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.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.3
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pp.67-76
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2020
With the fast development in wireless communications and vehicular technologies, vehicular ad hoc networks (VANETs) have enabled to deliver data between vehicles. Recently, VANETs introduce a Vehicular Cloud (VC) model for collaborating to share and use resources of vehicles to create value-added services. To construct a VC, a vehicle should search vehicles that intend to provide their own resource. The single-hop search cannot search enough provider vehicles due to a small coverage and non-line-of-sights of communications. On the other hand, the multi-hop search causes very high traffics for large coverage searching and frequent connection breakages. Recently, many Roadside Units (RSUs) have been deployed on roads to collect the information of vehicles in their own coverages and to connect them to Internet. Thus, we propose a RSU-aided vehicular resource search and cloud construction mechanism in VANETS. In the proposed mechanism, a RSU collects the information of location and mobility of vehicles and selects provider vehicles enabled to provide resources needed for constructing a VC of a requester vehicle based on the collected information. In the proposed mechanism, the criteria for determining provider vehicles to provide resources are the connection duration between each candidate vehicle and the requester vehicle, the resource size of each candidate vehicle, and its connection starting time to the requester vehicle. Simulation results verify that the proposed mechanism achieves better performance than the existing mechanism.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.2
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pp.9-16
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2022
The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.12
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pp.877-888
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2022
Recently, as the CAPSTONE, a precursor mission for Lunar Gateway, was launched on a small launch vehicle for the purpose of demonstrating communications and navigation technology in the NRHO, large attention was brought to this event that enabled high-impact deep space mission using dedicated small launch vehicle and small spacecraft. In this study, we introduced the concept of a dual launch operation and examined the capability of the new concept in the exploration of the Moon, Mars and asteroid. It turned out a single launch is sufficient for the lunar low orbit mission up to around 247 kg, and the dual launch option can transport 215 kg and 183 kg to nearby destinations as such as Mars and astroid Apophis respectively.
Recently, machine learning algorithms, especially deep learning-based algorithms, have been receiving attention due to its high classification performance. Among the algorithms, Convolutional Neural Network(CNN) is known to be efficient for image processing tasks used for Advanced Driver Assistance Systems(ADAS). However, it is difficult to achieve real-time processing for CNN in vehicle embedded software environment due to the repeated operations contained in each layer of CNN. In this paper, we propose a hardware accelerator which enhances the execution time of CNN by parallelizing the repeated operations such as convolution. Xilinx ZC706 evaluation board is used to verify the performance of the proposed accelerator. For $36{\times}36$ input images, the hardware execution time of CNN is 2.812ms in 100MHz clock frequency and shows that our hardware can be executed in real-time.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.6
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pp.21-34
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2011
VANET offers variety of services to allow safe and comfortable driving through V2V and V2I communications in transportation systems. To use these services, safe and reliable V2V and V2I communications must be guaranteed. In this regards, many RSU-based studies have been carried out to meet certain issues such as: efficiency of frequent communication between RSU and vehicles, security of stored information in RSU, and invasion on vehicle's privacy. In this paper, a scheme is proposed to reduce the dependency on RSU and to enhance the vehicle privacy by using signature-based authentication protocol. The proposed protocol is more efficient than existing protocol with group signature, and satisfies all the requirements of VANET.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.10
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pp.909-919
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2014
License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.6B
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pp.1191-1202
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1999
We propose an efficient vehicle detection and classification algorithm for an electronic toll collection using the feature which is robust to abrupt intensity change between consecutive frames. The local correlation coefficient between wavelet transformed input and reference images is used as such a feature, which takes advantage of textural similarity. The usefulness of the proposed feature is analyzed qualitatively by comparing the feature with the local variance of a difference image, and is verified by measuring the improvements in the separability of vehicle from shadowy or shadowless road for a real test image. Experimental results from field tests show that the proposed vehicle detection and classification algorithm performs well even under abrupt intensity change due to the characteristics of sensor and occurrence of shadow.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.5
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pp.526-531
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2014
Vehicular communications have been receiving much attention in intelligent transport systems(ITS) by combining communication technology with automobile industries. In general, vehicular communication can be used for vehicle-to-vehicle(V2V) and vehicle-to-infrastructure( V2I) communication by adopting IEEE802.11p/1609 standard which is commonly known as wireless access in vehicular environment(WAVE). WAVE system transmits signal in 5.835~5.925 GHz frequency band with orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) signaling. In this paper, after 32 bit processed the channel monitoring in MAC(Media Access Control) layer of WAVE system implemented according to IEEE 802.11p standard, data were received and we evaluated the performance, we built the test bed consisting of OBU(On Board Unit) in the real expressway. We transmitted WSM(WAVE Short Message) and received WSM between OBU wirelessly. And then, we calculated channel occupancy time per one frame and throughput, and evaluated the performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.6
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pp.566-572
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2011
In recent semiconductor and FPD (Flat Panel Display) manufacturing processes, high clean-class delivery operation is required more and more for short working time and better product quality. Traditionally SLIM (Single-sided Linear Induction Motor) is widely used in the liner drive applications because of its simplicity in the rail structure. A magnetically levitated (Maglev) unmanned vehicle with SLIM traction, which is powered by a CPS (Contactless Power Supply) can be a high precision delivery solution for this industry. In this paper unmanned FPD-carrying vehicle, which can levitate without contacting the rail structure, is suggested for high clean-class FPD delivery applications. It can be more acceptable for the complex facilities composed with many processes which require longer rails, because of simple rail structure. The test setup consists of a test vehicle and a rounded rail, in which the vehicle can load and unload products at arbitrary position commanded through wireless communications of host computer. The experimental results show that the suggested vehicle and rail have reasonable traction servo and robust electromagnetic suspensions without any contact. The resolution of point servo errors in the SLIM traction system is accomplished under 1mm. The maximum gap error is ${\pm}0.25mm$ with nominal air gap length of 4.0mm in the electromagnetic suspensions. This type of automated delivery vehicle is expected to have significant role in the clean delivery like FPD glass delivery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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