Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.864-866
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2012
이동로봇은 동작 특성상 다수의 하드웨어로 구성되기 때문에 분산제어 방식으로 동작하는 것이 필수적이므로 네트워크 기반의 인터페이스 설계가 중요하다. 다양한 네트워크 중 전장에서 산업현장에 이르기까지 여러 분야에 적용중인 CAN 버스 통신을 적용하여 이동로봇을 구성하는 각 하드웨어의 독립성과 장애물 판단, 모터 구동 등을 정확하게 제어함으로써 자율주행에 따른 이동로봇의 성능을 향상시키고 하드웨어 추가에도 대응이 가능하도록 설계하였다.
캔 통신은 차량 내부의 전자장치 간 데이터 송수신 시에 사용되는 통신 방식이다. 차량 기술이 발전함에 따라 내부에 탑재되는 전자장치가 늘어나고 있고 이는 해킹의 위험성이 높아지고 있음을 의미한다. 이는 다가오는 4차 산업 혁명에서 자율주행 차량 기술의 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 CAN Bus 통신에서의 위협 대응 방안과 안정성 향상에 대한 연구들의 동향을 살펴본다.
In this paper, we present a study on an AI-based system utilizing the CCTV system within city buses to predict the intentions of boarding and alighting passengers, with the aim of preventing accidents. The proposed system employs the YOLOv7 Pose model to detect passengers, while utilizing an LSTM model to predict intentions of tracked passengers. The system can be installed on the bus's CCTV terminals, allowing for real-time visual confirmation of passengers' intentions throughout driving. It also provides alerts to the driver, mitigating potential accidents during passenger transitions. Test results show accuracy rates of 0.81 for analyzing boarding intentions and 0.79 for predicting alighting intentions onboard. To ensure real-time performance, we verified that a minimum of 5 frames per second analysis is achievable in a GPU environment. his algorithm enhance the safety of passenger transitions during bus operations. In the future, with improved hardware specifications and abundant data collection, the system's expansion into various safety-related metrics is promising. This algorithm is anticipated to play a pivotal role in ensuring safety when autonomous driving becomes commercialized. Additionally, its applicability could extend to other modes of public transportation, such as subways and all forms of mass transit, contributing to the overall safety of public transportation systems.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.325-336
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2023
With the development of autonomous driving technology, the number of external contact sensors mounted on vehicles is increasing, and the importance is also rising. The vehicular ultrasonic sensor uses the LIN protocol in the form of a bus topology and reports a status message about its surroundings through the vehicle's internal network. Since ultrasonic sensors are vulnerable to various threats due to poor security protocols, physical testing on actual vehicle is needed. Therefore, this paper developed a LIN-CAN co-analysis testbed with a jig for location-specific distance test to examine the operational relation between LIN and CAN caused by ultrasonic sensors.
The demand for information related to 3D spatial objects model in metaverse, smart cities, digital twins, autonomous vehicles, urban air mobility will be increased. 3D model construction for spatial objects is possible with various equipments such as satellite-, aerial-, ground platforms and technologies such as modeling, artificial intelligence, image matching. However, it is not easy to quickly detect and convert spatial objects that need updating. In this study, based on spatial information (features) and attributes, using matching elements such as address code, number of floors, building name, and area, the converged building DB and the detected building DB are constructed. Both to support above and to verify the suitability of object selection that needs to be updated, one system prototype was developed. When constructing the converged building DB, the convergence of spatial information and attributes was impossible or failed in some buildings, and the matching rate was low at about 80%. It is believed that this is due to omitting of attributes about many building objects, especially in the pilot test area. This system prototype will support the establishment of an efficient drone shooting plan for the rapid update of 3D spatial objects, thereby preventing duplication and unnecessary construction of spatial objects, thereby greatly contributing to object improvement and cost reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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