Statement of problem. Implant screw loosening has been remained a problem in implant prosthodontics. The time needed to insert screw driver into abutment screw head should be shortened for the purpose of decreasing the chair time. Purpose. The purpose of this study was to investigate the effects of the design of abutment screw driver on the amount of time for insertion of screw driver into abutment screw head. Material and methods. Hexagonal and rectangular types of abutment screw drivers were used. The original abutment screw drivers were modified by grinding acute angle of the screw driver tip (modified drivers). Group 1 : hexagonal type abutment screw and original driver Group 2 : hexagonal type abutment screw and modified driver Group 3 : rectangular type abutment screw and original driver Group 4 : rectangular type abutment screw and modified driver UCLA lab analogues were located in acrylic resin block. The angulations of them were 0 and 20 degrees. The times needed for insertion were measured. Group 1 and 3 were used as controls. Results. 1. Group 2 showed shorter insertion time than group 1, regardless of implant angulations (p<.05). 2. Group 4 showed shorter insertion time than group 3, regardless of implant angulations (p<.05). Conclusion. Modified abutment screw drivers required less amount of time to insert screw driver into abutment screw head. Modification of abutment screw driver was beneficial.
This paper describes autonomous emergency braking systems (AEB) for elderly drivers designed to consider their driving characteristics. With aging, perception-reaction time, and decision-making time increase accordingly. Without being aware of these performance degradations, however, changes in driving patterns due to increased alertness while driving lead to vehicle crashes. Therefore, it is necessary to develop an autonomous emergency braking system by incorporating the characteristics of the elderly driver. In order to enhance the driver acceptance of older people, perception-reaction time, alertness, and ride comfort need to be considered for conventional autonomous emergency braking systems (C-AEB). Proactive AEB(P-AEB) algorithm has been proposed to reflect human factor of elderly driver above. The performance of the proposed algorithm has been evaluated through MATLAB simulink simulation studies. It has been shown from the computer simulations that the proposed P-AEB algorithm enhances the driver acceptance of older people by improving ride comfort while ensuring safety of vehicle.
In recent years, the increasing interest in health-care requires the industrial products to be well-designed ergonomically. In the commercial vehicle industry, several researchers have demonstrated the driver's posture has great effect on the orthopedic desease such as fatigue, back pain, scoliosis, and so on. However, the existing sensor systems developed for measuring the driver posture in real time have suffered from inaccuracy and low reliability issues. Here, we suggest our smart vehicle seat system capable of real-time driver posture monitoring by using the air bag sensor package with high sensitivity and reliability. The ergonomic numerical model which can evaluate a driver's posture has been developed on the basis of the human body segmentation method followed by simulation-based validation. Our experimental analysis of obtained pressure distribution of a vehicle seat under the different driver's postures revealed our smart vehicle system successfully achieved the driver's real-time posture data in great agreement with our numerical model.
Real time driver's respiration monitoring method for detecting driver's drowsiness is investigated. The sensor to obtain driver's respiration signal was a piezoelectric pressure sensor attached at the abdominal region of the seat belt. The resistance of the pressure sensor was changed according to the pressure applied to the seat belt due to the driver's respiration. Monitoring driver's respiration was carried out by driving on the virtual road in a driving simulator from Cheonan to Seoul and monitoring results were compared to the PELCLOS. Experiment results show that the driver's respiration signal can be used for detecting driver's drowsiness.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.24
no.3
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pp.207-214
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2019
In this study, discrete-time domain analysis is proposed to investigate the input current of a buck AC/DC light-emitting diode (LED) driver. The buck power factor correction converter can operate in both discontinuous conduction mode (DCM) and continuous conduction mode (CCM). Two discontinuous and two continuous conduction operating modes are possible depending on which event terminates the conduction of the main switch in a switching cycle. All four operating modes are considered in the discrete-time domain analysis. The peak current-mode control with slope compensation is used to design a low-cost AC/DC LED driver. A slope compensation design of the buck AC/DC LED driver is described on the basis of a discrete-time domain analysis. Experimental results are presented to confirm the usefulness of the proposed analysis.
