• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.43 no.9 s.351
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• pp.135-141
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• 2006

In order to prevent traffic accident, it is very important that the driver regulates the location of rear view mirror using the automatic seat regulation system which guarantees the maximum vision of the possibility for accuracy. In order to solve this problem the paper deals with the automatic seat control system which guarantees comfortable and safe seating and good visual field. Also a automatic car seat control algorithm has been developed to regulate the back mirror. Particularly, the automatic seat control algorithm function for the air bag operation in case of an accident has been added depending on passengers weight. Moreover when the driver passes a dangerous area an algorithm has been developed which gives the driver a naming sign and has been simulated in a ubiquitous environment. The simulation result proved that the Intelligence analysis for traffic accidents can reduce franc accidents more than 25% than the currently existing methods.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.5
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• pp.161-172
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• 2007

Vehicles transporting hazardous materials can make huge damage to people, properties and environment by traffic accidents. Therefore, transporting hazardous materials is a big issue with the cutting edge technology of communications in these days. However, despite this situation, Korean government gives limited efforts for systematic management, research and investment about hazardous materials. Accordingly, this research suggests the key path finding algorithm about management of real-time schedule and routes for vehicles transporting hazardous materials. Besides, the case study is progressed in transportation networks of Seoul in order to evaluate the reality of algorithm. Specifically, time-space network transformation is performed for time window attributes. In addition, this study proposes the techniques searching for non-dominated paths considering schedule by the multiobjective shortest path algorithm based on dynamic programming in dynamic transportation networks including multiobjective attributes.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.93-93
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• 2011

연육 연도교에 주로 건설되는 초장대교량은 시설물 특성상 이용객들의 대피공간이 제약받고 태풍, 해일 등 자연재해에 노출이 많기 때문에 다른 공공시설물보다 재난에 취약한 구조물이다. 최근 공공시설물의 건설동향이 구조물의 장대화로 되어감에 따라 재난 발생시 예상 위험이 점점 더 커져가고 있다. 본 연구는 이전 연구를 통해서 구축된 재난관리 시나리오를 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 초장대교량의 재난은 자연재해와 인적재해로 구분할 수 있다. 여러 가지 재해 중 본 연구에서 제시한 재난관리 알고리즘은 자연재해의 경우 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해이며 인적재해의 경우 화재, 교통사고, 구조물파괴 및 테러이다. 이 재난관리 알고리즘은 재난관리 전산 프로그램 구축의 기초로 사용될 것이다. 본 연구는 국내외 재난관리 관련 사례조사를 토대로 재난 수준별 평가방법을 수립하였다. 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해와 같은 자연재난은 심각한 재난 발생전에 교통통제가 가능한 형태로 분류될 수 있으며 사례조사를 통해 교통통제 관리기준을 설정하였다. 화재, 교통사고, 구조물 파괴 및 테러와 같은 인적재난은 상황 발생시부터 비상대응을 취해야할 재난의 형태로 분류될 수 있으며 사고발생 시나리오를 통해 대응 단계별 평가방법을 설정하였다. 또한 재난 수준별 평가방법을 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 자연재해와 같이 사고 발생 전에 교통통제가 가능한 재해는 교통통제 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 인적재해와 같이 사고 발생 즉시 비상대응을 실시해야할 재해는 비상대응 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 원칙적으로 국가재난관리등급에 따라 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계로 구분하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 AAD에 의해 관리자, 외부기관 및 이용자 각각의 세부 행동지침 및 요령을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.295-296
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• 2022

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2004.11a
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• pp.73-80
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• 2004

Recently, many maritime accidents have been increased and the collisions due to human error are given a great deal of proportions out if them We develop the Real-time Collision Risk Monitoring System (CRMS) for the navigational officers to cope with the emergency situation promptly and thus to reduce the probability if casualty. In this study, the risk of collision is evaluated by two kinds if method. The first method is based on Fuzzy algorithm, which evaluates the risk of collision between traffic ships. The second method is based on Environmental Stress (ES) Model, where the total risk if collision is evaluated by the environmental stress felt by human. The developed real-time CRMS has been installed to the ship handling simulator system and its capabilities have been tested through simulator experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.556-559
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• 2021

해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.569-582
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• 2023

Lead-acid Battery is the oldest rechargeable battery system and has maintained its position in the rechargeable battery field. The battery causes thermal runaway for various reasons, which can lead to major accidents. Therefore, preventing thermal runaway is a key part of the battery management system. Recently, research is underway to categorize thermal runaway battery cells into machine learning. In this paper, we present a thermal runaway hazard cell detection and verification algorithm using DBSCAN and statistical method. An experiment was conducted to classify thermal runaway hazard cells using only the resistance values as measured by the Battery Management System (BMS). The results demonstrated the efficacy of the proposed algorithms in accurately classifying thermal runaway cells. Furthermore, the proposed algorithm was able to classify thermal runaway cells between thermal runaway hazard cells and cells containing noise. Additionally, the thermal runaway hazard cells were early detected through the optimization of DBSCAN parameters using a grid search approach.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.2
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• pp.238-246
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• 2021

Collision of small vessels such as fishing boats cause great personal injury. Prior to this study, the collision prevention algorithm was developed to assess the collision risk and make the collision alarm. However, a service provided for safety, such as a collision warning, not only prevents risks, but also requires a certain degree of user satisfaction to function effectively. In this study, the collision prevention algorithm for small vessels was improved to be more practical, and the effects of the improvement were confirmed by applying the algorithm. A survey conducted on the users of the collision warning service confirmed the user requirements for improving the accuracy of the collision warning system and reducing the volume and number of alarms. Accordingly, the algorithm was improved for user satisfaction, and the actual vessel experiment was performed applying the improved algorithm in an actual maritime environment. As a result, the frequency of alarm occurrence decreased compared to former algorithm, but the alarm was relatively steadily generated in dangerous situations. It was analyzed that the accuracy and practicality of the collision alarm were improved. If the practicality and reliability of the improved algorithm are verified in the further study, it will be able to effectively contribute to the prevention of collisions of small vessels.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.22 no.5
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• pp.107-113
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• 2018

While accident data are used to show alertness to accidents or to review similar cases, the analysis of nature of accident data its association with surrounding environment is very insufficient. Therefore, it is very necessary to demonstrate the possibility of an accident for a particular region by developing analysis techniques with the related accident data. The purpose of this study is to develop an analysis model and implement a system that produces regional accident probability based on historical weather information data and accident and reporting data. In other words, the system is designed and developed to create models by k-NN and decision tree algorithms with optional user-environment variables based on the probability between weather and accidents about many particular region of Korea. In the future, the models developed in this study are intended to be used to analyze and calculate the risk of a more narrow area.