In case of the big city, choosing the adequate root of which we can reach the destination can affect the driver's condition and driving time. so it is quite important to find the optimal routes for arriving the destination as considering the factors, such as driving conditions or travel time and so on. In this paper, we develop route choice model with considering driving conditions and travel time, and it can search the optimal path which make drivers reduce their fatigues using genetic algorithm.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.29
no.5
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pp.656-667
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2013
The non-exhaust coarse, fine, and ultrafine particles were characterized by on-road driving measurements using a mobile sampling system. The on-road driving measurements under constant speed driving revealed that mass concentrations of roadway particles (RWPs) were distributed mainly in a size range of 2~3 ${\mu}m$ and slightly increased with increasing vehicle speed. Under braking conditions, the mode diameters of the particles were generally similar with those obtained under constant speed conditions. However, the PM concentrations emitted during braking condition were significantly higher than those produced under normal driving conditions. Higher number concentrations of ultrafine particles smaller than 70 nm were observed during braking conditions, and the number concentration of particles sampled 90 mm above the pavement was 6 times higher than that obtained 40 mm above the pavement. Under cornering conditions, the number concentrations of RWPs sampled 40 mm above the pavement surface were higher than those sampled 90 mm above the pavement. This might be explained that a nucleation burst of a lot of vapor evaporated from the interaction between the tire and the road pavement under braking conditions continuously occurred by cooling during the transport to the sampling height 90 mm, while, for the case of cornering situations, the ultrafine particle formation was completed before the transport to the sampling height of 40 mm.
The purpose of the present driving simulation study was to examine the effect of cellular-phone use on driving performance when required driving speeds were systematically varied(60, 80, 100, or 120km/h) while either using cellular-phones(experimental condition; Hands-Free or Hands-Held) or not(control condition). Driving performance was measured both by longitudinal vehicle control(i.e., variabilities in driving speed and headway) and lateral vehicle control(variabilities in lane position). The results can be summarized as followings: (1) The significant difference in driving speed variation between the two cellular-phone usage conditions was found only at relatively higher driving speed conditions(i.e., over 80km/h). (2) Only in the experimental condition where cellular-phone was required to be used while driving, the magnitudes of variation in driving speed, headway and lane position were gradually increased as the required driving speeds were increased(this tendency was not found in control condition). And. (3) the dependent measures of this study appeared to suggest that cellular-phone usage itself (rather than the types of cellular-phone) had significant impact on driving performance. Finally, implication and issues related to this study were discussed.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.608-613
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2002
In this paper we developed the MPC sensor for steering control and steering control of the AGVDS(Autonomous Guided Vehicle Driving System) for Durability test. Among durability tests, the accelerated durability test has been widely used to evaluate the durability of vehicle structure and chassis parts in a short period of time on the designed road that has severe surface conditions. However it increased the drivers fatigue mainly caused by the severe driving conditions. The driver's difficulty to maintain the constant speed and control the steering wheel reduces the reliability of test results. In addition to the general detecting sensor for steering control was restricted by surrounding condition. So we need to develop steering control sensor was robust in the bad driving condition. In this paper we developed steering control sensor using magnetic induction which is robust in the bad driving condition and implemented the AGVDS.
In this study, vehicle directional stability is investigated for limit driving for crash avoidance maneuver using a full vehicle dynamic model. The model was analytically validated using typical step steering and lane change simulation. Limit driving condition for the vehicle model was quoted from research results of references. It was demonstrated that instable vehicle motion was caused by not only road conditions but also driving conditions. Also, the simulation showed that braking combined with steering caused very hazardous situation in crash avoidance maneuver. Finally, phase plane plot approach was used to evaluate the dynamic instability.
Sim, Sungdae;Min, Jihong;Ahn, Seongyong;Lee, Jongwoo;Lee, Jung Suk;Bae, Gwangtak;Kim, Byungjun;Seo, Junwon;Choe, Tok Son
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.3
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pp.245-254
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2022
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
Studies on the distribution of traffic demands have been proceeding by providing traffic information for reducing greenhouse gases and reinforcing the road's competitiveness in the transport section, however, since it is preferentially required the extensive studies on the driver's behavior changing routes and its influence factors, this study has been developed a discriminant model for changing routes considering driving conditions including traffic conditions of roads and driver's preferences for information media. It is divided into three groups depending on driving conditions in group classification with the CART analysis, which is statistically meaningful. And, elements of the driving conditions and the preferred media affecting the change of paths are classified into statistical meaningful groups through the CHAID analysis, and the major factors affecting the change of paths are examined. Finally, the extent that driving conditions and preferred media affect a route change is examined through a discriminant analysis, and it is developed a discriminant model equation to predict a route change. As a result of building the discriminant model equation, it is shown that driving conditions affect a route change much more, the entire discriminant hit ratio is derived as 64.2%, and this discriminant equation shows high discriminant ability more than a certain degree.
A number of conventional railway bridge is more than 2600. Non-ballast plate girder bridge is about 700 and this is 27% of all bridge numbers. Non-ballast plate girder has advantages that self load is more lighter than moving load and construction cost is more inexpensive than concrete bridge. But non-ballast plate girder has disadvantages that vibration and noise is bigger than concrete bridge. This study had analyzed behavior of non-ballast plate girder according to the arrangement of supports and driving conditions to review the proper arrangement of support. Measurements were performed in single line and disel locomotive of 7400type were used as test vehicle. The vehicle's driving conditions are as follows; Change of driving direction, Constant speed driving, Deceleration driving, Acceleration driving. Main measurement contents were horizontal displacement and vertical vibration acceleration in girder of vicinity support. Results of measurement are as follows; In case that a vehicle drives from fixed support to movable support, vertical vibration acceleration of the girder was smaller than opposition case.
Jeong, Yonghwan;Yi, Kyongsu;Choi, In Seong;Min, Kyong Chan
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.7
no.2
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pp.44-49
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2015
This paper presents an evaluation scenario of safety performance for extraordinary service permission of autonomous vehicle driving on a motorway. Based on advanced driver assistance system (ADAS) which is already mass-production, an autonomous vehicle driving on motorway is tested on the public roads and also getting close to mass-production. Before the autonomous vehicle tested, the safety of autonomous driving system should be evaluated based on a proper test scenario. Prior to develop the test scenario, this paper reviews the licensing standards for an autonomous vehicle in California and Nevada, and the international regulations of each ADAS. To develop the scenario, the driving conditions of motorway are categorized into five modes and fundamental evaluation requirements of elements of autonomous driving system are derived. An evaluation scenario, which represents the real driving conditions, has been developed to assess the safety of autonomous vehicle. This scenario has validated by computer simulation using model predictive control (MPC) based autonomous driving algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.3
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pp.120-131
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2017
Recent studies have suggested that providing in-vehicle feedback on various driving behaviors promote eco-friendly driving behaviors. However, there was relatively little interest in cognitive overload that can be caused by the provision of information. Thus, the goal of this study was to investigate the relative effects of two types of feedback(visual feedback vs. visual-auditory feedback) to increase eco-driving performance while minimizing driving workload. Also, in this study, the complexity of the driving task was distinguished (secondary vs. tertiary task) in order to reflect the actual driving situation. The study adopted a counterbalancing design in which the two feedback types were delivered in a different order under the two different task conditions. Results showed that providing the visual-auditory feedback was more effective than the visual only feedback in both promoting eco-friendly driving behaviors and minimizing driving workload under both task conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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