With the growing traffic density and increasing comfort requirements, the automation of the drive train has gained importance in vehicles. The automatic clutch actuation relieves a driver especially in urban and stop-and-go traffic environments. In this paper, an electro-mechanical actuator for clutch-by-wire (CBW) system is implemented as the first stage for the development of automated manual transmissions. The prototype of the automatic clutch actuator is designed systematically, which is composed of the electric motor, worm and worm wheel, and crank mechanism. A test rig is developed to perform the basic function test for the automatic clutch actuation. The developed prototype is validated by the experimental results performed on the test rig.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.13
no.3
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pp.17-23
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2011
To estimate fuel consumption of a vehicle, a car can be tested on chassis dynamometer. In this case, test causes a lot of time and money. To predict the fuel efficiency of vehicles in the design stage or early stage of development, the development of computer simulation model is necessary. Using simulation to predict the fuel consumption, the driving model which consists of time-velocity profile and time-grade profile is necessary In this study, vehicle model is developed in MatLab/simulink to estimate real driving fuel consumption rate with time-velocity profile, time-shift gear profile and time-grade profile. Vehicle model consists of driver model, engine model, power train model, and so on. On-road vehicle tests to verify the vehicle model are carried out for analyzing the result of simulation and comparing with those of the experiments.
The railway signaling systems operated in Korea are ATS system, ATP system for the low speed line and ATC system for the high speed line. The integrated onboard signaling system for the next-generation high-speed rail is progressed as the need for reducing a driver's load and controlling a train properly with the automatic translation of the onboard signaling system according to a trackside signaling system. In this paper the configuration of the integrated onboard signaling system and the interfaces of the subsystems is presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.32-38
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2020
Cargo train braking uses the pressure changes in the air braking pipe to operate the braking tightening and releasing service repeatedly. Air-braking release failure means partial braking caused by a failure of the variable load valve after the driver handling the brake release. This phenomenon causes wheel flaws while driving a wagon, resulting in wheel breakage or train derailment. This study developed the air-braking release failure proof valve considering the technical requirements of the railway operation corporations. In addition, a durability test of the valve was carried out using a braking performance simulator, and its operating performance was evaluated from the pneumatic history under cyclic braking conditions. The warranty life of this valve was assessed by performing 160,000 cycles of testing of 12 prototypes in accordance with the zero-failure test method, considering the number of braking cycles while driving the wagon. During the durability test, the pneumatic input time, output time, and release velocity were almost constant. The warranty life of this valve was 59,860 times the 95% confidence level, which means that it can be operated without trouble for four years when the valve is installed in the bogie of the wagon.
Plato, N.;Bigert, C.;Larsson, B.M.;Alderling, M.;Svartengren, M.;Gustavsson, P.
Safety and Health at Work
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v.10
no.3
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pp.377-383
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2019
Objectives: Exposure to fine particles in urban air has been associated with a number of negative health effects. High levels of fine particles have been detected at underground stations in big cities. We investigated the exposure conditions in four occupational groups in the Stockholm underground train system to identify high-exposed groups and study variations in exposure. Methods: $PM_1$ and $PM_{2.5}$ were measured during three full work shifts on 44 underground workers. Fluctuations in exposure were monitored by a real-time particle monitoring instrument, pDR, DataRAM. Qualitative analysis of particle content was performed using inductively coupled plasma mass spectrometry. Nitrogen dioxide was measured using passive monitors. Results: For all underground workers, the geometric mean (GM) of $PM_1$ was $18{\mu}g/m^3$ and of $PM_{2.5}$ was $37{\mu}g/m^3$. The particle exposure was highest for cleaners/platform workers, and the GM of $PM_1$ was $31.6{\mu}g/m^3$ [geometric standard deviation (GSD), 1.6] and of $PM_{2.5}$ was $76.5{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.3); the particle exposure was lowest for ticket sellers, and the GM of $PM_1$ was $4.9{\mu}g/m^3$ (GSD, 2.1) and of $PM_{2.5}$ was $9.3{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). The $PM_1$ and $PM_{2.5}$ levels were five times higher in the underground system than at the street level, and the particles in the underground had high iron content. The train driver's nitrogen dioxide exposure level was $64.1{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). Conclusions: Cleaners and other platform workers were statistically significantly more exposed to particles than train drivers or ticket sellers. Particle concentrations ($PM_{2.5}$) in the Stockholm underground system were within the same range as in the New York underground system but were much lower than in several older underground systems around the world.
Kim, Kooksun;Kim, Minji;Kim, Joonghee;Song, Jeonghyo;Shin, Jungbae;Yun, Jonghyun;Choi, Boah
Journal of the Korea Furniture Society
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v.26
no.1
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pp.61-70
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2015
There is an increasing trend each year in the number of subway users due to increase in the traffic volume. As the number of train service has risen, the subway drivers are given heavy work and from the same, are put at risk of mental health deterioration due to stress. As this is directly connected to safety, there is an urgent need for improvement of the situation. Therefore, as a way to appropriately relieve such stress, resting space where mental and physical energy can be recharged is necessary. Thus, this research conducted a survey of demand with subway drivers as subjects in order to provide resting space that can offer healthy rest and increase work effectiveness. 50 subway drivers were the subjects of this survey. As a result of analyzing the contents of the survey, environmental satisfaction was shown to be the lowest compared to psychological and morphological satisfaction. In the case of sleeping room, they wanted more comfortable and individual space. And the waiting room had the highest rate of usage frequency. The storage space was where the subway drivers showed the strongest attachment and was shown to be the only personal space. Most were shown to be satisfied with the outdoor space, but it had the lowest usage frequency. In addition, it is nessasery customized storage cabinet designed for subway drivers should be produced, which can effectively arrange the limited space. I hope that these direction of improvement can increase the healthy rest and work effectiveness of the locomotive engineers as it is directly being connected to the health and safety of the citizens.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.3
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pp.136-141
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2012
One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a neural-network-based drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients as feature vectors and Multi-Layer Perceptron (MLP) as a classifier. Samples of EEG data from each predefined state were used to train the MLP program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained MLP program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.768-773
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2012
One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients and Support Vector Machine (SVM). Samples of EEG data from each predefined state were used to train the SVM program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained SVM program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second.
The purpose of this article is to find out and analyze the diverse factors that are incurring stress to the railway drivers, and to depict the moderating effects of personality factors(Locus of Control, Self-Efficacy, and Organization-Based Self Esteem) on the causal relationship between job stressors and job satisfaction in two groups(drivers who experienced accidents and drivers who did not). To attain this purpose, the 212 questionnaires received from the drivers of KORAIL, Seoul Metro, and Seoul Metropolitan Rapid Transit. Most crucial finding was that certain aspects of a driver's personalities measured by locus of control, self-efficacy, and organization-based self esteem showed significant moderating effects in predicting the level of job satisfaction, job stress and accidents. This result implies that the drastic testing of personality factors is so important when staffing drivers in the future.
In the case of the existing train control system, the driver monitors the condition of the vehicle through a composite controller device that displays various information on a screen in the vehicle. However, when problems arise such as car trouble, it is difficult for the drivers to take action immediately. In addition, maintenance personnel have to manually save data one by one after storing the vehicle to analyze control information of the main devices such as the brake controller and auxiliary power. To improve these points, a system that sends and receives all information in real time should be established by installing a sensor communication network and a surveillance system. This study attempts to improve the safety and maintenance of rail vehicles by suggesting a standardized method for train control and surveillance system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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