In this paper, we present a fuzzy ICC using a self-tuning method. To provide robustness and adaptiveness over the vehicle nonlinearities and changes of the driving environments, an on-line self-tuning scheme based on 'Interior Penalty Function' was developed. Road test and computer simulation results verify the feasible performance of the suggested ICC algorithm.
A number of conventional railway bridge is more than 2600. Non-ballast plate girder bridge is about 700 and this is 27% of all bridge numbers. Non-ballast plate girder has advantages that self load is more lighter than moving load and construction cost is more inexpensive than concrete bridge. But non-ballast plate girder has disadvantages that vibration and noise is bigger than concrete bridge. This study had analyzed behavior of non-ballast plate girder according to the arrangement of supports and driving conditions to review the proper arrangement of support. Measurements were performed in single line and disel locomotive of 7400type were used as test vehicle. The vehicle's driving conditions are as follows; Change of driving direction, Constant speed driving, Deceleration driving, Acceleration driving. Main measurement contents were horizontal displacement and vertical vibration acceleration in girder of vicinity support. Results of measurement are as follows; In case that a vehicle drives from fixed support to movable support, vertical vibration acceleration of the girder was smaller than opposition case.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6090-6097
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2013
A pneumatically-driven driving simulator that provides a realistic representation of the driving environment was developed. The motion platform for the driving simulator is a mechatronic device that gives a driver the realistic feeling of an actual vehicle. The cost of the motion platform comprises the largest part of the expenses in developing a driving simulator. In this project, to develop a low-cost motion platform, the self-built motion platform based on the Stewart platform configuration that is constructed by six pneumatic cylinders was used as its actuator. The Stewart platform that moves in response to the operating signals of the joystick showed satisfactory tracking performance. We confirmed the possibility of the driving simulator using rFactor that is a commercially available racing game software.
Researching and developing mobile robot are quite important. Autonomous driving of mobile robot is important in various working environment. For its autonomous driving, mobile robot detects obstacles and avoids them. Purpose of this thesis is to analyze kinematics model of the mobile robot and show the efficiency of type-2 fuzzy self-tuning PID controller used for controling steering angle. Type-2 fuzzy is more flexible in verbal expression than type-1 fuzzy because it has multiple values unlike previous one. To compare these two controllers, this paper conduct a simulation by using MATLAB Simulink. The result shows the capability of type-2 fuzzy self-tuning PID is effective.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.34-46
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2021
In order to accelerate the commercialization of self-driving cars, it is necessary to accurately identify the causes of deteriorating the driving safety of the current self-driving cars and try to improve them. This study conducted a questionnaire survey of experts studying autonomous driving in Korea to identify the causes of problems in the driving safety of autonomous vehicles and the level of autonomous driving technology in Korea. As a result of the survey, the construction section, heavy rain/heavy snow conditions, fine dust conditions, and the presence of potholes were less satisfied with the current technology level than their importance, and thus priority research and development was required. Among them, the failure of road/road facilities and the performance of the sensor itself in the construction section and the porthole, and the performance of the sensor and the absence of an algorithm were the most responsible for the situation connected to the weather. In order to realize safe autonomous driving as soon as possible, it is necessary to continuously identify and resolve the causes that hinder the driving safety of autonomous vehicles.
The purpose of this research is to study the relation between the change of driver's driving confidence level in the age categories and driving behavior. To survey the driving confidence level, we used the 'Driving Confidence Scale' questionnaire and surveyed the drive career, mileage, driving days, violation of traffic regulation (drunk driving, overspeed), traffic accident experience (assaulter, sufferer) together. The subjects of investigation were from 19-year-old to 80-year-old and 1,055 persons were participated in the research totally. To examinethe structure of driving confidence level, we executed the factor analysis. We compared the driving confidence level in the age categories (under 29-year-old, 30~39, 40~49, 50~64, over 65-year-old) and studied the relation between driving confidence level and driving behavior. Driving confidence level was composed of 4 factors such as 'insensibility to situation', 'unsafe driving', 'careless concentration' and 'self-efficacy of driving', and there was decreasing tendency for driving confidence level and overall driving behavior according to increasing age. Driving confidence level had the interrelation with age range, assaulting accident, suffered accident, driving period, drunk driving, overspeed, driving career and so on. We examined the difference of driving confidence level and driving behavior by dividing the participated drivers' groups into the traffic accident experienced group, drunk driving group and overspeed driving group, and there was a significant difference on driving confidence level and driving behavior between the group who had not experienced the violation of traffic regulation or traffic accident and another group who had experienced the violation of traffic regulation or traffic accident.
