Sim, Sungdae;Min, Jihong;Ahn, Seongyong;Lee, Jongwoo;Lee, Jung Suk;Bae, Gwangtak;Kim, Byungjun;Seo, Junwon;Choe, Tok Son
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.3
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pp.245-254
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2022
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
The load condition significantly influences ship maneuverability in calm water. In this research, the effect of the load condition on turning performance of a very large crude oil carrier (VLCC) sailing in adverse weather conditions is investigated by an MMG-based maneuvering simulation method. The relative drift direction of the ship in turning to the wave direction is $20^{\circ}-30^{\circ}$ in ballast load condition (NB) and full load condition (DF) with a rudder angle $35^{\circ}$ and almost constant for any wind (wave) directions. The drifting displacement in turning under NB becomes larger than that under DF at the same environmental condition. Advance $A_d$ and tactical diameter $D_t$ become significantly small with an increasing Beaufort scale in head wind and waves when approaching, although $A_d$ and $D_t$ are almost constant in following wind and waves. In beam wind and waves, the tendency depends on the plus and minus of the rudder angle.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.6
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pp.138-149
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2016
The study reviewed the effects of the variable speed limit under adverse weather conditions by using a driving simulator. The study assumed that the display of the reduced speed limit without any change of the weather condition and the display of the same speed limit under the change of the weather conditions violate the expectancy of drivers, so it brings the negative effects on the safety. The study regards drivers conformance as the index of the degree of the compliance of driver expectancy, and utilizes the cumulative probability density within the certain range of the speed including displayed speed limit as the quantitative measure of effectiveness. The study reviewed this assumptions by using a driving simulator. As the results, the cases assumed to violate the expectancy of drivers showed the negative effects on the driving behaviour of driver relatively.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.39
no.6
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pp.31-40
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1997
Potential impacts for unfavourable weather conditions and the assessment of the magnitudes of their adverse effects on crop yields were studied. EPIC model was investigated for its capability on crop yield predictions for rice and soybean. Weather generationmodel was used to generate long-term climatic data. The model was verified with ohserved climate data of Suwon city. Fifty years weather data including abnormal conditions were generated and used for crop yield simulation by EPIC model. Crop yield probability function was derived from simulated crop yield data, which followed normal distribution. Probable crop yield reductions due to abnormal weather conditions were also analyzed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.1D
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pp.23-31
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2012
Busan Metropolitan City government has been implementing the local Bus Quasi-Public Operating policy since 2007. As a result of the policy, financial burden to cover financial deficit has become a big social issue. For successful settlement of the policy, the government should be able to gradually cut off the financial support for the deficit by continuously increasing the bus demand, which can be accomplished by providing more convenient bus services. The weather conditions that affect the public transportation demand include rain, fog and snow. They affect the mode choice for public transportation use, which in turn results in decrease in bus demand. In short, the adverse weather conditions result in significant profit loss of bus transportation, and consequently it financially burdens the City of Busan. In this research, the pattern of travelers' use of transportation modes given various weather conditions was analyzed. In addition, the reasons why people transfer from one to other transportation modes were analyzed by conducting a field survey, and policy implications on desirable public transportation facilities and transfer system were discussed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.794-797
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2024
Despite advancements in deep learning, existing semantic segmentation models exhibit suboptimal performance under adverse weather conditions, such as fog or rain, whereas they perform well in clear weather conditions. To address this issue, much of the research has focused on making image or feature-level representations weather-independent. However, disentangling the style and content of images remains a challenge. In this work, we propose a novel fine-tuning method, 'freeze-n-update.' We identify a subset of model parameters that are weather-independent and demonstrate that by freezing these parameters and fine-tuning others, segmentation performance can be significantly improved. Experiments on a test dataset confirm both the effectiveness and practicality of our approach.
PURPOSES : Adverse weather conditions such as heavy rain, heavy snowfall, and thick fog and so on have highly affect on the change in traffic conditions on the road. In particular, heavy snowfall causes capacity reduction as well as crash occurrence. This study investigated the effects of snowfall on speed on a freeway. METHODS : Vehicle detection systems data were matched with corresponding weather station data by regression analysis. RESULTS : The results show that the travel speed is reduced by 6.7% under little snowfall and by 12.8% under heavy snowfall. Regarding the speed variation, 8.7% and 114.7% increases are observed under little snowfall and heavy snowfall, respectively. It is also found that 1 cm increase in snowfall leads to 0.4% decrease in travel speed. In addition, the travel speed increases by 0.4% when the temperature increases by $1^{\circ}C$. CONCLUSIONS : It is expected that the outcome of this study will be useful in establishing more effective strategies for winter operations and road maintenance in practice.
Kim, Yeong-Rae;Lee, Jeong-Suk;Lee, Sang-Cheol;Ko, Sang-Ho;Kang, Ja-Yeong;Choi, Jong-Uk;Seong, Deoky-Yong
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.18
no.4
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pp.73-79
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2010
Flight test is the final and a mandatory process for the development of unmanned aerial vehicles(UAVs) as well as manned. Since most UAVs fly in a low speed and are prone to adverse weather conditions such as air turbulence, atmospheric weather environment around flight test regions will be a critical item to be considered for a flight test planning for UAVs. In this paper, we suggest a decision method for a UAV flight test schedule based on weather conditions of surface and upper atmospheres and also introduce a program for an effective flight test planning through weather forecasts.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.56
no.6
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pp.497-506
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2019
Literature survey was conducted on the 2013 Interim Guidelines for determining the minimum propulsion power to maintain the manoeuvrability of ships in adverse conditions. The International Maritime Organization (IMO) Marine Environment Protection Committee (MEPC) documents related with the Guidelines were reviewed. Compatibility of the present Guidelines can be checked by two different levels: (Level 1) minimum power lines assessment and (Level 2) simplified assessment. The IHS (Information Handling Services) sea-web data on the bulk carriers and the tankers, which were built after 2000, were used to examine the Level 1 assessment. KVLCC2 was used to examine the Level 2 assessment. Regarding the Level 2 assessment, effects of the adverse weather conditions, the added resistance due to waves, the wake fractions and the thrust deduction factors were discussed.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.3
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pp.250-257
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2017
This paper investigates minimum safe distances relative to a ship's four cardinal sides, as perceived by Filipino navigators when encountering dangerous elements and in adverse weather conditions when maneuvering in and around harbors. It uses a descriptive research method in the form of a questionnaire survey for experienced Filipino navigators of various ranks. During the course of research, 71 responses were colleted and the resulting data is presented in graphical and tabulated forms. Statistical methods including Pearson-product moment correlations, Cronbach's Alpha and ANOVA were used to identify internal associations, consistencies and significances, respectively. It has been proven that there are no significant differences in minimum safe distances relative to a ship's four cardinal sides, whether maneuvering while approaching a port or within an inner harbor. This study has been deemed significant for training future navigators, managing traffic in fairways, and designing harbors and maneuvering areas in the approaches to ports, among other applications. This work can also be used as a preliminary study for comparison with the well known safe domains presently in use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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