In order to confirm the space accuracy that can be obtained when conducting drone aerial photogrammetry, the accuracy of the change in the number of ground control points and the degree of overlap was evaluated. As a result of the experiment, it was possible to obtain sufficient accuracy with two ground control points distributed at both ends of the road and 60% overlap.
Kim, Hye-Jin;Byun, Young-Gi;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-Il
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.238-242
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2007
Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.5
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pp.71-82
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2016
Information System for rear-end collision avoidance is a unit service of C-ITS pilot project. Road environment that the number of vehicles at the same driving high-speed has a possibility that the communication delay or failure caused by heavy load of vehicle to vehicle communication. In this study, effects of the road network about a communication failure rate of information system for rear-end collision avoidance was analyzed quantitatively with micro traffic simulation. The simulation was carried out in situation that crash of two vehicles are occurred at merging area with speed limit 80km/h and information of collision is prvoided to the rear vehicle. From simulation results, it can confirm the trend of the increasing 14% of potential conflict according to 10% increasing of the communication failure rate. C-ITS service has a goal of increasing safety. The coommunication failure rate increases due to heavy load of vehicle causes a fatal result in road safety administrator position. For the success of C-ITS project, a communication system developers side should perform the effort to reduce the communication failure rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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