KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.485-496
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2010
An increase in number of vehicles owned by individuals worsens the conditions of parking in residential areas. So to speak, the pedestrians' safety is seriously threatened by illegally parked vehicles on the residential area roads. As a result, the number of vehicle-to-pedestrian accidents has been increasing annually. Also, illegal parking on arterial roads is increasingly becoming common, especially by cooommercial trucks. However, no solution has been found to reduce or eliminate accidents caused by vehicles illegally parked on readside. The result of this study provides the solutions to enhance the safety of residential area roads and arterial roads, from viewpoints of both long-term and short-term, by collecting data about the status of illegal parking and addressing critical problems.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.78-81
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2012
In this paper, we proposed the new vehicle license plates detection method which is available in a various fields, including vehicle access control, illegal parking and speeding vehicle crack down. First, we binarize an image by using difference of gaussian filter to find a sequence of numbers of plates. Second, we determine the plate region by labeling repeatedly using the morphological characteristics of the plates. Finally, we use a projective transformation for correcting the distortion that occurs because of the camera or the location of the vehicle.
The purpose of this paper is to develop a branch and bound algorithm for the transportation problem with a limited number of company owned vehicles. First, we find an initial solution by solving quasi-assignment subproblem induced by relaxing constraints of the vehicle capacity and illegal tours elimination equations. Second, we build routing from the assignment, and if there is a routings which violates relaxed constraints, we introduce branches of the subproblem in order to remove it. After all branches are searched, we get the optimal solution.
In this study, we aimed to identify the important hazard factors and determine their criticality in causing serious accidents in vehicle-mounted mobile elevated work platforms (MEWPs). Fuzzy failure modes and effects analysis (FMEA)was performed using accident data and a survey of experts. To determine the hazard factors, the accident data for the last 10 years were used and a questionnaire survey was designed. The questionnaire survey was sent to four experts in the field of occupational safety to determine the severity, occurrence, and detectability of serious accidents in MEWPs. Furthermore, objective RPN scores and risk priority were obtained using fuzzy FMEA. Finally, the criticality of hazard factors in descending order was found to be overloading, non-installation or defective installation of outriggers, breakage due to wire rope aging, and illegal remodeling of vehicle structures. The results were verified by comparing the occurrence data of serious disasters.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.3
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pp.1-14
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2019
Cooperative systems among various unmanned vehicles are widely used in various field and emerging. Unmanned vehicles are able to operate various missions without operator onboard and they are highly stable. Collaborative work of multiple unmanned vehicles is emphasized due to the difficulty of recent missions such as SEAD (Suppression of the Enemy Air Defenses), MUSIC (Manned Unmanned Systems Integration Capability), goldentime in the rescue mission. In this study, ROS and Pixhawk were proposed as a method of construction of a collaboration system and framework for an integrated simulation environment for heterogeneous unmanned vehicles is proposed. Totally 5 unmanned vehicles were set for the simulation for the observation of illegal fishing boats. This paper shows the feasibility of the cooperative system using ROS and Pixhawk through the simulation and the experiment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.225-232
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2022
When we drive a vehicle in an IoT environment, there is a problem in that information of car users is collected without permission. The security measures used in the existing wired network environment cannot solve the security problem of cars running in the Internet of Things environment. Information should only be shared with entities that have been given permission to use it. In this paper, we intend to propose a method to prevent the illegal use of vehicle information. The method we propose is to use attribute-based encryption and dynamic threshold encryption. Real-time processing technology and cooperative technology are required to implement our proposed method. That's why we use fog computing's proxy servers to build smart gateways in cars. Proxy servers can collect information in real time and then process large amounts of computation. The performance of our proposed algorithm and system was verified by simulating it using NS2.
