Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.255-256
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2016
우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.
자동차 내장 설계의 주요 검토 사항으로 거주성, 조작성, 시인/시계성, 승강성, 적재성, 안전성 등 을 들 수 있다. 특히, 승용차의 주행 시 운전자는 주위 환경에서 일어나는 상황의 대부분을 눈을 통해 인식하게 되므로, 주행 중 운전자에게 충분한 시계를 확보해 주는 것이 자동차의 설계에서 중요한 요인 이 된다. 본 연구에서는 시계성을 중심으로 미국의 FMVSS(Federal Motor Vehicle Sfety Standard), 유럽의 EEC(European Economy Community), 한국공업규격 등에서 규정하고있는 시계 요소들을 조사 비교하고, 시계 성 평가의 기준으로 활용한다. 시계성을 평가하기 위해 전방가시거리, 전방수평시계, Inside Rear View Mirror와 Outside Rear View Mirror를 통해 볼 수 있는 Viewing angle, Inside Rear View Mirror와 95%ile Eyellipse와 높이 등의 요소를 측정하였다. 측정 결과는 승용차의 운전 공간 내의 0ptimal Eye Point를 결 정하는 데 이용되며, 시인/시계성을 개선하는 Seating Packaging Procedure 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.637-643
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2014
Recently there have been an increasing amount of bicycle accidents along with the increased usage of bicycles. Bicycle accidents occur frequently by perpendicular collision at the inner intersection. Bicycle traffic is especially concentrated in residential areas and around schools which results in the vulnerability of cyclists. This paper is to inform the potential risks of collisions between bicycles and cars turning right at the intersections using simulation analysis which focuses on the pavement edge of intersection geometric designs factor and checks on the drivers behavior. The result of the analysis shows that as the curve radius of pavement edge at the intersection becomes larger and the more attention drivers are paying to the rear by turning their heads to the right, the potential risk of collisions between bicycles and cars turning right will decrease.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.97-114
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2022
Unlike ground roads, the on-ramp merging section of underground roads cannot be seen by drivers of main road due to tunnels. In this study, a driving simulator was used for analysis, and virtual driving experiments were carried out to assess the driver's visibility for different design factors. The driver's driving behavior was analyzed by setting scenarios considering the length of chevron markings and the approach speed from the main road. The results of the analysis were used to determine the design factors for ensuring visibility when constructing the virtual driving environment for each scenario. These factors, including speed, lane change points, and driver's gaze ratios, were reviewed for significance using a statistical approach. As a result, in scenarios with a higher approach speed from the main road, it was discovered that there was a difference in driver's behavior between specific scenarios depending on the length of the section with chevron markings. Based on these findings, this study suggests implications and feasible solutions to improve driver safety on the on-ramp merging section of underground roads.
Genetic programming (GP) has been combined with quantum mechanical perturbation theory to make a new algorithm to construct mathematical models and perform predictions for chaotic time series from real world. Procedural similarities between time series modeling and perturbation theory to solve quantum mechanical wave equations are discussed, and the exemplary GP approach for implementing them is proposed. The approach is based on multiple populations and uses orthogonal functions for GP function set. GP is applied to original time series to get the first mathematical model. Numerical values of the model are subtracted from the original time series data to form a residual time series which is again subject to GP modeling procedure. The process is repeated until predetermined terminating conditions are met. The algorithm has been successfully applied to construct highly effective mathematical models for many real world chaotic time series. Comparisons with other methodologies and topics for further study are also introduced.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.299-300
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2024
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
The rapid increase of ageing population and chronic disease patients cause high medical expenses, and it led an increased attention to digital healthcare. Smart car technologies for healthcare have been developing to recognize drivers' status and predict diverse driving environments. The present study aimed to understand the research trends of autonomous vehicle technologies of Korea and the United States through time series analysis, network analysis, visualization, and comparison between the two countries. The results suggest that cooperative study needs to be done in common research areas such as driver's safety and algorithms. It is also needed to conduct studies and benchmark about liking technique related to part-to-part and vehicle-to-vehicle as America's competitive advantaged area. In the US, diverse approaches of autonomous vehicle technologies have used to consider the characteristics of various age groups and passengers' health status through sensor, while in Korea, only one aspect, older drivers, is mentioned. Implications for the development direction of autonomous vehicle technologies with competitiveness in considering public health, ethics, and driver's safety and convenience are discussed in detail.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.191-199
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2021
This study aims to present the need to supplement the driver's license renewal test for elderly drivers. In Korea, the proportion of elderly drivers is increasing as the elderly population increases rapidly. Overall the traffic accident rate is decreasing but the traffic accident and death rate from traffic accidents are increasing in older drivers. In this study the assessments and education conducted when renewing the driver's license for elderly drivers conducted in Korea were conducted to find out the necessary tests compared to the current situation of foreign countries. Although it is appropriate to evaluate the three key functional areas of vision, cognition, motor and somatosensory, we currently evaluate visual acurity in vison area. While MMSE-K and Clock drawing tests are not recognizable for mild cognitive impairment in cognitive areas. The motor and somato sensory function to perform driving are not evaluated at all. Therefore for safe driving of older drivers, the test to be conducted during renewal of the driver's license will need to supplement that the visual field and contrast sensitivity in vision area, cognitive function from mild cognitive impairments, and the endurance, functional range of motion and proprioception in motor function area.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.225-231
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2013
A bird's-eye view is an elevated view of an object from above, with a perspective as though the observer were a bird, often used in the making of blueprints, floor plans and maps. It can be used under severe weather conditions when visibility is poor. Under low visibility environments, drivers can communicate each other using V2V communication to get each vehicle's status to prevent collision and other accidents. Ubiquitous transportation sensor networks(u-TSN) and its application are emerging rapidly as an exciting new paradigm to provide reliable and comfortable transportatione services. The ever-growing u-TSN and its application will provide an intelligent and ubiquitous communication and network technology for traffic safety area.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.153-163
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2017
This research is based on the previous research that personally preferred safe distance, rotating angle and speed are differentiated. Thus, we use machine learning model for recognizing maneuvering modes trained per personal or per similar driving pattern groups, and we evaluate automatic driving according to maneuvering modes. By utilizing driving knowledge, we subdivided 8 kinds of longitudinal modes and 4 kinds of lateral modes, and by combining the longitudinal and lateral modes, we build 21 kinds of maneuvering modes. we train the labeled data set per time stamp through RNN, LSTM and Bi-LSTM models by the trips of drivers, which are supervised deep learning models, and evaluate the maneuvering modes of automatic driving for the test data set. The evaluation dataset is aggregated of living trips of 3,000 populations by VTTI in USA for 3 years and we use 1500 trips of 22 people and training, validation and test dataset ratio is 80%, 10% and 10%, respectively. For recognizing longitudinal 8 kinds of maneuvering modes, RNN achieves better accuracy compared to LSTM, Bi-LSTM. However, Bi-LSTM improves the accuracy in recognizing 21 kinds of longitudinal and lateral maneuvering modes in comparison with RNN and LSTM as 1.54% and 0.47%, respectively.
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