Kim, Byoung-Kwang;Lee, Cheol Ha;Kwon, Surim;Jung, Changyoung;Chun, Chang Hwan;Park, Min Woo;Na, Yongcheon
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.9
no.2
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pp.6-12
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2017
An autonomous driving system based on a precise digital map is developed. The system is implemented to the Hyundai's Tucsan fuel cell car, which has a camera, smart cruise control (SCC) and Blind spot detection (BSD) radars, 4-Layer LiDARs, and a standard GPS module. The precise digital map has various information such as lanes, speed bumps, crosswalks and land marks, etc. They can be distinguished as lane-level. The system fuses sensed data around the vehicle for localization and estimates the vehicle's location in the precise map. Objects around the vehicle are detected by the sensor fusion system. Collision threat assessment is performed by detecting dangerous vehicles on the precise map. When an obstacle is on the driving path, the system estimates time to collision and slow down the speed. The vehicle has driven autonomously in the Hyundai-Kia Namyang Research Center.
An autonomous tractor system was developed and its performance was evaluated. The system consisted of a tractor system of and a remote control station. The tractor and the remote control station communicated each other via wireless modems. The tractor had a DGPS(differential global positioning system), sensors, a controller and a modem. The DGPS collected position data and the tractor status was estimated. The information of tractor status and sensors was transferred to the remote control station. Then, the control station determined the control data such as steering angles using a fuzzy controller. The fuzzy controller used the information from the DGPS, sensors, and GIS(geographic information system) data. The control data were obtained by remote signal processing at the control station The control data for autonomous operation were transferred to the tractor controller. The performances of an autonomous tractor were evaluated for various speeds, different initial positions and different initial headings. About 1.3 seconds of time lag was occurred in transferring the tractor status data and the control data. Compensation the time lag, about 27cm deviation was observed at the speed of 0.5m/s and 37cm at the speed of 1m/s. Error caused mainly by the time lag and it would be reduced by developing a full-duplex radio module for controlling the remote tractor.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.57
no.3
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pp.236-245
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2021
In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. Ŷ1= 0.4031-0.0032X1+0.0631X2-0.0010X3+0.4110X4 Ŷ2= 0.4031-0.6662X1+27.1955X2-0.6787X3-420.4833X4 However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.
Achievements in the real-time soil spectro-photometer are: an improved soil penetrator to ensure a uniform soil surface under high speed conditions, real-time collecting of underground soil reflectance, getting underground soil color images, use of a RTK-GPS, and all units are arranged for compactness. With the soil spectrophotometer, field experiments were conducted in a 0.5 ha paddy field. With the original reflectance, averaging and multiple scatter correction, Kubelka-Munk (KM) transformation as soil absorption, its 1st and 2nd derivatives were calculated. When the spectra was highly correlated with the soil parameters, stepwise regression analysis was conducted. Results include the best prediction models for moisture, soil organic matter (SOM), nitrate nitrogen ($NO_3-N$), pH and electric conductivity (EC), and soil maps obtained by block kriging analysis.
In the curving detection method by using an accelerometer, the ride comfort in the first car is worse than one in the others due to spend the time to calculate the tilting command and drive the tilting mechanism after entering in the curve. In order to enhance the ride comfort in the first car, the preditive curve detection method which predicts the distance from a train to the starting point of curve by using the GPS, Tachometer, Ground balise and position DB for track. In this study, we predicted and evaluated the ride comfort for predictive curve detection method in transient curves according to the shape and dimension of transient curve and the various driving speed. Also, we predicted the improvement of the ride comfort for predictive curve detection method by comparing with the result of the ride comfort for predictive curve detection method and for curve detection method using an accelerometer in the short transient curve.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.283-288
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2009
고정된 망을 가지지 않고, 이동 호스트로만 이루어져 통신되는 망인 Ad-hoc 네트워크에서 고속으로 이동 중인 차량들 간의 긴급한 정보를 주고받아 고속도로에서의 다중 충돌사고를 미연에 방지할 수 있는 차량 통신 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 도로위의 차량들은 서로 연계성이 없기 때문에 위치추적시스템인 GPS에서 수신한 거리 값을 연계하여 클러스터를 구성한다. 클러스터를 IEEE 802.11 MAC 계층에서 구성하기 때문에 경로 설정으로 인한 과부하문제를 해소 하였다. 논문에서 제안한 액티브 네트워크 기반의 멀티 홉 라우팅 프로토콜은, Active 네트워크를 이용하여 안정된 통신이 이루어 질수 있도록 한다.
For the method of train position detection, ground-based train position estimation mainly has been applied so far. Ground-based position detection is the way to detect train current positions by installing train position equipments on railroad lines. However, the ground-based methods should install detection equipments on each section, and can only be able to detect train positions from main command center. So this method has several disadvantages such as an discontinuous position detection, an increment in cost of installation and maintenance. To make possible continuous train position detection, and to minimize amount of the cost, the vehicle-based position detection method should be chosen to determine train positions by loading position equipments on vehicles. In this paper, to realize the vehicle-based train position detection method, configuration scheme of train position detection equipment is suggested by using GPS, inertial sensor, speed sensor and its performance is verified by simulations.
광대역통합망 환경에서 에지 라우터에 요구되는 여러 가지 기능 및 성능항목들 중에서 차세대 개방형 시스템 플랫폼을 적용하면서도 10Gbps 라인속도를 제공할 수 있는 방안을 연구하고 그에 따른 상위수준의 시스템 구조를 제안한다. 10Gbps 인터페이스에 대해서 라인속도를 제공하기 위해서는 스위치 카드와 라인카드간의 물리적 연결에 최소한 10Gbps의 두배에 해당하는 20Gbps 대역폭 할당이 필요하며 이를 위해서 개방형 플랫폼의 패브릭 인터페이스에서는 라인카드당 8개의 연결 링크를 사용하는 듀얼-듀얼 성형 토폴로지를 사용하여야 한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.8
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pp.33-39
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2017
In this paper, we propose a method which implements warning to drivers through real-time analysis of risky and unexpected driver and vehicle behavior using only a smartphone without using data from digital tachograph and vehicle internal sensors. We performed the evaluation of our system that demonstrates the effectiveness and usefulness of our method for risky and unexpected driver and vehicle behavior using three information such as vehicle speed, azimuth and GPS data which are acquired from a smartphone sensors. We confirmed the results and developed the smartphone application for validate and conducted simulation using actual driving data. This novel functionality of the smartphone application enhances drivers' situational awareness, increasing safety and effectiveness of driving.
This paper deals with the attitude determination using GPS carrier phase. The main factors on attitude reliability are accuracy, error factors and the real-time ambiguity resolution speed. Firstly, these factors are reviewed. And then, the attitude reliability is improved by applying the averaging method. Finally, the attitude determination software is verified by the experiments. The accuracy of the proposed attitude determination method is 0.013$^{\circ}$ PE in live test. This result is more accurate than the existing INS equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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