The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.121-132
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2018
Weather is an important factor affecting roadway transportation in many aspects such as traffic flow, driver 's driving patterns, and crashes. This study focuses on the relationship between weather and road surface condition and develops a model to estimate the road surface condition using machine learning. A road surface sensor was attached to the probe vehicle to collect road surface condition classified into three categories as 'dry', 'moist' and 'wet'. Road geometry information (curvature, gradient), traffic information (link speed), weather information (rainfall, humidity, temperature, wind speed) are utilized as variables to estimate the road surface condition. A variety of machine learning algorithms examined for predicting the road surface condition, and a two - stage classification model based on 'Random forest' which has the highest accuracy was constructed. 14 days of data were used to train the model and 2 days of data were used to test the accuracy of the model. As a result, a road surface state prediction model with 81.74% accuracy was constructed. The result of this study shows the possibility of estimating the road surface condition using the existing weather and traffic information without installing new equipment or sensors.
In order to respond to carbon neutrality and climate change in agriculture, agricultural machinery, which has been developed centered on internal combustion engines, needs to be converted to an electric-based technology that does not emit greenhouse gases. In this study, simulations for electric UTV suspension design were performed to reduce vibration and shock of electric UTV for agricultural use and to improve driving stability and control performance of the vehicle. The simulation was performed by dividing the tolerance load of the vehicle body and the loaded load state. The range of motion of the suspension spring of UTV is within 30% of the range of motion under condition B under tolerance, the displacement of the UTV suspension with full load is reduced from 264mm to 121mm, and the damping speed is 260mm/s to 300mm/s that it can be seen that the range of motion is within 60%. Suspension design of electric UTV for multi-purpose agricultural work is a very important factor for maintaining agricultural work ability in towing work such as tillage as well as driving and terrain adaptation. The results of this study can be usefully used to determine the spring parameters with the appropriate damping range so that the electric UTV can be used for various agricultural tasks.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.240-257
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2022
Autonomous vehicles use various local sensors such as camera, radar, and lidar to perceive the surrounding environment. However, it is difficult to predict the movement of vulnerable road users using only local sensors that are subject to limits in cognitive range. This is true especially when these users are blocked from view by obstacles. Hence, this paper developed an algorithm for collision avoidance with VRU using V2X information. The main purpose of this collision avoidance system is to overcome the limitations of the local sensors. The algorithm first evaluates the risk of collision, based on the current driving condition and the V2X information of the VRU. Subsequently, the algorithm takes one of four evasive actions; steering, braking, steering after braking, and braking after steering. A simulation was performed under various conditions. The results of the simulation confirmed that the algorithm could significantly improve the performance of the collision avoidance system while securing vehicle stability during evasive maneuvers.
Baek, Seung Yun;Kim, Wan Soo;Kim, Yeon Soo;Kim, Yong Joo;Park, Cheol Gyu;An, Su Cheol;Moon, Hee Chang;Kim, Bong Sang
Journal of Drive and Control
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v.17
no.1
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pp.27-36
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2020
The aim of this study is to design a simulation model for an electric All-Wheel-Drive (AWD) tractor to evaluate the performance of the selected component and agricultural work ability. The electric AWD tractor consists of four motors independently for each drive wheel, and each motor is combined with an engine generator, a battery pack, and reducers. The torque data of a 78 kW-class tractor was measured during plow tillage and driving operation to develop a workload cycle. A simulation model was developed by using commercial software, Simulation X, and it used the workload as the simulation condition. As a result of simulation analysis, the drive system, including an electric motor and reducers, was able to cope with high load during plow tillage. The SOC (State of Charge) level was influenced by the output power of the motor, and it was maintained in the range of 50~80%. The fuel consumed by the engine was about 18.23 L during working on a total of 8 fields. The electric AWD tractor was able to perform agricultural work for about 7 hours. In the future study, the electric AWD tractor will be developed reflecting the simulation condition. Research on the comparison between the simulation model and the electric AWD tractor should be performed.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.6
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pp.663-671
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2011
Although a scooter is a convenient transportation means for a short distance traveling with a light package in the congested urban center, it might be one of the significant sources of air pollutants to which many people can easily be exposed during its passing-by. In this paper, we measured concentrations of gases and particles emitted from a scooter at roadside with no other traffic. To understand the characteristics of scooter emissions with respect to driving speed (idling, 30 km/h) at the roadside, total particle number concentration, particle size distribution, average surface area of particles deposited in the alveolar region, and concentrations of black carbon, CO, and $NO_x$ were measured. The concentrations of the particle number, surface area of deposited particles, CO, and $NO_x$ were highly fluctuated in the scooter's idling condition. The trends of particle number concentration, CO, and $NO_x$ generation were similar to one another. When the scooter started to move, all of $NO_x$, CO and particle number concentrations increased and after it passed by at the speed of 30 km/h, the concentration peaks of the particles and gases appeared at the same time. Unimodal size distribution with ~70 and ~93 nm mode diameters was observed for the idling and cruising condition, respectively. From this work, we found that emission from a passing vehicle could be characterized using a roadside monitoring technique.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.116-127
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2017
A fog on road is known as a weather factor that affects traffic flow. The method in order to solve the problem, recently, Variable Speed Limit(VSL) which provide reasonable speed limit by road and weather conditions in real time is introduced. However, if drivers do not comply with VSL, the road safety more decrease than without VSL because individual vehicle's speed deviation is larger than without VSL. Therefore, this paper aims to analyze to speed limit compliance and traffic characteristics under foggy conditions with and without VSL. A test using driving simulator divides into normal and foggy condition with visibilities are 200m, 150, 50~100m. The test results showed that 70 subjects's average speed mostly obeyed speed limit, but speed deviation generally declined with VSL. Especially, the speed deviation more reduced under foggy conditions. According to this study, compliance of VSL clearly rose in low visibility and VSL helped improve road safety due to reduction of speed deviation. The results of this study are expected to make use of reasonable speed limit for reference.
