Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.6
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pp.2793-2800
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2011
The purpose of this research is to develop and optimize a lane departure warning application based on a smartphone which can be applicable as a new platform for various mobile information applications. Recently, a lane detection warning system which is a representative application among safe driving assistant solutions is being commercialized. Due to the necessity of powerful embedded hardware platform and its price, its market is still not growing. In this research, it is proposed to develop and optimize a lane departure warning application on iPhone 3GS. OpenCV is used for efficient image processing, and for lane detection a heuristic algorithm based on Hough Transform is proposed. The application was developed under Macintosh PC platform with Xcode 3.2.4 development tools, downloaded to the iPhone and has been tested on the real paved road. The experimental result has shown that the detection ratio of the straight lane was over 90% and the processing speed was 1.52fps. For the enhancement of the speed, a few optimization methods were introduced and the fastest speed was 3.84fps. Through the improvement of lane detection algorithm, additional optimization works and the adoption of a new powerful platform, it will be successfully commercialized on smartphone application market.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.123-126
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2017
The information and communication technology that is being developed recently has been greatly influencing the automobile market. In recent years, devices equipped with IT technology have been installed for the safety and convenience of the driver. However, it has the advantage of increased convenience as well as the disadvantage of increasing traffic accidents due to driver 's distraction. In order to prevent such accidents, it is necessary to develop safety systems of various types and ways. In this paper, we propose a method to implement a multi-function camera driving safety system that notifies a pedestrian and lane departure warning without using a radar sensor or a stereo video image, and a study on the analysis of a lane departure alarm software result.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.85-97
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2009
Continuous increase of traffic demand has caused confirmed congestion, fuel consumption, emission, safety, etc. as serious social problems at the present time. The Smart Highway Project has been conducted by the supervision of Ministry of Land, Transport and Maritime Affaire to solve such problems since 2007. The Smart Highway Project includes LDWS (Lane Departure Warning System), a system to prevent broadside collisions and accidents, as a sub-technology of road-vehicle associating technologies. This system warns drivers when their vehicle deviates from the lane where they are traveling at high-speed on the highway. In this paper, the LDWS was evaluated using CBA to analyze the socio-economic consequences. Estimated benefits include reduction of accidents and convenience of drivers. In addition, the economics according to the distribution rate is various when it comes to Lane Departure Warning Technology, the economics of both cases - positive scenario and negative scenario, which was analyzed. As a result, the Benefit-Cost ratio(B/C) of negative scenario showed 0.97 in 2020 and 1.36 in 2030 while B/C ratio of the positive scenario showed 1.04 in 2020 and 1.59 in 2030, which indicated that the higher distribution rate is, the higher the economics generates. Therefore, it is judged that the introduction of Lane Departure Warning Technology will result in high economics.
PURPOSES : This study aims to analyze how the installation of advanced warning devices affects individual drivers' driving behaviors with operating record data collected from 100 vehicles. METHODS : With collected data, the changes in individual drivers' driving behaviors, such as Forward Collision Warning (FCW) and Lane Departure Warning (LDW), were investigated with respect to the cumulative distance traveled and driving time. For the analysis, operating record data collected from 100 vehicles for seven months were used. RESULTS : The results showed that individual drivers' driving behaviors could be categorized into six different types. In addition, most of the drivers showed unstable warning patterns in the initial stage after installation of an advanced warning device. Approximately 40% of vehicles equipped with advanced warning systems were found to have positive effects, indicating that the frequencies of both FCW and LDW had been continuously decreasing after installation of the system. CONCLUSIONS : The warning device might be helpful for making drivers' driving behaviors safer. Driving behaviors during the initial stage of the system installation, which might be regarded as an adaptation phase, were found to be very unstable compared with normal situations, indicating that adequate education and training should be provided to all the drivers to prevent operator disruption at the initial installation of the system.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.2
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pp.25-31
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2019
As artificial intelligence technology has been developed rapidly, many researchers who are interested in next-generation vehicles have been studying on applying the artificial intelligence technology to advanced driver assistance systems (ADAS). In this paper, a method of applying deep learning algorithm to the lane departure warning system which is one of the main components of the ADAS was proposed. The performance of the proposed method was evaluated by taking a comparative experiments with the existing algorithm which is based on the line detection using image processing techniques. The experiments were carried out for two different driving situations with image databases for driving on a highway and on the urban streets. The experimental results showed that the proposed system has higher accuracy and precision than the existing method under both situations.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.6
