• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1506-1513
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• 2019

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7B호
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• pp.628-640
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• 2004

이동 네트워크는 네트워크 단위로 이동하는 구조로서, 이동 라우터에 연결된 이동 노드들의 이동을 통합하여 관리한다. 이동 네트워크 내의 노드들은 이동 라우터를 통하여 인터넷과 무선 연결되며, 모든 통신이 이동 라우터를 거쳐서 이루어지므로, 이동 라우터에서의 대역폭 관리 및 신뢰성 제공이 중요하다. 또한 이동 네트워크는 이동한다는 본질적 특성에 의하여 내부의 모든 노드들에 대한 위치 관리 및 이에 따른 전력 소비 관리를 필요로 한다. 본 논문에서는 자동차나 기차와 같은 운송체에 구성되는 이동 네트워크에서의 전력 및 대역폭 자원을 효율적으로 관리하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 네트워크가 구성되는 운송체와 승객의 이동 특성을 이용하여, 불필요한 위치 관리 신호를 생략함으로써 전력을 절약한다. 또한 다중 이동 라우터를 이용한 멀티호밍기법에 의하여 대역폭 자원을 관리한다. 제안한 전력 관리 기법을 수학적으로 분석한 결과는 정지 상태의 이동기기 뿐 아니라 활성 상태의 이동 기기 전력도 현저하게 절약할 수 있음을 보인다. 제안한 다중 이동 라우터 선택 기법에 대한 시뮬레이션 결과는, 이 기법이 기존의 단순 라우터 중복 구조에 비하여 무선 대역폭 자원을 효율적으로 활용함을 보여준다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.39-50
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• 2007

원형 혹은 H형 단면의 표지판지주에 소형차가 충돌할 때 차량 및 지주의 거동을 확인하기 위하여 Barrier VII 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 실시하였다. 이 프로그램은 연성 베리어에 충돌하는 차량의 운동과 베리어의 변위를 해석하는 프로그램이나, 지주를 수평 빔 요소로 하고 각 노드에 강성을 조절한 기둥 요소로 연결함으로써 소형지주에 대한 충돌해석이 가능함을 보였다. 0.9ton 소형차가 기초와 강결된 파이프형태의 소형 지주에 30km/h, 60km/h, 70km/h 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 0.9ton 소형차와 1.35ton 중형차가 기초에 강결된 H형 단면 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 그리고 0.9ton 소형차가 분리되는(slip base) 형태로 기초에 연결된 파이프형태의 소형 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우 등 총 7가지 경우에 대한 시뮬레이션을 실시하여 지주의 변형과 충돌차량의 거동을 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 고속충돌 시 기초에 강결 된 원형지주의 경우 과다한 휨 변형으로 표지판과 차량 전면부와의 충돌위험성이 있고 H형 지주와 같이 비교적 큰 표지판용 지주는 소형차 충돌 시 지주의 변형은 거의 없고 차량에 가해지는 충격력, 지주가 과다하게 차체 안으로 침투할 위험성이 크다는 사실과 breakaway 장치로 단부처리를 하는 경우 위험이 줄어들 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1455-1463
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• 2017

세계경기가 저성장, 저소비, 높은 실업률, 고위험, 짧은 호황 긴 불황 등을 기록하고 있다. 이에 따라 해운경기가 하락하여 선박 유지비용의 절감이 불가피해지고 있다. 이를 위해 그린 선박, 에코 선박, 스마트 선박과 같은 선박의 에너지를 절감하기 위한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 친환경 선박에서 배터리를 사용하는 전력관리시스템은 중요한 연구분야 중 하나이다. 본 논문에서는 발전기만을 사용하는 일반적인 선박의 전력관리시스템의 중부하 제어를 분석하고 배터리 연계형 전력관리시스템에서 중부하를 제어하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 배터리 연계형 전력관리시스템의 구성을 제안하고 제안된 시스템을 기반으로 배터리 연계형 전력 시뮬레이터를 구성하였다. 구성된 시뮬레이터를 통해 배터리 연계형 전력관리시스템에서 중부하 제어에 따른 배터리의 동작을 정의하고 이를 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.175-180
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• 2002