Because the golf swing is very complex movement, it is varied in different gender, skill level, and club. This study measured kinematic variables in golf swing regarding gender, skill level, and club types using FasTrak electromagnetic tracking system. Golf swing kinematics including time variables, linear and angular displacement variables, angular velocity variables were analyzed and compared through three-way ANOVA The results were as follows: 1. In time variables, Female and driver showed longer backswing time than male and iron. Downswing time was longer in female and nonexperts than male and experts. Backswing time over downswing time was longer in experts than nonexperts. Uncocking time was longer in male and experts than female and nonexperts. The differences were statistically significant (p<.05). 2. In displacement variables, Female and nonexperts showed greater backswing head lift than male and experts. Impact head lift was greater in female, nonexperts, and iron than male, experts, and driver. The differences were statistically significant (p<.05). Experts and driver showed greater top hip rotation angle than nonexperts and iron. Top shoulder rotation angle was greater in male, experts and driver than female, nonexperts, and iron. X-factor was greater in male, experts, and driver than female, nonexperts, and iron. Male and experts showed greater backswing hip sway than female and nonexperts. Impact hip sway was greater in male and iron than female and driver. The differences were statistically significant (p<.05). 3. In velocity variables, Experts displayed higher impact hip rotation velocity than nonexperts. Impact shoulder rotation velocity was greater in male and iron than female and driver (p<.05).
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
The purpose of this research is to determine the point of fixation of the driver during the process of driving. Based on the results of this research, the driving instructor can make a judgement on what the trainee stare on the most. Traffic accidents have become a serious concern in modern society. Especially, the traffic accidents among unskilled and elderly drivers are at issue. A driver should put attention on the vehicles around, traffic signs, passersby, passengers, road situation and its dashboard. An eye-tracking-based application was developed to analyze the driver's gaze behavior. It is a prototype for real-time eye tracking for monitoring the point of interest of drivers in driving practice. In this study, the driver's attention was measured by capturing the movement of the eyes in real road driving conditions using these tools. As a result, dwelling duration time, entry time and the average of fixation of the eye gaze are leading parameters that could help us prove the idea of this study.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.3
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pp.119-128
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1995
A driver-vehicle model means the integrated dynamic model that is able to estimate the steering wheel angle from the driver's desired path based on the dynamic characteristics of the driver and vehicle. In this paper, the dynamic characteristics of several four-wheel steering systems with the simultaneously steerable front and rear wheels are investigated and compared by means of the driver-vehicle model. Especially, the presented analysis results are obtained by using the ISO test codes such as lane change, double lane change and slalom, and the effects of the driver's steering response time and vehicle speed are examined on the responsiveness and stability of vehicle.
Objective: The purpose of this study was to analyze 'response time', 'peak response time' and 'overshoot value' for each muscle by applying the EMG signal to the vehicle response in ISO 7401 and to quantify the response of the driver according to vehicle characteristics by comparing vehicle characteristics and muscle responses of the driver. Background: The Open-loop test defined in international standards ISO 7401 is the only method for evaluating the performance of the vehicle. However, this test was focused only on mechanical responses, not driver's ones. Method: One skilled male driver(22 yrs. experience) was participated in this experiment to measure muscle activities of the driver in transient state. Then the seven muscle signals were applied to calculate 'response time', 'peak response time', and 'overshoot value'. Results: In the analyses of the EMG data, the effects of vehicle type and muscle were statistically significant on the 'response time' and 'peak response time'. Also, the effects of vehicle type, muscle, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'overshoot value' in this study. According to the analyses of the vehicle motion data, vehicle motion variable(LatAcc, Roll, YawVel) was statistically significant on the 'response time' and vehicle type, vehicle motion variable, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'peak response time', respectively. Conclusion: In the analyses of the 'response time' and 'overshoot value', the data of muscle activities(EMGs) was better index that could evaluate the vehicle characteristic and performance than the data of vehicle motion. In case of peak response time, both EMG and vehicle motion data were good index. Application: The EMGs data from a driver might be applicable as index for evaluation of various vehicle performances based on this study.
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