In this paper, driving functions of the Korea High-speed Trains were decomposed based on systems engineering architecture. In order to analyze the driving function, various systems engineering tools and methods were used. Moreover, interfaces of decomposed driving functions were analyzed to figure out purposes of the driving functions. Through activity modeling of driving function of the Korea High-Speed Trains, main functions were derived when starting, speeding and stopping. When the high speed train is speeding, pre-departure checks and wheel slide prevention are essential driving activities for the safety and when the high speed train runs high speed, maintaining driving stability by monitoring bogie hunting and monitoring drivers' safe operation by vigilance systems is important. Furthermore, when the train is braking, the driver should checks brake and suspensions as safety actions.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.6
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pp.14-21
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2004
This automotive headlight control system is newly proposed that, under my slope degree of the driving mad(flat up-hill, and down-hill) at night driving, the reflecting mirror of the headlight can be automatically controlled for safe driving. At first whether or not any vehicle is driven near is checked by photo sensor. Secondly, using the slope degree of the automotive feedbacked from the tilt sensor, the servo motor with the headlight is controlled to be turned right or down to the suitable angle. The servo motor is appropriately controlled according to road conditions. The proposed headlight control system is designed on the basis of the tested illumination intensity obtained according to any slope degree of roads. Finally, it is confirmed that the test model works very well in the given road conditions and environments.
The research will be essential that the method for strengthening safety are safe installations in a hardware portion, a safe running ceremony of the vehicle employee (an engine driver) and the estimate of the situation which is accurate. In railway car the window wiper which is auxiliary equipment for safe operation is changed the existing manual control method with automatic correspondence precipitation used raindrops censor which can assure the vision of driving. It can be easy to safe driving as might have expected the object. We carried out studies technical review investigation which can accomplish the best suited wiping speed in maintaining an introduction existing system in the manual control system applied the existing train and corresponding to precipitation. The observation fact in the studies can be possible to ensure safety operation. That is, Manual operation method (of the driver) to add the automatic speed adjust function can operate improved window wiper drive system when it rains and, as was expected, it is able to ensure the range of a good railroad driver's vision and to concentrate in working at rainfall.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.6
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pp.121-132
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2008
Recently, there is a growing interest in promoting safe and convenient roadway and traffic conditions for elderly drivers. This paper analyzed the driving characteristics, self recognition, and any inconvenience of elderly drivers over age 65 through an extensive survey, and drew some action plans to improve the driving conditions for elderly drivers. Survey results showed that the major trip purposes of the elderly driver were found to be commuting(50%) and business(33%), and this pattern was similar to the general drivers. The elderly drivers are interested in "safety", but "brand recognition" was the more important factor for the general drivers in the process of vehicle selection. The elderly drivers had no technical skill difference in driving as compared to the general drivers, but they fully recognized the physical deterioration such as reaction time and sight distance. In addition, the elderly drivers had a tendency to feel psychological contraction as to high workload driving conditions, thus it was necessary to make safe driving conditions by improving the design elements of traffic control devices on the roadways including visibility.
Young-Jae JEON;Jin-Woo KIM;Chan-Oh KWON;Jun-Hyuk LEE
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.1
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pp.1-10
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2023
With the advent of the 4th industrial revolution era, interest in autonomous driving technology is increasing. Accordingly it is necessary to seek safe driving by recognizing surrounding situations using sensors attached to autonomous vehicles along with the applicability of existing traffic facilities to autonomous driving lanes and the utilization of HD maps. In this study, in order to deduce the role of sensor only physical facilities which recognized through a laser scanner on an autonomous vehicle developed to improve road and traffic infrastructure, through comparative analysis with existing road facilities such as road signs, safety signs, and gaze guidance facilities. Sign facilities can promote driving safety by allowing autonomous vehicles to perform specific actions directly. In order to promote safe driving by recognizing sign facilities by using sensors for autonomous vehicles, it is necessary to prepare standards for installation, management, and use, and it is considered that management and supervision should be carried out continuously according to the standards.
