Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2128-2132
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2017
Smart mobility is rapidly emerging as a next-generation eco-friendly transportation system, and the market is booming every year. However, due to the characteristics of the devices that use electricity as the power source, the motor and the battery are different from the performance and actual performance indicated by the manufacturer depending on the user's weight and driving environment. Therefore, The frequency of the overload is increased and the failure and damage of the device are increasing. In this paper, we propose an application that provides personalized recommended driving guidance and overloaded driving situation notification at the actual driving separately from the recommended driving provided by the manufacturer after measuring the driving environment of the user, so as to prevent malfunction and damage of the smart mobility device, To ensure safety.
This study proposed a research model that can explain the usage intentions of users and non-users by considering the performance aspects of personal mobility and external environmental factors based on the SOR (Stimulus-Organism-Response) model, A survey was conducted targeting domestic users and non-users, and research models and hypotheses were verified through Partial Least Square (PLS) and Artificial Neural Network (ANN). As a result of the analysis, it was confirmed that the users' perceived satisfaction and perceived trust had a positive effect on their intention to use, and that perceived risk and environmental value had a significant relationship with perceived satisfaction and perceived trust. For non-users, it was found that there was a positive correlation between perceived satisfaction and intention to use, and it was verified that perceived risk and environmental value, like users, were significant antecedents of perceived satisfaction and perceived trust. Among the remaining variables, the perceived mobility of users and the perceived ease of use of non-users were respectively presented as important influencing factors on perceived satisfaction.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.263-266
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2019
본 연구에서는 주행승차감 및 안정성을 고려한 전동킥보드의 문제점을 해결하기 위해 역공학 기법을 사용하여 주요 시스템의 품질요소, 제품특성 등을 분석하고 사용자 요구사항을 도출하기 위해 품질기능전개(QFD: Quality Function Deployment)방법론을 적용하였으며 그 결과로 사용자 요구사항은 6개의 범주에서 20개를 도출하였으며 품질특성 요구사항은 16개 도출하여 최종 12개를 시스템 품질특성(CTQ: Critical To Quality)으로 선정하였다.
Personal mobility (PM) is a new concept of transportation used by one or two people using electricity. Personal transportation aims to move quickly and conveniently over an ambiguous distance that is too close to the destination and too far to walk. In particular, as electric kickboard sharing services have become more common in recent years, they are receiving great popularity from citizens. However, it is necessary to come up with an alternative solution as it is acting as a risk not only to users but also to pedestrians and road drivers. Therefore, in order to present measures to establish and improve a safe personal mobility utilization environment, this research was conducted as follows. First, based on GPS data from shared electric kickboards, the usage status in everyday life was examined and analyzed in detail. Second, it is convenient to rent and return shared electric kickboards directly to applications regardless of time, and it is highly accessible to rent them from their location and reach their destination. Based on these findings, this study suggests that careful access to rental and return could have a more positive effect on users and pedestrians by installing a cradle in a place where there is more use than disorderly device placement and expansion.
Kim, Jae-Wan;Kim, Ki-Hyun;Cho, Kook-Jin;Heo, Hae-Song
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1195-1197
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2017
본 논문은 퍼스널 모빌리티의 주요기술이라 할 수 있는 IoT 기반의 NEV 제어 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템의 분석을 위해 논문 본론에서는 NEV 통합 관리 시스템의 전체 구성도를 시작으로 설계한 시스템소프트웨어, 사용자 어플리케이션 및 사용자 응용 어플리케이션에 대해 기술하였다. 본 시스템 적용을 통해 실시간으로 전기이륜차의 상태정보를 제공할 수 있으며 네비게이션, 블랙박스와 같은 기능을 통해 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다.
Personal mobility, which was used exclusively for leisure activities, has recently been used as a means of transportation, and it is expected to increase its role as the next generation transportation. Sales of personal mobility are increasing rapidly, but the problem is that traffic accidents are also increasing. In this study, human body injury caused by various collisions between electric wheel users and road users that occur on bicycle or pedestrian roads mainly used by personal mobility is analyzed through collision analysis and collision risk analysis. In the case of the collision accident for electric wheel, it is analyzed that the road users are more likely to be injured on the pedestrian road than the bicycle road. In addition, the head hit each other or fall and hit the floor caused severe head injury.
