Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.120-123
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2009
The WiBro to start June 2006 is mobile internet service with 60km/h, 3Mbps. And current WiBro service is used in Seoul, the metropolitan area and the local major cities. This study suggests WiBro technology and analyzes wireless communication technology to vehicle-to-infrastructure communications for the unmanned vehicle control. We were driving vehicle with two laptop computer's WiBro unit for V2I communication environment. So each RAS(Radio Access Station) on center is tested coverage area, transmission rate, latency rate, lost rate and transmission rate to parking area environment.
Wireless communication technologies including vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) enable the development of more sophisticated and effective traffic information systems. This study presents a method to estimate vehicular travel times in a vehicular ad hoc network (VANET) environment. A novel feature of the proposed method is estimating individual vehicle travel times through advanced on-board units in each vehicle, referred to as self-estimated travel time in this study. The method uses travel information including vehicle position and speed at each given time step transmitted through the V2V and V2I communications. Vehicle trajectory data obtained from the VISSIM simulator is used for evaluating the accuracy of estimated travel times. Relevant technical issues for successful field implementation are also discussed.
It is expected that the vehicle safety systems using vehicle-to-vehicle communication can reduce the possibility of vehicle collision and prevent the chain crash by promptly delivering the status of neighboring vehicles. Many IEEE 802.11 DCF based Flooding schemes have been proposed, but they may generally expose the problems that the chances of a chain-collision reaction are sharply increased as the vehicle density has increased. Therefore, this paper proposes the chain-collision prevention scheme using a broadcasting-based adaptive report. The proposed method can adaptively allocate the preoccupancy right based on a quantitative priority order and then promptly deliver the warning messages in neighboring areas. Moreover, it is shown from simulation that the proposed scheme provides the performance gains over the existing Flooding based scheme.
Kim, Ilhwan;Kim, Junghyun;Ji, Soonbae;You, Cheolwoo
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.4
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pp.17-22
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2015
In this paper, we propose a cooperative vehicle communication scheme for high transmission efficiency and coverage extension under multipath fading environment of moving vehicle networks. The proposed scheme uses a Network coding scheme for improvement of receiving performance by using virtual Multiple-Input Multiple-Output(MIMO) transmit diversity. Simulation results have shown that the proposed scheme also provides alleviated Inter Symbol Interference(ISI) and Inter Channel Interference(ICI) as well as Signal-to-Noise Ratio(SNR) improvement and improve 3dB compared to the conventional scheme, since it can utilize the good properties of spatial diversity and coding gain by using virtual MIMO configuration. In this paper, we propose simulations of Ultra-Wideband(UWB) communication system to show validity by using the MATLAB.
The advent of 5G mobile communications, which is expected in 2020, will provide many services such as Internet of Things (IoT) and vehicle-to-infra/vehicle/nomadic (V2X) communication. There are many requirements to realizing these services: reduced latency, high data rate and reliability, and real-time service. In particular, a high level of reliability and delay sensitivity with an increased data rate are very important for M2M, IoT, and Factory 4.0. Around the world, 5G standardization organizations have considered these services and grouped them to finally derive the technical requirements and service scenarios. The first scenario is broadcast services that use a high data rate for multiple cases of sporting events or emergencies. The second scenario is as support for e-Health, car reliability, etc.; the third scenario is related to VR games with delay sensitivity and real-time techniques. Recently, these groups have been forming agreements on the requirements for such scenarios and the target level. Various techniques are being studied to satisfy such requirements and are being discussed in the context of software-defined networking (SDN) as the next-generation network architecture. SDN is being used to standardize ONF and basically refers to a structure that separates signals for the control plane from the packets for the data plane. One of the best examples for low latency and high reliability is an intelligent traffic system (ITS) using V2X. Because a car passes a small cell of the 5G network very rapidly, the messages to be delivered in the event of an emergency have to be transported in a very short time. This is a typical example requiring high delay sensitivity. 5G has to support a high reliability and delay sensitivity requirements for V2X in the field of traffic control. For these reasons, V2X is a major application of critical delay. V2X (vehicle-to-infra/vehicle/nomadic) represents all types of communication methods applicable to road and vehicles. It refers to a connected or networked vehicle. V2X can be divided into three kinds of communications. First is the communication between a vehicle and infrastructure (vehicle-to-infrastructure; V2I). Second is the communication between a vehicle and another vehicle (vehicle-to-vehicle; V2V). Third is the communication between a vehicle and mobile equipment (vehicle-to-nomadic devices; V2N). This will be added in the future in various fields. Because the SDN structure is under consideration as the next-generation network architecture, the SDN architecture is significant. However, the centralized architecture of SDN can be considered as an unfavorable structure for delay-sensitive services because a centralized architecture is needed to communicate with many nodes and provide processing power. Therefore, in the case of emergency V2X communications, delay-related control functions require a tree supporting structure. For such a scenario, the architecture of the network processing the vehicle information is a major variable affecting delay. Because it is difficult to meet the desired level of delay sensitivity with a typical fully centralized SDN structure, research on the optimal size of an SDN for processing information is needed. This study examined the SDN architecture considering the V2X emergency delay requirements of a 5G network in the worst-case scenario and performed a system-level simulation on the speed of the car, radius, and cell tier to derive a range of cells for information transfer in SDN network. In the simulation, because 5G provides a sufficiently high data rate, the information for neighboring vehicle support to the car was assumed to be without errors. Furthermore, the 5G small cell was assumed to have a cell radius of 50-100 m, and the maximum speed of the vehicle was considered to be 30-200 km/h in order to examine the network architecture to minimize the delay.
