International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.47-54
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2022
For safe driving of autonomous vehicles, road damage detection is very important to lower the potential risk. In order to ensure safety while an autonomous vehicle is driving on the road, technology that can cope with various obstacles is required. Among them, technology that recognizes static obstacles such as poor road conditions as well as dynamic obstacles that may be encountered while driving, such as crosswalks, manholes, hollows, and speed bumps, is a priority. In this paper, we propose a method to extract similarity of images and find damaged road images using OpenCV image processing and CNN algorithm. To implement this, we trained a CNN model using 280 training datasheets and 70 test datasheets out of 350 image data. As a result of training, the object recognition processing speed and recognition speed of 100 images were tested, and the average processing speed was 45.9 ms, the average recognition speed was 66.78 ms, and the average object accuracy was 92%. In the future, it is expected that the driving safety of autonomous vehicles will be improved by using technology that detects road obstacles encountered while driving.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.1
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pp.37-44
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2014
For testing a two-wheeled vehicle's per-charge range, this study conducted road and chassis dynamometer driving tests. Three typical road routes within Daejeon Metropolitan City were selected for the road-driving test. In the case of CVS-40 mode driving tests using a chassis dynamometer, various road-loading conditions were set. In this study, two-wheeled electric vehicles' per charge range on the road was confirmed through testing, and the range and energy consumption efficiency depending on various chassis dynamometer road load settings were measured. Then, the results of the actual road driving tests were compared with those of the chassis dynamometer driving tests, and road load settings that yielded per-charge range testing results similar to those under actual road driving conditions in the chassis dynamometer experiments were studied.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.589-594
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2015
In reflection of road expansion and increasing use rates, interest has blossomed in predicting driving environment. In addition, a gigantic scale of big data is applied to almost every area around the world. Recently, technology development is being promoted in the area of road traffic particularly for traffic information service and analysis system in utilization of big data. This study examines actual cases of road management systems and road information analysis technologies, home and abroad. Based on the result, the limitations of existing technologies and road management systems are analyzed. In this study, a development direction and expected effort of the prediction of road information are presented. This study also examines regression analysis about relationship between guide name and traffic volume. According to the development of driving environment prediction platform, it will be possible to serve more reliable road information and also it will make safe and smart road infrastructures.
This paper proposes autonomous speed control strategy for an Electric Vehicle on urban road. SNU campus road is used to reperesent urban road situation. Motor efficiency of driving on campus circulation road can be improved by controlling velocity properly. Given information of campus road, especially slope of road, acceleration is selected from candidate, considering consumed power, human factor and driving time. To apply urban situation, preceding vehicle is also considered. With preceding vehicle, acceleration is defined according to clearance and relative velocity. Acceleration is bounded in normal range. Proposed acceleration control method is activated with proper velocity range for campus circulation road. With acceleration control, motor efficiency becomes better than driving with constant vehicle. To evaluate the performance of proposed acceleration controller, simulation study is conducted via MATLAB.
When the drivers try to read an information on road signs, they can reach their destinations successfully. In this situation, human factors, road signs and geometric condition regarded as the most important factors for a safe driving should be a well-balanced relationship mutually. This research aims to prove the factors obstructing a safe driving, while drivers try to read an information on road signs for the next destination. For this sake, driving simulator was used and human factors, road signs etc. were considered in this experiment. The statistical analysis indicated what factors disturb a safe driving. The probability function using a Logistic Model was presented in this study. This result and experience will be used as a basic data in designing better road signs.
PURPOSES : This study proposes a methodology to collect data necessary for microlevel emission estimation, such as second-by-second speeds and road grades, and to accordingly estimate emissions. METHODS : To ease data collection for microlevel emission estimation, a vehicle equipped with speed- and location-recording instruments as well as equipment for measuring road geometry was used. As a case study, this vehicle and the proposed methodology were used on a 10-km-long highway in Yongin City, Korea. Emissions from the vehicle during driving were estimated in various microscale driving conditions. RESULTS : Differences in the estimated emission under different microscale driving conditions cannot be ignored. Compared with the estimations obtained when second-by-second data were not considered, CO and NOx emissions were more than threefold higher when considering second-by-second speed; similarly, CO and NOx emission estimations were higher by approximately 10% and 3%, respectively, when considering second-by-second road grade. CONCLUSIONS : The proposed method can estimate vehicle emissions under real-world driving conditions in such applications as road design and traffic policy assessments.
