차량통신기술은 차량 간, 차량과 인프라 간 정보 교환을 가능하게 함으로써, 센서 기반의 자율 주행차량의 센서로 인한 한계점을 보완할 수 있는 자율주행의 구현 요소 기술이다. 이러한 차량통신기술의 활용성이 증대됨에 따라, 보안 위협에 대응하기 위한 보안 기술도 활발히 연구 개발 추진 중이다. 또한, 이와 연관된 국제표준화의 필요성도 부각되고 있다. ICT 보안 국제표준화 기구인 ITU-T SG17에서는 ITS(Intelligent Transport Systems) 보안 연구반(Q13)에서 지속적으로 차량 통신 보안 표준화를 추진하고 있다. 본 논문에서는 ITS 보안 연구반의 최근 활동 및 표준화 진행 계획을 소개한다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.13
no.2
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pp.165-178
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2000
The simplified model for 3-dimensional analysis of vehicle-bridge interactions is presented in this study. By using the analysis model which includes the eccentricity of axle loads and the effect of the torsional forces acting on the bridge, the more accurate analysis results of the behavior of the bridge can be obtained. The equations of kinetic energy, potential energy and damping energy are expressed by degrees of freedom of the vehicle and the bridge. And then by applying Lagrange's equations of motion, the equations of motion of the vehicle and the bridge are obtained. By deriving the equations of forces acting on the bridge considering the vehicle-bridge vertical interactions and also by identifying the position of vehicle as time goes by, mass matrix, stiffness matrix, damping matrix and load vector of vehicle-bridge system are constructed in accordance with the position of vehicles. Then using Newmark's β-method(average acceleration), the equations of motion for the total vehicle bridge system are solved.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.6
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pp.41-50
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2011
This article is concerned with the technology to provide car driver the car's status which are composed of car trouble code in car engine and many sensors. In addition, it installs vehicle diagnostic programs on wireless communication's portable device, for example, Smart phone, PDA, PMP, UMPC. As a result, this is to provide car manager with many information of car sensors when we go to car maintenance. it can monitor relevant information on vehicle by portable device in real time, alert drivers with specific messages and also enable them to address abnormalities immediately. Moreover, the technology could help the drivers who perhaps don't know very well about their vehicles to drive safely and economically as well; the reason is because the whole system is composed of just Vehicle-information collecting device and personal wireless communication's portables and transfers the relating data to server computers through wireless network in order to handle information on vehicles. This technology make us monitor vehicle's running, failure and disorder by using wireless communication's portable device. Finally, this study system is composed of a lot of application to display us the car's status which get car's inner sensor information while driving a car.
최근 많은 승객을 수공하는 대중 교통시스템의 안전에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있으며, 고속화된 철도차량 또한 이를 피해갈 수 없다. 현재 철도차량의 사고 방지를 위해 많은 연구가 이루어 지고 있으며, 차량기지의 검수설비 및 검수시스템이 자동화되어 많이 발전되었다. 그 중 차축 초음파 탐상은 각 차량기지에 설치된 A-Scan 초음파 방식과 Phased Array 초음파 방식의 두가지 방식의 장비를 이용하여 차축 초음파 탐상이 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 방식 중 철도차량 차축 결함 검출을 위한 A-Scan 탐상 방식과 Phased Array 탐상방식에 대하여 비교 분석하였다.
There were little available data of vehicular incendiary fires. We investigated fires by inflammable gasoline and papers. cloths in the interior and exterior of vehicles. Fires in the interior and exterior of vehicles were carried out under the several conditions by incendiary methods and vehicle's windows. We knew that dominant factor of combustion is direction of wind at that time in vehicle's fire. And we knew that the other mark of combustion pattern in vehicle's fire could be a clue for solving the problem in discerning the place to which we sotted fire between the general fire and arson.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.157-160
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2001
영상검지기에서 차량 탐지를 위해 사용하는 방법은 배경차이(Background Differencing), 장면차이(Frame Differencing), 공간차이(Spatial Differencing), 밝기값 비교(Gray-Level Comparison) 등이 있다. 이 방법들중에서 배경차이 방법은 기준이 되는 배경영상과 입력영상의 차를 구해 차량을 탐지하는데 대부분의 영상검지기에서 채택 되어 사용되는 방법이다. 배경차이 방법에서 가장 중요한 것은 매번 기준이 되는 배경영상을 정확하게 구하는 것 인데, 영상내 차량의 흐름이 원활하다면 어느 배경생성 방법을 사용해도 좋은 결과를 얻을 수 있지만 차량의 정체 가 심하거나 장기간 지속되면 좋은 배경을 생성하기가 어렵다 특히 교차로의 경우 진행중인 차량 및 신호 대기중 인 차량이 통시에 존재하므로 배경생성에 더욱 어려움을 겪게된다. 이상에서 제시된 세 가지 배경생성 방법을 고속도로와 교차로에서 적용시켜 각 배경영상 생성 방법을 비교 분석한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.197-200
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2000
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.
In the railroad rolling stock depot, long-term maintenance tasks is done regularly every two or four year basis to maintain the functionality of equipments and rolling stock body or for the repair operation of the heavily damaged rolling stocks by fatal accidents. This paper addresses the computer simulation model building for the rolling stock maintenance shop for the CDC(Commuter Diesel Car) and Generator Car planned to be constructed at Daejon Rolling Stock Depot, which will be moved from Yongsan Rolling Stock Depot. We evaluated the processing capacity of two layout design alternatives based on the maintenance process chart through the developed simulation models. The performance measures are the number of processed cars per year, the cycle time, shop utilization, work in process and the average number waiting car for input. The simulation result shows that one design alternative outperforms another design alternative in every aspect and superior design alternative can process total 340 number of trains per year 15% more than the proposed target within the current average cycle time.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.260-263
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2010
본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.2
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pp.111-123
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2006
In the design of bridges, exact evaluation of traffic loading is very important for the safety and maintenance of bridges. In general, traffic loading is represented by live load (including impact load) and fatigue load. For exact evaluation of traffic loading, it is important to get reliable and comprehensive truck data including the traffic and weight information. It requires the development of Bridge Weigh-In-Motion (BWIM), which measures the truck weights without stopping the traffic. Objectives of the study is (1) to develop the BWIM system, (2) to verified the system in bridges in Highways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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