Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.16
no.4
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pp.75-82
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2008
As the number of passengers and the amount of cargo is getting increased, the traffic of aircraft and moving vehicle at an airport is getting busy. Especially, due to the heavy traffic of moving vehicles in the area of airside, the safety management of them is getting important. The study has been performed for suggesting improved methods in order to reduce safety accidents between aircraft and moving vehicles by introducing a safety management system for moving vehicles in airside of an airport. In order to improve the level of safety with the efficient management of moving vehicles in airside, the analysis of the domestic and international trends of the related technology and regulations has been performed. As a result, the conceptual design of safety management system has been suggested by utilizing the location information technology and four layers (hardware, network, middleware and application) approaches of safety management system.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.10-16
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2002
In this paper, a novel algorithm for segmentation of moving multiple vehicles in video sequences using logic operations is proposed. For the case of multiple vehicles in a scene, the proposed algorithm begins with a robust double-edge image derived from the difference between two successive frames using exclusive OR operation. After extracting only the edges of moving multiple vehicles using Laplacian filter, AND operation and dilation operation, the image is segmented into moving multiple vehicle image. The features of moving vehicles can be directly extracted from the segmented images. The proposed algorithm has no the two preprocessing steps, so it can reduce noises which are norm at in preprocessing of the original images. The algorithm is more simplified using logic operations. The proposed algorithm is evaluated on an outdoor video sequence with moving multiple vehicles in 90,000 frames of 30fps by a low-end video camera and produces promising results.
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
Several frameworks for the dynamic analysis of wind-vehicle-bridge systems were presented in the past decade to study the safety or ride comfort of road vehicles as they pass through bridges under crosswinds. The wind loads on the vehicles were generally formed based on the aerodynamic parameters of the stationary vehicles on the ground, and the wind loads for the pure bridge decks without the effects of road vehicles. And very few studies were carried out to explore the dynamic effects of the aerodynamic interference between road vehicles and bridge decks, particularly for the moving road vehicles. In this study, the aerodynamic parameters for both the moving road vehicle and the deck considering the mutually-affected aerodynamic effects are formulized firstly. And the corresponding wind loads on the road vehicle-bridge system are obtained. Then a refined analytical framework of the WVB system incorporating the resultant wind loads, a driver model, and the road roughness in plane to fully consider the lateral motion of the road vehicle under crosswinds is proposed. It is shown that obvious lateral and yaw motions of the road vehicle occur. For the selected single road vehicle passing a long span bridge, slight effects are caused by the aerodynamic interference between the moving vehicle and deck on the dynamic responses of the system.
Global Navigation Satellite Systems (GNSS) based precise positioning using Real Time Kinematic (RTK) technique has been proposed as an enabler of the formation operation of moving vehicles. In RTK methods, the integer ambiguity of GNSS carrier phase measurements must be resolved. Although there have been many proposed algorithms for the integer ambiguity resolution, the widelane combination of carrier phase measurements and LAMBDA methods have gained the most popularity in literatures when dual frequency GNSS measurements were used. In this paper, we evaluated five alternative methods to determine relative positions of moving base and rover receivers; the round-off scheme of widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with dual frequency measurements. The paper presented the performance of each method using flight test data, which showed their strength and weakness in the aspects of time-to-first-fix, ambiguity resolution success ratio, and relative position errors. Based on that, we provided practical recommendations of RTK operations for moving vehicles.
In our contribution, the new idea of parking/moving discrimination is proposed by using Three Line Scanner Imagery. The framework of our study consists of three main stages: preprocessing, vehicle detection and parking/moving detection respectively. First two stages of framework have been done in our previous work. Parking/ Moving Discrimination algorithm have been developed by using generic vehicle characteristics and some principle of photogrammetry. By using detected vehicles from our previous work, stopping/moving vehicles are able to discriminate. Moving vehicle is detected by detecting generic moving vehicle in TLS, inter-band gap. Stopping vehicle is verified by 3 dimensional viewing of Stereoscopic measurement. Finally, the conceptual framework has been done and the result will been realized soon.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.4
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pp.509-523
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2005
We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.
Lee Eung Jae;Oh Jun Seok;Jung Young Jin;Nam Kwang Woo;Lee Bong Gyou;Ryu Keun Ho
Journal of KIISE:Databases
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v.32
no.1
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pp.71-85
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2005
Various researches on moving object modeling, uncertainty processing, and moving object indexing have been tarried out in the field of moving object databases. However. previous location tracking systems cannot efficiently retrieve location data of vehicles, because they manage all location information of vehicles using the conventional database. In this paper, we design the vehicle location management systen that is able to manage and retrieve vehicle locations efficiently in mobile environment. The proposed system consists of a server for managing vehicle locations and mobile clients. The system is able to not only process spatiotemporal queries related to locations of moving vehicles but also Provide moving vehicles' locations which are not stored in the system. The system is also able to manage vehicle location data effectively using a moving object index.
The types of service using location Information are being various and extending it's domain as wireless internet technology is developing and it's application part is widespread, so it is prospected that LBS (Location-Based Services) will be killer application in wireless internet services. This location information is basic and high value-added information, and this information services make prior GIS (Geography Information System) to be useful to anybody. The acquisition of this location information from moving object is very important part for these LBS. After this, when LBS is familiar to everybody, we can predict that LBS system load is so heavy for the acquisition of so many subscribers and vehicles. Moving object database (MODB) system manages objects like subscribes and vehicles that are moving and have telecommunication terminal checked one's location. MODB is consists of 4 part, moving object location acquisition part, moving object location storage part, moving object query processing part, and moving object application p art. In this MODB system, acquisition of moving object location part must provide guarantee location information as well as reduce telecommunication overhead. In this paper, we study of problems in acquisition a huge number o f moving objects location and design some acquisition strategies to reduce telecommunication overhead. And after implementation these strategies, we estimate performance of this system and quality of information.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.1
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pp.1-8
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2010
For three and more rapidly moving vehicles, they want to search the nearest location for meeting. Each vehicle has a different velocity and a efficient method is needed for shifting a short distance. It is observed that the existing group nearest-neighbor query has been investigated for static query points; however these studies do not extend to highly dynamic vehicle environments. In this paper, we propose a novel Dynamic Nearest-Neighbor query processing for Multiple Vehicles (DNN_MV). Our method retrieves the nearest neighbor for a group of moving query points with a given vector and takes the direction of moving query points with a given vector into consideration for DNN_MV. Our method efficiently calculates a group nearest neighbor through a centroid point that represents the group of moving query points. The experimental results show that the proposed method operates efficiently in a dynamic group nearest neighbor search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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