The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.1
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pp.55-68
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2010
IEEE WAVE is going through the final standardization process as the wireless access technology which provides drivers in high-speed vehicles with safety-related information and commercial services This paper presents an application-layer protocol for safe driving assistant service and a service system emulator based on this protocol. The safe driving assistant system includes a construction zone information service and a vehicle crash notification service, an emergency vehicle notification service, a probing service and a dilemma zone decision assistant service. Emulator System design for verifying functions of system, The emulator consists of an emulator server that models the movement of all vehicles and road states and a number of clients that models functional units for OBUs, RSUs, and a traffic control center).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.258-260
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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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1725-1733
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2012
This paper describes the design and implementation of a 3-tiered proxy driving system utilizing smartphones. This system provides customers with a convenient request facility, and enables proxy drivers to provide a prompt service based on customer's location information. Implemented system supports two methods such as the existing phone-call and the online requesting method using smartphones. Performance analysis shows that the higher the ratio of online requests, the greater the effect of decreasing of phone jockey's workloads and the reduction of request processing time through the automation of receipt and processing. From a proxy driver company's standpoint, this system minimizes the increase of phone jockeys, and improves customer satisfaction through good service quality. This system also helps the company reduce the cost and increase the market share.
After the 3rd level autonomous driving vehicle, the 4th and 5th level of autonomous driving technology is trying to maintain the optimal condition of the passengers as well as the perfect driving of the vehicle. However current autonomous driving technology is too dependent on visual information such as LiDAR and front camera, so it is difficult to fully autonomously drive on roads other than designated roads. Therefore this paper proposes a Braking Strength Calculation System (BSCS), in which a vehicle classifies road conditions using data other than visual information and calculates optimal braking strength according to road conditions and driving conditions. The BSCS consists of RCDM (Road Condition Definition Module), which classifies road conditions based on KNN algorithm, and BSCM (Braking Strength Calculation Module), which calculates optimal braking strength while driving based on current driving conditions and road conditions. As a result of the experiment in this paper, it was possible to find the most suitable number of Ks for the KNN algorithm, and it was proved that the RCDM proposed in this paper is more accurate than the unsupervised K-means algorithm. By using not only visual information but also vibration data applied to the suspension, the BSCS of the paper can make the braking of autonomous vehicles smoother in various environments where visual information is limited.
In order to detect driver's state in a driver safety system, both overt and covert measures such as driving performance, visual attention, physiological arousal and traffic situation should be collected and interpreted in the driving context. In this paper, we suggest a vehicle monitoring system that provides multimodal information on a broad set of measures simultaneously collected from multiple domains including driver, vehicle and road environment using an elaborate timer equipped as a soft synchronization mechanism. Using a master timer that records key values from various modules with the same master time of short and precise interval, the monitoring system provides more accurate context awareness through synchronized data at any given time. This paper also discusses the data collected from nine young drivers performing a cognitive secondary task through this system while driving.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1307-1312
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2023
In this paper, we propose a hybrid camera system that combines cameras with different focal lengths and LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors to address the core components of autonomous driving perception technology, which include object recognition and distance measurement. We extract objects within the scene and generate precise location and distance information for these objects using the proposed hybrid camera system. Initially, we employ the YOLO7 algorithm, widely utilized in the field of autonomous driving due to its advantages of fast computation, high accuracy, and real-time processing, for object recognition within the scene. Subsequently, we use multi-focal cameras to create depth maps to generate object positions and distance information. To enhance distance accuracy, we integrate the 3D distance information obtained from LiDAR sensors with the generated depth maps. In this paper, we introduce not only an autonomous vehicle platform capable of more accurately perceiving its surroundings during operation based on the proposed hybrid camera system, but also provide precise 3D spatial location and distance information. We anticipate that this will improve the safety and efficiency of autonomous vehicles.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.809-817
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2008
This paper describes an obstacle detecting system of an unmanned ground vehicle (UGV). The unmanned ground vehicle is consists of several systems such as vehicle control system, navigation system, obstacle detecting system and integration system. Among these systems, the obstacle detecting system is a driving assistance system of UGV. Through the UGV is driving, the system detects obstacles such as cars, human, tree, curb and hills and then send information of obstacles position to integration system for safety driving. In this research, the obstacle detecting system is composed of 5 laser scanners and develop algorithms of detecting obstacles, curb, uphill and downhill road.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.6
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pp.1402-1406
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2005
A study on the vehicle stability is discussed. In the field of the studies the electronic control systems help overcoming the limit of improvement in vehicle performance with the methods above. Driving stability is mainly incorporated with the later motion of a vehicle generated by the driver's steering input. Recently VDC system has been studieed in order to improve the active stability. This VDC system uses the active braking force. This paper propose the ATC that uses driving force. This paper compared VDC with ATC through an experiment.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.6
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pp.733-742
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2017
LADARs are used for important sensors in various applications, for example, terrain information sensors in self driving cars, safety sensors for factory automation, and 3D map constructions. This study develop important component technologies to improve the performance of a LADAR system under development in Korea. The component technologies include diode temperature regulation, reducing distance error in outdoor environment, and signal processing technique for better detection of distant objects. This paper explains the suggested component technologies and experimental results of the developed LADAR system. Also, the developed system is operated and tested an a single axis driving platform to acquire 3D information from 2D LADAR.
Automobile black boxes store and provide accident and driving information. The accident and driving information can be utilized to build scientific traffic-event database and can be applied in various industries. The objective of this study is to develop a recognition system of dangerous driving through analyzing the driving characteristic patterns. In this paper, possible dangerous driving models are classified into four models on the basis of vehicle behaviors(acceleration, deceleration, rotation) and accident types from existing statistical data. Dangerous driving data have been acquired through vehicle tests using automobile black boxes. Characteristics of driving patterns have been analyzed in order to classify dangerous driving models. For the recognition of dangerous driving, this study selected critical value of each dangerous driving model and developed the recognition algorithm of dangerous driving. The study has been verified by the application of recognition algorithm of dangerous driving and vehicle tests using automobile black boxes. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on-line/off-line management of drivers and vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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