Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
Habibnezhad, Mahmoud;Shayesteh, Shayan;Liu, Yizhi;Fardhosseini, Mohammad Sadra;Jebelli, Houtan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.510-519
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2020
Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.
E-infrastructural economy for ICT Living-Labs is a need for economic and cultural changes in various types of cars in accordance with the supply of the electric car. Depending on the number of cases by analyzing the supply and demand of electric vehicles among Korea and Northern Europe countries. it was indirectly proved that it makes economic growth. The research design is analyzed with the data and how to respond quickly to focus on the possibility of potential changes to the infrastructure realization and commercialization of government enterprises or electric cars through the ICT Living-Labs in Nordic countries. The data indicates that the leading commercialization emphasize on the development of the electric economic convergence and scalability for electric vehicle. When It shows the time of the infrastructure as ICT Living-Labs being delayed, it lowered growth target results for the development of the electric car industry in the future. All this is from the reason of opening the E-convergence economy over time. It is required that Korea should prepare E-convergence economy. Public regional energy should be present through the consistent selection of development for energy linking E-economy and E-trans distribution. Korea needs to be many difficulties in building the E- infrastructure for ICT Living-Labs. Unlike the Northern Europe it is to prepare the active support of both government and business. The role of the government discovers that the power generation through the quick selection of the industry, as well as to connect with the growth of the smart cities with the EVs industry.
본 논문은 방목형 축산관리의 효율성을 극대화하기 위해 무인비행체 기반의 자동항법과 근거리무선통신망 기술, 자동이착륙 시스템을 및 개체관리 운영 앱을 통하여 스마트팜 구현에 목적이 있다. 산지생태축산 활성화를 위하여 축산 ICT 융합 기술을 접목한 방목 목장 관리 시스템은 방목 가축의 생산성 향상과 우수품질을 생산하는 인프라 조성과 FTA에 대응하는 축산 경쟁력 확보에 기여할 것으로 예상된다. 축산업에 종사하는 부족한 인력을 대체하는 기술로 농가에 보급을 통해 경쟁력 향상에 기여할 것이다.
본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
Sharma, Pradip Kumar;Moon, Seo Yeon;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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제13권1호
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pp.184-195
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2017
In recent decades, the ad hoc network for vehicles has been a core network technology to provide comfort and security to drivers in vehicle environments. However, emerging applications and services require major changes in underlying network models and computing that require new road network planning. Meanwhile, blockchain widely known as one of the disruptive technologies has emerged in recent years, is experiencing rapid development and has the potential to revolutionize intelligent transport systems. Blockchain can be used to build an intelligent, secure, distributed and autonomous transport system. It allows better utilization of the infrastructure and resources of intelligent transport systems, particularly effective for crowdsourcing technology. In this paper, we proposes a vehicle network architecture based on blockchain in the smart city (Block-VN). Block-VN is a reliable and secure architecture that operates in a distributed way to build the new distributed transport management system. We are considering a new network system of vehicles, Block-VN, above them. In addition, we examine how the network of vehicles evolves with paradigms focused on networking and vehicular information. Finally, we discuss service scenarios and design principles for Block-VN.
The inclusion of software and wireless communication devices in vehicles has raised concerns regarding automobile security. In its response, UNECE WP.29 implemented the first-ever international standard for automotive cyber security in June 2020. Yet, the existing disparity between national standards for automotive certification systems and 「UN Regulation No. 155」 has caused confusion among auto makers. This discrepancy not only jeopardizes the security of domestic vehicles but also poses challenges to the seamless import and export of automobiles. Hence, there is a need to enhance the automotive cyber security certification system; however, there is a dearth of scholarly discourse on this topic. Consequently, this study presents a proposal for enhancing the domestic automotive cyber security certification system. In view of this, existing legal frameworks such as the 「Motor Vehicle Management Act」 and the 「Self-Driving Vehicle Act」 were reviewed, along with domestic and international automotive certification systems. The recommendations for improvement, derived from the findings, encompass institutional, legal, and operational aspects. This study is highly significant as it examines both domestic and international automotive certification systems in an area where there is a lack of academic discussion.
전 세계적으로 전력 소비량이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 빌딩의 전력 소비 비율은 세계 전력 소비 비율의 20% 이상을 차지할 만큼 그 비중이 크다. 이에 따라 빌딩에서의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 최근에는 인공지능 기술의 발달로 인해 Smart BEMS 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기반 V2G(Vehicle-to-Grid) Station 연계형 스마트 에너지 빌딩 전력 제어 기법을 제안한다. 실제 빌딩의 전력량 데이터 기반 성능평가 결과, 학습이 진행됨에 따라 빌딩에서의 전력 요금이 감축하는 것을 확인하였다.
본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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