In this study, the freight vehicles were modelled and the flow analysis on the existence or non-existence of a cargo container and the wind deflector were carried out. Based on the driving speed of 100 km/hr, at all models A, B and C, the highest flow rate was shown between 58 m/s and 59 m/s at the top of the model shape. All models A, B and C showed the highest pressure of air resistance between 652Pa and 671Pa at the front of the model geometry. The maximum pressure of model A is considered to be the smallest, with the least flow resistance to speed compared to models B and C. Therefore, it can be seen that model A has an advantageous condition for air resistance in terms of fuel costs. Unlike model B which causes the rapid flow resistance at the cargo compartment, model C can be found to flow a little more smoothly on the streamlined wind deflector. So, the flow air at a streamlined shape is considered to be more advantageous in terms of air resistance than at angular shape. By applying the research analysis result on the air flow in driving according to a cargo container and the wind deflector, it is seen that this study is adequate at the practical efficient design and aesthetic convergence.
Car following model is a theory that examines changes of condition and interrelationship of acceleration deceleration. headway, velocity and so on closely based on the hypothesis that the Posterior vehicle always follows the preceding vehicle. Car following mode) which is one of the research fields of microscopic traffic flow was first introduced in 1950s and was in active progress in 1960s. However, due to the limitation of data gathering the research depression was prominent for quite a while and then soon was able to tune back on track with development in global positioning system using satellite and generalization of computer use. Recently, there has been many research studies using reception materials of global Positioning system(GPS). Introducing GPS technology to traffic has made real time tracking of a vehicle position possible. Position information is sequential in terms of time and simultaneous measurement of several vehicles in continuous driving is also practicable. Above research was focused on judging whether it is feasible to overcome the following model research by adopting the GPS reception device that was restrictively proceeded due to the limitation of data gathering. For practical judgment, we measured the accuracy and confidence level of the GPS reception devices material by carrying out a practical experiment. Car following model is also being applied in simulations of traffic flow analysis, but due to the difficulty of estimating parameters the basis of the above result. it is our goal to produce an accurate calibration of car following model's parameters that is suitable in this domestic actuality.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.5
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pp.14-28
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2018
Thanks to technical improvement on the vehicle to vehicle communication and the intelligent transportation system, gradual introduction of the autonomous vehicles is expected soon in the market. The study analyzes the autonomous vehicles' impacts on the network efficiencies. In order to measure the network efficiencies, the study applies the sequential procedures that combines the microscopic and macroscopic simulations. The microscopic simulation attends to the capacity changes due to the autonomous vehicles' proportions on the roadway while the macroscopic simulation utilizes the simulation results in order to identify the network-wide improvement. As expected, the autonomous vehicles efficiently utilizes the existing capacity of the roadway than the human driving does. Particularly, the maximum capacity improvements are expected by the 190.5% on the expressway. The significant capacity change is observed when the autonomous vehicles' proportions are about 80% or more. These improvements are translated into the macroscopic model, which also yields overall network efficiency improvement by the autonomous vehicles' penetration. However, the study identifies that the market debut of the autonomous vehicles does not promise the free flow condition, which implies the possible needs of the system optimal routing scheme for the era of the autonomous vehicles.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.2
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pp.77-82
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2012
To share the lanes with conventional vehicles, traffic operation strategy is needed for NEV (Neighborhood Electric Vehicle). Because NEV cannot accelerate sharply as fast as common car include gasoline, diesel and LPG cars, they may interrupt traffic conditions and make traffic delay. After green lights turn on, all vehicles run through the street including NEV, but NEV have a maximum speed which is 50km/h. It can be an obstacle for following vehicles and will make traffic delay of the intersection. In this reason, we need to organize traffic systems like queue jump with priority traffic signal. To analyze the necessity for NEV road operations, we simulate three scenarios in congested and non-congested conditions. First is that we examine the condition which is mixed NEV and cars on the road, the second one is that we set up lane only NEV can accepted in simulation and last one is making queue jump lane and providing priority signal for NEV. In conclusion, we can conclude that making lane only for NEV is effective to improve travel speed when rate of NEVs is over 20%. Also queue jump lane and priority signal cannot make good effect to intersection delay and average speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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