Sun, Young Ghyu;Hwang, Yu Min;Hong, Seung Gwan;Kim, Jin Young
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.3
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pp.69-73
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2017
In this paper, we developed a real-time image recognition algorithm based on machine learning and tested the performance of the algorithm. The real-time image recognition algorithm recognizes the input image in real-time based on the machine-learned image data. In order to test the performance of the real-time image recognition algorithm, we applied the real-time image recognition algorithm to the autonomous vehicle and showed the performance of the real-time image recognition algorithm through the application of the autonomous vehicle.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.11
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pp.2432-2438
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1997
This paper proposes recognition system using multi-backpropagation neural networks rather than single backpropagation neural network to enhance the rate of character recognition resultsing from extracting the region of velhicle number in that the image of vehicle number plate from CCD camera has a distinguish feature, that is, illumination of a pattern. The experiment in this paper shows an output that the method using multi-backpropagation neural networks rather than signal backpropagation neural network takes less training time for computation and also has higher recognition rage of vehicle number.
최근 운전자의 편의성과 안전성 향상을 위한 커넥티드 카 및 자율주행 차량에 대한 관심과 연구가 집중되고 있다. 이러한 커넥티드 카와 자율주행 차량의 경우 대용량의 멀티미디어 전송 및 센서 데이터 공유 등 다양한 서비스를 위해 높은 전송용량과 신뢰성을 보장할 수 있는 vehicle-to-vehicle (V2V) 통신과 vehicle-to- infrastructure (V2I) 통신에 대한 기본적인 연구와 구현이 필수적이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서 최근 mmWave 기반의 V2V, V2I에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있다. 본고에서는 mmWave 대역 V2V 및 V2I 기술의 필요성과 채널에 관련된 기존 연구를 살펴보고, 이를 기반으로 현재까지 연구된 mmWave 대역 V2V, V2I 관련 연구에 대해 살펴보고자 한다. 또한 기존 연구의 한계점을 확인하고, 향후 연구방향과 주제에 대해 논의하고자 한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.1
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pp.1-11
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2014
In this paper we propose a system for vehicle detection and tracking which has the ability to learn on-line appearance changes of vehicles being tracked. The proposed system uses feature-based tracking method to estimate rapidly and robustly the motion of the newly detected vehicles between consecutive frames. Simultaneously, the system trains an online vehicle detector for the tracked vehicles. If the tracker fails, it is re-initialized by the detection of the online vehicle detector. An improved vehicle appearance model update rule is presented to increase a tracking performance and a speed of the proposed system. Performance of the proposed system is evaluated on the dataset acquired on various driving environment. In particular, the experimental results proved that the performance of the vehicle tracking is significantly improved under bad conditions such as entering a tunnel and passing rain.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7C
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pp.554-564
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2012
The vehicle recognition consists of two steps; the vehicle region detection step and the vehicle identification step based on the feature extracted from the detected region. Features using linear transformations have the effect of dimension reduction as well as represent statistical characteristics, and show the robustness in translation and rotation of objects. Among the linear transformations, the NMF(Non-negative Matrix Factorization) is one of part-based representation. Therefore, we can extract NMF features with sparsity and improve the vehicle recognition rate by the representation of local features of a car as a basis vector. In this paper, we propose a feature extraction using NMF suitable for the vehicle recognition, and verify the recognition rate with it. Also, we compared the vehicle recognition rate for the occluded area using the SNMF(sparse NMF) which has basis vectors with constraint and LVQ2 neural network. We showed that the feature through the proposed NMF is robust in the urban scene where occlusions are frequently occur.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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