Various modified algorithms of rapidly-exploring random tree (RRT) have been previously proposed. However, compared to the RRT algorithm for collision avoidance with global and static obstacles, it is not easy to find a collision avoidance and local path re-planning algorithm for dynamic obstacles based on the RRT algorithm. In this study, we propose boundary-RRT*, a novel-algorithm that can be applied to aerial vehicles for collision avoidance and path re-planning in a three-dimensional environment. The algorithm not only bounds the configuration space, but it also includes an implicit bias for the bounded configuration space. Therefore, it can create a path with a natural curvature without defining a bias function. Furthermore, the exploring space is reduced to a half-torus by combining it with simple right-of-way rules. When defining the distance as a cost, the proposed algorithm through numerical analysis shows that the standard deviation (σ) approaches 0 as the number of samples per unit time increases and the length of epsilon ε (maximum length of an edge in the tree) decreases. This means that a stable waypoint list can be generated using the proposed algorithm. Therefore, by increasing real-time performance through simple calculation and the boundary of the configuration space, the algorithm proved to be suitable for collision avoidance of aerial vehicles and replanning of local paths.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.333-340
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2022
Recently, the use of large-capacity secondary batteries for electric vehicles is rapidly increasing, and accordingly, the demand for technologies and equipment for battery reliability evaluation is increasing significantly. The existing short circuit test equipment for evaluating the stability of the existing secondary battery consists of relays, MCs, and switches, so when a large current is energized during a short circuit, contact fusion failures occur frequently, resulting in high equipment maintenance and repair costs. There was a disadvantage that repeated testing was impossible. In this paper, we developed an electronic short circuit test device that realizes stable switching operation when a large-capacity power semiconductor switch is energized with a large current, and applied smart ICT technology to this electronic short circuit stability test system to achieve high speed and high precision through communication with the master. It is expected that the inspection history management system based on data measurement, database format and user interface will be utilized as essential inspection process equipment.
Purpose - O2O (online to off-line) is a new economic concept being emerged in the 4th industrial age. Automobile distribution is also undergoing a change to the O2O system. In overseas, vehicles are already being sold through various online platforms. The purpose of this study is to analyze the domestic and foreign automobile distribution structure and intends to suggest the desirable direction of automobile sales in the 4th industrial age. Research design, data, and methodology - Through the investigation of previous studies and the actual cases, the advantages and disadvantages and trends of different types of automobile distribution structures. Result - It can be seen that domestic and foreign automobile brands have quite diverse distribution structures such as direct managed system, agency system, dealer system, direct sales system, online system and online/offline parallel system. Each type has its own characteristics. Conclusion - The distribution structure of automobiles is very diverse, and in particular, it is rapidly changing to an online sales system thanks to the development of information and communication technology and Internet technology and the popularization of smartphones. Through the online system, consumers can quickly and conveniently obtain vehicle information. Although the online sales system has many advantages, it requires continuous management
Physical layer security (PLS) can improve the security of both terrestrial and nonterrestrial wireless communication networks. This study proposes a simplified framework for nonterrestrial cyclic prefixed orthogonal variable spreading factor (OVSF)-encoded multiple-input and multiple-output nonorthogonal multiple access (NOMA) systems to ensure complete network security. Various useful methods are implemented, where both improved sine map and multiple parameter-weighted-type fractional Fourier transform encryption schemes are combined to investigate the effects of hybrid PLS. In addition, OVSF coding with power domain NOMA for multi-user interference reduction and peak-toaverage power ratio (PAPR) reduction is introduced. The performance of $\frac{1}{2}$-rated convolutional, turbo, and repeat and accumulate channel coding with regularized zero-forcing signal detection for forward error correction and improved bit error rate (BER) are also investigated. Simulation results ratify the pertinence of the proposed system in terms of PLS and BER performance improvement with reasonable PAPR.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.13-20
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2023
In connected vehicles, drivers are exposed to attacks when they communicate with unauthenticated peers. This occurs when a vehicle relies on outdated information resulting in interactions with vehicles that have expired or revoked certificates claiming to be legitimate nodes. Vehicles must frequently receive or query an updated revoked certificate list to avoid communicating with suspicious vehicles to protect themselves. In this paper, we propose a scheme that works on a highway divided into clusters and managed by roadside units (RSUs) to ensure authenticity and preserve hidden identities of vehicles. The proposed scheme includes four main components each of which plays a major role. In the top hierarchy, we have the authority that is responsible for issuing long-term certificates and managing and controlling all descending intermediate authorities, which cover specific regions (e.g., RSUs) and provide vehicles with short-term pseudonyms certificates to hide their identity and avoid traceability. Every certificate-related operation is recorded in a blockchain storage to ensure integrity and transparency. To regulate communication among nodes, security managers were introduced to enable authorization and access right during communications. Together, these components provide vehicles with an immediately revoked certificate list through RSUs, which are provided with publish/subscribe brokers that enable a controlled messaging infrastructure. We validate our work in a simulated smart highway environment comprising interconnected RSUs to demonstrate our technique's effectiveness.
