This study of bimodal integration management system in conjunction with the tram and the tram cars bimodal integrated management system that occupies a part of the system to perform its role as a bimodal tram vehicle configuration, a device for the vehicle's infrastructure ryureul development and it is aimed to build on the vehicle. Bimodal tram vehicle infrastructure systems, internal and external information of the larger vehicles, and vehicles used to collect information for its own part and the integrated operations management center, or providing partial information from the station and collect/provide for the transfer of information to the communication part consists In this study, the core of these devices, the configuration of the vehicle infrastructure systems for the overall management and control of vehicles operating a computer's central processing device, vehicle infrastructure systems that make it manages and stores all jangchiryu Integrated Operations Management Center is reporting. In addition, seamless integration with operational management center for interactive communication in a vehicle mounted communications devices to maintain the best condition to manage. Current general traffic management system in a similar terminal device being used, but bimodal tram vehicles operating the computer of the vehicle operates the infrastructure to configure the devices around the one to configure the system in terms of step enhanced the active type, the operating terminal unit of inter active type. In this study, considering the future alignment of the accounting fee system, the expansion of the system reliability and stability around the activities that are underway.
전기차 충전 인프라에서는 충전 및 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 전송되기 때문에 안전한 전기차 충전 인프라를 구축하기 위해서는 이에 대한 보안 연구가 요구된다. 그렇지만 기존에 진행된 연구들은 전기차 충전을 위한 충전 인프라 보다는 전력 계통 인프라와 같은 스마트 그리드 관련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 또한 충전 인프라 관련 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협모델링과 같은 체계적인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 따라서 안전한 전기차 충전 인프라의 구축을 위해 위협모델링을 적용하여 보안 위협을 식별하고 보안요구사항을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 위협모델링을 이용하여 충전 인프라에서 발생 가능한 위협을 정확히 식별하고 객관적인 보안요구사항을 도출하여 전기차 충전 인프라를 분석한다.
Multihop data delivery in vehicular ad hoc networks (VANETs) suffers from the fact that vehicles are highly mobile and inter-vehicle links are frequently disconnected. In such networks, for efficient multihop routing of road safety information (e.g. road accident and emergency message) to the area of interest, reliable communication and fast delivery with minimum delay are mandatory. In this paper, we propose a multihop vehicle-to-infrastructure routing protocol named Vertex-Based Predictive Greedy Routing (VPGR), which predicts a sequence of valid vertices (or junctions) from a source vehicle to fixed infrastructure (or a roadside unit) in the area of interest and, then, forwards data to the fixed infrastructure through the sequence of vertices in urban environments. The well known predictive directional greedy routing mechanism is used for data forwarding phase in VPGR. The proposed VPGR leverages the geographic position, velocity, direction and acceleration of vehicles for both the calculation of a sequence of valid vertices and the predictive directional greedy routing. Simulation results show significant performance improvement compared to conventional routing protocols in terms of packet delivery ratio, end-to-end delay and routing overhead.
현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.
화석 연료의 고갈 및 환경오염의 증가로 인하여 전기 에너지를 사용하는 전기 자동차가 차세대 교통수단으로 주목받고 있으며 전 세계적으로 인기를 끌고 있다. 전기 자동차의 보급률 및 관심이 높아짐에 따라 V2G (Vehicle to Grid) 및 IT 기술을 이용한 충전 인프라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 전기 자동차의 안정적인 충전 및 부하 관리를 위하여 그리드 네트워크와의 통신은 가장 중요한 요소이다. 그러나 기존의 중앙 집중형 인프라 구조의 경우 제어 메시지 요청이 증가할 경우 느린 응답속도로 인하여 충전 인프라가 효율적으로 작동하지 못하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 컴퓨팅 기술을 무선 기지국에 적용하여 충전 인프라에 혼잡을 줄이고 지연시간을 줄이기 위해 MEC (Mobile Edge Computing)를 활용한 새로운 전기자동차 충전 인프라 구조를 제안한다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 저 지연시간을 가지는 충전 인프라가 기존에 존재하는 충전 인프라보다 효율적으로 전력 피크 상황에 대처함을 확인하였다.
ISO/IEC 15118 is a standard for communications and services for electric vehicle charging infrastructure. Although this standard deals only with data communication between an electric vehicle and a charge station, communication with the outside is essential for establishing an authentication system for vehicle certification and V2G service for electric power transmission. In this study, it was designed to verify the information of electric car charging infrastructure in electric power system through communication link between ISO/IEC 15118 electric vehicle model and IEC 61850 standard MMS protocol. This is demonstrated in the field so that the electric vehicle communication data is linked with the micro grid management system. This could be used as an element technology in other distributed power sources as well as electric cars in the future.
Static inverters are essential devices onboard of rolling stock. State-of-the-art static inverters have an impact on both rail infrastructure and vehicle maintenance due to their new topology with new features. The paper describes two important aspects as examples of new features available in state-of-the-art static inverters: active input current control and the effects on the rail infrastructure as well as the detection of the state of charge and the state of health of batteries to simplify vehicle maintenance.
In this study, an analysis was conducted on internal and external factors related to fires in electric vehicles in order to improve the safety of electric vehicles against fire accidents. To conduct the analysis, field survey data conducted on actual electric vehicle fire accidents were used, and accident-related statistical data was used. Among them, as a result of analyzing the internal factors related to fire accidents in electric vehicles, it was confirmed that high-voltage batteries are an important factor in fire accidents caused by internal factors of electric vehicles. An analysis of external factors for fire accidents of electric vehicles was also conducted in this study. The largest number of electric vehicle accidents that occurred on public roads were mainly caused by physical external forces such as collisions. Therefore, strengthening the safety of this road infrastructure could be an additional solution to improve the fire safety of electric vehicles. As a result, based on car accident cases, two crash scenarios based on road infrastructure were derived, each of which simulates a high-speed frontal collision situation and a lower-end collision situation. Additionally, detailed test methods for these scenarios were developed.
The vehicle motion in urban environment is determined by surrounding traffic flow, which cause understanding the flow to be a factor that dominantly affects the motion planning of the vehicle. The traffic flow in this urban environment is accessed using various urban infrastructure information. This paper represents a color recognition algorithm for traffic lights to perceive traffic condition which is a main information among various urban infrastructure information. Deep learning based vision open source realizes positions of traffic lights around the host vehicle. The data are processed to input data based on whether it exists on the route of ego vehicle. The colors of traffic lights are estimated through pixel values from the camera image. The proposed algorithm is validated in intersection situations with traffic lights on the test track. The results show that the proposed algorithm guarantees precise recognition on traffic lights associated with the ego vehicle path in urban intersection scenarios.
This paper introduces three vehicle trajectory-based data forwarding schemes, tailored for vehicular ad hoc networks. Nowadays GPS-based navigation systems are popularly used for providing efficient driving paths for drivers. With the driving paths called vehicle trajectories, we can make data forwarding schemes more efficient, considering the micro-scoped mobility of individual vehicles in road networks as well as the macro-scoped mobility of vehicular traffic statistics. This paper shows why the vehicle trajectory is a key ingredient in the design of the vehicle-to-infrastructure, infrastructure-to-vehicle, and vehicle-to-vehicle data forwarding schemes over multihop. Through the mathematical formulation, the key design techniques are shown for three forwarding schemes based on vehicle trajectory, compared with a state-of- the- art data forwarding scheme based on only vehicular traffic statistics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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