Pax Sinica is a historiographical term, modeled after the original phrase Pax Romana. It refers, in Latin, to a Chinese-provided peace which in turn is used to describe an era of peace in East Asia sustained by Chinese hegemony. In historical terms, both the Pax Sinica of the Eastern hemisphere through Han China and the Pax Romana of the Western hemisphere through Rome signified a trans-regional order based on rules and regulations. This orderly world of the Pax Sinica generated a number of positive results such as the intensification of travel, ever-expanding trade relations, an increase in the overall living standards of the populace, the proliferation of cities, and a demographic upsurge in Eurasia along the ancient Silk Road. During this period, China was the dominant civilization not only in the Eastern hemisphere but also in the Middle hemisphere due to its political, economic, military and cultural influence. This paper aims to reintroduce this historiographical term to elucidate the recent Chinese initiatives in Eurasia along the Silk Road to facilitate the integration and connectivity of the continent.
The automotive industry is developing day by day. Among them, it is very important to prevent accidents while driving. However, despite the importance of developing automobile industry technology, accidents due to road defects increase every year, especially in the rainy season. To this end, we proposed a road defect detection system for road management by converging deep learning and raspberry pi, which show various possibilities. In this paper, we developed a system that visually displays through a map after analyzing the images captured by the Raspberry Pi and the route GPS. The deep learning model trained for this system achieved 96% accuracy. Through this system, it is expected to manage road defects efficiently at a low cost.
Haifeng Sima;Yushuang Xu;Minmin Du;Meng Gao;Jing Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.861-880
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2023
Semantic segmentation of road scene is the key technology of autonomous driving, and the improvement of convolutional neural network architecture promotes the improvement of model segmentation performance. The existing convolutional neural network has the simplification of learning knowledge and the complexity of the model. To address this issue, we proposed a road scene semantic segmentation algorithm based on multi-task collaborative learning. Firstly, a depthwise separable convolution atrous spatial pyramid pooling is proposed to reduce model complexity. Secondly, a collaborative learning framework is proposed involved with saliency detection, and the joint loss function is defined using homoscedastic uncertainty to meet the new learning model. Experiments are conducted on the road and nature scenes datasets. The proposed method achieves 70.94% and 64.90% mIoU on Cityscapes and PASCAL VOC 2012 datasets, respectively. Qualitatively, Compared to methods with excellent performance, the method proposed in this paper has significant advantages in the segmentation of fine targets and boundaries.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.667-676
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2014
This study has conducted case studies in order to suggest alternatives to the historical data-based estimate system. Price fluctuation calculation methods based on historial cost indexes, standard estimate and construction cost indexes were applied to 9 road construction sites in Jeju for an analysis. As a result, in 5 construction sites (about 56% of 9 sites), the index control rate calculated based upon historical data-based estimate system was higher than that calculated based upon standard estimate and construction cost indexes. Thus the establishment of the requirements for the adjustment of contract price due to price fluctuation delays, which leads to a significant difference in price fluctuation amount. And, in an analysis of construction cost indexes, the indexes for road construction were used for calculating index control rate which ranges from 2.0 to 9.4 percent, indicating the time of construction amount and price fluctuation application has a significant influence on index control rate.
In this study, the computer code for the optimal design of road tunnel ventilation system based on one-dimensional analysis of the air flow was developed. The control volume method was used to calculate the air velocities and the concentration distribution of pollutants(CO, NOx, Particulate) for various tunnel ventilation system. This code was validated by comparing the calculation results to the practical design data for the road tunnel ventilation system. The calculation results were in accord with the practical design data.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.341-343
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1995
In this paper, an algorithm is presented to recogniz the driving direction of a vehicle and obstacles in front of it based on highway road image. The algorithm employs a neural network with 27 sub sets obtained from the road image as its input. The outputs include the direction of the vehicle movement and presence or absence of obstacles. The road image, obtained by a video camera, was digitized and processed by a personal computer equipped with an image processing board.
The aim of this research was to compare driver's workload among AHS (Automate Highway Systems) road sections in a virtual AHS environment that is based on a re Korean expressway in order to predict and compare the workloads imposed by the change (driver-vehicle interface and vehicle control authority. Road sections included the M (Manual Lane), TL1 (Transition Lane to enter the automated lane), AL (Automated Lane TL2 (Transition Lane to enter the manual lane after the end of automated driving), an post-AHS manual lane.
Due to the calculation difficulty on the hydraulic and hydrologic analysis for road drainage facilities design, these analysis techniques are not applicable. This study's result are development of minutely rainfall-intensity equation suitable for road drainage area, verification of rainfall-runoff model joining kinematic wave theory for road drainage area, computational model based GUI for road surface drainage facilities spacing and culvert's size decision and various road drainage channel design. Applicable test on the developed model is proceed, result that in case of road surface dranage facilities spacing is narrower 6~65% than present spacing calculation method, in other case of road cross dranage facilities size is bigger 6~140% than present size decision method.
The following research of the road network of Jeju-Eupseong during Daehan Empire period has a twofold purpose: to study some characteristics of the road network at that time; and, to restore it to the original form of that period before a newly constructed road, called Shinjakro, has been established. As an attempt to trace the old shape of Jeju-Eupseong, this study analyzed some historical factors based on the first land cadastral map which was made in 1914, including outskirts of Jeju-Eupseong; such as castle itself, castle gate, road, bridge, lots of land, etc. Then this study also tried to restore the old road network of Jeju-Eupseong, through finding the original land-lot shape in the land cadastral map. There was five Shinjakro made between 1914 and 1917. The road network before then was composed of the double east-west axes and the single north-south axis. These axes was connected to some important place of the inside of Jeju-Eupseong; such as castle gates, fountains, Gaek-sa, etc. There were many branch lines between these main axes at about 80-120m intervals. Also there was an outer road along the outer wall of castle, connected with each castle gates. Especially, the north-west axis was the baseline which divided into two large parts, a government office area and non-government area (housing and commercial street for the people). Finally, this paper examines that the road network of Jeju-Eupseong was the true result for the efficient function of the city, especially considering natural geographical conditions and environment of living of that time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1259-1266
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2014
Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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