Purpose - O2O (online to off-line) is a new economic concept being emerged in the 4th industrial age. Automobile distribution is also undergoing a change to the O2O system. In overseas, vehicles are already being sold through various online platforms. The purpose of this study is to analyze the domestic and foreign automobile distribution structure and intends to suggest the desirable direction of automobile sales in the 4th industrial age. Research design, data and methodology - Through the investigation of previous studies and the actual cases, the advantages and disadvantages and trends of different types of automobile distribution structures. Result - It can be seen that domestic and foreign automobile brands have quite diverse distribution structures such as direct managed system, agency system, dealer system, direct sales system, online system and online/offline parallel system. Each type has its own characteristics. Conclusion - The distribution structure of automobiles is very diverse, and in particular, it is rapidly changing to an online sales system thanks to the development of information and communication technology and Internet technology and the popularization of smartphones. Through the online system, consumers can quickly and conveniently obtain vehicle information. Although the online sales system has many advantages, it requires continuous management.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.47-55
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2023
The automotive industry is undergoing a paradigm shift due to the convergence of IT and rapid digital transformation. Various components, including embedded structures and systems with complex architectures that incorporate IC semiconductors, are being integrated and modularized. As a result, there has been a significant increase in vehicle defects, raising expectations for the quality of automotive parts. As more and more data is being accumulated, there is an active effort to go beyond traditional reliability analysis methods and apply machine learning models based on the accumulated big data. However, there are still not many cases where machine learning is used in product development to identify factors of defects in performance and durability of products and incorporate feedback into the design to improve product quality. In this paper, we applied a prediction algorithm to the defects of automotive door devices equipped with automatic responsive sensors, which are commonly installed in recent electric and hydrogen vehicles. To do so, we selected test items, built a measurement emulation system for data acquisition, and conducted comparative evaluations by applying different machine learning algorithms to the measured data. The results in terms of R2 score were as follows: Ordinary multiple regression 0.96, Ridge regression 0.95, Lasso regression 0.89, Elastic regression 0.91.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.60
no.4
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pp.256-265
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2023
This paper describes the results of the development of the submarine Free Running Model (FRM). First, the goal of development was set based on the test conditions and the test environment, and the system was obtained accordingly. The target submarine, Joubert BB2 submarine, was selected with a scale of 18.35 in accordance with the development goal. In order to conduct a submarine FRM test underwater, where communication is impossible, the FRM must operate at least semi-autonomously. For this purpose, an Extended Kalman Filter (EKF) based underwater integrated navigation system and control system using a sailplane and an X-shaped sternplane were designed respectively. In addition, a ballast system was designed to enable the model to float to the water surface in case of an emergency. To verify its propulsion, navigation, and control performance, the FRM tests were conducted in both indoor and outdoor basins. As a result, the relationship between propeller RPM and vehicle speed was derived, and it was confirmed that the navigation and control performance met the target value.
Tilt is a key indicator of structural safety. Real-time monitoring of tilt responses helps to evaluate structural condition, enable cost-effective maintenance, and enhance lifetime resilience. This paper presents a prototype wireless sensing system for structural tilt measurement. Long range (LoRa) technology is adopted by the sensing system to offer long-range wireless communication with low power consumption. The sensor integrates a gyroscope and an accelerometer as the sensing module. Although tilt can be estimated from the gyroscope or the accelerometer measurements, these estimates suffer from either drift issue or high noise. To address this challenging issue and obtain more reliable tilt results, two sensor fusion algorithms, the complementary filter and the Kalman filter, are investigated to fully exploit the advantages of both gyroscope and accelerometer measurements. Numerical simulation is carried out to validate and compare the sensor fusion algorithms. Laboratory experiment is conducted on a simply supported beam under moving vehicle load to further investigate the performance of the proposed wireless tilt sensing system.
Distributed congestion control (DCC) is a technology that mitigates channel congestion and improves communication performance in high-density vehicular networks. Traditional DCC techniques operate to reduce channel congestion without considering quality of service (QoS) requirements. Such design of DCC algorithms can lead to excessive DCC actions, potentially degrading other aspects of QoS. To address this issue, we propose a deep reinforcement learning-based QoS-adaptive DCC algorithm. The simulation was conducted using a quasi-real environment simulator, generating dynamic vehicular densities for evaluation. The simulation results indicate that our proposed DCC algorithm achieves results closer to the targeted QoS compared to existing DCC algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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