Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.457-467
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2020
Increasing environmental concerns have prompted countries around the world to tighten regulations on greenhouse gases and fuel efficiency. Research is being done using advanced driver assistance systems to improve fuel economy and for the convenience of drivers. Research on systems such as adaptive cruise control (ACC), LKAS, and AEB is active. The purpose of ACC is to control the longitudinal speed and distance of the vehicle and minimize the driver's load, which is considered useful for accident prevention. From this point of view, research has used a mathematical method of safety evaluation as a function of distances and scenarios while considering domestic road environments. A vehicle is tested with a simulation in a proposed scenario. The purpose of the analysis is to verify the functional safety of ACC by comparing the theoretical calculations using theoretical equations, the relative distances in the simulation, and an actual vehicle test. These methods are expected to enable many companies to use scenarios, formulas, and simulations as safety verification methods in the development of ACC.
At present automated speed enforcement system in Korea control overspeed vehicle only in the specific spot. Because the drivers generally recognize the previous stated fact, they reduce a speed only in the establishment location of systems and increase rapidly again as soon as it passes the location. we have known that the rate of traffic risk at the tunnel, bridge and curve road segment is higher than other road section. Therefore, it needs speed control in them. In such a case, it is necessary to establish the automated traffic enforcement system based on the travel time speed of an individual vehicle over a pre defined stretch of road. In this study, the application limit of existing spot overspeed enforcement system was studied through an analysis of traffic flow characteristics in the tunnel, bridge and curve section. Also we found out the optimal distance of segment and the most suitable location to an application of the overspeed vehicle by travel time speed through an analysis of the road structure, traffic condition and accident numbers in the road.
In general, golden time refers to the most important time in the initial response to accidents such as saving lives or extinguishing fires. The golden time varies from disaster to disaster, but is aimed at five minutes in terms of fire and first aid. However, for the actual site, the average dispatch time for ambulances is 9 minutes and the average transfer time is 17.6 minutes, which is quite large compared to the golden time. There are various causes for this delay, but the main cause is traffic jams. In order to solve the problem, the government has established emergency car concession obligations and secured golden time to prioritize ambulances in places with the highest accident rate, but it is not a solution in rush hour when traffic is increasing rapidly. Therefore, this paper proposed a deep learning-based emergency vehicle priority signal system using collected sound data by installing sound sensors on traffic lights and conducted an experiment to classify frequency signals that differ depending on the distance of the emergency vehicle.
With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.
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.
JI Yeon Kim;Young-Jin Kang;Jeong, Seok Chan;Hoon Lee
The Journal of Bigdata
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v.7
no.2
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pp.129-137
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2022
With the development of the 4th industry, the logistics industry is evolving into a smart logistics system. However, ship work that transports vehicles is progressing slowly due to various problems. In this paper, we propose an stowage automation algorithm that can be used for cargo loading of vehicle carriers that shortens loading and unloading work time. The stowage automation algorithm returns the shortest distance by searching for a loading space and a movable path in the ship in consideration of the structure of the ship. The algorithm identifies walls, ramps and vehicles that have already been shipped, and can work even with randomly placed. In particular, it is expected to contribute to developing a smart logistics system for vehicle carriers by referring to the ship's master plan to search for vehicle loading and unloading space in each port and predict the shortest movable path.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.981-988
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2023
As the usage of unmanned aerial vehicles expands, the development and the demand of related technologies are increasing. As the frequency of operation increases and the convenience of operation is emphasized, the importance of related autonomous flight technology is also highlighted. Establishing a path plan to reach the destination in autonomous flight of an unmanned aerial vehicle is important in guidance and control, and a technology for automatically generating path plan is required in order to maximize the effect of unmanned aerial vehicle. In this study, the optimization research of path planning using rapid-exploring random tree method was performed for increasing the effectiveness of autonomous operation. The path planning optimization method considering the characteristics of the unmanned aerial vehicle is proposed. In order to achieve indexes such as optimal distance, shortest time, and passage of mission points, the path planning was optimized in consideration of the mission goals and dynamic characteristics of the unmanned aerial vehicle. The proposed methods confirmed their applicability to the generation of path planning for unmanned aerial vehicles through performance verification for obstacle situations.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.2
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pp.217-228
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2024
LiDAR(Light Detection And Ranging) sensors, which play a pivotal role among cameras, RADAR(RAdio Detection And Ranging), and ultrasonic sensors for the safe operation of autonomous vehicles, can recognize and detect objects in 360 degrees. However, since LiDAR sensors use lasers to measure distance, they are vulnerable to attackers and face various security threats. In this paper, we examine several security threats against LiDAR sensors: relay, spoofing, and replay attacks, analyze the possibility and impact of physical jamming attacks, and analyze the risk these attacks pose to the reliability of autonomous driving systems. Through experiments, we show that jamming attacks can cause errors in the ranging ability of LiDAR sensors. With vehicle-to-vehicle (V2V) communication, multi-sensor fusion under development and LiDAR anomaly data detection, this work aims to provide a basic direction for countermeasures against these threats enhancing the security of autonomous vehicles, and verify the practical applicability and effectiveness of the proposed countermeasures in future research.
In this paper, welding pitch optimization technique of vehicle subframe is presented considering the fatigue life of spot welding nuggets. Fatigue life of spot welding nuggets is estimated by using the frequency-domain fatigue analysis technique. The input data, which are used in the fatigue analysis, are obtained by performing the dynamic analysis of vehicle model passing through the Belgian road profile and also the modal frequency response analysis of finite element model of vehicle subframe. According to the fatigue life result obtained from the frequency-domain fatigue analysis, the design points to optimize the weld pitch distance are determined. For obtaining the welding pitch combination to maximize the fatigue life of the spot welding nuggets, 4-factor, 3-level orthogonal array experimental design is used. This study shows that the optimized subframe improves the fatigue life of welding nugget with minimum fatigue life about 65.8 % as compared with the baseline design.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.197-205
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2024
Development of AI and big data-based algorithms to advance and optimize the recognition and detection performance of various static/dynamic vehicles in front and around the vehicle at a time when securing driving safety is the most important point in the development and commercialization of autonomous vehicles. etc. are being studied. However, there are many research cases for recognizing the same vehicle by using the unique advantages of radar and camera, but deep learning image processing technology is not used, or only a short distance is detected as the same target due to radar performance problems. Therefore, there is a need for a convergence-based vehicle recognition method that configures a dataset that can be collected from radar equipment and camera equipment, calculates the error of the dataset, and recognizes it as the same target. In this paper, we aim to develop a technology that can link location information according to the installation location because data errors occur because it is judged as the same object depending on the installation location of the radar and CCTV (video).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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