최근 퍼스널 모빌리티 분야에 적용되는 배터리는 대부분 리튬계열 배터리가 차지하고 있다. 각광받는 이유로는 작은 부피, 무게에 비해 큰 용량을 가지는 장점이 있고 셀당 전압의 경우에도 기존 니켈수소 및 카드뮴 등과 같은 수계전해액의 전지에 비해 3배 정도 높다는 장점을 가진다. 이러한 리튬이온배터리를 제품에 적용하기 위해서는 직병렬 구조의 팩 단위로 구성하여야 하며, 단일 셀이 아닌 다수의 셀 조합이기 때문에 충방전을 진행하는 과정에서 직렬구성 셀의 특성이 달리지게 되어 최종적으로는 전압의 차로 검출되게 된다. 이러한 전압의 차는 배터리의 용량을 저감시키고 특정 셀에 스트레스를 가중시켜 셀의 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다.
친환경 이동수단 중 1인용 이동수단인 퍼스널 모빌리티에 대한 관심과 수요가 증대됨에 따라 과거 전기자전거에서 현재는 전동퀵보드, 전동스쿠터, 외발휠, 세그웨이류 등 그 종류와 외관적 형태는 매우 다양하다. 하지만 공통적인 부분은 전기에너지를 구동원으로 하고 있으며, 전기에너지를 저장하기 위한 수단으로 리튬이온 배터리가 사용된다는 것이다. 리튬이온배터리에서 배터리를 안전하고 효율적으로 사용하도록 제어하는 부분이 배터리관리시스템이며, 기능중에서 배터리 셀간을 정밀하게 균형을 잡아주며, 모든 셀이 완전 충전상태가 될 수 있도록 도와주는 셀 밸런싱 기능이 있다. 이러한 셀 밸런싱 기술은 주행거리 혹은 사용시간을 늘려주는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 충전과 방전을 반복하는 다셀로 구성된 리튬이온배터리에서 셀 밸런싱이 수행되는 과정을 살펴보고 단일 밸런싱과 다중 밸런싱의 차이 및 장단점을 살펴보았다. 이를 통해 완속에서 급속충전으로의 변화, 빠른 셀 밸런싱 등의 필요성에 대해 실험을 통해 검증하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.5
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pp.1-13
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2018
Divers types of Personal Mobility(PM) are appeared on the market after the Segway is introduced. PMs have propagated very rapidly with their ease of use, and accidents related with PM show a sudden increase. Many studies on the PM are performed as its trend, but dring safety of passengers are excluded. In this study, criteria which can be adopted for PM's driving safety evaluation are reviewed. Also result of driving safety evaluation on 3 types of PM(wheel chair, kickboard, scooter(seating/standing) and walking using deducted criteria is given. COG(Center of the gravity) and SM(Stability Metric) are finally selected two criteria among many of them used in other fields. COG indicates how the center of mass deviates from the direction of the gravity. SM is a normalized value of generated force when PM moves as internal force, angular momentum, and ground reaction force. 0 means stop, and negative value means rollover, so it can be used for safety evaluation of PM. Average and standard deviation of measurement are standard of safety on the COG analysis. Wheel chair is the most safe and kickboard is the most unstable on the COG analysis. Wheel chair is also ranked as top safe on the SM analysis. Among two riding types(seating and standing) on the scooter, seating type is evaluated more safer than standing type. It is proposed that more various type of PMs are need to get safety evaluation for drivers and devices themselves together.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.486-489
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2021
Recently, the demand for the use of personal mobility vehicles, such as an electric kickboard, is increasing explosively because of its high portability and usability. However, the number of traffic accidents caused by personal mobility vehicles has also increased rapidly in recent years. To address the issues regarding the driver's safety, we propose a novel approach that can monitor context information around personal mobility vehicles using deep learning-based object detection and smartphone captured videos. In the proposed framework, a smartphone is attached to a personal mobility device and a front or rear view is recorded to detect an approaching object that may affect the driver's safety. Through the detection results using YOLOv5 model, we report the preliminary results and validated the feasibility of the proposed approach.
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