Smart grid can two-way communication using ICT(Information & Communication Technology). Also, smart grid can supply to dynamic power that grafted to electric vehicle can activate to electric vehicle charging infrastructure and used to storage battery of home. Storage battery of home can resale to power provider. These electric vehicle charging infrastructure locate fixed on home, apartment, building, etc charging infrastructure that used fluid on user. If don't authentication for user of fluid user use to charging infrastructure, electric charging service can occurred to illegal use, electric charges and leakgage of electric information. In this paper, we propose smartcard and dynamic ID based user authentication scheme for used secure to electric vehicle service in smart grid environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.469-472
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2022
With the recent development of intelligent transportation systems, various technologies applying deep learning technology are being used. To crackdown on illegal vehicles and criminal vehicles driving on the road, a vehicle type classification system capable of accurately determining the type of vehicle is required. This study proposes a vehicle type classification system optimized for mobile traffic control systems using YOLO(You Only Look Once). The system uses a one-stage object detection algorithm YOLOv5 to detect vehicles into six classes: passenger cars, subcompact, compact, and midsize vans, full-size vans, trucks, motorcycles, special vehicles, and construction machinery. About 5,000 pieces of domestic vehicle image data built by the Korea Institute of Science and Technology for the development of artificial intelligence technology were used as learning data. It proposes a lane designation control system that applies a vehicle type classification algorithm capable of recognizing both front and side angles with one camera.
Purpose - This paper proposes some ideas with a view to reducing any possible accidents caused by unlicensed drivers and an illegal use of other's name, particularly by teenagers in consideration of easy and simple instruction on smartphone with very weak and mere consciousness on auto life. Research design, data, and methodology - This study analyzes some accident cases between cargo trucks and rental cars in South Korea, and unlicensed vehicle with unlicensed drivers who use rental cars collided with cargo trucks which were loaded a lot of goods to be delivered to buyer designated. In order to fulfill this research, a case study accompanied with literature survey was conducted. Ideal suggestion for the right growth on rental car industry will be realized by legislation of the law. Results - This paper classified bodily injury of the victim, property damage and damaged cargo arising out of the unlicensed who is driving on car sharing service in South Korea. Conclusions - For the purpose of reducing cargo accidents caused by unlicensed drivers and an illegal use of other's name particularly by teenagers, this paper proposes some ideas of Amendment of the law, Paradigm shift of car sharing company, Preparation by association side and Technical Complementary Measures in South Korea.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.184-185
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2022
국제해사기구(IMO)에서는 2017년 미래선박으로서 자율운항선박(MASS)의 개념을 채택한 바 있으며, 실해역 운항을 위한 국제법규 및 규정 검토를 진행하고 있다. 무인선은 악천후시 유인선이 수행하기 힘든 임무를 대체하거나 지원하기 위하여 원격 혹은 자율적으로 운용되는 일종의 소형 자율운항선박을 의미한다. 선박해양플랜트연구소에서는 2011년부터 해양수산부 연구개발사업을 통하여, 무인선 아라곤호 시리즈를 개발하였으며, 아라곤1호, 2호, 3호 등 총 3척을 운용하고 있다. 해당 선박은 길이 8미터, 배수량 약 3톤급의 활주선형으로 원격운항, 경로추종 및 충돌회피 등 자율운항 기능이 적용되어 있다. 한편, 무인선은 공중 드론과 달리 탑재중량이 크고, 항속시간이 길어 해상에서 감시,첩보, 정찰 등에 효용성이 높으며, 최근 한척보다는 여러 척을 운용하는 것이 효과적이어서 무인선 군집(USV Swarm)으로 해상임무를 수행하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 선박해양플랜트연구소에서는 2019년부터, 기존의 아라곤호 시리즈 무인선들을 활용하여, 무인선 군집 자율운항 시스템 개발을 위한 "인공지능 기반 무인선 상황인식 및 자율운항 기술 개발" 과제를 진행하고 있다. 해상에서 불법선박이 출현시 이를 효과적으로 단속하기 위하여 추적 기동이 필요한데, 본 연구에서는 무인선 3척을 활용하여 불법선박을 추적하는 해상 감시 실해역 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 무인선 군집 자율운항 시스템에 대하여 소개하고, 무인선 군집을 활용한 불법선 추적에 관한 실해역 시험결과에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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