최근 텔레매틱스 기술은 운전자와 차량, 차량과 외부의 정보들을 이용하여 다른 산업과의 융합이 급속히 진행되고 있으며, 다양한 서비스에 대한 요구 역시 점차 증가하는 추세이다. 최근에는 차량의 위치 및 궤적 데이터 정보 서비스뿐만 아니라 차량을 통한 차별화된 고객별 영업, 마케팅 및 서비스 제공에 대한 VRM이 대두되고 있다. VRM은 차량의 주행 정보, 과거 이동정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 다양한 정보에서 특정 규칙과 추출된 패턴 정보를 기반으로 영업, 서비스 생산, 마케팅 전략을 수립 및 적용할 수 있도록 해주는 것으로 CRM과 유사하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CRM의 성공 요인에 대한 선행 연구를 검토해 VRM의 전략적 관점에서 프로세스에 준거하여 고객자산가치관리와 VRM의 핵심기능인 고객자산가치 관리역량을 통해 차량의 주행정보, 차량 정검 정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 모든 정보를 VRM 프레임워크가 갖추어야 할 요소를 도출하고 텔레매틱스 기반 VRM 프레임워크 모델을 제안해보고자 한다.
본 논문에서는 차량 충돌 방지 시스템으로 많이 사용되고 있는 밀리미터파를 이용한 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더의 신호 처리부를 분석 및 설계하였고, 설계한 레이더의 파라미터 값들을 이용하여 선행 차량의 거리와 속도 정보를 검출하는 신호 처리 과정을 시뮬레이션 해 보았다. 최종적으로 FMCW 레이더의 신호 처리부를 TI사의 TMS320C31 DSP을 이용하여 하드웨어로 구현하였다.
This study deals with the rear-end accidents of 4-legged signalized intersections in Cheongju. The objectives are to analyze the characteristics of the accidents and to develop the models which explain the relations among the accidents, traffic volumes and geometric structures. In pursuing the above, the study uses the data 308 rear-end accidents occurred at the 106 intersections (2004). The main results analyzed are as follows. First, the rear-end accidents were analyzed to be serious. because the ratio of severe accidents is 77.6%. Second, the more accidents were occurred of in the night than the daytime and in the approaching sections of intersections. In particular, the accidents of large-size struck vehicles were analyzed to be more serious. Finally, the multiple and Poission regression models developed in this study are all analyzed to be statistically significant.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1D
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pp.11-19
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2008
Currently, existing car following models among several basic systems of advanced vehicle systems are almost developed related to the physical relation between two vehicles except for the driver's behavior or environmental factors. But the consideration of driver's character and environmental factors on driving are very essential factors for actual application. Hence, we suggested calibrating the degree of driver's discomfort on driving that is the former study to develop a new car following model of advanced vehicle to use in actuality. The degree of driver's discomfortness (Measure-of-Alarmness; MOA)is measured related to the relationship between the following vehicle and the preceding vehicle, the environmental factors and driver's characters in ubiquitous traffic. We made up questions to drivers to obtain the general and the objective measurement of driver's MOA. And the fuzzy logic model for measurement of MOA was constructed based on the results of survey. We verified the suitability of fuzzy logic model through the computation of MOA with several scenarios. And we measured the quantitative degree of driver's discomfortness on car following related to several factors which affect drivers. In accordance with this study, development of car following model applying driver's MOA will promote the actual application of advanced vehicle more effectively than the existing models. Finally, we thought the measurement of driver's MOA will be applied significantly to evaluate safety and comfort of drivers on driving.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2473-2481
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2013
The two characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking triggered by low-speed vehicle. It is crucial to develop a robust model which simultaneously generates the behaviors of platoon by low-speed vehicle and overtaking using opposite lane. Hence, a microscopic two-lane and two-way vehicle model was introduced (B. Yoon, 2011), which is based on CA (Cellular Automata) which is one of discrete time-space models, in Korea. While the model very reasonably explains the behaviour of overtaking low-speed vehicle in stable traffic flow below critical density, it has shortcomings to the overtaking process in unstable traffic flow above the critical density. Therefore, the objective of this study is to develope a vehicle model to more realistically explain overtaking process in unstable traffic flow state based on the model developed in the previous study. The experimental results revealed that the car-following model robustly generates the various macroscopic relationships of traffic flow generating stop-and-go traffic flow and the overtaking model reasonably explains the behaviors of overtaking under the conditions of both opposite traffic flow and stochastic parameter to consider overtaking in unstable traffic flow state. The vehicle model presented in this study can be expected to be utilized for the analysis of two-lane-and-two-way traffic flows more realistically than before.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.3
