After arranging the general usability evaluation criteria of existing VUI researchers, this study verified how appropriate these criteria are for AI VUI specialized in navigation and the priority of their suitability. The VUI used in this study was analyzed through a survey from a total of 195 Chinese users after analyzing the navigation VUI used in China. As a result of the analysis, the usability evaluation criteria of the navigation VUI were extracted from three sub-factors of 'task accuracy', 'function satisfaction', and 'information reliability' in verifying conformance with general VUI evaluation criteria. With the recent advent of self-driving cars, safety and response speed are becoming very important, so Chinese users also ranked responsiveness as the top priority in VUI design, and the importance was also found to be high. Also, both men and women have the highest reactivity and the lowest multiplicity. VUI requires a convenient and natural interface to understand the intention between two objects through usability evaluation and verification in order to have effective interaction between humans and machines.
본 논문에서는 아이들을 태우는 유아차로부터 생길 수 있는 각종 안전사고를 예방 그리고 보다 수월한 유아차 사용을 위한 연구를 진행하였다. 유아차가 보호없이 주행하는 것을 막기 위하여 압력센서와 서브모터를 활용하여 유아차 바퀴에 브레이크 기능을 탑재하였으며 압력센서와 LCD를 활용하여 안전벨트 결속의 유무를 판단하여 유아가 유아차에서 떨어지는 것을 방지할 수 있도록 설계하였다. 추가로 LCD와 LED를 활용하여 일정 온습도를 넘어가면 경고등이 켜지도록 설계하여 유아가 유아차를 사용할 때 쾌적한 환경에 있을 수 있도록 설계하였다.
In the midst of accelerating wars around the world, unmanned robot technology that can guarantee the safety of human life is emerging. ERP-42 is a modular platform that can be used according to the application. In the field of defense, it can be used for transporting supplies, reconnaissance and surveillance, and medical evacuation in conflict areas. Due to the nature of the military environment, atypical environments are predominant, and in such environments, the platform's path followability is an important part of mission performance. This paper focuses on reducing the minimum turning radius in terms of improving path followability. The minimum turning radius of the existing 2WS/2WD in-wheel platform was reduced by increasing the torque of the independent driving in-wheel motor on the rear wheel to generate oversteer. To determine the degree of oversteer, two GPS were attached to the center of the front and rear wheelbases and measured. A closed-loop speed control method was used to maintain a constant rotational speed of each wheel despite changes in load or torque.
본 논문은 WCDMA, HSDPA 및 WiBro와 같은 광역무선통신망 기반의 V2I2V 차량통신시스템을 구현하여 차량통신시스템의 실제 도로주행 실험을 통해 이동차량과 위치관리서버 사이의 다양한 성능인자에 대한 실험적 성능을 측정하였다. GPS가 탑재된 이동차량 내 클라이언트와 각 이동차량의 위치 추적을 위한 위치 관리 서버 사이의 RTT, 종단간 전달지연 및 기타 성능인자들을 측정하였다. 이동차량이 도심지에서의 운행 시 차량의 이동속도별, 광대역통신망의 종류별 성능인자들을 측정하고 분석하였다. 본 연구 결과는 광역무선통신망 기반의 차량통신시스템을 이용한 서비스 지원 시, 차량통신을 이용한 교통 안전정보 서비스의 지원 가능성을 판단할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.73-81
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2023
Globalized cities are currently showing changes due to autonomous driving (AD). It is also maximizing globalization connections in cities where autonomous mobility is as complex as AD. The purpose of this study is to reveal that cities that realize AD and mobility will grow into globalized cities. Several cities, including New York and Shanghai, have attempted and are in progress, but failed cities are increasing. Although the technology of AD and the trust of citizens are prioritized, the city that has built the city's infrastructure is expected to be a city that has succeeded in AD. This is because commercialized cities or AVs will become hubs for mobility globalization, excluding rapid climate change or AV companies, and empirical analysis has been conducted that if AVs fail in metropolitan New York due to urban complexity (population density), urban economy size (GRDP), patents, number of consumers, infrastructure public EV chargers, and road quality. It examines whether the realization of AD by region and country affects overall national innovation. As a result, even if AV succeeds in large cities such as New York, Seoul, which has a higher population density (complexity), has a negative meaning, and a more similar Tokyo has a positive meaning. It can be seen that regional research on AV should also be prioritized in large cities such as Shanghai. This means that in order for AV to be realized in each city, the construction of AI infrastructure data must be actively changed to establish globalization of cities for economic growth as autonomous mobility.
