About 91.1% of Railway-Highway Crossings (RHC) in Korea use a Constant Distance Warning System(CDWS), while about 8.9% use a Constant Warning Time System(CWTS). The CDWS does not recognize speed differences of approaching trains and provides only waiting times to vehicles and pedestrians based on the highest speed of approaching trains. Under the CDWS, therefore, low speed trains provide unnecessary waiting times at crossings which often generates complains to vehicle drivers and pedestrians and may cause wrong decisions to pass the crossings. The objective of this research is to improve the safety of the RHC by developing accurate a CWTS. In this research a train speed and location detection system was developed with ultra sonic detectors. Locations of the detectors was decided based on the highest speed and the minimum warning time of Saemaul of 160 km/h. To validate the algorithms of the newly developed systems the lab tests were conducted. The results show that the train detection system provides accurate locations of trains and the maximum error between real speeds of trains and those of the system was 0.07m/s.
Park, No-Suk;Lee, Young-Joo;Chae, Seonha;Yoon, Sukmin
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.29
no.4
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pp.469-479
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2015
This study have been conducted to analyze the feasibility of establishing Contamination Warning System(CWS) that is capable of monitoring early natural or intentional water quality accidents, and providing active and quick responses for domestic C_water supply system. In order to evaluate the water quality data set, pH, turbidity and free residual chlorine concentration data were collected and each statistical value(mean, variation, range) was calculated, then the seasonal variability of those were analyzed using the independent t-test. From the results of analyzing the distribution of outliers in the measurement data using a high-pass filter, it could be confirmed that a lot of lower outliers appeared due to data missing. In addition, linear filter model based on autoregressive model(AR(1) and AR(2)) was applied for the state estimation of each water quality data set. From the results of analyzing the variability of the autocorrelation coefficient structure according to the change of window size(6hours~48hours), at least the window size longer than 12hours should be necessary for estimating the state of water quality data satisfactorily.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.295-298
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2014
In recently, a climatic change(such as subtropical climate and frequent unusual high temperature) and the open-trade policies of agricultural & livestock products are increasing the outbreak risk of highly pathogenic avian influenza(HPAI) and foot and mouth disease(FMD), and accordingly the socio-economic damage and impacts are also increasing due to the cases such as damage from the last 5 times of FMD outbreak(3,800 billion won), from 10 years public control cost of Pine Wilt Disease (PWD)(238.3 billion won), and from the increased invasive pests of exotic plant like isoptera. Therefore, the establishment of new operation strategy of IoT(Internet of Things) based satellite early warning system(SEWS) for plants and animals as a subsystem of national disaster response and management system is being required, where the forensic technology & measures should be applied as a government policy to estimate the post compensation and to carry out the legal responsibility.
Doppler weather radar is an important tool for meteorological research. Through several decades of development, Doppler weather radar has enormous progress in understanding, detection and warning of meso and micro scale weather system. It makes a significant contribution to weather forecast and weather disaster warning. But the large amount of data process limits the application of Doppler weather radar. This paper proposed for fast weather radar data processing based on CUDA. CDUA is a powerful platform for highly parallel programming developed by NVIDIA. Through running plenty of threads, radar data can be calculated at same time. In experiment, CUDA parallel program can significantly improve weather data processing time.
This paper describes the arousal measurement and the control system using fuzzy logic to prevent drowsy driving. Sugeno's method was used for fuzzy inference in this study. Membership function and rule base were determined form the modfied arousal level criteria. The output of fuzzy inference tracked well the change of subject's arousal level. When IRI(Inter-SIR interval) was under the 60sec, maximum output of three step warning method was medium sound, but that of fuzzy logic system was changed from medium to big. Furthermore, the output of the fuzzy inference was highly correlated with $N_{z}$(r=0.99). Therefore, the fuzzy inference method for evaluation and the control of arousal will be more effective at real driving sityation than three step warning method.ning method.
This paper describes design and tuning of a full-range Adaptive Cruise Control (ACC) with collision avoidance. The control scheme is designed to control the vehicle so that it would feel natural to the human driver and passengers during normal safe driving situations and to avoid rear-end collision in vehicle following situations. In this study, driving situations are determined using a non-dimensional warning index and time-to-collision (TTC). A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC System. An ECU-Brake Hardware-in-the-loop Simulation (HiLS) was developed and used for an evaluation of ACC System. The ECU-Brake HiLS results for alternative driving situation are compared to manual driving data measured on actual traffic way. The ACC/CA control logic implemented in an ECU was tested using the ECU-Brake HiLS in a real vehicle environment.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.113-115
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2015
각종 자연적 사회적 재난 위험의 증가와 함께 국내에서도 선진국과 같은 대국민 경보 전달체계의 정비가 진행중이다. 본 연구는 경보 전달 체계에 대한 시민들의 인식 실태를 조사 분석하고, 시민들의 인식을 바탕으로 한 시스템 개선 방향점을 찾아보고자 했다. 조사 결과에 의하면 현재 시민들의 경보 전달에 관한 인식은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이런 경보 전달의 문제를 해결하는 시스템적 방법으로는 도심형의 야외 디지털 전달체계와 구내방송을 활용한 건물내 전달 체계 개선이 필요한 것으로 파악되었다. 또 한편으로는 경보 상황에서 사람들의 실질적 대응 행동 유발의 전략적 사회 맥락을 제공하는 연구가 필요하다는 것이 나타났다. 예를 들어 왜 사람들은 실제 경보 메시지를 받으면 방송에 주목하게 되는지, 또 그런 시민에게 어떤 식으로 대응 행동 가이드를 제공할지가 앞으로의 과제로 부각되었다.
Kwon Ki Jin;Ohn Jung-Ghun;Shim Jae-bock;Choi Yung ha
Proceedings of the KSR Conference
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2004.06a
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pp.1471-1473
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2004
A portable train approaching warning device can be used in order to reduce accidents of the workers on the rail, who are working without recognizing the approaching train, and to secure the safety of the workers. It can be installed in the train so that workers can recognize the approaching train. However, it is not easy to identify the location of the train precisely. In this study GPS and RF devices, which are used to calculate the location of the train were reviewed, to see how much error tolerance they have in the field, to analyze the distance for normal transmission between the receiver and transmitter, to verify the conformity of the portable train approaching warning device developed as a prototype model to the current rail system, and to provide the related fields with the analysis results to improve the existing or application technology. Additionally, test methods to locate the train were introduced and each test result was compared and analyzed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.6
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pp.517-523
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2010
In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.
The purpose of this study is to keep drivers from falling asleep at the wheel, it is necessary to find ways of detecting and relieving drowsiness. For the estimation of our warning system, we measured the physiological parameters such as EEG, ECG, EOG while they performed a monotonous task intended to induce drowsiness. The effects of a oxygen, odor and various colors on the subjects while in a drowsy state were examined. It was found that a combination of a certain amount of oxygen and odor such as a menthol and yellow color can have a positive effect of relieving drowsiness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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