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pp.16-24
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2011
The vehicle electronic control system is being developed as the legal and social demand for ensuring driver's safety is rising. The various Driver Assistance Systems with various sensors such as radars, camera, and lasers are in practical use because of the falling price of hardware and the high performance of sensor and processer. In the preceding study of this research, the program was developed to recognize the experiment vehicle's driving lane and the cars nearby or approaching the experiment vehicle throughout the images taken by CCD camera. In addition, the 'dangerous driving analysis program' which is Vision System basis was developed to analyze the cause and consequence of dangerous driving. However, the Vision system developed in the previous studyhad poor recognition rate of lane and vehicles at the time of passing a tunnel, sunrise, or sunset. Therefore, through mounting the brightness response algorithm to the Vision System, the present study is aimed to analyze the causes of driver's dangerous driving clearly by improving the recognition rate of lane and vehicle, regardless of when and where it is.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.31-42
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2019
Among the driving information recorded in the event data recorder (EDR), the speed information of the vehicle before the traffic accident is a very important factor that determines the punishment of the driver of the accident vehicle, the identification of the offender and the victim, and the possibility of avoiding the accident. Also, by analyzing the EDR data, the deceleration of the accident vehicle can be analyzed. In this study, the results of the braking test of the previous study and the analysis of the EDR data of the traffic accident vehicle were compared to suggest an appropriate deceleration value applicable to the calculation of the stopping distance. As a result of the braking test of the vehicle equipped with ABS of the previous study, the average deceleration of the vehicle was 0.79g ~ 0.94g. In addition, the deceleration value was calculated from 0.92g to 0.94g in the recent automobile safety evaluation braking test conducted by the Korea Automobile Testing & Research Institute. In addition, the deceleration value of 0.55g ~ 0.71g was calculated through the analysis of EDR data performed in this study, and the value was smaller than the deceleration value measured in the braking experiment of the previous study.
Thorough preparations and investigations must be done in order to prevent the hazards which will happen when workers work on the roof of the rolling stocks. Some industrial disasters can be prevented by solving the risks involved in the working of the work processes. Falling accidents tend to happen from the roof of the trains when workers work in the high position. So through the analysis of the 4M( Man. Machine, Media, Management), this paper analyzed the risk factors among the roof works and all problems of the maintenance. Also this paper suggests new devices or new methods to prevent falling disasters and to relieve the mental senses of uneasiness.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.601-603
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2003
최근에 차량수의 증가로 인하여 교통량이 증가하고 그로 인하여 ITS(Intelligent Transport System)에 대한 관심이 증가하게 되었다. 그 중에서도 LPR system(License Plate Recognition system)은 ITS에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 차량의 번호를 인식하기 위해 선행되어야 하는 과정인 대상 차량의 번호판 영역을 추출하고 구성 숫자들을 분리하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 차량의 번호판 영역을 찾는 부분과 번호판의 숫자를 분리하는 부분으로 구성이 되어 있다. 먼저 입력 영상에서 gradient를 구하게 된다. 구해진 gradient에서 차량의 구조와 transition의 횟수를 조사를 통해서 번호판 영역을 찾게 된다. 찾아진 번호판 영역에서 adaptive threshold를 적용하여 숫자들을 분리하게 된다. 실내 주차장 환경에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 수행하고 그 결과를 정리하였다.
Telematics is a compound word derived from telecommunication and informatics, which provides wireless data service such as traffic information, living information, remote control, maintenance and etc. in a vehicle using GPS(Global Positioning System) and telecommunication. Telematics acceptance was investigated to analyze characteristics of telematics service and its market by using a theoretical technology acceptance model based on literature review. In this paper, valid factors, influencing telematics service acceptance, have been drawn in terms of user ease-of-use, usefulness and service characteristics. Modified measuring variables were used by referring to previous researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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