Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.290-296
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2019
Head-up displays for vehicles play an important role in displaying various information about the safety and convenience of driving on the windshield of the vehicle. In this study, ultra-precision machining was performed and evaluated as a method for machining a large-area aspheric free-form mirror that is applicable to augmented reality technology. Precision diamond cutting is highly accurate and suitable for the production of advanced parts with excellent surface integrity, low surface roughness, and low residual stress. By using an aspheric free-form mold, it is possible to improve the optical transfer function, reduce the distortion path, and realize a special image field curvature. To make such a mold, the diamond cutting method was used, and the result was evaluated using an aspherical shape-measuring machine. As a result, it was possible to the mold with shape accuracy (PV) below $1{\mu}m$ and surface roughness (Ra) below $0.02{\mu}m$.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.563-570
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2024
This paper proposes a method to recognize and track drivable lane areas to assist the driver. The main topic is designing a deep-based network that predicts drivable road areas using computer vision and deep learning technology based on images acquired in real time through a camera installed in the center of the windshield inside the vehicle. This study aims to develop a new model trained with data directly obtained from cameras using the YOLO algorithm. It is expected to play a role in assisting the driver's driving by visualizing the exact location of the vehicle on the actual road consistent with the actual image and displaying and tracking the drivable lane area. As a result of the experiment, it was possible to track the drivable road area in most cases, but in bad weather such as heavy rain at night, there were cases where lanes were not accurately recognized, so improvement in model performance is needed to solve this problem.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.227-235
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2018
In this study, we developed a relational formula for observing high - resolution rainfall using vehicle rain sensor. The vehicle rain sensor consists of eight channels. Each channel generates a sensor signal by detecting the amount of rainfall on the windshield of the vehicle when rainfall occurs. The higher the rainfall, the lower the sensor signal is. Using these characteristics of the sensor signal generated by the rain sensor, we developed a relational expression. In order to generate specific rainfall, an artificial rainfall generator was constructed and the change of the sensor signal according to the variation of the rainfall amount in the artificial rainfall generator was analyzed. Among them, the optimal sensor channel which reflects various rainfall amounts through the sensitivity analysis was selected. The sensor signal was generated in 5 minutes using the selected channel and the representative values of the generated 5 - minute sensor signals were set as the average, 25th, 50th, and 75th quartiles. The calculated rainfall values were applied to the actual rainfall data using the constructed relational equation and the calculated rainfall amount was compared with the rainfall values observed at the rainfall station. Although the reliability of the relational expression was somewhat lower than that of the data of the verification result data, it was judged that the experimental data of the residual range was insufficient. The rainfall value was calculated by applying the developed relation to the actual rainfall, and compared with the rainfall value generated by the ground rainfall observation instrument observed at the same time to verify the reliability. As a result, the rain sensor showed a fine rainfall of less than 0.5 mm And the average observation error was 0.36mm.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.9
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pp.944-950
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2013
This paper is a study of a rain sensor using an open-ended coaxial cavity resonator which senses the amount of rain drops linearly. It shows that it will be used as a sensor to sense the amount of rain dropped on the windshield of an automobile based on the principle of varied resonant frequency and the loss according to the amount and characteristics of an dielectric lied on the open side of a resonator. The input and output ports are built in the both sides of the resonator and the input and output coupling probes are formed like 'ㄱ' shape. The response of rain drops were simulated by the radius of inner conductor of 2 mm, 5 mm, and 10 mm respectively and it showed that the raindrop was sensed most linearly and sensitively when the radius of inner conductor is 5 mm, We have measured that the resonant frequency have varied from 3.55 GHz to 3 GHz and the Q value have varied from 42.38 to 24.3 according to the variation of rain drop amount on the fabricated resonator. Therefore, it shows that the designed resonator can be applied as a rain sensor that measures the amount of rain drops linearly by using the resonant frequency as a measurement parameter.
