• 제목/요약/키워드: 전기차 공동이용

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전기차 카셰어링 시스템 최적화를 위한 모델링 및 시뮬레이션 (Modeling and Simulation of Electric Vehicle Sharing System for Optimized Operation)

  • 서용원
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.93-108
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    • 2016
  • 전기차 카셰어링은 친환경차량인 전기차를 여러 사용자들이 함께 이용함으로써 교통부문의 온실가스 발생량을 감소시키고, 동시에 자가용 증가로 인한 공간 및 환경문제를 해결할 수 있는 방안으로 주목받고 있다. 그러나 아직 도입단계에 불과하기 때문에 전기차 카셰어링 시스템의 효율성이나 사업가능성에 대한 연구나 분석이 필요한 실정이다. 이러한 배경하에 본 연구에서는 전기차 카셰어링 시스템의 운영상태와 결과를 분석이 가능한 모형을 개발하였으며, 현재 실시되고 있는 시범사업 내용을 반영하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 전기차 카셰어링 시스템 운영과 관련된 변수들 사이의 관계와 운영효율을 최대화 할 수 있는 최적용량 등을 분석하였다. 시뮬레이션 분석에서는 차량대수와 충전기수가 증가할수록 서비스 제공율은 계속 증가하다가 일정수준에 도달하면 증가폭과 그 효율이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 카셰어링 시스템 운영에 따른 수익과 비용을 분석하여 연간 운영 이익을 최대화 할 수 있는 최적 차량대수 및 최적 충전기 수를 도출하였다.

HLS 를 활용한 FPGA 기반의 FALCON 알고리즘 서명 생성 하드웨어 가속 연구 (FPGA-based Hardware Acceleration for Signature Generation of FALCON using High Level Synthesis)

  • 이용석;이윤지;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.374-376
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    • 2024
  • 최근 차세대 암호로 불리는 양자내성암호(PQC, Post Quantum Cryptography)는 양자 컴퓨터와 현재 사용하는 일반 컴퓨터 모두에서 내성을 갖는 암호이다. 그 중 FALCON 전자 서명 알고리즘은 표준화로 선정되며 초안 문서를 작성하는 중으로 차세대 암호로 주목받고 있다. 하지만 FALCON 알고리즘은 실수 연산을 사용하는 등 임베디드 환경에서 효율적인 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 따라 임베디드 하드웨어 가속 연구들이 있으며, 그 중 HLS(High Level Synthesis)를 통한 FPGA 가속 연구들이 있다. 본 논문에서는 FALCON 전자서명 알고리즘에서 HLS 로 구현하는데 어려움이 있었던 서명 생성 함수에 대해 분석하고, 이를 소프트웨어/하드웨어 통합설계를 통해 HLS로 구현하였다. 이는 기존 소프트웨어 대비 약 10배 빠른 연산 속도를 보여주고 있다.

이미지 초해상화를 이용한 얼굴 인식 (Face Recognition using Image Super-Resolution)

  • 박준영;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.85-87
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    • 2022
  • 최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

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계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 (Image-Adaptive Lossless Compression based on Hierarchical Prediction)

  • 심재훈;김세윤;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.74-77
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    • 2022
  • 본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.

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2020년 아파트의 전기자동차 수요예측 분석 연구 (Demand Forecasts Analysis of Electric Vehicles for Apartment in 2020)

  • 변완희;이기홍;이상혁;기호영
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.81-91
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    • 2012
  • 최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 '주택건설 기준 등에 관한 규정'을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6~21%, 분양아파트는 21~39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.

코드 기반 양자 내성 암호 MEDS 알고리즘의 하드웨어 가속을 위한 부채널 공격 연구 동향 분석 (Side-Channel Attack Trends of Code-based PQC Algorithm for Hardware Acceleration of MEDS)

  • 이윤지;이용석;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.367-370
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    • 2024
  • 양자컴퓨터 시대가 눈앞에 도래한 지금 차세대 암호로 주목받고 있는 양자 내성 암호는 다양한 수학적 알고리즘에 안전성을 기반하고 있으나 이 안전성을 위협하는 대표적인 공격 기법 중 하나인 부채널 분석 공격에 대응하기 위한 노력들이 계속되어 왔다. 이 논문에서는 코드 기반 양자 내성 암호를 중심으로 알고리즘에 위협적인 부채널 분석 공격에 대한 연구 동향을 분석하였다. 그리고 NIST 에서 PQC 표준화를 위해 Round 를 진행 중인 후보 중 하나인 코드 기반 알고리즘 MEDS 에 대해 소개하고, MEDS 알고리즘의 최적화를 위해 기존에 연구되었던 코드 기반 암호에 대한 부채널 분석 공격 대응 측면에서의 알고리즘의 안전성 확보라는 보안 비용과 하드웨어 가속 등을 통한 성능 향상이 적절한 조화를 이룰 수 있도록 설계하기 위한 방안에 대해 알아보았다.

합성곱 신경망에서의 신뢰도 보정 (Confidence Calibration in Convolutional Neural Network)

  • 심재훈;김세윤;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.76-78
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    • 2020
  • 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류에서 신뢰도와 실제 예측 정확도가 다른 문제점을 해결하기 위하여 변형된 두 가지 목적 함수를 제안하였다. 첫 번째는 기존 교차 엔트로피 함수에 새로이 신뢰도와 정확도의 차이를 더해준 것이고, 두번째는 예측값의 최댓값을 0.5로 제한한 것이다. 새로운 목적 함수를 통해 학습해본 결과 정확도의 차이는 거의 나지 않았고, 신뢰도와 실제 정확도는 매우 근접하게 되는 결과를 얻을 수 있었다.

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제주지역 전기차 충전 인프라 구축정책에 대한 효과성 연구 (The Study of EV Charging Infrastructure Installation Policy's Effectiveness in Jeju)

  • 고영규;김수완;심지섭;손상훈;임철우
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.211-224
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    • 2022
  • 본 연구는 EV 충전 인프라 구축에 따라 이용자들이 인프라에 대하여 실질적으로 개선되었다는 효능감을 느끼고 있는지 검증을 통해 제주지역 EV 충전 인프라 구축정책에 대한 효과성을 분석하는 것이 목적이다. 연구 결과로는 충전기에 대한 '설치의 충분성', '이용의 신속성', '관련 정보 파악의 용이성', '고장 충전기의 신속 고객서비스 대응'과 같은 세부 만족 요인이 EV 충전 인프라 개선 효능감에 영향을 주는 것으로 나타났다. 아울러 이용자의 '주택유형'에 따른 'EV 충전 이용 만족'이 'EV 충전 인프라 개선 효능감'에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 공동주택 거주 전기차 이용자들의 효능감 제고를 위한 충전 인프라 구축 필요성도 도출되었으며, 전반적인 정책 효과성은 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 제주지역 사례를 통해 전기차 충전 인프라 구축정책의 효과성을 검증하는데 기여할 수 있다.