Eun-Gyeom Jang;Seung-Nyun Kim;Huck Kim;Jeong-Yo Ahn;Min-su Mun
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.233-234
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2024
본 논문은 킥보드 음주운전을 방지하기 위해 알코올 센서를 활용하여 킥보드 대여 전 사전에 음주운전을 방지하는 기능을 가지고 있는 애플리케이션이다. 기존 킥보드 대여 애플리케이션과는 다르게 제안한 애플리케이션은 킥보드 대여 전 API를 이용한 운전면허 검증 및 아두이노 알코올 센서를 이용한 알코올 수치를 측정하여 사용을 제한하고 사고를 미리 방지한다. 또한 사용자는 애플리케이션을 통해 지도에 표시된 킥보드의 마커를 클릭하여 대여 및 반납 시 카드 자동결제를 통해 간편하게 사용할 수 있도록 구현하였다.
The purpose of this study is to investigate the influence of gamification strategies on improving participation and motivation of shared electric scooter users. To this end, this study derived the user type through the first research question of how the shared electric scooter usage behavior and pulse are, and derived user tasks and scenarios. The second research question, a shared electric kickboard app with gamification, was tested by users to see if it helps increase user participation and form motivation. As a result of the analysis, it was found that users were induced to be considerate of other users by using a combination of the motivational, relational, and self-expression strategies of gamification. Second, it was found that the use of motivation, achievement and reward, and reward visualization strategy elements promotes user's voluntary behavior. Third, through relationship, achievement, and reward strategies, users participated to create a positive culture of shared electric scooters, drawing immediate feedback, indicating that convenience has increased. In conclusion, it was found that the user helped to play a positive role in voluntary participation and motivation through the use of the shared electric kickboard service with gamification.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.5
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pp.7-13
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2011
The climate change due to the increased consumption with fossil fuel and rise of the oil price have been serious global issues. Automobile industry consumes 30% of the oil every year and causes air pollution and global warming by the exhaust emissions and carbon dioxide ($CO_2$). The demand of two-wheeled vehicle increases every year due to the parking and traffic problem caused by the increased automobiles in the urban area. Approximately 50,000,000 two-wheeled vehicles were produced in 2008. The development and sales of the hybrid two-wheeled vehicle industry become active due to its increased market demands. In this paper, the change of the motor and battery efficiency, driving distance, hill climbing ability with the change of the motor capacity was analyzed. Simulation of the peculiarities in urban driving schedule(World-wide Motorcycle Test Cycle(WMTC), Manhattan driving schedule), constant speed(10 km/h, 35 km/h) of small electronic two-wheeled vehicle was also carried out. Through the simulation result, appropriate capacities of the motor and battery for urban driving was acquired.
This paper proposes an AI model that determines parking and non-parking zones based on return authentication photos to address parking issues that may arise in shared electric scooter systems. In this study, we used a pre-trained Segformer_b0 model on ADE20K and fine-tuned it on tactile blocks and electric scooters to extract segmentation maps of objects related to parking and non-parking areas. We also presented a method to perform binary classification of parking and non-parking zones using the Swin model. Finally, after labeling a total of 1,689 images and fine-tuning the SegFomer model, it achieved an mAP of 81.26%, recognizing electric scooters and tactile blocks. The classification model, trained on a total of 2,817 images, achieved an accuracy of 92.11% and an F1-Score of 91.50% for classifying parking and non-parking areas.
Park, Lee-Su;Seo, Hwa-Seong;Kim, Jun-Seong;Ha, Sang-Hun
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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pp.1733_1734
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2009
직립식 전동 스쿠터는 전동기를 이용한 근거리 이동 수단으로 일종의 1인용 스쿠터이다. 현재 여러가지 마이크로프로세서를 이용하여 주행을제어하는 직립식 전동 스쿠터가 개발되고 있다. 본 연구에서는 PIC16F877A와 자이로 및 가속도 센서를 이용하여 스쿠터의 운행 시 안정성을 개선할 수 있는 방법을 제시 하였다.
The personal mobility Sharing service is currently active. Especially, electric scooters are widely utilized because they can move comfortably at a high speed over a short distance with a simple driving method. Its driving method is easy, but there is no protection device to protect the bare body. So, there is a greater accident than other means of transportation, and if two people are on board, there is higher accident probability. However, since there is no specific ways to prevent multi-person boarding yet, we propose a multi-person boarding detection model using tilt and pressure sensor. The proposed method measures the tilt degree and direction by using a tilt sensor installed in the center of the board plate and detects multi-people riding.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.3
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pp.33-41
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2022
Recently the use of personal mobility devices is rapidly increasing, and the businesses related to personal mobility devices are quickly growing as well. Although the use of personal mobility devices provides convenience for short distance movements, many problems occur due to the lack of safety devices and the absence of associated road traffic laws. The number of accidents caused by using personal mobility devices continues increasing every year, and the injuries or deaths are seriously happening with those accidents. When using personal mobility devices, there are basic safety precautions such as wearing a helmet, prohibiting boarding with more than two people, prohibiting boarding with more than 100kg, prohibiting using after drinking alcohol, and so on. However, it is exposed to traffic accidents because there is no way to check before using the system. Therefore, to ensure the user's safety in using the electric kickboard among personal mobility devices, this paper proposes a system that can check the user's safety state before using the electric kickboard. It is possible to safely use personal mobility devices and prevent accidents by proposing a system structure of the electric kickboard that can be used after checking for the use of more than two people, overweight, wearing a helmet, and drinking alcohol.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.745-754
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2013
An efficient urban outdoor localization and navigation system is proposed for car-like robots. First an accurate outdoor localization method is suggested using line/arc features and 2.5D map matching with LRFs (Laser Range Finders), which can reduce the number of singular cases and increase accuracy. Also, path generation, path tracking, and path modification algorithms are proposed for navigation. All these algorithms are implemented on an electric scooter to construct an autonomous urban outdoor localization and navigation system. Experiments reveal the practicality of the proposed system.
Kim, Mi-Jung;Kim, Won-Ho;Jang, Ik-Sang;Lee, Ki-Doek;Lee, Jae-Jun;Han, Jeong-Ho;Jeong, Tae-Chul;Chae, Woong-Chan;Lee, Ju
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.856-857
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2011
최근 레저와 이동수단으로 전기를 이용한 스쿠터와 자전거가 많이 연구 개발되고 있다. 이러한 어플리케이션에 사용되는 모터의 경우은 설계 및 제어 비용이 저렴하면서도 소음이 작고, 출력밀도와 효율이 요구가 된다. 대부분의 경우 BLDC가 전동기 및 제어기 제작 단가가 저렴하여 자전거 및 스쿠터의 전기 추진용으로 많이 사용되었지만 소음 및 효율등의 성능면에서는 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 현재 출력밀도와 효율이 높은 IPMSM이 많이 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 전기 스쿠터용 IPMSM의 영구자석 형상에 따른 특성을 연구하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.201-204
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2021
최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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