This paper proposes an adaptive multimodal in-vehicle information system for safe driving. The proposed system filters input information based on both the priority assigned to the information and the given driving situation, to effectively manage input information and intelligently provide information to the driver. It then interacts with the driver using an adaptive multimodal interface by considering both the driving workload and the driver's cognitive reaction to the information it provides. It is shown experimentally that the proposed system can promote driver safety and enhance a driver's understanding of the information it provides by filtering the input information. In addition, the system can reduce a driver's workload by selecting an appropriate modality and corresponding level with which to communicate. An analysis of subjective questionnaires regarding the proposed system reveals that more than 85% of the respondents are satisfied with it. The proposed system is expected to provide prioritized information through an easily understood modality.
Background: Today, numerous telematics technologies, i.e., technologies developed by integrating telecommunications with information processing, are applied in vehicles. One such developmental application of this technology to vehicles is to increase the safety or convenience of drivers by providing them with necessary information such as warnings and information on emergencies and traffic situations. However, under certain conditions, there is a high probability of traffic accidents if the driving workload is high. Nowadays, the navigation system is frequently used in the vehicles, this system provides various information including route to the driver. But, the existing navigation systems are not only considered a driver's reaction but also provide unilaterally to the information regardless of them. Such one-side information service type may miss important information to the driver. In addition, it sometimes interferes safety driving. Objective: To solve this problem, the intelligent navigation system needs to the providing way that it checks the driver's reactions after providing information. Namely, if the driver passes the information received from the navigation, then the intelligent system provides more loudly and more frequently. Method: Therefore, in this study we introduce the intelligent navigation system that it automatically controls modality type and its strength when the driver misses or overlooks the information for their safety and entertainment and we analyze the driver's cognitive responses about the modality type and its strength. Results: To evaluate the effectiveness of the proposed system, we analyzed the reaction time and driving workload for each type of the information, modality and its strength. Also we evaluated the users' subjective satisfaction and understanding based on a questionnaire.
고속도로 공사장 교통관리구간 중 주의구간은 공사구간으로 진입하는 차량이 차로 변경을 수행해야 하는 구간으로 감속과 함께 안전한 차로변경이 가능하도록 교통안전표지가 설치되어야 한다. 본 연구에서는 주행시뮬레이션 분석을 통해 주의구간 내 운전자의 반응특성으로 고려한 교통안전표지 설치의 적정성을 평가하였다. 교통안전표지 위치 변경 및 제거를 통해 시나리오를 구성하고, 시나리오 별 교통안전표지의 설치 위치 적정성을 제한속도 순응률과 차로변경 안전도를 통해 비교 평가하였다. 분석 결과 제한속도 규제표지를 주의구간 상류부에 설치하여 공사구간 진입차량의 속도를 미리 감소키시고, 차로변경 주의표지를 주의구간 하류부에 설치하여 차로 변경을 최종적으로 유도하는 것이 운전자의 인지도 및 순응도 향상에 있어서 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 고속도로 공사장에서 발생하는 교통사고 예방을 위해 교통관리기준의 개정 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
최근 들어 고령운전자의 이동편의 및 안전증진을 위한 차량 및 도로시설의 운전환경개선에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 본 논문은 65세 이상 고령운전자의 특성을 설문조사를 통하여 분석하여, 일반운전자와 비교한 자기인식 및 운전특성의 차이점을 도출하고, 이를 바탕으로 개선방안을 제시하였다. 분석결과 고령운전자의 통행목적은 출퇴근 50%, 업무 33%로 나타나 자가운전을 하는 고령자의 경우 아직 경제활동을 하는 경우가 많은 것으로 나타났고, 이는 일반운전자와 매우 유사하였다. 고령운전자는 차량선택 시 안전성을 가장 중시하였고, 일반운전자는 브랜드인지도를 더 중시하였다. 그리고 고령운전자는 운전경력이 일반운전자에 비해 상대적으로 오래되어 교통상황에 대한 기술적인 대처능력은 일반운전자와 큰 차이가 없지만, 신체적인 능력저하에 따른 차이, 즉 거리 감각이나 반응속도 등은 일반운전자와 비교하여 차이점을 인식하고 있고 이에 따른 심리적 불안감을 갖고 있다. 또한 고령운전자는 워크로드가 많은 도로환경에 대하여 심리적인 위축감을 크게 느끼는 것으로 파악되어, 향후 도로시설물에 대하여 시인성 향상을 포함한 개선을 통하여 안전한 도로환경을 구축하는 노력이 필요하다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
Standardization strategy is considered as an important approach for the organization growth and competitiveness. Major contents of standardization are the selection of standardization area and management of standardization timing under limited resources. The developments of standardization road map and its driving strategy in construction area are important policy subjects in view of investment scale and national economy. In this paper, we aim to survey on the standardization theory and its application in construction field and suggest research direction for driving strategy of standardization road map development.
This paper proposes autonomous speed control strategy for an Electric Vehicle on urban road. SNU campus road is used to reperesent urban road situation. Motor efficiency of driving on campus circulation road can be improved by controlling velocity properly. Given information of campus road, especially slope of road, acceleration is selected from candidate, considering consumed power, human factor and driving time. To apply urban situation, preceding vehicle is also considered. With preceding vehicle, acceleration is defined according to clearance and relative velocity. Acceleration is bounded in normal range. Proposed acceleration control method is activated with proper velocity range for campus circulation road. With acceleration control, motor efficiency becomes better than driving with constant vehicle. To evaluate the performance of proposed acceleration controller, simulation study is conducted via MATLAB.
This paper addresses the effective and quantitative image DB construction for the development of front looking camera systems. The automotive industry has expanded the capability of front camera solutions that will help ADAS(Advanced Driver Assistance System) applications targeting Euro NCAP function requirements. These safety functions include AEB(Autonomous Emergency Braking), TSR(Traffic Signal Recognition), LDW(Lane Departure Warning) and FCW(Forward Collision Warning). In order to guarantee real road safety performance, the driving image DB logged under various real road conditions should be used to train core object classifiers and verify the function performance of the camera system. However, the driving image DB would entail an invalid and time consuming task without proper guidelines. The standard working procedures and design factors required for each step to build an effective image DB for reliable automotive front looking camera systems are proposed.
This paper describes the result of structure analysis and load test of torque arm for driving gear unit. The purpose of the analysis and test is to evaluate an safety which torque arm shall be considered fully sufficient rigidity so as to satisfy proper system function under maximum load. Driving gear unit consist of gearbox and torque arm. Both components, torque arm is significant component subjected to the vehicle and motor loads. The evaluation methode is used the FEM analysis, static and fatigue test. The test results have been very safety and stable for design load conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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