In order to satisfy the requirements of time reduction and cost saving for development of electronic control systems(ECU) in automotive industry, the applications of a standardized real-time operating system(RTOS) and a communication protocol to ECUs are increased. In this study, a body control module(BCM) that employs OSEK/VDX(open system and corresponding interfaces for automotive electronics/vehicle distributed executive) OS tour the RTOS and a controller area network(CAN) fur the communication protocol is designed, and the performances of the system are evaluated. The BCM controls doors, mirrors, and windows of the vehicle through the in-vehicle network. To identify all the transmitted and received control messages, a PC connected with the CAN communication protocol behaves as a CAN bus emulator. The control system based upon in-vehicle network improves the system stability and reduces the number of wiring harness. Furthermore it is easy to maintain and simple to add new features because the system is designed based on the standards of RTOS and communication protocol.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.637-644
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• 2020

VANET (Vehicular Ad Hoc Networks)은 차량 간, 차량과 인프라 간의 네트워크이다. 높은 이동성, 이동 제한, 장애물에 의한 신호 방해와 같은 VANET 고유의 특성은 안정적인 VANET 서비스 제공을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기존 버스 기반 클러스터링을 개선한, 차량 종류 기반 우선순위 클러스터 방법을 제시한다. 제안 알고리즘은 차량 종류, 예상 통신 수명, 주변 노드 링크 차수를 바탕으로 우선순위, 링크 품질, 연결성을 평가해 클러스터를 구성한다. 차량의 종류를 바탕으로 미리 결정된 우선순위를 활용함으로써 클러스터 헤드 선택을 단순화하고 클러스터 커버리지를 높이고자 한다. 제안 알고리즘은 커넥티드카 환경에서 안정적인 서비스를 제공하는데 기여함으로써 다양한 서비스 활성화의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지P
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• 제62권1호
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• pp.23-29
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• 2013

TCN(train communication network) standard was approved in 1999 by the IEC (IEC 61375-1) and IEEE (IEEE 1473-T) organizations to warrant a reliable train and equipment interoperability. TCN defines the set of communication vehicle buses and train buses. The MVB(multifunction vehicle bus) defines the data communication interface of equipment located in a vehicle and the WTB(wire train bus) defines the data communication interface between vehicles. The WTB and each MVB will be connected over a node acting as gateway. Also, to support applications demanding a high reliability, the standard defines a redundancy scheme in which the bus may be double-line and redundant-node implemented. In this paper we have presented protocol analysis platform for the WTB redundancy which is part of TCN system, to verify communication state of high-speed trains. As a confirmation of its validity, the technology described in this paper has been successfully applied to state monitoring and protocol verification of redundancy WTB based on TCN.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제13권1호
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• pp.29-34
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• 2007

This study was conducted to develop a reclaimer of the vehicle disinfector to be used at livestock fm. The reclaimer was mainly consisted of ball-valves, geared motors and one-chip processor, and the purpose of the system was to prevent liquid freezing as well as decrease environmental pollution of antiseptic solution. The properly spraying pressure of the vehicle disinfector was found over 1.96 MPa at 1m of the spraying range. While certain amount of the antiseptic solution remained in the injection-pipes, the spray starting time was found not making any significant effect on the remained amount of the antiseptic solution. The amounts of the antiseptic solution remained in the injection-pipes were 50 ml and 270 ml in average, respectively with and without the use of the reclaimer. The reclaimer was the most effective when the connection of the injection-pipe and sprayer line was located below the side-injection-pipe and then connected to the injection-pipe located at the bottom of vehicles.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.67-72
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• 2023

In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1462-1477
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• 2024

With the evolving complexity of connected vehicle features, the volume and diversity of data generated during driving continue to escalate. Enabling data sharing among interconnected vehicles holds promise for improving users' driving experiences and alleviating traffic congestion. Yet, the unintentional disclosure of users' private information through data sharing poses a risk, potentially compromising the interests of vehicle users and, in certain cases, endangering driving safety. Federated learning (FL) is a newly emerged distributed machine learning paradigm, which is expected to play a prominent role for privacy-preserving learning in autonomous vehicles. While FL holds significant potential to enhance the architecture of the Internet of Vehicles (IoV), the dynamic mobility of vehicles poses a considerable challenge to integrating FL with vehicular networks. In this paper, a novel clustered FL framework is proposed which is efficient for reducing communication and protecting data privacy. By assessing the similarity among feature vectors, vehicles are categorized into distinct clusters. An optimal vehicle is elected as the cluster head, which enhances the efficiency of personalized data processing and model training while reducing communication overhead. Simultaneously, the Local Differential Privacy (LDP) mechanism is incorporated during local training to safeguard vehicle privacy. The simulation results obtained from the 20newsgroups dataset and the MNIST dataset validate the effectiveness of the proposed scheme, indicating that the proposed scheme can ensure data privacy effectively while reducing communication overhead.