Mato G. Uljarevic;Snjezana Z. Milovanovic;Radovan B. Vukomanovic;Dragana D. Zeljic
Geomechanics and Engineering
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제32권1호
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pp.35-47
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2023
Deformability of road pavements in the form of ruts represent a safety risk for road users. In the procedures for dimensioning the pavement structure, the requirement that such deformations do not occur is imperatively included, which results in the appropriate selection of elements (material, geometry) of the pavement structure. Deformability and functionality, will depend of the correct design of pavement structure during exploitation period. Nevertheless, there are many examples where deformations are observed on the pavement structure, in the form of rutting at parts of the road with relatively short length, realised in the same climatic and the same geoenvironmental conditions. The performed analysis of deformability led to the conclusion that the level of deformation is a function of the speed of traffic. This effect is observed on city roads, but also outside of urban areas at roads with speed limits are significant, due to the traffic management, traffic jams (intersections, etc.). Still, the lower speed cause greater deformations. The authors tried to describe the deformability of flexible pavement structures, from the aspects of geotechnical problems, as a function of driving speed. Outcome of the analysis is a traffic load correction coefficient, in terms of using the existing methods of flexible pavement structures design.
This study aims to examine the educational needs of migrant farm workers and farmers in Korea. For developing survey instruments, content analysis of migrant workers & employer training programs, in-depth interviews with farmers and expert reviews had been conducted. Therefore, eight parts and twenty nine educational contents for migrant workers, five parts and twenty educational contents for farmers have been constructed. For data analysis, Borich analysis and The Locus for Focus Model were hired to analyze the educational needs assessment. Results showed that migrant workers' educational priorities were 'basic korean for farming, working attitude in farming, safety guidelines and first aid skills for rural life, safe use of pesticides and protective equipment, driving skills, safe use of agricultural machinery, operation & maintenance of agricultural machinery, pest control by crop', and for the farmers' were 'communication with migrant workers, trouble controls with employment, farming guidance, industrial accident cases and countermeasures, preventing disease and promoting mental health of migrant workers'.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.169-176
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2023
The vehicular ad hoc network (VANET) is currently an important approach to improve personal safety and driving comfort. ANEL is a MAC-based authentication scheme that offers all the advantages of MAC-based authentication schemes and overcomes all their limitations at the same time. In addition, the given scheme, ANEL, can achieve the security objectives such as authentication, privacy preservation, non-repudiation, etc. In addition, our scheme provides effective bio-password login, system key update, bio-password update, and other security services. Additionally, in the proposed scheme, the Trusted Authority (TA) can disclose the source driver and vehicle of each malicious message. The heavy traffic congestion increases the number of messages transmitted, some of which need to be secretly transmitted between vehicles. Therefore, ANEL requires lightweight mechanisms to overcome security challenges. To ensure security in our ANEL scheme we can use cryptographic techniques such as elliptic curve technique, session key technique, shared key technique and message authentication code technique. This article proposes a new efficient and light authentication scheme (ANEL) which consists in the protection of texts transmitted between vehicles in order not to allow a third party to know the context of the information. A detail of the mapping from text passing to elliptic curve cryptography (ECC) to the inverse mapping operation is covered in detail. Finally, an example of application of the proposed steps with an illustration
In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.67-72
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2023
In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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