The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.429-434
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2019
There are several high technologies applied to the driving cars such as self-driving car and connected car for safe and convenient driving. VANET provides useful information such as route selection and gas price by communicating nearby cars and RSUs. VANET prefers CCN rather than traditional TCP/IP stack because CCN offers inherent multicast communication for sharing traffic information as well as traditional unicast. When all participating node rebroadcasts the Interest packets in a Vehicular CCN, the network may suffer from Broadcast Storm Problem. In order to mitigate the effect of the problem and to improve the Data packet transmission, not all but some selected nodes have to rebroadcast the packet. This paper simulates car movements using SUMO and evaluates data transmission performance using ns-3. According to the simulation results, when some selected nodes rebroadcast the Interest packets, the transmission performance improves 10% to 25% depending on the number of requesting nodes.
In order to improve the vertical position accuracy, the advantages of GPS and barometric altimeter are combined and used, but in order to fuse the two sensors, the geoid altitude must be compensated. In this paper, we proposed a technique that can calculate geoid altitude in real time even in low-cost embedded systems applied to drones or autonomous vehicles. Since the reference EGM08 is determined by a polynomial of the 2160th order, real-time calculation is impossible in the embedded system. Therefore, by introducing a linear interpolation technique, the amount of calculation was increased, and the storage space was saved by 75% by using the integer geoid height as a grid point. The accuracy of the proposed technique was evaluated through simulation, and it was confirmed that the accuracy of the maximum error is -1.215 m even in the region where the geoid change is rapid.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.2
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pp.145-150
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2016
The capability of accurate positioning and tracking is necessary to implement an unmanned autonomous driving system. The moving-baseline GPS Technique is a promising candidate to mitigate positioning errors of conventional GPS system. It provides accurate positioning data based on the phase difference between received signals from multiple GPS antennas mounted on the same platform. In this paper, we propose a dual-band dual-circularly-polarized antenna suitable for the moving-baseline GPS. The proposed antenna operates at GPS L1 and L2 bands, and fed by the side of the antenna instead of the bottom. The antenna is firstly designed by calculating theoretical values of key parameters, and then optimized by means of 3D full-wave simulation software. Simulation and measurement results show that the optimized antenna offers 6.1% and 3.7% bandwidth at L1 and L2, respectively, with axial ratio bandwidth of more than 1%. The size of the antenna is $73mm{\times}73mm{\times}6.4mm$, which is small and low-profile.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.12
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pp.1950-1958
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2016
Today, technique for precisely positioning vehicles is very important in C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System), Self-Driving Car and other information technology relating to transportation. Though the most popular technology for vehicle positioning is the GPS, its accuracy is not reliable because of large delay caused by multipath effect, which is very bad for realtime traffic application. Therefore, in this paper, we proposed the Vision-Based High Accuracy Vehicle Positioning Technology. At the first step of proposed algorithm, the ROI is set up for road area and the vehicles detection. Then, center and four corners points of found vehicles on the road are determined. Lastly, these points are converted into aerial view map using homography matrix. By analyzing performance of algorithm, we find out that this technique has high accuracy with average error of result is less than about 20cm and the maximum value is not exceed 44.72cm. In addition, it is confirmed that the process of this algorithm is fast enough for real-time positioning at the $22-25_{FPS}$.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.3
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pp.110-115
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2021
With the era of the 4th Industrial Revolution, education on artificial intelligence is one of the important topics. However, since existing education is aimed at knowledge, it is not suitable for developing the active problem-solving ability and AI utilization ability required by artificial intelligence education. To solve this problem, we proposes PBL-based education method in which learners learn in the process of solving the presented problem. The problem presented to the learner is a completed project. This project consists of three types: a classification model, the training data of the classification model, and the block code to be executed according to the classified result. The project works, but each component is designed to perform a low level of operation. In order to solve this problem, the learners can expect to improve their computational thinking skills by finding problems in the project through testing, finding solutions through discussion, and improving to a higher level of operation.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.5
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pp.139-146
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2022
With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performance applications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions as next-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have been proposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methods related to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multiple MECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper, the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blocking rate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the number of partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumption decreases.
Due to COVID-19, people are building new lifestyles such as online shopping, online travel, and video conferencing by limiting going out and gatherings. Such rapid social change is causing new problems and deepening existing problems at the same time. In particular, as online consumption increases significantly, traffic congestion, air pollution, and the heavy workload of delivery drivers are deepening in the daily logistics industry, and face-to-face delivery is emerging as a new problem. With the advent of the 4th industrial revolution, unmanned delivery using drones, artificial intelligence, and autonomous driving is emerging as an alternative to the existing logistics industry. However, space for logistics facilities and securing additional logistics sites due to drone flight are emerging as new problems to be solved. Therefore, it is intended to link additional services such as logistics movement, storage, and delivery by utilizing the existing transportation business, the subway, as a space for a logistics facility for drones that can solve existing problems and new problems.
최근 이슈가 되고 있는 자율주행차(Autonomous vehicle 또는 Self-driving car)를 실현하기 위해서는, 다양한 환경에서도 차량에 대한 끊김 없는 연결을 제공하는 커넥티드카(Connected car) 기술이 필수적이다. 현재 커넥티드카를 구현하기 위한 차량 네트워크(Vehicular network) 기술은 교통시스템 인프라 기반의 단일홉(Single-hop) 무선통신 기술이 주를 이루고 있다. 이러한 단일홉 통신은 커버리지가 교통시스템 인프라가 구축된 지역으로 제한된다. 따라서 차량 네트워크가 현재보다 더욱 넓은 지역을 커버하기 위해서는 차량 자체가 이동형 라우터 역할을 수행하여 차량 간의 전달을 통해 정보를 원거리로 전달할 수 있는 다중홉(Multi-hop) 통신 도입이 필요하다. 다중홉 차량 네트워크는 차량의 높은 동적 특성으로 인해 다수의 도전적인 기술적 이슈들을 가진다. 본고에서는 이러한 기술 이슈 중 차량 네트워크의 높은 이동성으로 발생할 수 있는 종단 노드 간 비연결성을 해결할 수 있는 기술인 지연감내형 차량 네트워킹(Delay-tolerant vehicular networking) 기술에 대한 주요 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 지연감내형 차량 네트워킹의 기술적 배경 및 주요 관련 기술들을 분석하고 이를 기반으로 향후 연구개발이 필요한 기술 이슈들을 정리한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.83-88
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2020
With developing vehicle and communication technologies, cars can communicate with road-side infrastructures and among other cars. As autonomous driving cars have been developed, the cars are equipped with many sensors and powerful processing units. There are many studies related to provide cloud services to users by using available resources of connected cars. In this paper, we proposed a dynamic task size decision scheme that considers communication environment between a vehicle and a base station as well as available resources while allocating a proper task to each vehicle. Simulation results based on the proposed model show that a vehicle can complete its allocated task when we considers available resources and communication environments.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.123-128
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2017
This paper deals with performing missions through autonomous navigation using camera and other sensors. Extracting pose of the car is necessary to navigate safely within the given road. Homography is used to find it. Color image is converted into grey image and thresholding and edge is used to find control points. Two control ponits are converted into world coordinates using homography to find the angle and position of the car. Color is used to find traffic signal. It was confirmed that the given tasks performed well through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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