There are a lot of factors that influence automotive fuel economy such as average trip time per kilometer, average trip speed, the number of times of vehicle stationary, and so forth. These factors depend on road conditions and traffic environment. In this study, various driving data were measured and recorded during road tests in Seoul. The accumulated road test mileage is around 1,300 kilometers. The objective of the study is to identify the driving patterns of the Seoul metropolitan area and to analyze the fuel economy based on these driving patterns. The driving data which was acquired through road tests was analysed statistically in order to obtain the driving characteristics via modal analysis, speed analysis, and speed-acceleration analysis. Moreover, the driving data was analyzed by multivariate statistical techniques including correlation analysis, principal component analysis, and multiple linear regression analysis in order to obtain the relationships between influencing factors on fuel economy. The analyzed results show that the average speed is around 29.2 km/h, and the average fuel economy is 10.23 km/L. The vehicle speed of the Seoul metropolitan area is slower, and the stop-and-go operation is more frequent than FTP-75 test mode which is used for emission and fuel economy tests. The average trip time per kilometer is one of the most important factors in fuel consumption, and the increase of the average speed is desirable for reducing emissions and fuel consumption.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2005.11a
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pp.138-143
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2005
In order to reduce traffic accident, the interaction between drivers and roads should be studied in drivers' behaviour standpoints, and then this must be applied to the establishment of the road design standard. The K-ROADS(KICT-Road Analysis Driving Simulator) was developed to analyze and evaluate the road safety at the project HuRoSAS(Human & Road Safety Analysis System), since 2003. This has two distinct functions. One is the visual system which has 360 degree F.O.V. to reduce a dead angle on black spots as at-grade intersection. The other is the motion system which reproduce high frequency vibration made in irregular road surface and vehicle's motion. The K-ROADS has been used the study on the effect of alternatives of speed hump, and the study on the interior wall design of long tunnel to safety standpoints.
Kim, Keun-Hyuk;Lim, Joon-Bum;Lee, Soo-Beom;Kim, Joo-Hee;Kim, Sun-Mi
Journal of the Korean Society of Safety
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v.27
no.5
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pp.211-218
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2012
Two experiment are planed to identify driver's safe driving behaviour by curve radius, road surface condition in curve section. At four-lane and two-lane road, conducted experiments are check on driver's feeling of safety that 30 subjects do not feel discomfort. And using the data from these experiments, this study compare physical speed (not slipping, fall our of the road) with safety driving speed(drivers felt a comfortable and safe speed) each curve radius and fiver road surface condition(drying, wet, rain, snow and ice). As a result, safe driving behaviour factors that are derived to curve radius of 100m units, five road surface conditions enable to represent quantitative analysis of driver's discomfort. This study will develop road design method and evaluation reflected ergonomic aspects.
It has been applied several ways in order to prevent traffic accidents and speed management on the road which is one of very important factors to prevent accidents. In this study, it is analyzed whether the facility such as the flashing and crosswalk, speed cameras and intermittent warning signs affect on a driving deceleration or not. It has been shown that the flashing and crosswalk and speed cameras except intermittent warning signs play a role of reducing the driving speed. The result showed that these traffic safety facilities help to improve the average speed as well as velocity distribution which was derived by the speed deviation even if there were the difference between facilities. Speed limit display does not affect the deceleration of the driver. Therefore, it was founded in this research that there were the driving speed reduction effect due to the facilities on the road. In order to control the driving speed on the road, it is necessary to install facilities with appropriate location and spacing on the road. In addition, place that turns out suppressed speeding through speed management also are required adequate facilities such as speed cameras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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