Managing of local government public service is innovation strategy of local government public service using choice and competition principle. Managing strategy of local government public service is new paradigm for innovating public service and role structure of government. It is important to understand properly substance and characteristics of local government public service Accordingly, the purpose of this study understand substance and characteristics of local government public service and describe strategic driving plan of managing local government public service in the future.
This paper proposes a local path planning method for stable autonomous driving in rough terrain. There are various path planning techniques such as candidate paths, star algorithm, and Rapidly-exploring Random Tree algorithms. However, such existing path planning has limitations to reflecting the stability of unmanned ground vehicles. This paper suggest a path planning algorithm that considering the stability of unmanned ground vehicles. The algorithm is based on the genetic algorithm and assumes to have probability based obstacle map and elevation map. The simulation result show that the proposed algorithm can be used for real-time local path planning in rough terrain.
This paper presents an LED BLU driving circuit with a local-dimming structure. The efficiency of the proposed LED driver has been improved by parallel driving 8 serial-connected LED arrays. It employed the soft-switching boost converter topology to reduce the switching power loss of the hard switching boost converter. Soft- and hard-switching converters have the same structure except that the free-wheeling diode in the hard-switching converter is replaced with the n-channel MOSFET in the soft-switching one. The proposed boost converter was compared with the hard switching converter. The soft-switching converter reveals superior ripple and efficiency. A smaller inductance can be used for the soft-switching converter contrasting to the hard-switching one. We also studied on an over-voltage protection circuit of the output of the driver at the no load condition. The protection circuit was applied to the proposed driver, and its operation was confirmed by experiment. Using a local-dimming technique, power consumption of LCD BLUs can be reduced as low as possible according to the brightness of its image.
In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.38-42
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2012
Automobilist in South Korea in order to provide car driving information to the insurance company uses 'car driving information device'. They provide car driving information of device to insurers for their premium discount. Currently these devices are used in Korea has inconvenience that this device Installation and the process for send this information to insurance companies. In this paper, Korean smart car driving information system designed using Smart phone and local-range network as a basis the 'Certification Regulations of Driving Information Check Device' of the Korea Insurance Development Institute.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.
This paper is concerned with stereo vision-based approach to detect obstacles and to generate the path of destination from the start. The hexapod robot in the experiment is cable of walking by legs and driving by wheels simultaneously. The hexapod robot operates under the driving mode normally, and it changes driving mode to walking mode to overcome obstacles using its legs. Disparity map, which is the correlation between two images taken by stereo camera, is employed for calculation of the distance between the robot and obstacles. When the obstacles information is extracted from the disparity map, the potential field algorithm is applied to create the obstacle-avoidance path. Simulator, based on OpenGL, is developed to generate the graphical path, and the experimental results are shown for the verification of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1462-1477
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2024
With the evolving complexity of connected vehicle features, the volume and diversity of data generated during driving continue to escalate. Enabling data sharing among interconnected vehicles holds promise for improving users' driving experiences and alleviating traffic congestion. Yet, the unintentional disclosure of users' private information through data sharing poses a risk, potentially compromising the interests of vehicle users and, in certain cases, endangering driving safety. Federated learning (FL) is a newly emerged distributed machine learning paradigm, which is expected to play a prominent role for privacy-preserving learning in autonomous vehicles. While FL holds significant potential to enhance the architecture of the Internet of Vehicles (IoV), the dynamic mobility of vehicles poses a considerable challenge to integrating FL with vehicular networks. In this paper, a novel clustered FL framework is proposed which is efficient for reducing communication and protecting data privacy. By assessing the similarity among feature vectors, vehicles are categorized into distinct clusters. An optimal vehicle is elected as the cluster head, which enhances the efficiency of personalized data processing and model training while reducing communication overhead. Simultaneously, the Local Differential Privacy (LDP) mechanism is incorporated during local training to safeguard vehicle privacy. The simulation results obtained from the 20newsgroups dataset and the MNIST dataset validate the effectiveness of the proposed scheme, indicating that the proposed scheme can ensure data privacy effectively while reducing communication overhead.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.1001-1004
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2007
This paper proposes a novel RGB-LED (light emitting diode) backlight system, for 32" LCD TVs, accompanied by a new X-Y Channel driving method in which its row and column switches control the individual division screen. This proposed driving method is able to produce division driving effects such as image improvement and reduced power consumption. Not only that, the number of driver needed in this method, that is 3 power supplies with 3*(m+n) switches, is much fewer than that of cluster driving method, that is 3*(m*n) driver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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