The remarkable change in the automobile industry, which is a traditional industrial field, is now evolving into a form of moving toward autonomous functions rather than humans due to various convenience functions and automatic driving or autonomous driving technologies if the person was central when driving the car. This situation is expanding to various industries such as the aviation industry and the drone market, as well as the robot market. The drone market in the aviation industry is being used in various fields due to the unmanned nature of drone operation. Among them, military drones are secret and due to the specificity of technology, details are not disclosed, but as a collection of advanced technologies, they have played a key role in drone development. In this study, the current status of China and the European Union, including the United States, which are major competitors in the drone field, was investigated, and the technologies of major countries were compared and analyzed through the characteristics and operational specifications of the drones currently in operation.
Cho Kyu-Min;Oh Won-Sik;Moon Gun-Woo;Park Mun-Soo;Lee Sang-Gil
Proceedings of the KIPE Conference
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2006.06a
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pp.387-389
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2006
The LCD TV has many variable functions for consumer. Low temperature driving below minus 20 degree is also one of key functions. Since LCD is not self-luminance device, it is needed backlight system. Recently EEFL(External Electrode Fluorescent Lamp) widely substitutes for CCFL(Cold Cathode Fluorescent Lamp). It is more cheaper, higher efficiency, and easy to drive parallel connection compared to CCFL. In this paper, several conditions for low temperature driving of EEFL are investigated and a new boost-half bridge inverter for low temperature driving is proposed. Mode analysis is described and experimental results is represented to verify validity of the proposed inverter.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.210-218
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2021
CNN (Convolutional Neural Network), a type of deep learning algorithm, is a type of artificial neural network used to analyze visual images. In deep learning, it is classified as a deep neural network and is most commonly used for visual image analysis. Accordingly, an AI autonomous driving model was constructed through real-time image processing, and a crosswalk image of a road was used as an obstacle. In this paper, we proposed a low-cost model that can actually implement autonomous driving based on the CNN model. The most well-known deep neural network technique for autonomous driving is investigated and an end-to-end model is applied. In particular, it was shown that training and self-driving on a simulated road is possible through a practical approach to realizing lane detection and keeping.
According to statistics, drunk drivers who repeatedly violate the DUI (Driving under influence) regulation have been continuously increased, and now the habitual drunk drivers become a societal problem. Employing a confirmative factorial analysis of structural equation model to analysis psychological characteristics of habitual drunk drivers and also seek countermeasures, this study identify the difference among three different groups of drivers: 1) sober drivers, 2) drivers with a DUI violation record, and 3) drivers with more than two records. The results of this study are as follows: First, remedies and educational contents to rectify drunk drivers can be differentiated according to their drunk driving records. Second, using defense mechanism (e.g., rationalization, projection, sublimation), drunk driving psychology (such e.g., sense of guilt, shame, embarrassment) and self-esteem (e.g., affirmation, denial) as theory variables, a Structural Equation is constructed to represent Psychological Characteristics of drunk driving according to records on drunk driving. Third, as a result of analysis of the Psychological Characteristics Model, measures for prevention and reduction of drunk driving suitable for the characteristics of respective group are also suggested. Forth, drunk driving measures based on drinking individuality are complemented by concurrence analysis on records of drunk driving records and National Alcoholism Screening Test (NAST) score. Also, two or more times recorded drunk drivers are classified as inveterate drunk drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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