공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
Recently, the structure of simulation environment is important issue in all fields. In case of the training for operating the machines which are costly such as airplanes or spaceships, simulators could be helpful for decreasing the costs and training effects by simulating real situation. When we get the driving license, too many peoples are waiting for their turns because of limited cars and testing spaces in Korea. To solve this problem, we've designed and developed the basic design for the simulators. We suggested the Computer 3D Simulation Model for practice of a drives's license. The concept of this simulator was from a 3D Racing-game which suit for driving exercise. We provide users with handle-controlled simulation setting in order that users feel reality as if they drive really through this simulator. We also use 'force-feedback' system which give handle vibration in case users collide against obstacles or exceed the line since users can absorb the simulation program and feel the sense for the real. This paper is the study about modeling the driving exercise model made use of 'computer 3D simulation', and producing and utilizing the simulator through this modeling.
In-vehicle route guidance information(RGI) systems have been developed with the advancement of the information and communication technologies. However, the RGI is provided by a pre-determined option, drivers occasionally pass the target intersection owing to non- or late- recognizing it. The purpose of this experiment is to examine the position of driver's tum signal operation and intersection recognition approaching at the target intersection which is difficult to identify as a preliminary research on developing the additional RGI connecting with the tum signal control. The field experiment was conducted to measure distances of the turn signal operation and intersection recognition from the target intersection according to driving lanes and landmarks at adjacent intersection. And, glance behavior to the car navigation display was evaluated by using an eye camera. The results indicate that drivers operate the turn signal after confirming a landmark in the case of the intersection with it. However, most case of driving, drivers operate the tum signal at 40 to 50m before coming to the target. To provide the additional RGI, when drivers do not operate the tum signal approaching at the target intersection based on the results, is expected to improve the traffic safety and the comfort for drivers.
Autonomous cars require the integration of multiple communication systems for driving safety. Many carmakers unveil mirrorless concept cars aiming to replace rear and sideview mirrors in vehicles with camera monitoring systems, which eliminate blind spots and reduce risk. This paper presents optical vehicle-to-vehicle (V2V) communications for autonomous mirrorless cars. The flicker-free light emitting diode (LED) light sources, providing illumination and data transmission simultaneously, and a high speed camera are used as transmitters and a receiver in the OCC link, respectively. The rear side vehicle transmits both future action data and vehicle type data using a headlamp or daytime running light, and the front vehicle can receive OCC data from the camera that replaces side mirrors so as not to prevent accidents while driving. Experimental results showed that action and vehicle type information were sent by LED light sources successfully to the front vehicle's camera via the OCC link and proved that OCC-based V2V communications for mirrorless cars can be a viable solution to improve driving safety.
Diesel locomotive operates the generator with the power from the diesel engine, and it consists of the typical serial-hybrid system which operates the train wheels by converting its generated electric energy into the torque of DC (or AC) motor. However, the technology of locomotives is only focused on trains' controlling power generation mechanism. Hence, it is a current issue that the efficiency of its engine and its generator is relatively lower than that of auto vehicles'. Particularly, since there are no proper equipment to measure the amount of fuel which is essentially necessary for the efficient use of fuel, it is not easy to confirm the instant amount of fuel use as well as the exact average fuel consumption per an hour. Due to those difficulties, it is urgent to develop the device that measures the fuel consumption. Plus, this use of the developed measuring device allows the various and useful analysis relating to the fuel consumption, and this could lead to establishing the efficient driving pattern regarding to fuel saving. This device consists of two flux (fuel level) measuring censors, MCU for calculating the measured values, the information recorder for saving measured values, and the display device for indicating the fuel amount consumed during driving.
본 논문에서는 퍼지제어를 이용하여 사람의 얼굴을 추적하는 카메라를 구동하는 시스템을 구현한다. 팬틸트(Pan Tilt)구조를 가진 카메라 시스템은 먼저 영상을 PC로 보내고 PC에서는 추적알고리즘에 의한 추적 좌표를 다시 카메라에 전송하면 카메라는 목표 얼굴을 실시간으로 추적하는 방식으로 되어 있다. 카메라를 구동하는 2축의 스텝모터는 PC에서 전송된 목표 좌표로 최대한 빠르고 또한 부드럽게 제어되어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 퍼지제어기를 제안하여 구동용 가·감속 주파수를 만들고 두 축의 스텝모터를 빠르면서도 부드럽게 제어한다 그리고 본 제안 방식의 효율성을 검증하기 위하여 실험 장치를 제작하고 실험을 수행한다.
최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
본 연구는 승용차들의 요일제 준수여부 확인을 위한 RFID리더기들의 적정지점을 선정하는 방법을 제시하였다. 현재 전국의 3개의 주요 대도시에서 교통혼잡, 대기오염, 유류비 상승 등으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위하여 승용차요일제를 시행하고 있고, 앞으로 전국적으로 확대될 전망이다. 이를 위해서는 요일제 참여차량들의 요일제 준수여부확인이 면밀히 이루어져야 하고, 이를 통해 준수차량에 대해 보다 많은 혜택을 부여함으로써, 요일제를 확대 실시와 함께 실효성을 거둘 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구는 수치지도와 지상사진 및 교통량자료를 통합 활용하여 현재 대구광역시에서 운영되고 있는 요일제용 RFID리더기들의 배치에 따른 확인구간과 우회시 확인이 불가능한 구간을 구체적화 하였고, 이를 토대로 확인이 불가능한 구간에 추가설치지점을 찾기 위해 도로상 설치가능한 구조물현황을 조사하고 도로망자료와 연계함으로써 추가설치시 적정지점을 선정하였다.
본 논문은 BLDC 서보 모터를 채 택하는 복합연막탄 선회구동 장치를 제어하기 위한 정밀 시스템설계 및 위치 제어 알고리즘 개발을 목적으로 하고 있다. 복합연막탄은 상대편 전차의 시계를 가리는 역할을 해야 하므로 짧은 시간 안에 상대방의 존재를 감지하고 연막탄을 발사할 수 있는 빠른 응답성이 요구된다. 따라서 $300[Hz]\sim500[Hz]$의 빠른 전류 응답 능력을 보이는 시스템 설계가 제안된다. 그리고 연산 속도의 증가를 위해 MIX-MAX PWM기법이 사용된다. 발사각 제어를 위해서는 지령 속도 궤적의 적분치를 활용하는 정밀 위치제어 알고리즘을 제안한다. 또한, 이러한 특성들이 전류, 전압, 위치, 속도 등의 파라미터 그래프를 보여주는 PC 반의 프로그램에 의해 모니터링 되고 평가된다. 부동소숫점 방식의 고성능 DSP인 TMS320VC33을 사용하여 제어기를 구성하였으며 PWM 발생부는 CPLD인 EPM7128을 사용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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