This study examined the Korean drivers' acceptance of SAS(Speed Assistance systems) and traffic sign conditions in Korea roads for SLIF(Speed Limit Information Function) that is a part of SAS. Exceeding the speed limit is a factor in the severity of many road accidents and SAS would help the driver to observe a speed limit by warning and/or effectively limiting the speed of the vehicle. SAS are in the initial phase in Korea, Korean drivers could not be familiar with automatical speed limiting during driving, SAS interface design would be considered to be more readily acceptable to the public. And advanced SAS have been introduced onto the market which are able to inform the driver of the current speed limit based on camera and/or digital maps based SLIF. These systems are based on external data using sensors, so environmental conditions are an important factor which could cause malfunction of SLIF functions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.27-34
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2015
For a vision-based driver assistance system, unusual motion detection is one of the important means of preventing accidents. In this paper, we propose a real-time unusual-motion-detection model, which contains two stages: salient region detection and unusual motion detection. In the salient-region-detection stage, we present an improved temporal attention model. In the unusual-motion-detection stage, three kinds of factors, the speed, the motion direction, and the distance, are extracted for detecting unusual motion. A series of experimental results demonstrates the proposed method and shows the feasibility of the proposed model.
Exceeding the speed limit during vehicle driving is a key factor in the severity of lots of road accidents, and SLIF(Speed Limit Information Function) application is in the initial phase in Korea. SLIF helps the drivers to observe a speed limit when they are driving by providing alert and informing the current limit speed information based on external data using camera and/or digital map, for that reason, environmental conditions could be causes of SLIF malfunctions. In this study, design adequacy analysis of SLIF in respect of false recognition as the Korea traffic environment has been performed. As tentative results, road conditions and structure of speed limit sign as well as system performance often caused misrecognition.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
본 논문에서는 자동차에서 자동차의 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 정보를 운전자에게 제공하는 차세대용 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 구현하였다. 구현한 지능형 스마트 HUD 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치 배경 조명 발광 다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합 HUD 시스템에 적용 가능함을 나타내었다.
광범위하게 보급된 스마트폰의 다양한 센서들과 통신/사용자 인터페이스 그리고 연산능력을 활용하여 교통정보를 수집하는 모바일 크라우드소싱 시스템에 관한 관심이 최근 증가하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로구간을 통과하는 스마트폰 GPS 수신기와 다양한 센서들이 생성한 데이터를 크라우드소싱하고, 대규모 정보처리를 통해 도로구간의 프로파일 정보를 생성하여 이를 해당 도로구간에 진입하는 차량에게 전달하여 운전의 편의성을 향상하는 모바일 크라우드소싱 기반 운전자 지원 시스템(MC-DAS)을 제시한다. MC-DAS 플랫폼을 기반으로 과속방지턱과 도로 곡률을 고려하여 속력조언을 제공하는 내비게이션 시스템을 설계/개발하고, 도로주행 실험을 통해 속력조언 내비게이션 시스템의 동작을 검증하였다. 제안하는 MC-DAS 플랫폼은 향후 스마트폰과 결합된 다양한 서비스를 제공하기 위한 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
In FMS (Flexible Manufacturing System) and CIM (Computer Integrated Manufacturing), machine-tools have been the target of integration in the last three decades. The conventional concept of integration is being changed into the autonomous manufacturing device based on the knowledge evolution by applying advanced information technology in which an open architecture controller, high-speed network and internet technology are included. In the advanced environment, the machine-tools is not the target of integration anymore, but has been the key subject of cooperation. In the near future, machine-tools will be more improved in the form of a knowledge-evolutionary intelligent device. The final goal of this study is to develop an intelligent machine having knowledge-evolution capability and a management system based on internet operability. The knowledge-evolutionary intelligent machine-tools is expected to gather knowledge autonomically, by producing knowledge, understanding knowledge, reasoning knowledge, making a new decision, dialoguing with other machines, etc. The concept of the knowledge-evolutionary intelligent machine is originated from the machine control being operated by human experts' sense, dialogue and decision. The structure of knowledge evolution in M2M (Machine to Machine) and the scheme for a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory agent, a dialogue agent and an expert system (decision support agent) are presented in this paper, with intent to develop the knowledge-evolutionary machine-tools. The dialogue agent functions as an interface for inter-machine cooperation. To design the dialogue agent module in an M2M environment, FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agent) standard platform and the ping agent based on FIPA are analyzed in this study. In addition, the dialogue agent is designed and applied to recommend cutting conditions and thermal error compensation in a tapping machine. The knowledge-evolutionary machine-tools are expected easily implemented on the basis of this study and shows a good assistance to sensory and decision support agents.
본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작하였다. 차량의 계기판 장치는 많은 방해 요소를 감소시키며, 운전자들에게 영향을 주지 않고 도로에 집중할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 위험 경보는 시각적인 디스플레이와 함께 유용하게 사용되지만 기존의 방식은 문제가 있다. 차량 안전 시스템의 최적화는 위험을 알리는 각종 경보보다 더 필수적인 것은 운전자가 도로에 집중할 수 있는 시각적인 장치가 요구된다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 자동차에서 가장 많이 보는 정보인 자동차 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 기본 정보를 모아서 운전자에게 제공한다. 본 논문에서 설계한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치배경 조명 발광다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템을 제작, 분석하였다.
This paper presents a method for detecting faults in data obtained from the Automatic Identification System (AIS) of surface vessels. The data include latitude, longitude, Speed Over Ground (SOG), and Course Over Ground (COG). We derive two methods that utilize two models: a constant state model and a derivative augmented model. The constant state model incorporates noise variables to account for state changes, while the derivative augmented model employs explicit variables such as first or second derivatives, to model dynamic changes in state. Generally, the derivative augmented model detects faults more promptly than the constant state model, although it is vulnerable to potentially overlooking faults. The effectiveness of this method is validated using AIS data collected at a harbor. The results demonstrate that the proposed approach can automatically detect faults in AIS data, thus offering partial assistance for enhancing navigation safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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