Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
One of the instances which demand structural engineer's greatest attention and upgradation is the changing live load requirement in bridge design code. The challenge increases in developing countries as the pace of infrastructural growth is being catered by the respective country codes with bigger and heavier vehicles to be considered in the design. This paper presents the case study of India where Indian Roads Congress (IRC) codes in its revised version from 2014 to 2017 introduced massive Special vehicle (SV) around 40 m long and weighing 3850 kN to be considered in the design of road bridges. The code does not specify the minimum distance between successive special vehicles unlike other loading classes and hence the consequences of it form the motivation for this study. The effect of SV in comparison with Class 70R, Class AA, Class A, and Class B loading is studied based on the maximum bending moment with moving load applied in Autodesk Robot Structural Analysis. The spans considered in the analysis varied from 10 m to 1991 m corresponding to the span of Akashi Kaikyo Bridge (longest bridge span in the world). A total of 182 analyses for 7 types of vehicles (class B, class A, class 70R tracked, class 70R wheeled, class AA tracked, AA wheeled, and Special vehicle) on 26 different span lengths is carried out. The span corresponding to other vehicles which would equal the bending moment of a single SV is presented along with a comparison relative to Standard Uniformly Distributed Load. Further, the results are presented by introducing a new parameter named Intensity Factor which is proven to relate the effect of axle spacing of vehicle on the normalized bending moment developed.
제주지역에 설치된 풍력발전기는 이미 제주지역의 공급량을 초과하여, 버려지고 있는 실정이다. 이에 정부는 기술개발 사업을 통해 2MWh급 ESS(energy storage system)를 설치하여 버려지는 전력을 충전하고, 전기자동차 충전스테이션에 활용하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 2MWh급의 ESS를 안정적으로 설치하기 위해, Matlab Simulink를 이용하여 전기자동차 충전 모델과 ESS방전 모델을 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션을 통해, 2MWh급 ESS가 다양한 시나리오에서 안정적으로 동작하는 것을 검증하였다.
본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
In Korea, the driving system restriction criteria is strictly applied(gross weight 400kN, axial load 100kN). Especially after the Seoungsu Bridge accident, safety factor has been strictly applied. The Safety factor is applied to the cumulative results for each steps like design, construction, maintenance of the Bridge. Because of it, the bridge is undervalued compared to its capacity. So, this generates loss for both private and military sector(eg. logistical delays, structural damage, etc.). But analyzing data from many existing researches we have confirmed that the military heavy vehicle may pass through the first class bridges. In consequence, this study have focused on determining whether HETS vehicles can pass over the first class bridge, without safety issues, using MIDAS structural analysis program. The results have confirmed that the military heavy vehicle may pass over the bridge.
A critical speed analysis of oxidizer pump was peformed for a 7 ton class liquid rocket engine as the third stage engine of the Korea Space Launch Vehicle II. Based on the previously developed experimental 30 ton class turbopump and presently developing 75 ton class turbopump for the first and second stage rocket engine of Korea Space Launch Vehicle II, a layout and configuration of the 7 ton class turbopump rotor assembly are determined. A ball bearing stiffness analysis and rotordynamic analysis are performed for both of the bearing unloaded condition and loaded condition. Structural flexibility of the oxidizer pump casing is also included to predict critical speeds. From the numerical analysis, it is confirmed that the rotor system acquires sufficient separate margin of critical speed as a sub-critical rotor even though decrease of critical speed due to the casing structural flexibility.
본 논문은 전기차 기반의 1톤급 상용차용 통합공조 시스템에 관한 연구이다. 전기 상용차의 경우 화물의 승하차를 위해 문의 개폐가 빈번하게 이루어지기 때문에 열손실이 크게 발생한다. 따라서 냉난방 부하가 승용 전기차에 비해 더 크게 요구된다. 결과적으로 승객이 요구하는 열 쾌적성을 만족하기 위해서 냉난방 시스템이 소비하는 에너지가 승용 전기차 보다 크다. 이러한 단점을 극복하기 위해 효율적인 통합공조 시스템을 적용한 연구를 수행했다. 최종적으로 1톤급의 경상용 전기트럭의 상품성 개선과 전기트럭 분야의 산업 생태계 기반 확충을 위한 고효율 공조 시스템 개발을 위해 냉방을 위한 전동식 압축기와 난방을 위한 히트펌프 시스템의 구상 설계와 해석적 검증을 수행한다.
최근 정부가 지향하고 있는 이용자 중심의 충전인프라 구축방향은 실제 전기차 이용자들의 편의를 높이며, 새로운 전기차 이용자를 시장으로 유입할 수 있는 중요한 정책이다. 본 연구는 이러한 정책의 수립에 기초자료로 활용될 수 있는 실제 전기차 이용자들의 충전행태에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목적으로 수행되었다. 일주일 동안 수집된 충전일지 자료에 기반하여 전기차 이용자들의 충전행태를 일단위 및 주단위로 분석하였으며, 순차패턴 분석과 잠재계층 분석을 활용하였다. 그 결과, 5가지 일단위 충전 프로파일과 4가지 주단위 충전 프로파일을 도출하였으며, 이는 향후 이용자 중심 충전인프라 정책 수립뿐만 아니라 잠재 전기차 이용자들의 의사결정에 핵심적인 정보를 제공하여 전기차 시장을 활성화하는데도 기여할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2098-2114
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2021
Light intensity variation is one of the key factors which affect the accuracy of vehicle face re-identification, so in order to improve the robustness of vehicle face features to light intensity variation, a Nonnegative Matrix Factorization model with the constraint of image acquisition time difference is proposed. First, the original features vectors of all pairs of positive samples which are used for training are placed in two original feature matrices respectively, where the same columns of the two matrices represent the same vehicle; Then, the new features obtained after decomposition are divided into stable and variable features proportionally, where the constraints of intra-class similarity and inter-class difference are imposed on the stable feature, and the constraint of image acquisition time difference is imposed on the variable feature; At last, vehicle face matching is achieved through calculating the cosine distance of stable features. Experimental results show that the average False Reject Rate and the average False Accept Rate of the proposed algorithm can be reduced to 0.14 and 0.11 respectively on five different datasets, and even sometimes under the large difference of light intensities, the vehicle face image can be still recognized accurately, which verifies that the extracted features have good robustness to light variation.
차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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