Kim, Cherl-Jin;Ji, Jae-Geun;Kim, Sung-Lae;Yoon, Shin-Yong
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07b
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pp.1181-1183
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2003
Cold cathode fluorescent lamp(CCFL) are widely used to illuminate the liquid crystal display(LCD). Usually, CCFL dimming methods are used to lamp current regulation or average current adjust feeding the CCFL inverter. Switching frequency of inverter is higher than resonant frequency at stabile states. In this study, design of CCFL driving circuit by half-bridge type series and parallel resonant inverter that variable frequency modulation method to control the output power. This method has advantages such as low EMI and reduced harmonics. And it is easy to dimming control use microprocessor. The validity of this study is confirmed from the simulation and experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.1
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pp.46-51
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2015
In this paper, we propose a vision-based method to recognize lane changes of an autonomous vehicle. The proposed method is based on six states of driving situations defined by the positional relationship between a vehicle and its nearest lane detected. With the combinations of these states, the lane change is detected. The proposed method yields 98% recognition accuracy of lane change even in poor situations with partially invisible lanes.
A tristate liquid crystal display characterized by two distinct dark states and one bright state has been presented. These two dark states contribute to two different viewing angles. We demonstrate a single panel of vertically aligned cell whose viewing angles can be directly selected from two sets of driving voltage.
This paper presents a quantitative evaluation method and result of moving vehicle perception using automotive radar. It is also important to analyze the accuracy of the perception algorithm quantitatively as well as to accurately percept nearby moving vehicles for safe and efficient autonomous driving. In this study, accuracy of the automotive radar-based perception algorithm which is developed based on interacting multiple model (IMM) has been verified via vehicle tests on real roads. In order to obtain experimental data for quantitative evaluation, Long Range Radar (LRR) has been mounted on the front of the ego vehicle and Short Range Radar (SRR) has been mounted on the rear side of both sides. RT-range has been installed on the ego vehicle and the target vehicle to simultaneously collect reference data on the states of the two vehicles. The experimental data is acquired in various relative positions and velocity, and the accuracy of the algorithm has been analyzed according to relative position and velocity. Quantitative analysis is conducted on relative position, relative heading angle, absolute velocity, and yaw rate of each vehicle.
There are two types of electric controlled fuel injection system in the gasoline engines of common vehicles. One is fuel return system and the other is fuel returnless system according to the methods of controlling injection pressures. It is important to understand the characteristics of these system in loaming and studying of engine, but it is very difficult without a special equipment in reality. The purpose of this paper is to develop the emulation system that can be compensated with the amount of injection fuel according to various driving conditions, battery voltage, cooling water temperature, and engine speed, may be appeared in real driving, and especially can analyze the difference between the electric signal controlling the amount of injection fuel and its result, and nullity injection duration. With the developed system, we can conveniently set various and completed driving condition and so can acquire the useful information such as non-uniformity rate and mass of injection fuel using waveform analysis and measurement modules. It must be a very useful and sophisticated system to instruct and learn the features and operating states of injection system, and to study f3r improving the performance of it.
This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
A variety of in-situ geotechnical investigation methods are currently used to measure the properties of each site, but in-situ tests for "Intermediate Geomaterial (IGM)", which is the transitional geomaterial between soil and rock, have only limited application. In the United States, "The Texas Cone Penetrometer Test (TCPT)", which is the geotechnical investigation technology for IGM, is utilized to create foundation designs. This paper introduces "The Driving Cone Penetrometer Test (DCPT)", which can be performed using general geotechnical investigation equipment and also analyzes the correlation between various in-situ geotechnical investigation methods by applying DCPT on the ground. The results showed that the correlation between the driving cone penetrometer test (DCPT) and standard penetration test (SPT) was quite high. Additionally, the scope of DCPT properties was wide, depending on soil types.
The remarkable change in the automobile industry, which is a traditional industrial field, is now evolving into a form of moving toward autonomous functions rather than humans due to various convenience functions and automatic driving or autonomous driving technologies if the person was central when driving the car. This situation is expanding to various industries such as the aviation industry and the drone market, as well as the robot market. The drone market in the aviation industry is being used in various fields due to the unmanned nature of drone operation. Among them, military drones are secret and due to the specificity of technology, details are not disclosed, but as a collection of advanced technologies, they have played a key role in drone development. In this study, the current status of China and the European Union, including the United States, which are major competitors in the drone field, was investigated, and the technologies of major countries were compared and analyzed through the characteristics and operational specifications of the drones currently in operation.
This paper studied the stress of Metropolitan Transit driving crews. Stress to such workers can not only lead to fatalities and infrastructure damage but also enormous loss of competitiveness. The study was carried out to search for ways of alleviating stress of driving crews. In order to reduce the various factors that exacerbate job stress of driving crews of Metropolitan Transit, it is first necessary to expand training in order to enhance their expertise, and improve facilities to protect driving crews in the event of accidents. Second, psychological compensation or organization's systems may cause job stress. It may therefore be possible to solve fundamental problems through typical organization level approach such as leadership training programs. Third, job stress may be reduced through proper life habits such as personal regular exercise. Fourth, we need to improve driving crews' working conditions and adjust working hours by avoiding excessive performance competition and an unfair evaluation system, by understanding their mental states, and by setting up systems such as a comprehensive health improvement and management program at the organization level.
Enhancements in NMR sensitivity have been the main driving force to extend the boundaries of NMR applications. Recently, techniques to shift the thermally populated nuclear spin states are employed to gain high NMR signals. Here, we introduce a technique called photochemically induced dynamic nuclear polarization (photo-CIDNP) and discuss its progresses in enhancing the solution-state NMR sensitivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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