Barrier VII program is normally used for the design of flexible barrier, but if modelled properly it can be used for the analysis of vehicle impact to small sign posts. In this paper sign post is shown to be modelled as flexible barrier by combining beam and column elements at each beam node. Simulations with the Barrier VII program have been made for 7 impact cases composed of sign posts of circular and H section with rigidly connected support and breakaway support system. The impact speed used for the simulation ranged from 30km/h to 110km/h. The study shows that in the vehicle impacts to a circular sign post with high speed, the large deflection and high inertia force causes the sign plate to hit the windshield leading to a hazard to the occupants. It is also shown that impact to H section post results in small deflection of the post and abrupt velocity change and high deceleration of the impact vehicle causing severe damage to both the vehicle and occupants. Simulation study also shows that breakaway support system eliminates the potential danger of the vehicle impact to the rigidly connected small sign posts by reducing deflection of the post, abrupt change in velocity and deceleration level.
The analyses of minor and trace elements in glass debris were performed using LA-ICP-MS in order to identify manufacturers using real commercial samples. At first, a calibration curve was made using standard glass samples of NIST 610, 612, 614 and 616. $^{29}Si$ was used as an internal standard, and the ratios of metal/Si for each metal were compared with their concentrations. Based on elements in each sample and standard materials, 24 metals were quantified and the LOD in analysis, according to the blank sample, was in the range of 0.11 mg/kg (Ti)-4.91 mg/kg (Ca). Eleven samples from two manufacturers were collected and five sub-samples were taken from each sample for analysis. 15 elements (Co, Ce, Ca, Mn, Sr, Ba, Li, Rb, U, La, Th, Na, Al, Zr and Hf) were selected to identify manufacturers because some elements (Cu, Cr, Cd and Ni) were below the detection limit and some elements (Ti, Pr, Mg, Nb, Nd) were absent in the analysis of standards and others (Pb and Sn) had a problem of homogeneity. The attempts to identify manufacturers and the manufacturing period were performed through a triangular diagram. In the manufacturer discrimination by discriminant analysis, a canonical discriminant function was made based on Mn, Ce and Rb, and each sample could be identified.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.31
no.1
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pp.29-34
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2024
The heating element utilizing the Joule heating generated when current flows through a conductor is widely researched and developed for various industrial applications such as moisture removal in automotive windshield, high-speed train windows, and solar panels. Recently, research utilizing heating elements with various nanostructures has been actively conducted to develop flexible heating elements capable of maintaining stable heating even under mechanical deformation conditions. In this study, flexible polyurethane possessing excellent flexibility was selected as the substrate, and silver (Ag) thin films with low electrical resistivity (1.6 μΩ-cm) were fabricated as the heating layer using magnetron sputtering. The 2D heating structure of the Ag thin films demonstrated excellent heating reproducibility, reaching 95% of the target temperature within 20 seconds. Furthermore, excellent heating characteristics were maintained even under mechanically deforming environments, exhibiting outstanding flexibility with less than a 3% increase in electrical resistance observed in repetitive bending tests (10,000 cycles, based on a curvature radius of 5 mm). This demonstrates that polyurethane/Ag planar heating structure bears promising potential as a flexible/wearable heating element for curved-shaped appliances and objects subjected to diverse stresses such as human body parts.
The purpose of this paper is to obtain reliable rainfall data for runoff simulation and other hydrological analysis by the calibration of gauge rainfall. The calibrated gauge rainfall could be close to the actual value with rainfall on the ground. In order to analyze the wind effect of ground rain gauge, we selected the rain gauge sites with and without a windshield and standard rain gauge data from Chupungryeong weather station installed by standard of WMO. Simple linear regression model and artificial neural networks were used for the calibration of rainfalls, and we verified the reliability of the calibrated rainfalls through the runoff analysis using $Vflo^{TM}$. Rainfall calibrated by linear regression is higher amount of rainfall in 5%~18% than actual rainfall, and the wind remarkably affects the rainfall amount in the range of wind speed of 1.6~3.3m/s. It is hard to apply the linear regression model over 5.5m/s wind speed, because there is an insufficient wind speed data over 5.5m/s and there are also some outliers. On the other hand, rainfall calibrated by neural networks is estimated lower rainfall amount in 10~20% than actual rainfall. The results of the statistical evaluations are that neural networks model is more suitable for relatively big standard deviation and average rainfall. However, the linear regression model shows more suitable for extreme values. For getting more reliable rainfall data, we may need to select the suitable model for rainfall calibration. We expect the reliable hydrologic analysis could be performed by applying the calibration method suggested in this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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