Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1565-1571
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2010
FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) Radar is very useful for vehicle collision warning system because of the simplicity. In this work, a signal processing part of FMCW vehicle radar system is implemented with flexibility using DSP, FPGA, ADC, and DAC so that the system could adopt lots of algorithm and could be improved through road test. It is shown that the system meets basic requirements as designed, and finds some problems in road test. We briefly discuss the problem which are caused by shadow effect from overlapped target and the distortion of beat frequency from the nonlinearity of VCO and the RCS of vehicle.
Park, S.J.;Ko, J.H.;Chang, S.I.;Lee, B.C.;Song, K.S.;Kim, J.S.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.628-632
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2007
The purpose of study is to confirm a acceptable range of data errors in data collecting. To examine a acceptable range of data errors, emission level is calculated for a vehicle flow and heavy vehicle percentage as a function of small-sized velocity. According to road selected, noise level of detail influence road noise calculations. It can be concluded that a vehicle flow raised an error less than 5000(veh/h) for a maximum error in emission level of 3.01dB, and the more a heavy vehicle percentage have a low value, the more emission level is a slight difference. This analysis gives insight regarding the accuracy of traffic flow data that is needed to reach a certain level of accuracy for the resulting noise level.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.15
no.5
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pp.174-179
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2007
The transient brake time or distance is one of very important factors to guess the vehicle speed to inspect an automobile accident. But, it is usual that the vehicle speed is estimated by using only skid mark without considering the transient brake distance. Deceleration and the friction coefficients of tire and road surface play an important role in calculating the brake distance. In this paper, a scheme is presented to estimate more accurate automobile speed. The scheme contains the effect of the transient brake distance on the speed. Experiment was carried out on the asphalt, unpacked road to get relationships between the speeds and the skid mark distances, and to get the transient brake time. The experimental results were utilized to construct the equation to approximate more realistic vehicle speeds.
Kim, Jae-Hwan;Lee, Je-Wook;Yoon, Bok-Joong;Park, Jae-Ung;Kim, Jung-Ha
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.453-464
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2012
This is a research of an adaptive longitudinal control system for situated cognition in wide range, traffic accidents reduction and safety driving environment by integrated system which graft a road infrastructure's information based on IT onto the intelligent vehicle combined automobile and IT technology. The road infrastructure installed by laser scanner in intersection, speed limited area and sharp curve area where is many risk of traffic accident. The road infra conducts objects recognition, segmentation, and tracking for determining dangerous situation and communicates real-time information by Ethernet with vehicle. Also, the data which transmitted from infrastructure supports safety driving by integrated with laser scanner's data on vehicle bumper.
Because recently(July 14, 2011) fire occurred in the engine room of a moving taxi under Namsan Tunnel 1, 51 vehicles' driver and more than 250 passengers in the road tunnel were urgently evacuated with abandoned vehicles. Vehicle fires in Namsan Tunnel that day, Sufferers struggled to escape quickly difficult to escape the two-way by abandoned vehicles on the road and to fear many casualties by using vehicle fuel and combustible interior and the driver who is ignorant of vehicle accident continuous entered in the road tunnel had accessibility the site of fire department was more difficult. In this study, It is to investigate structure and basic materials, such as fire extinguish equipment and facilities for damage prevention and to analyze the problems and to plan improvement method of fire extinguish equipment, facilities for damage prevention and transportation facilities(Large traffic signs, Breaker, etc.) on the Namsan Tunnel that in the long-term plan is prepared to strengthen for accessibility of the site of fire department in case of Vehicle's fire.
This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
This study was conducted at the Civilian Controlled Zone(CCZ) in the Cherowon from February to March 2004 to investigate the reaction to the vehicles of Red-crowned Cranes(RCC) and White-naped Cranes(WNC) and trade-off of the vehicle interruption with food resources. The for-aging distance from the road of WNC was much closer than that of RCC. The large flocks of cranes' average feeding distance from the road was farther than small flocks of cranes in both species. Cranes showed the reaction, such as alert, walking, running and flying against the vehicle stop and were more sensitive as they were close to the road. The reacting time to the stopping vehicle were reduced as it was farther from the road. The distance of about 250m was a reaction threshold distance against the vehicle stop to both species. The reacting time in the same distance was not different in relation to the traffic volume, but large traffic volume tended to cause cranes to stay far away from the road and not to feed themselves near a traffic congested area. The reason cranes fed themselves on fallen rice grains in spite of the vehicular traffic interruption factor was that there was a high density of the fallen rice grains remaining at the area near a road.
This paper represents the statistical characteristics of sources and receptors for road traffic noise in apartment complex. Also we suggested that the site-specific characteristics of vertical and horizontal distributions in the complex apartment have been derived using a different analysis for evaluating levels of Leq1h by the apartment floor at a given distance from a road in terms of the flow rate, the mean speed of the traffic, and the percentage of the type vehicles in the day and night periods. As a result, the contribution orders of traffic quantity by the type of vehicles showed as followed: light vehicle>medium vehicle>heavy vehicle>motorcycle. Especially, the mixing ratio of entering the road on the heavy vehicle in the daytime was two times higher than that of in the night. The speed in all types of vehicle is in the range of 41 and 81 km/hr and noise level was not significantly different in day and night-time. The sources of road traffic noise had different variations and uncertainties using a random variable and probability distribution. The sound distribution to receptors by the apartment floor showed S curve between 1st floor and $15^{th}$ floor With the normality test, the normal distributions using Anderson-Darling Test followed $1^{st},\;3^{th},\;13^{th}$ and $15^{th}$, floor in the daytime and all floors except $7^{th}$ floor in the night (p>0.05). And also, the value of the pearson correlation coefficient (r) obtained in this study have significantly different at the range of floor. In conclusion, the results suggested that the distribution characteristics of levels of $Leq_{1h}$ on the sources and receptors of road traffic noise in apartment complex must be improved and developed on the guideline of regulation of road traffic noise.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.2
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pp.74-88
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2020
A Cooperative Intelligent Transportation System (CITS) provides useful information on upcoming hazards in order to prevent vehicle collisions. In addition, the availability of individual vehicle travel information obtained from the CITS infrastructure allows us to identify the level of road safety in real time and based on analysis of the indicators representing the crash potential. This study proposes a methodology to derive road safety content, and presents evaluation results for its applicability in practice, based on simulation experiments. Both jerk and Stopping Distance Index (SDI) were adopted as safety indicators and were further applied to derive road section safety information. Microscopic simulation results with VISSIM show that 5% and 20% samples of jerk and SDI are sufficient to represent road safety characteristics for all vehicles. It is expected that the outcome of this study will be fundamental to developing a novel and valuable system to monitor the level of road safety in real time.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.269-279
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2020
Traffic estimation mainly involves surveying equipment such as automatic vehicle classification, vehicle detection system, toll collection system, and personnel surveys through CCTV (Closed Circuit TeleVision), but this requires a lot of manpower and cost. In this study, we proposed a method of estimating traffic volume using deep learning and stereo CCTV to overcome the limitation of not detecting the entire vehicle in case of single CCTV. COCO (Common Objects in Context) dataset was used to train deep learning models to detect vehicles, and each vehicle was detected in left and right CCTV images in real time. Then, the vehicle that could not be detected from each image was additionally detected by using affine transformation to improve the accuracy of traffic volume. Experiments were conducted separately for the normal road environment and the case of weather conditions with fog. In the normal road environment, vehicle detection improved by 6.75% and 5.92% in left and right images, respectively, than in a single CCTV image. In addition, in the foggy road environment, vehicle detection was improved by 10.79% and 12.88% in the left and right images, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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