In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.
This is a study to evaluate the effects of the safety of ambulance driving and the occurrence of ambulance traffic accidents and to provide basic information for the description of various factors to reduce the ambulance traffic accidents. The major instruments of this study were Korean Self-Analysis Driver Opinionnaire. Questionnaire contains 8 items which measure driver's opinions or attitudees: driving courtesy, emotion, traffic law, speed, vehicle condition, the use of drugs, high-risk behavior, human factor. To take the analysis of data, the total of 187 drivers were investigated ambulance drivers in Gwangju Metropolitan City from 2002. 1. September to 2002. 20. September. The data were analyzed by the path analysis SPSS program. The result are as follows : 1. There was desirable attitude group(58.4%) and undesirable attitude group(41.7%) on safety ambulance driving. 2. It have suggested that rist factors of ambulance traffic accident much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving(Y(Accident) = -2.00 + 0.6 X1(Emotion Control) + 0.4 $X_2$(Speed control) + E). 3. Almost 92.1% of respondents have agreed to necessity of emergency medical technics for ambulance drivers.
This is a study to evaluate the effects of the safety of ambulance driving and traffic accidents and to provide statistic information for the various factors to reduce the ambulance traffic accidents. The major instruments of this study were Korean Self-Analysis Driver Opinionnaire. This Questionnaire contains 8 items which measure drivers' opinions or attitudes: driving courtesy, emotion, traffic law, speed, vehicle condition, the use of drugs, high-risk behavior, human factors. The total of 145 divers were investigated ambulance drivers in Taejon City and others(6 City) from 2000. 5. July to 2000. 11. July. The data were analyzed by the path analysis - with SPSS and AMOS package program. The result are as follows : 1. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accident much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving(Y(Accident) = $0.88{\times}1$(Emotion Control) + $0.92{\times}2$(Speed) - $0.46{\times}3$(Traffic Law)+E). 2. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accident much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving(Y(Accident) = $0.398{\times}1$(Emotion Control) + $0.500{\times}2$(Speed) - $0.263{\times}3$(Traffic Law)+E) by coefficiecial structural analysis.
효과적인 학습자 중심 교육을 위해서는 학습자가 학습 과정에서 학습에 몰입, 집중하여 학습에 적극적으로 참여하고 학습을 진행해 나가는 힘이 필수적이다. 본 연구에서는 이를 학습 구동력이라고 정의하고 4가지 구성 요소(흥미도, 역동성, 자기효능감, 학업성취에 대한 기대감)를 제시하였다. 학습 구동력 정의의 타당성, 구성 요소 도출의 적정성을 검증하기 위해 플립러닝을 다년간 체계적으로 적용해 온 K대학교의 플립러닝 수업 설계 및 운영 체계를 제시하였고, 그 체계에서 도출된 플립러닝 강좌 운영 결과 및 교수자 의견을 검토, 분석하였다. 그리고 학습 구동력을 고려한 플립러닝 수업 설계를 위한 교수설계 지침을 제시하였다.
Automated Guided Vehicle (AGV) is commonly used in manufacturing plant, warehouse, distribution center, and terminal. AGV is self-driven vehicle used to transport material between workstations in the shop floor without the help of an operator, and AGV includes a material transfer system located on the top and driving system at the bottom to move the vehicle as desired. For navigation, AGV mostly uses lane paths, signal paths or signal beacons. Various predominant sensors are also used in the AGV. However, in the conventional AGV, there is a problem of not turning or damaging nearby objects or AGV in a narrow space. In this paper, a new driving system is proposed to move the vehicle in a narrow space. In the proposed driving system, two sets of the combined steering-drive unit are adopted to solve the above problem. A prototype of AGV with the new driving system is developed for the comparative analysis with the conventional AGV. In addition, the experimental result shows the improved performance of the new driving system in the maximum speed, braking distance and positioning precision tests.
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
자율주행은 4차 산업혁명을 이끄는 주요 기술이다. 최근 자율주행 기술의 진보와 규제완화로 인해 레벨 3 이상의 자율주행자동차 상용화가 본격화될 전망이다. 본 연구는 자율주행 분야의 특허 분석을 통해 기술의 경쟁력을 평가해 보고자 한다. 본 연구에서는 2021년 7월까지의 출원 공개 및 등록된 한국, 미국, 일본 및 유럽의 특허를 대상으로 특허 동향을 분석하고, 특허지표 분석을 실시하였다. 이를 통해 자율주행 기술에 대한 경쟁력을 갖추기 위해 집중해야 할 세부 기술을 파악하고 한국의 국가 경쟁력을 진단하고자 한다.
Jinmo Yang;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim;Kidu Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.142-148
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2023
In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.
This study explores the influence of Taiwan's high-tech manufacturers' innovative strategy and innovation motivation concerning the implementation of innovative activities, as well as the influence of innovative activities implementation on business performance. The two intermediate variables, industry group and enterprise scale are also considered. Through a review of the relevant literature, a theoretical model of the influence relationship is developed, while an empirical analysis is simultaneously conducted on Taiwan's high-tech manufacturers. The research result shows that the internal driving force of innovative activities has a significant impact on the level of implementing technological innovative activities and cultural innovative activities. The external driving force of innovative activities has a significant impact on the level of implementing market innovative activities and management innovative activities. Companies adopting self-developed technology and purchased as well as self-developed technology strategies, perform better than those adopting purchased new technology or those with neither purchased nor self-developed technology strategies, at implementing technological innovative activities and cultural innovative activities. The level of implementing innovative activities has a significant influence on business performance (cost reduction and product/service differentiation). For the intermediate variables of "industry group" and "enterprise scale", it is proven in this study that they have no significant influence on the level of innovative activity implementation or business performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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