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pp.49-58
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2014
This paper proposes a new assessment and reliability validation method of Lane Departure Assistance System based on DGPS-GIS by measuring lanes with camera vision. Assessment of lane departure is performed with yaw speed measurement and determination method for false alarm of ISO 17361 and performance validation is executed after generating departure warning boundary line by considering deviation error of LDAS using DGPS. Distance between the wheel and the lane is obtained through line abstraction using Hough transformation of the lane image with camera vision. Evaluation validation is obtained by comparing this value with the distance obtained with LDAS. The experimental result shows that the error of the extracted distance of the LDAS is within 5 cm. Also it proves performance of LDAS based on DGPS-GIS and assures effectiveness of the proposed validation method for system reliability using camera vision.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.6
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pp.9-16
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2017
An Algorithm for Lane Detection and Lane Departure Warning for a Vehicle Driving on Roads is proposed in This Paper. Using Images Obtained from On-board Cameras for Lane Detection has Some Difficulties, e.g. the Increase of Fault Detection Ratio Due to Symbols on Roads, Missing Yellow Lanes in the Tunnel due to a Similar Color Lighting, Missing Some Lanes in Rainy Days Due to Low Intensity of Illumination, and so on. The Proposed Algorithm has been developed Focusing on Solving These Problems. It also has an Additional Function to Determine How much the Vehicle is leaning to any Side between The Lanes and, If Necessary, to Give a Warning to a Driver. Experiments Using an Image Database Built by Collecting with Vehicle On-board Blackbox in Six Different Situations have been conducted for Validation of the Proposed Algorithm. The Experimental Results show a High Performance of the Proposed Algorithm with Overall 97% Detection Success Ratio.
Lane Keeping Assistance System(LKAS) is a kind of Advanced Driver Assistance Systems(ADAS) which are developed to automate/ adapt/ enhance vehicle systems for safety and better driving. The main system function of LKAS is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. LKAS acquires information on the position of the vehicle within the lane and, when required, sends commands to actuators to influence the lateral movement of the vehicle. Recently, the vehicles equipped with LKAS are commercially available in a few vehicle-advanced countries and the installation of LKAS increases for safety enhancement. The test procedures for LKAS evaluations are being discussed and developed in international committees such as ISO(the International Organization for Standardization). In Korea, the evaluations of LKAS for vehicle safety are planned to be introduced in 2016 KNCAP(Korean New Car Assessment Program). Therefore, the test procedures of LKAS suitable for domestic road and traffic conditions, which accommodate international standards, should be developed. In this paper, some bullet points of the test procedures for LKAS are discussed by extensive researches of previous documents and reports, which are released in public in regard to lateral test procedures including LKAS and Lane Departure Warning System(LDWS). Later, it can be helpful to make a draft considering domestic traffic situations for test procedures of LKAS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.18-20
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2019
In this paper, in order to prevent accidents when deviating from the lane during high-speed self-driving, we are going to design a warning system that will sound an alarm after recognizing the surrounding situation with a $360^{\circ}$ camera. Accidents often occur while driving on self-driving cars because they try to change lanes excessively or fail to recognize people, animals and objects that appear suddenly when driving at high speeds. The government wants to identify the surrounding situation with cameras when driving off a lane during high-speed autonomous driving, and to create a car that sounds a warning system through a lane departure sensor on the underside of the vehicle to reduce various accidents that occur during self-driving and to have a safer driving system.
A lane departure warning system (LDWS) is an effective technology-based countermeasure for preventing traffic crashes as it provides warning information to drivers. Understanding the characteristics of perception and satisfaction levels on LDWS is fundamental for deriving better performance and functionality enhancements of the system. The purpose of this study is to evaluate the user satisfaction of LDWS. A survey to collect user perception and user preference data was conducted. Both cross-tabulation analysis and binary logistic regression technique were adopted to identify the factors affecting user satisfaction for LDWS. The results revealed that the accuracy and timeliness of warning information was significant for evaluating the effectiveness of LDWS. In particular, the warning accuracy at a curve segment on the road was the most dominant factor affecting user satisfaction. The outcome of this study would be valuable in evaluating and designing LDWS functionalities.
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