Kim, Cho-Young;Lee, Cheul-Kyu;Kim, Yong-Ki;Phirada, Pruitichaiwiboon
Proceedings of the KSR Conference
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2010.06a
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pp.2292-2296
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2010
2020 Korea GHG reduction goal is decreasing 4% compared with that of 2005. Effective counterplan of GHG redection goal needs to set for inductrial allocation and various reduction GHG technologies and policies for transportation have been developed. Modal shifr is one of these main policy and it focused on shifting as much freight as economically meaningful under current market conditions. It improves energy efficiency, consequently reduces GHG effect. This study is proposed as a preliminary studay of analyzing Modal shift effect. modal shift of car travelers to train is concerned in Seoul-Busan section, This study is based on a scenario which can maximize passenger occupancy rate to get the GHG reduction effect and the effect of modal shift of car to train is identified. According to this result, we can get GHG reduction effect through dealing with maximizing passenger occupancy rate on train. Therefore, in order to enhance this modal shift effect, train using rate need to increased and also improvement of policies and cost system are need to be considered to promote increasing use of train.
This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.
Railroad transportation system has experienced major changes due to KTX introduction. Kyungbu corridor especially Seoul to Cheonan has line capacity problem and its solution has been a primary concern to researchers and policy decision makers. This study explored pattern of train operation between Seoul and Cheonan after the introduction of KTX in 2004. Both the number of trains and available seat capacity per day have increased but maximum number of trains per specific hour has not been changed much. Demand for train shows that if concentrated in a specific time, so number of trains during the peak hour should be increased. But, it is difficult ? 새 line capacity, so increasing seat capacity per train might be an option. An increase in an avaliable sear should be considered the characteristics of each train lines.
Promotion of the line no.2 in Seoul Metro was changing from the existing signaling facilities for ATS(Automatic Train Stop) vehicles to the up-to-date signaling facilities for ATO(Automatic Train Operation). But, in consequence of conducting a trial run after being equipped with the ATO signaling facilities, the matter related to mix-operation with the existing ATS signaling facilities appeared. The operation of the existing ATS signaling system in combination with the ATO signaling system has made improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment. This obstructs operation of a working ATS vehicle. That is, as barring operation of an ATS vehicle that should proceed, it may make the proceeding ATS vehicle stop suddenly and after all, it will cause safety concerns. In this paper, we designed a wayside track occupancy detector that previously prevents improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment by gripping classification and working processes of operating trains throughout transmission of local signaling information from the existing facilities, which does not need to change or replace the existing signaling facilities. Furthermore, we described general characteristics of the wayside track occupancy detector and modeled the IFC(InterFace Contrivance) device and the logical circuit recognizing signal information. Then, we made an application program of PLC(programmable Logic Computer) based on the stated model. We, in relation to data transfer method, used the frame in TCP/IP transfer mode as the standard, and we demonstrated that ATO transmission frequency is intercepted.
Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR(pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that cannot detect stationary people. The detection of moving and stationary people is a main functionality of the occupancy sensors. In this paper, we propose an on-line human occupancy tracking method using convolutional neural network (CNN) and self-organizing map. It is well known that a large number of training samples are needed to train the model offline. To solve this problem, we use an untrained model and update the model by collecting training samples online directly from the test sequences. Using videos capurted from an overhead camera, experiments have validated that the proposed method effectively tracks human.
Kyung-Bu High Speed Railway is operated in train control system(tcs) of fixed block operated in a way of dividing track circuits into several blocks in accordance with operation circumstances such as rolling stocks, grade, curves and facilities. The TCS of fixed block system refers to a continuous train control system, which transfers operational information such as entry and exit speed, distance-to-go, and deceleration etc. into on-board train control equipment on the basis of block occupancy of a preceding train. It guarantees a safe operation of trains by giving an emergency braking order, in case that a train exceeds an entry and exit speed of a corresponding block. In this paper, we analyze the speed control code deducing in accordance with maximum operation speed and characteristics of rolling stocks by analyzing principles of generation of speed control code allocated in blocks for safe operation, then train operational efficiency was analyzed by means of analysis of operation headway in accordance with the deduced speed control code. This study will be used to design in case of getting an increase in speed for existing high speed line or new high speed line TCS.
Recently, the growth of electric railway technology steadily keep up in the korea, and occupancy rate of electric railway system increased as a transportation method so energy consumption of railway system is increasing. According to this reason, the many studys of energy consumption in the railway system are in progress. In this context, the TTX(Tilting Train eXpress) needs to measure and analyze energy consumption and regenerative energy. In this paper, because of driving of TTX in the Ho-Nam railroad and Jung-Ang railroad, consumpted and regenerated energy are measured. This measured data is classified and analyzed as driving mode.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
PES (Programmable Electronic System) is used by software development for the train control system. PES has been widely used in real world and consists of hardware, firmware and application software. The PES are easily apply to many applications because its implementation has high flexibility. Many safety critical functions are realized through software in safety critical system. Normally, it is difficult to detect failures for PES system because the PES is too sophisticated to identify sources of the failure. So, the reliability analysis is needed by using software fault tolerance techniques. Currently, there are the recovery block, distributed recovery block, N-version programming, N self-checking programming in fault tolerance techniques. In this paper, the models of recovery block and N-version programming in software fault tolerance techniques are suggested by using the Markov model. Also, the reliability in the train control system is analyzed through changing time. The fault occupancy rates of the program, adjustment test and voter are stationary. So, the relation between time and reliability is presented by using Matlab program. In the result of reliability, the reliability of recovery block is more high than N-version programming in case of the same number of substitution block.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5534-5540
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2015
This In the railway signaling system, applications of axle counter in addition to track circuit goes on increasing for detecting train position. Consequently, this paper compares sensor methods of axle counter with between geo-magnetism method and proximity sensor method. And it presents differences and results, to improve reliabilities of train detection and axle counting. Also, this article presents an applied result which is based on field experience, with regard to installation, considering attachment condition of sensor part for accurate axle counting. This study acquires expandability that is able to perform not only axle counting function but also various other functions (direction detection of train, speed detection of train, and so on). It was a result of a change of design in order to judge phase difference of sensors, to improve reliability of axle counting. Furthermore, it does not subordinate to characteristics (type, weight of train). And it is confirmed that the omission of axle counting was not occurred in 350km/h. This was the result of Lab test after the construction of transfer equipment of trial axle and Test Bed for axle counting. Both of them are self-productions. Through this, it prepares foundation which is able to apply not only to train detection but also to speed of passing trains, formation number of trains, detector locking condition - when the train passes the section of switch point, and level crossing devices. Furthermore, it would be judged to contribute safety train operation if proximity sensor method applies to the whole railway signaling system from now on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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