Although body pressure distribution is sensitive to movements and is relatively simple to measure even in small space, there are few researches involving applications to driver's posture and its change. The main objective in this study is the application of body pressure distribution measurements for the prediction of the driver's posture and its change. This requires quantitative analyses of the dynamic body pressure distribution, which is the change of body pressure distribution with time. The experiment involved 16 male subjects who drove for 45 minutes in a seating buck. Measurement time, stature group, and lumbar support prominence were selected as independent variables, with subjective ratings of driver's discomfort, body posture data of hip, torso. knee angle, and body pressure data variables as dependent variables. The body pressure change variables and subjective ratings were found to increase as the measurement time increased and body pressure ratio variables reflected the torso angle. From the results and analysis of the body posture data and subjective rating results, it was predicted that the seats and the design of the lumbar supports used in the experiment was not fit for tall subjects, which could also be confirmed through the body pressure distribution data.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.10
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pp.1-12
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2007
Through this experiment driver's perception were measured. An analysis of the perception measurement result analyzed the subject's obstacle perception response time according to voltage patterns. The difference in the reaction time between men and women was also analyzed. Futhermore, the obstacle perception response time was analyzed according to the rate of the brightness of the headlamp. The relative delay time was analyzed In reference to times when there was no voltage change.
Korean society is rapidly changing to aging society comparing the other industrialized countries, however, the studies of elderly driver's driving behavior and accidents are not enough in Korea for elderly driver's accident prevention. This study focused on the elderly driver's psychological effects on elderly driver's driving behavior and traffic accidents; carefulness and aberrant driving behavior. - Elderly driver's traffic accidents The high percentage of elderly driver's accidents occurs in intersections and when turning left. There was a significant difference of the opponent vehicle's speed when left turn, between elderly driver and young driver; the elderly driver choose the higher speed of opponent vehicle than young driver when left turning. This result means that elderly driver has some problems with deciding the vehicle's speed and gap acceptance(Sunyeol Lee, Soonchul Lee, and Inseok Kim, 2006)(Table 1). - Carefulness and driving confidence In order to understand elderly driver's carefulness, this study compared the elderly driver's driving confidence. Driving confidence was consisted of 4 factors; environment of traffic condition, safe driving, driving ability and attention. Elderly driver's confidence was lower than young driver's. Elderly driver in high driving confidence group, showed longer driving history and they were tend to commit violations more frequently than elerly driver in low driving confidence group. Young driver, whose driving confidence level was high answered more driving history, annual mileage, the frequency of committing traffic violation and the experience of accident within lats 5 years(Soonchul Lee, Juseok Oh, Sunjin Park, Soonyeol Lee and Inseok Kim, 2006)(Table 2). This study examined the total time required until deciding to turn left in the no traffic signal intersection between elderly driver and young driver. The result showed that the time of elderly driver was significant longer than young driver(Sunyeol Lee et al, 2006)(Table 3). - Elderly driver's aberrant behavior Driver behavior Questionnaire(DBQ) was measured to understand the aberrant behavior; violation, error and lapse. The tend of aberrant behavior was observed by aging(Sunjin Park, Soonchul Lee, Jonghoi, Kim and Inseok Kim, 2006). Elderly driver's DBQ score was lower than young driver's(Table 4). Elderly and young driver showing longer driving history were in low DBQ score group. Elderly driver had high error score and young driver had high violation score. Young driver's aberrant driving behaviour was associated with annual mileage and the frequency of committing traffic violation. Elderly driver's aberrant driving behaviour was associated with annual mileage and experience of accident. Especially elderly driver whose violation, error and lapse score was high answered more committing experience of accident within last 5 years.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.1
no.4
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pp.15-21
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2004
High speed on-off electro-magnetic valves have been used for pressure control or flow control in automotive or construction machine servomechanisms. These systems require quicker valve switching speed to improve control preciseness. The authors designed and manufactured an electric valve driver with quick response characteristics by using 3 power source type valve driver concept. In experiments by using a hydraulic system incorporating the new valve driver, the new driver shortened the switching lag time from 5 ms to 1.3 ms. And also the new driver showed excellent position tracking control performances.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.119-128
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2022
Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.3
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pp.263-272
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2008
We implemented a real-time servo system for a manipulator based on Laser Range Finder (LRF). and established algorithms for grasping a moving cylinder. We devised a manipulator mechanism and driving hardware based on a system board equipped with Xscale Processor with real-time operating system RTAI on Linux. The manipulator motor driver is connected to the system board via CAN communication link, and LRF is connected via RS-232C. We implemented real-time software including CAN device driver, RS-232C device driver, manipulator trajectory generator, and LRF control software. A typical application experiment for grasping a cylinder with circle motion demonstrated our system's real-time performance.
The aging of society is not only Korea's challenge but also a global issue. This leads to an increase in the number of elderly drivers who are much more prone to major traffic accidents. Therefore, we need a system to test aged drivers' driving abilities. As part of efforts to establish such a system, researchers of KoROAD. have conducted a study on the correlation between aging and driving abilities by analyzing old drivers' reaction time. The study shows that there was a sharp increase in reaction time for drivers aged 65 and over. The current reaction time of 2.5 secs for the 85 percent of eligible drivers needs to be revised upward in aging societies. From now on, we need to come up with the traffic safety measures that can deal with the issue of drivers of old age.
personal nitrogen dioxide(NO$_2$) exposures for 31 professional drivers were measured using passive sampler and time activity diary in Asan and Chunan area, and were estimated using time-weighted average model. Mean concentrations of driver’s indoor and outdoor were 24.7$\pm$10.7 ppb and 23.3$\pm$8.3 ppb, respectively with indoor/outdoor of 1.1. Mean personal NO$_2$ exposure was 30.3$\pm$9.7 ppb. Personal NO$_2$ exposures were strongly correlated with indoor car NO$_2$ levels ($R^2$=0.80) rather than residential indoor NO$_2$ level ($R^2$=0.55). and outdoor NO$_2$ level ($R^2$=0.50). The driver’s NO$_2$ exposure using LP-gas with 24.4$\pm$8.0 ppb were statistically different from those using diesel with 36.3$\pm$14.1 ppb(p<0.01). The effect of driver’s smoking for personal NO$_2$ exposure was not found. It was considered that the main NO$_2$in driver is transportation. Since drivers mostly spent their times in indoor and inside car, time-weighted average model could be used to estimated personal NO$_2$ exposure using time activity diary, Though we did not measure all microenvironments, the estimated personal NO$_2$ exposures with 26.9$\pm$10.2 ppb were statistically correlated with measured personal NO $_2$ exposures30.3$\pm$9.7 ppb ($R^2$=0.89). The mean and standard deviation of personal NO$_2$ exposure using Mote-Carlo simulation were 26.6$\pm$7.2 ppb.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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