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딥러닝 기반 실시간 교통사고 유형 및 과실 정보 제공 서비스
김근모,조진성,김성민,백승환,류승훈,고재종,김봉재,Kim, Geunmo,Cho, Jinsung,Kim, Sungmin,Beak, Seunghwan,Ryu, Seunghoon,Koh, Jaejong,Kim, Bongjae 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.3
Determining the percentage of negligence between the parties in the event of road traffic accidents is a significant problem. In order to provide users with more accurate criteria for determining the percentage of negligence, several companies are providing services. However, services currently available are limited to immediate use at the scene of an accident. Generally, the service that determines the percentage of negligence can be used after all accident handling procedures have been completed. This paper provides a real-time traffic accident type and fault rate information provision service utilizing a deep learning-based predictive model to overcome these limitations. Users can immediately identify accident types and fault information by taking pictures at the accident site and check actual precedents of the same accident type. Users will be able to use the service to more accurately and reliably determine the percentage of negligence and handle incidents. 도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.
지능형 퓨전센서와 차량모델을 이용한 거동추정 알고리즘 개발
윤득선(Duksun Yun),이창석(Changsuk Lee),조군례(Junlai Zhao),백승환(Seunghwan Beak),손민혁(Minhyok Son),김흥섭(Heungseob Kim),부광석(Kwangsuck Boo) 한국자동차공학회 2009 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2009 No.11
This paper describes development of an intelligent sensor measuring displacement between unsprung and sprung mass for intelligent suspension system. The new type sensor, so called vehicle height sensor(VHS), has a new mechanism which detects movement of the sensor rod same as connecting rod in the MR-CDC damper by using a GMR sensor and convert it to the relative displacement from an initial position. Lastly, this paper verifies a specification of sensor by CarSim model simulation. Vehicle steady-state cornering is a significant research area for vehicle handling. The accurate measurement of vehicle yaw rate is important for vehicle dynamics control. The fusion sensor is installed in MR-CDC Damper which is included in each wheel of the vehicle. The accelerations of each wheel of the vehicle are used to calculate the yaw rate at the COG of the vehicle. An estimation scheme is proposed to calculate the yaw rate of the vehicle. In this paper, a roll model is used to describe the vehicle dynamics and the yaw rate error caused by the body side slip angle is also discussed here.