The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.85-92
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2003
Due to the expansion of freeway networks in Korea, drivers have more routes to choose. Traffic information on various alternative roadway sections and routes may help drivers choose the optimal route that minimizes travel time or cost. Traffic information on roadways is, therefore, invaluable in sense that individual drivers could reduce their travel time or cost by selecting optimal routes, and furthermore total travel cost of the system could be lowered. However, consensus about the price of traffic information that drivers are willing to pay is not made yet. Current price of traffic information is decided according to the price of similar information such as stock, weather and so on. To investigate the value of traffic information, a survey was conducted at freeway rest areas near Seoul Megalopolis area including Kyunggi Province. Eight hundred drivers who had travelled on freeway within a year were randomly selected. Purposive Quota Sampling was used. A price-response function, a relationship between price and sales, was obtained based on the survey, followed by sensitivity analysis
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.70-81
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1998
This paper proposes an accurate and cost-effective COA defuzzifier of fuzzy logic controller
(FLC). The accuracy of the proposed COA defuzzifier is obtained by involving both membership
values and spans of membership functions in calculating a crisp value. The cost-effectiveness of the
proposed COA defuzzifier is obtained by replacing the division in the COA defuzzifier by finding an
equilibrium point of both the left and right moments. The proposed COA defuzzifier has two
disadvantages that it ncreases the hardware complexity due to the additional multipliers and it takes a
lot of computation time to find the moment equilibrium point. The first disadvantage is overcome by
replacing the multipliers with the stochastic AND operations. The second disadvantage is alleviated
by using a coarse-to-fine searching algorithm that accelerates the finding of moment equilibrium
point. Application of the proposed COA defuzzifier to the truck backer-upper control problem is
performed in the VHDL simulation and the control accuracy of the proposed COA defuzzifier is
compared with that of the conventional COA defuzzifier in terms of average tracing distance.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.4
s.34
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pp.3-9
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2005
The extraction of traffic information based on image processing is under broad research recently because the method based on image processing takes less cost and effort than the traditional method based on physical equipment. The main purpose of the algorithm based on image processing is to extract vehicles from an image correctly. Before the extraction, the algorithm needs the pre-processing such as background subtraction and binary image thresholding. During the pre-processing much noise is brought about because roadside tree and passengers in the sidewalk as well as vehicles are extracted as traffic flow. The noise undermines the overall accuracy of the algorithm. In this research, most of the noise could be removed by extracting the exact road area which does not include sidewalk or roadside tree. To extract the exact road area, traffic lanes in the image were used. Algorithm speed also increased. In addition, with the ratio between the sequential images, the problem caused by vehicles' shadow was minimized.
Recently, as autonomous vehicles and intelligent CCTV are growing more interest, the efficient object detection is essential technique. The DPM(Deformable Part Models) which is basis of this paper have used a typical object system that represents highly variable objects using mixtures of deformable part for object. Although it shows high detection performance by capturing part shape and configuration of object model, but it is limited to use in real application due to the complicated algorithm. In this paper, instead of image feature pyramid that takes up a large amount of computation in one part of the detector, we propose a method to reduce the computation speed by reconstructing a new image feature pyramid that uses adaptive bilinear interpolation of feature maps obtained on a specific image scale. As a result, the detection performance for object was lowered a little by 2.82%, however, the proposed detection method improved the speed performance by 10% in comparison with original DPM.
Kim, Chan-Jung;Bae, Chul-Yong;Lee, Bang-Hyun;Kwon, Seong-Jin;Na, Byung-Chul
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.7
s.112
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pp.704-711
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2006
Vibration test on MAST(multi axial simulation table) system has several advantage over one-axial vibration test that could simulate 6-DOF, 3-axial translation and 3-axial moment, at the same time. Since field vibration motion can be fully represented with 6-DOF, multi-axial vibration test on vehicle component is widely conducted in technical leading companies to make sure its fatigue performance in vibration environment. On the way to fulfill the process, editing technique of obtained field data is key issue to success a reliable vibration testing with MAST system. Since the original signals are not only too large to fulfill it directly, but all of the measured data is not guarantee its convergency on generating its driving files, editing technique of the original signals are highly required to make some events that should meet the equal fatigue damage on the target component In this paper, key technique on editing a field data feasible for MAST system is described based on energy method in vibration fatigue. To explain its technique explicitly, author first introduced a process on field data acquisition of two vehicle component and then, representing events are produced to keep up with the editing strategy about a energy method. In the final chapter, a time information regarding a vibration test on MAST system is derived from the energy data which is critical information to perform a vibration test.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.3
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pp.108-118
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2017
This paper presents experimental results of realtime sonar-based SLAM (simultaneous localization and mapping) using probability-based landmark-recognition. The sonar-based SLAM is used for navigation of underwater robot. Inertial sensor as IMU (Inertial Measurement Unit) and DVL (Doppler Velocity Log) and external information from sonar image processing are fused by Extended Kalman Filter (EKF) technique to get the navigation information. The vehicle location is estimated by inertial sensor data, and it is corrected by sonar data which provides relative position between the vehicle and the landmark on the bottom of the basin. For the verification of the proposed method, the experiments were performed in a basin environment using an underwater robot, yShark.
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 Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.33-39
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2017
In mission-critical applications such as vehicular networks, distributed robotics, and other cyber-physical systems, the requirements for latency are more stringent than traditional applications. Among them, autonomous V2V communication is a rapidly emerging domain of applications with a few milliseconds' latency requirements. Today's systems utilizing 802.11p or LTE-direct standards are not primarily designed for ultra-low latency. Because the medium access function contributes to a significant portion of the total latency, it is necessary to modify Layer2 in order to solve the problem. Focusing on MAC layer, we developed a scalable and latency-guaranteed MAC by devising Autonomous TDMA (ATDMA) in which autonomous joining/leaving is allowed without scheduling by coordinator. We also evaluated the performance of the algorithm by comparing with the WAVE protocol.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.2
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pp.9-14
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2011
This Paper proposed the prediction method of fuel consumption from vehicle informations through OBD-II Interface. We assumed RPM, TPS had a relationship with fuel consumption. We got the output as fuel-consumption from a vehicle RPM, TPS as input by using polynomial equation. We had modelling as quadric function with OBD-II data and fuel consumption data supported by automotive company in real. In order to verify the effectiveness of proposed method, 5 km real road-test was performed. The results showed that the proposed method can estimate precisely the fuel consumption from vehicle multi-data.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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