A recent trend of global shipping industry adopting Port State Control (PSC) system is recognized as a proficient mechanism in preventing costal traffic accident and protecting marine environment. Disadvantages of Korean shipping companies in PSC inspection are unavoidable as Tokyo MOU imposed priority listed flag to Korea. Having stated above, appropriate research and prompt preparation in compliance with current PSC requirements for the Korean shipping companies have become an immediate need. The objectives of this study are : First, to review in understanding of PSC in overall and foundation of enforcement. Second. to study interaction of international treaties regarding PSC. Third, to compare practical compliance among the countries and to open up a case study on Korean shipping companies in adopting PSC. Last, to suggest direction to the Korean shipping companies the most proficient way in compliance with the current Tokyo MOU requirement. Korean flagged vessels have become prioritized target in PSC inspection as Tokyo MOU imposed priority listed flag to Korea due to high detention rate of its fleet. Disadvantage of a priority listed flag is a burden in its proficient fleet operation. This study suggests solutions to the disadvantages as below. : 1) Change shore management system, and provide continuous & quality education to crew members 2) Form a network in sharing PSC information among the Korean shipping companies 3) Form a centralized function in which government, Korean Shipping register and shipowners can treat problems in a prompt manner.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
Bird-Eye View 서비스는 특정 도로구간에서 안개, 폭우, 폭설 등으로 운전자의 시계가 매우 불량할 때 주변 UVS 차량 위치정보 및 주행속도 기반의 안전거리 경보를 제공하여 안전주행을 지원하는 서비스로 규정할 수 있다. 시계 확보 불가능 시 V2V 통신을 통해 주변 UVS 차량의 정보를 수신하여 상대거리 정보를 표출함으로써 추돌 및 충돌사고의 위험을 감소시키는 한편, 차량 간 상대속도를 기반으로 안전거리를 산정하고 안전거리가 미 확보될 때에는 경보를 제공하여 운전자의 안전한 주행을 유도한다. 이를 기존의 장소중심 교통정보수집방식에서 이제는 각 개인 스마트폰을 이용한 u-TSN(Ubiquitous Transportation Sensor Network) 즉, 센서네트워크 기반에서 능동적, 자율적으로 이루어지게 하는 교통서비스 인프라를 구축 정보수집, 가공, 제공의 일련의 프로세스로 구현하였다.
전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
지능형 교통 시스템(ITS : Intelligent Transport Systems)은 원활한 교통 흐름과 자동차의 주행 안전성을 위해 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이를 위한 차량간의 거리 측정 센서로 최근에는 밀리미터파를 이용한 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더가 활발히 연구되고 있다. 실제로 미국, 유럽 및 일본에서는 이미 47, 60, 77, 94, 139GHz 등이 차량의 레이더용 주파수로 할당되어 있다. 하지만 이러한 차량용 FMCW 레이더는 주변의 다른 레이더의 신호로 부터 간섭을 받게 되어 성능이 저하되는데 본 논문에서는 이런 FMCW레이더의 주변 간섭에 대한 영향을 분석하기 위해 FMCW레이더 및 간섭 상황을 모델링하고 이를 시뮬레이션 하였다. 본 연구에서는 레이더에 적용되던 기존의 성능 분석 지표인 PD(Probabilities of Detection)와 PFA(Probabilities of False Alarm) 이외에 거리 오차 정보를 반영하는 레이더 성능 분석 파라메타로 RER(Range Error Rate)을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 검증 하였다. 제안된 RER 파라메타는 차량용 레이더 시스템에 있어 외부간섭신호에 의한 거리 오차에 대한 성능평가 지표로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
종래의 깎기식 제거기에 의한 노면표시 제거작업은 인력에 의존하는 단순반복 작업으로 진행된다. 따라서 교통사고, 잔재제거에 사용되는 프로판 가스의 폭발, 작업자의 건강과 환경에 위해한 먼지와 유해가스 발생 등 위험요소가 상존하고 있다. 이러한 노면표시 제거작업의 문제점은 자동화 로봇화의 잇점으로 작용될 수 있다. 본 연구에서는 초고압수를 이용한 모바일 타입 노면표시 제거장비의 프로토타입을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 노면표시 제거작업 분석결과 노면표시 제거작업은 a)작업준비, b)노면표시제거, c) 현장정리로 구분할 수 있다. 이들 중 b) 노면표시제거작업의 전 공정을 수행할 수 있는 건설기 계장비가 필요함을 알 수 있었다. 둘째, 개발장비는 1일 8시간 작업 기준으로 약 1,400m를 작업할 수 있는 것으로 나타났다. 이 값을 기존방식의 작업량과 비교한 결과 280.0%의 생산성 달성 비율을 얻을 수 있는 것으로 분석되었다.
A transient 3-D numerical simulation was performed to analyze the fire safety in a railway tunnel equipped with a mechanical ventilation system. The behavior of pollutants was studied for the emergency operation mode of ventilation system in case of fire in the center of the rescue station and near the escape route. Various schemes of escape route construction for connection angle($45^{\circ}$, $90^{\circ}$, 135^{\circ}$) and slope($10^{\circ}$) were evaluated for the ventilation efficiency in the fire near the escape route. From the results, it was shown that the mode of the ventilation fan operation which pressurizes the tunnel not under the fire and ventilates the smoke from the tunnel under the fire is most effective for the smoke control in the tunnel in case of the fire occurrence. It was also shown that the blowing of jet fan from the rescue tunnel to the main tunnel should be in the same direction as the flow direction in the main tunnel arising from the traffic and the buoyancy.
본 연구는 효율적인 도로관리를 위해 이용자 중심의 핵심적인 도로망을 분석하고 개선 필요구간을 도출하고자 하였다. 기존의 도로관리는 혼잡을 바탕으로 한 관리자 중심의 다원화된 도로관리체계로 운영되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이용자 중심의 관점에서 여객이동, 물류이동, 관광이동 중심의 핵심도로망을 선정하였으며 서비스 수준(LOS) 분석, EPDO 사고율을 이용한 교통사고 안전성 분석, 네트워크 서비스 분석 등을 통해 개선 필요구간을 도출하였다. 이를 통해 핵심도로망 구축과 이용자 중심의 효율적인 도로 건설·관리체계 구축의 필요성을 강조하고 개선방안을 제시하였다.
This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automotive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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