• Title/Summary/Keyword: 전기차 공동이용

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Modeling and Simulation of Electric Vehicle Sharing System for Optimized Operation (전기차 카셰어링 시스템 최적화를 위한 모델링 및 시뮬레이션)

  • Seo, Yong Won
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.25 no.4
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    • pp.93-108
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    • 2016
  • Electric vehicle car sharing (EV-sharing) system is noted as an eco-friendly system of transportation in global warming crisis and has been practically implemented in some cities around the world. However, methodologies to find the efficient operation conditions of EV-sharing systems reflecting a typical characteristic 'charging' have not been fully investigated yet. In the paper a generalized model has been developed to identify optimal level of infrastructure for EV-sharing system which provides the optimum operation efficiency under service level constraints. From the simulation analysis based on the developed model the relationships between the operational variables to describe EV-sharing system have been identified and optimal capacity to maximize the operational efficiency have been found. From the analysis of simulation results it has been found that increases in the number of vehicles and chargers improve the service level until certain value beyond which increasing rate and the efficiency have been reduced. From the cost-revenue analysis the optimal numbers of vehicles and chargers have been identified which maximizes the annual operational profit.

FPGA-based Hardware Acceleration for Signature Generation of FALCON using High Level Synthesis (HLS 를 활용한 FPGA 기반의 FALCON 알고리즘 서명 생성 하드웨어 가속 연구)

  • Yongseok Lee;Yunji Lee;Yunheung Paek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.374-376
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    • 2024
  • 최근 차세대 암호로 불리는 양자내성암호(PQC, Post Quantum Cryptography)는 양자 컴퓨터와 현재 사용하는 일반 컴퓨터 모두에서 내성을 갖는 암호이다. 그 중 FALCON 전자 서명 알고리즘은 표준화로 선정되며 초안 문서를 작성하는 중으로 차세대 암호로 주목받고 있다. 하지만 FALCON 알고리즘은 실수 연산을 사용하는 등 임베디드 환경에서 효율적인 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 따라 임베디드 하드웨어 가속 연구들이 있으며, 그 중 HLS(High Level Synthesis)를 통한 FPGA 가속 연구들이 있다. 본 논문에서는 FALCON 전자서명 알고리즘에서 HLS 로 구현하는데 어려움이 있었던 서명 생성 함수에 대해 분석하고, 이를 소프트웨어/하드웨어 통합설계를 통해 HLS로 구현하였다. 이는 기존 소프트웨어 대비 약 10배 빠른 연산 속도를 보여주고 있다.

Face Recognition using Image Super-Resolution (이미지 초해상화를 이용한 얼굴 인식)

  • Park, Junyoung;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.85-87
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    • 2022
  • 최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

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Image-Adaptive Lossless Compression based on Hierarchical Prediction (계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축)

  • Shim, Jae Hoon;Kim, Seyun;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.74-77
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    • 2022
  • 본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.

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Demand Forecasts Analysis of Electric Vehicles for Apartment in 2020 (2020년 아파트의 전기자동차 수요예측 분석 연구)

  • Byun, Wan-Hee;Lee, Ki-Hong;Lee, Sang-Hyuk;Kee, Ho-Young
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.11 no.3
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    • pp.81-91
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    • 2012
  • The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartments with the revision the law of 'the housing construction standards'. In apartments the EVs charging infrastructure and parking space is, essential to accomplish the goal. But the studies on EVs demand are few. In this study, we predicted that the demand for EVs using time-series analysis of statistical data, survey results for apartments residents in the metropolitan area. As a result, the ratio of the EVs appeared to be 6~21% for the total vehicles in a rental apartments for the years 2020, 21~39% in apartments for sales. For the EVs, the maximum power required for 1,000 households in rental apartment is predicted to be about 4200 kwh on a daily basis, while the maximum power in the apartment for sales is predicted to be 7800kwh.

Side-Channel Attack Trends of Code-based PQC Algorithm for Hardware Acceleration of MEDS (코드 기반 양자 내성 암호 MEDS 알고리즘의 하드웨어 가속을 위한 부채널 공격 연구 동향 분석)

  • Yunji Lee;Yongseok Lee;Yunheung Paek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.367-370
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    • 2024
  • 양자컴퓨터 시대가 눈앞에 도래한 지금 차세대 암호로 주목받고 있는 양자 내성 암호는 다양한 수학적 알고리즘에 안전성을 기반하고 있으나 이 안전성을 위협하는 대표적인 공격 기법 중 하나인 부채널 분석 공격에 대응하기 위한 노력들이 계속되어 왔다. 이 논문에서는 코드 기반 양자 내성 암호를 중심으로 알고리즘에 위협적인 부채널 분석 공격에 대한 연구 동향을 분석하였다. 그리고 NIST 에서 PQC 표준화를 위해 Round 를 진행 중인 후보 중 하나인 코드 기반 알고리즘 MEDS 에 대해 소개하고, MEDS 알고리즘의 최적화를 위해 기존에 연구되었던 코드 기반 암호에 대한 부채널 분석 공격 대응 측면에서의 알고리즘의 안전성 확보라는 보안 비용과 하드웨어 가속 등을 통한 성능 향상이 적절한 조화를 이룰 수 있도록 설계하기 위한 방안에 대해 알아보았다.

Confidence Calibration in Convolutional Neural Network (합성곱 신경망에서의 신뢰도 보정)

  • Shim, Jae Hoon;Kim, Seyun;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.76-78
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    • 2020
  • 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류에서 신뢰도와 실제 예측 정확도가 다른 문제점을 해결하기 위하여 변형된 두 가지 목적 함수를 제안하였다. 첫 번째는 기존 교차 엔트로피 함수에 새로이 신뢰도와 정확도의 차이를 더해준 것이고, 두번째는 예측값의 최댓값을 0.5로 제한한 것이다. 새로운 목적 함수를 통해 학습해본 결과 정확도의 차이는 거의 나지 않았고, 신뢰도와 실제 정확도는 매우 근접하게 되는 결과를 얻을 수 있었다.

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The Study of EV Charging Infrastructure Installation Policy's Effectiveness in Jeju (제주지역 전기차 충전 인프라 구축정책에 대한 효과성 연구)

  • Youngkyu Koh;Suwan Kim;Jisup Shim;Sang-Hoon Son;Chulwoo Rhim
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.21 no.6
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    • pp.211-224
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    • 2022
  • In this study, factors affecting the efficacy of EV charging infrastructure improvement were investigated for EV users on Jeju Island. This study analyzed satisfaction with the EV charging infrastructure and demographic factors that affect the efficacy of EV charging infrastructure improvement. Factors found to affect the efficacy of EV charging infrastructure improvement include a sufficient number of charger installations, the speed in using EV chargers, the ease of obtaining additional information about charging, and fast customer service for faulty chargers. It was also confirmed that demographic factors such as user's housing types had a significant effect. This study contributes to verifying user satisfaction with the construction of EV charging infrastructure throughout Jeju Island.