Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.105-110
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2001
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
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 VRM(Vehicle Relationship Management)이 대두되고 있다. VRM은 차량의 주행 정보, 과거 이동정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 다양한 정보에서 특정 규칙과 패턴을 추출한 후에 그것에 알맞게 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 차량 기반 고객관계 프레임워크 모델을 제시해보고자 한다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.3
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pp.245-253
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2002
A driver model with nervous neuromuscular system was developed to steer a vehicle along the prescribed path during handling simulations. A 3-dimensional vehicle model with 10 DOF and 3 DOF steering handle are used to perform a computer simulation. PID and fuzzy controller are used to perform single and double lane change, and their tracking abilities were compared. The effects of time delay and preview distance are also investigated, and it is demonstrated that the driver model developed can be an aid far objective evaluation of vehicle handling simulation.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.5
no.5
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pp.1-8
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1997
The purpose of this study is to suggest the methods to model driver input and evaluate the handling performances of a vehicle by dynamic simulation using ADAMS (Automated Dynamic Analysis of Mechanical Systems) software. The driver input was modeled using the PID controller to follow the desired velocities and paths. The gains of the controller were decided by the trial and error methods aided by Ziegler-Nichols rule. It was successful to apply the rule for the vehicle model to follow the desired values of steady state cornering and lane change maneuver. As the results, handling performances of baseline and two variegated vehicles were evaluated. The theoretical provement was performed to explain the differences.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.3
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pp.119-128
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1995
A driver-vehicle model means the integrated dynamic model that is able to estimate the steering wheel angle from the driver's desired path based on the dynamic characteristics of the driver and vehicle. In this paper, the dynamic characteristics of several four-wheel steering systems with the simultaneously steerable front and rear wheels are investigated and compared by means of the driver-vehicle model. Especially, the presented analysis results are obtained by using the ISO test codes such as lane change, double lane change and slalom, and the effects of the driver's steering response time and vehicle speed are examined on the responsiveness and stability of vehicle.
This paper describes a human driver model developed based on finite preview optimal control method. The human driver steering model is constructed to minimize a performance index which is a quadratic form of lateral position error, yaw angle error and steering input. Simulation studies are conducted using a vehicle simulation software, Carsim. The Carsim vehicle model is validated using vehicle test data. In order to validate the human driving steering model, the human driver steering model is compared to the driving data on a virtual test track(VTT) and the actual vehicle test data. It is shown that human driver steering behaviors can be well represented by the human driver steering model presented in this paper
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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1999.05a
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pp.11-20
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1999
전동차 시뮬레이터는 제한된 공간상에서 영상 및 음향, 운동, 운전석에 있는 각종 계기와 모니터 시스템들을 이용해 운전자에게 실제 주행하고 있다는 현실감을 제공하는 일종의 가상현실 장비이다. 시뮬레이터의 유효성은 각종 차량 특성과 운전조건 변화에 대해 CAB 상의 승무원에게 실제에서 경험할 수 있는 각종 주행환경을 제공하는 데 있다. 주행 현실감을 확보하기 위해서는 CAB 승무원에게 소리, 영상, 운동, 촉각 신호 등과 같은 큐(Cue)를 현실적으로 제공해야 한다. 대부분의 큐는 운전자의 조작 명령에 반응하는 차량의 동특성 해석을 통해 결정되어 시각, 음향, 모니터 등에 제공된다. 그러므로, 시뮬레이터 운용에 있어서 핵심적인 위치를 차지하고 있는 실시간 전동차 시뮬레이션 시스템의 전동차 모델은 차량의 운동을 현실적으로 모사할 수 있어야 하며, 실시간으로 시뮬레이션 되어야 하는 서로 상충되는 조건을 만족시켜야 한다. 실시간 전동차 시뮬레이션을 수행하기 위해서 특히 공학적으로 검토되어야 할 요소는 전동차 모델의 적절성, 적분기법, 운용 소프트웨어 및 실시간 시뮬레이션용 컴퓨터 등에 관하여 연구하였다.
The highway visibility reduction caused by fog is one of the major elements of traffic accidents. Though the fog warning systems can lead drivers into safe driving by letting them aware dangerous situations in advance, the optical sensors, such as fog sensor, has been extremely costly. Through recent studies, it is delivered that visibility measurements have become obtainable with relatively cheap cameras and their functionality is as similar as a driver' visual sense. Those measurements however require additional signs or ROI, so it is still costly and unable to utilize the conventional images from the existing systems. This study proposes a new method to detect the visibility in real time based on the conventional images from the existing CCTV cameras. The proposed method builds a road model and extracts and applies vehicle movements and visible lines - those highlight easy and quick visibility measurements. The proposed method has advantages of both (1) having possible day and night visibility measurements similar to drivers' visual sense and (2) being easily applied to the existing CCTV system without additional devices. This paper presents field experiments using images acquired from the Central Inland Expressway and discusses future research directions.
This paper presents a Driving Risk Model (DRM) based on driving speed choices using an Ordered Response Probit (ORP) model. The DRM is conceptualized based on the relation between speed deviation and the occurrence of crashes found by Solomon. The impacts of various driving risk factors are revealed by applying the DRM to evaluate the effectiveness of In-Vehicle Traffic Warning Information (IVTWI) in expressway driving. Regarding driving risk, the results show that: (1) the risk is lower among male drivers, those with more driving experience and those with less accident history, (2) the risk is higher when driving takes place on wet road surface, in the afternoon, and under conditions of low traffic volume, and (3) the risk is also higher on both downgraded and long curve sections. Additionally, the results provide evidence that provision of IVTWI can decrease the driving risk. The proposed DRM provides a solution for assessing the traffic safety impacts of countermeasures on roadways when there is a shortage of traffic accidents data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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