Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.
일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.
자율주행차량(AV)의 기술 발전으로 실도로 내 자율주행이 가능해졌지만, 주변 요소로 AV의 인지 범위 또는 능력이 제한되는 인지 음영으로 완전한 자율주행에 어려움이 있다. 오늘날 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오를 개발하기 위해서는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 인지 음영 상황을 파악하고 대비 전략을 구상하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 미국 캘리포니아 차량관리국(DMV)의 AV 사고 데이터를 통해 자율주행 모드 활성화 여부에 따라 AV와 일반차량의 사고 형태와 특성을 비교하고, AV 제어권 전환 데이터를 단계적으로 분류하여 인지 음영으로 인한 제어권 전환의 유형과 실제 사례를 도출하였다. 분석 결과, AV의 안전 운전 기동으로 일반 차량과 다른 사고 유형이 나타났으며, 3가지 유형의 인지 음영 사례를 파악하였다. 본 연구 결과는 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발의 중요한 기초자료가 될 것이며, 다양한 인지 음영이 고려된 테스트 시나리오를 통해 상황별 인지 음영을 해소하는 효율적인 전략을 마련할 수 있다. 이를 통해 실제 도로에서의 AV 주행 안전성을 효과적으로 평가하고 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
The normal transmission characteristics of sound are hardly obtained due to the various noises and structural factors in a running car environment. It is due to the channel distortion of the original source sound recorded by microphones, and it seriously degrades the performance of the speech recognition in real driving environments. In this paper we analyze the degree of intelligibility under the various sound distortion environments by channels according to driving speed with respect to speech transmission index(STI) and compare the STI with rates of speech recognition. We examine the correlation between measures of intelligibility depending on sound pick-up patterns and performance in speech recognition. Thereby we consider the optimal location of a microphone in single channel environment. In experimentation we find that high correlation is obtained between STI and rates of speech recognition.
Recently, most vehicles has the Automatic transmission system as their transmission system. The automatic transmission system operates with fixed shift patterns. In the opposite of manual operation, it is easy and convenient for driving. Though these merit, the system can not evaluate the driver's intension because of usage of fixed shift pattern, To consider driver's intension, we must consider both the driving intensity of driver and the status of vehicle. In this paper, we developed flexible automatic transmission system by using the proposed moduled neural networks which can learn the status of the vehicle and driver's intensity As a result, we compare the transmission system using fixed shift pattern and the proposed transmission system and show the good performance in the change of shift position.
In the magnetic fluid linear pump, the pumping forces and pumping speed mainly depend on the current patterns. In this research, a new design to reduce the discontinuities of the pumping forces of the MFLP was studied. Continuous pumping of the newly designed MFLP by using AC current increases pumping efficiency and reduces the pumping force. Forming shapes of the magnetic fluid at the intermediate state were computed and compared to measurement. Since the back flow of the fluid is reduced remarkably, 4 yoke's AC driving is more efficient than 7 yoke's DC driving. The size, weight and pumping discontinuity are also reduced.
In order to determine the level of safety on highway driving, the relationship between the psychophysiological signal and driving condition was investigated. In particular, a Demand-Effort model was conceptualized and used in this study to diagnose the suitability of driving by reading the patterns of psychophysiological signals. To run the model, threshold values were determined to categorize the high, moderate and low level of effort. To examine the sensitivity of the model, a cross-validation process was performed by collecting additional data. Further investigation need to be conducted to improve the sensitivity of the model for practical application.
The discharge characteristics of the radio frequency (RF) surface dielectric barrier discharge have been simulated for the investigation of the ratio of the ion transit time to the RF period. From one-dimensional particle-in-cell (PIC) simulation for a planar dielectric barrier discharge (DBD), it was observed that the high-frequency driving voltage confines the ions in the plasma because of a shorter RF period than the ion transit time. For two-dimensional surface dielectric barrier discharges, a fluid simulation is performed to investigate the characteristics of RF discharges from 1 MHz to 40 MHz. The ratio of the peak density to the average density decreases with the increasing frequency, and the spatiotemporal discharge patterns change abruptly with the change in the ratio of ion transit time to the RF period.
This paper describes autonomous emergency braking systems (AEB) for elderly drivers designed to consider their driving characteristics. With aging, perception-reaction time, and decision-making time increase accordingly. Without being aware of these performance degradations, however, changes in driving patterns due to increased alertness while driving lead to vehicle crashes. Therefore, it is necessary to develop an autonomous emergency braking system by incorporating the characteristics of the elderly driver. In order to enhance the driver acceptance of older people, perception-reaction time, alertness, and ride comfort need to be considered for conventional autonomous emergency braking systems (C-AEB). Proactive AEB(P-AEB) algorithm has been proposed to reflect human factor of elderly driver above. The performance of the proposed algorithm has been evaluated through MATLAB simulink simulation studies. It has been shown from the computer simulations that the proposed P-AEB algorithm enhances the driver acceptance of older people by improving ride comfort while ensuring safety of vehicle.
본 연구에서는 고령운전자의 지나친 조심운전 뿐만 아니라 고령운전자가 경험하고 있는 만성질환과 만성질환으로 인한 약의 복용 여부가 사고위험성 증대의 원인으로 작용하고 있는지 확인해 보고자 하였다. 조사대상자의 운전행동을 알아보기 위하여, 만 65세 이상의 고령운전자 91명에게 자기운전능력평가지와 운전경험조사지를 실시하였다. 고령운전자의 운전패턴을 살펴 본 결과, 고령운전자의 연령이 증가할수록 운전속도와 운전양이 감소하였다. 운전상황적응능력은 사회적 적응환경과 물리적 적응환경으로 이루어져 있었다. 고령운전자는 사회적 적응환경보다 물리적 적응환경에서 상대적으로 낮은 자신감을 보였으며, 더 높은 수준의 어려움과 스트레스를 경험하는 것으로 나타났다. 운전상황적응능력은 가해사고, 피해사고와 상관관계를 가지고 있었다. 이는 고령운전자의 지나친 조심성이 교통사고경험과 직접적인 관계가 있음을 시사하였다. 만성질환이 고령운전자의 가해사고에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신경계질환이나 위염이 있는 운전자가 더 많은 가해사고를 경험하는 것으로 나타났다. 만성질환으로 인해 약을 복용하고 있는 고령운전자의 대다수는 복용하고 있는 약이 운전에 어려움이나 불편함을 준다고 생각하지 않았으며, 약을 복용하고 있는 기간에도 운전을 지속적으로 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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