Assuming a completed Smart Highway road & communication environment that allows real-time information collection and transmission of road traffic condition ahead, the purpose of this study is to develop a plan for inducing a network-level safe driving pattern by providing road traffic condition and safety information to multiple drivers through a road information provision device. In this study, the device with a function that displays different colors according to the hazard level to the existing delineator has been named 'Smart Delineator'. Smart Delineator is a device that provides not only alignment information but also safety information for drivers to receive real-time warning information and intuitively recognize road traffic condition ahead so that drivers can respond. To examine the effects of safety driving inducement level on drivers, a simulation test was conducted using driving simulator as well as a satisfaction survey. The result showed that the Smart Delineator was able to identify the location of occurrence and affecting driving according pattern, either adhering to recommended speed or reducing speed according to the pre-defined hazard level.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.145-152
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1998
Driving performance is characterized by many things such as driver's experience period, age, ability of information processing and reaction time of control devices and so forth. However, each factor of driving performance is needed to help and screen a poor driver for safe driving. In this paper, driving performance was estimated by reaction of manipulating brake, accelerator, steering wheel and speed. Subjects were grouped by experience of accident and age. Combinations of every group were analysed. For all the dependent variables, only steering wheel and speed were shown to have significant difference, which could be regarded as visual information of speed and direction were the important factors to drive safely. Especially for tile elderly, it is needed to enhance their ability of visual information processing that is to be decreased with aging. Therefore driving simulator to train and screen the poor driver should be studied.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.7
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pp.250-257
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1999
Driving simulators are used effectively for human factor study, vehicle system development and other purposes by enabling to reproduce actural driving conditions in a safe and tightly controlled enviornment. Interactive simulation requries appropriate sensory and stimulus cuing to the driver . Sensory and stimulus feedback can include visual , auditory, motion, and proprioceptive cues. A fixed-base driving simulator has been developed in this study for vehicle system developmnet and human factor study . The simulator consists of improved and synergistic subsystems (a real-time vehicle simulation system, a visual/audio system and a control force loading system) based on the motion -base simulator, KMU DS-Ⅰ developed for design and evaluation of a full-scale driving simulator and for driver-vehicle interaction.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.299-310
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2022
The ability of an automated driving system is based on vehicle sensors, judgment and control algorithms, etc. The safety of automated driving system is highly related to the operational status of the road network and compliant road infrastructure. The safe operation of automated driving necessitates continuous monitoring to determine if the road and traffic conditions are suitable and safe. This paper presents a node and link system to build a road monitoring system by considering the ODD(Operational Design Domain) characteristics. Considering scalability, the design is based on the existing ITS standard node-link system, and a method for expressing the monitoring target as a node and a link is presented. We further present a technique to classify and manage hazard risk into five levels, and a method to utilize node and link information when searching for and controlling the optimal route. Furthermore, we introduce an example of system implementation based on the proposed node and link system for Sejong City.
Deep reinforcement learning(RL) is an end-to-end data-driven control method that is widely used in the autonomous driving domain. However, conventional RL approaches have difficulties in applying it to autonomous driving tasks due to problems such as inefficiency, instability, and uncertainty. These issues play an important role in the autonomous driving domain. Although recent studies have attempted to solve these problems, they are computationally expensive and rely on special assumptions. In this paper, we propose a new algorithm MCDT that considers inefficiency, instability, and uncertainty by introducing a method called uncertainty sequence modeling to autonomous driving domain. The sequence modeling method, which views reinforcement learning as a decision making generation problem to obtain high rewards, avoids the disadvantages of exiting studies and guarantees efficiency, stability and also considers safety by integrating uncertainty estimation techniques. The proposed method was tested in the OpenAI Gym CarRacing environment, and the experimental results show that the MCDT algorithm provides efficient, stable and safe performance compared to the existing reinforcement learning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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