• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.665-670
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• 2010

This paper suggests the vehicle remote control on the basis of Smart Phone. In general, most smart phone is mounted with G-sensor to control the motion. G-sensor is able to control several directions and movements of velocity along with X, Y, and Z axis. To access remote location and data system, we can also utilize Wi-Fi communication as well as bluetooth communication. In this study, we propose the scheme that is the car management application by remote control via real-time monitoring on mobile device for user convenience.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권1호
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• pp.29-35
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• 2017

차량용 강우센서는 강우에 따라 와이퍼의 동작 속도를 제어하기 위해 만들어졌다. 따라서 강수의 많고 적음을 대략적으로 판단하여 와이퍼의 속도단계를 결정하기 위한 장치이다. 하지만 기술의 발달로 인하여 강우센서의 성능이 개선됨에 따라 와이퍼의 속도단계 결정 외에 강우량의 크기를 좀 더 정확히 판단할 수 있는 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 강우입자로 인한 빛의 산란을 이용한 강우계측 방법을 이용하였다. 센서에서 광신호를 보내고 전면부 유리창에 반사되어 돌아오는 광신호를 이용하는 방법으로 물방울 입자가 커지면 빛의 산란으로 센서의 광 감지량이 줄어들게 된다. 강우량의 정확도를 높이기 위하여 강우센서의 검지면적과 검지채널을 기존 강우센서에 비해 크게 확장하였다. 또한 센서의 감지 신호(Signal)를 강우량으로 환산하기 위하여 실내 강우발생 실험 장치를 이용하여 와이퍼의 속도단계(W)에 따른 특정 강우(R) 발생시 센서 감지량(S)과의 관계를 이용한 W-S-R 관계식을 개발하였다. 이 관계식을 통하여 차량 강우센서의 신호체계를 실제 강우량으로 환산하여 사용자에게 제공한다면 차량관측망이 강우측정망이 되어 실제 강우측정망보다 고해상도의 강우정보를 생산할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.147-148
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• 2006

Describe about CAN-LIN integrated network in this treatise. Describe an search their advantage about CAN communication and LIN communication protocol. Introduce CAN-LIN integrated network system and decide.

• 자동차안전학회지
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• 제5권1호
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• pp.16-24
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• 2013

Some GM (General Motors) vehicles are using a GMLAN (General Motors Local Area Network) communication protocol for control and diagnostics. The airbag control module uses vehicle speed information from the GMLAN to record the vehicle speed as pre-crash information. In order to use the vehicle speed information for crash reconstruction purposes, it helps to be able to understand the accuracy of the data. The actual vehicle speed is not expected to be the same as the GMLAN indicated speed in some situations like a spin or if there is hard braking. This paper compares the actual vehicle speed and vehicle speed information during specific vehicle maneuvers. Actual vehicle speed is calculated from a GPS sensor, while GMLAN vehicle speed is calculated from transmission output sensor by the Engine control module (ECM). Vehicle maneuvers defined as Mode #1, Mode #2, Mode #3. The Mode #1 maneuver simulates wheel lock-up and skidding f by hard-braking at a specific speed. The Mode #2 maneuver simulates a 90degree turn using a J-turn maneuver at a specific speed. The Mode#3 maneuver simulates a 180 degree turn using a spin type of maneuver at a specific speed. The study then compares the GMLAN speed and GPS speed to see what speed difference exists between them. The results of this paper are applicable to GM vehicles only. This paper catalogs the performance and limitations of two vehicles as useful reference for crash reconstructions where there is a need to understand the speed indicated in the pre-crash section of the SDM data.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.168-171
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• 2003

As vehicles are more intelligent for convenience and safety of drivers, the in-vehicle networking systems and smart modules are essential components for intelligent vehicles. However, for the smart module to widely apply to the IVN systems, two problems are considered as follows. Firstly, because it is very difficult that transducer manufacturers developed the smart module that supports the existing all IVN protocols, the smart module must be independent to the type of networking protocols. Secondly, when the smart module is exchanged due to its failure, it is necessary how the transducer is only exchanged without exchange of the microprocessor and network transceiver. This paper deals with the IEEE 1451 based smart module that describes the digital interface between a network transceiver and sensor module. Finally. efficiency of the IEEE 1451 based smart module was evaluated on the experimental model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.76-79
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• 2010

최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.116-122
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• 2009

센서 네트워크는 모든 센서노드들이 한정된 에너지를 가지고 사용되기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동성을 갖는 싱크노드와 고정된 센서노드들을 가지는 이동 센서 네트워크에서 전체적인 생명주기를 연장하는 동적 지역 업데이트 기반의 라우팅 프로토콜(D-LURP)를 제안한다. D-LURP는 싱크노드가 브로드캐스팅 영역을 벗어나는 경우 LURP와 같이 새롭게 라우팅 구축과정을 수행하는 대신에 이동한 싱크노드를 중심으로 생성된 브로드캐스팅 영역과 이전의 영역을 포함하는 새로운 동적 업데이트 지역을 구축한다. 동적 브로드캐스팅 지역의 설정을 통해 기존의 전체 네트워크에 싱크노드의 위치정보를 브로드캐스팅하는 과정을 생략하도록 한다. 이러한 망 전체에 대한 브로드캐스팅의 생략을 통해서 본 논문에서 제안하는 싱크노드의 이동에 의한 동적 라우팅 구축은 기존의 LURP에 비하여 적은 에너지 소비를 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 프로토콜과 제안한 방법의 성능평가를 한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.289-295
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• 2021

Recently, owing to the development of autonomous vehicles, research on precisely determining the position of a moving object has been actively conducted. Previous research mainly used the fusion of GNSS/IMU (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and sensors attached to the vehicle through a Kalman filter. However, in recent years, new technologies have been used to determine the location of a moving object owing to the improvement in computing power and the advent of deep learning. Various techniques using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and NARX (Nonlinear Auto-Regressive eXogenous model) exist for such learning-based positioning methods. The purpose of this study is to compare the precision of existing filter-based sensor fusion technology and the NARX-based method in case of GNSS signal blockages using simulation data. When the filter-based sensor integration technology was used, an average horizontal position error of 112.8 m occurred during 60 seconds of GNSS signal outages. The same experiment was performed 100 times using the NARX. Among them, an improvement in precision was confirmed in approximately 20% of the experimental results. The horizontal position accuracy was 22.65 m, which was confirmed to be better than that of the filter-based fusion technique.

• 센서학회지
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• 제12권5호
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• pp.211-217
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• 2003

도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.