Since vehicles' trajectories are so complex and dense traffic changes in nature frequently, the VANET (Vehicles Ad-hoc Network), using Omni-directional Antenna, has many channel collisions (or overlapping) on Data Link phrases (MAC layers). It is not easy to keep a good seamless communication status for VANET because of its unpredictable network environment. Among VANET research, Directional Antenna have been proposed as one of the most common systematical solutions to reduce (or to mitigate) this miss-communication problems by narrowing communicational ranges and making use of its customized error-detection process. However, even though Directional Antennas help VANET keep good seamless communication, many VANET researchers have reported that Directional VANET still has miss-communicational problems - this has lead to problems like 'Directional Hidden Terminal Problem', 'Deafness', 'Un-accuracy Lobe Scopes' and 'High Deployment Cost' being reported in various papers. To establish well-organized design assessments for a good Directional VANET MAC protocol to overcome these problems, we rearranged and grouped current Directional VANET' qualitative criteria from several current survey papers using these categories- 'Directional Discovery', 'Directional Forwarding' and 'Directional Handover'. In addition, based on the results of the following analysis, we show the essential design concerns that need to be looked at in order to develop a well-designed Directional-VANET MAC protocol.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.25-30
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2020
This study is to provide high-quality mobile communication service to subscribers and wireless communication users in a Mobile communication environment. It is about a method to secure the quality of a call by early processing a faulty radio station. The purpose of this study is to design and implement a direction detection system suitable for a mobile communication environment and portable as a method for early detection and resolution of interference and illegal wireless stations occurring in 5G mobile communication. The basic configuration of a portable direction detection system was designed, and a method was proposed to find and repair a faulty wireless station in a short time through manufacturing and experimentation.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae;Cho, Seongwon
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.8
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pp.1345-1360
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2016
In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.
Automatic speech recognition is much more difficult in real world. Speech recognition according to SIR (Signal to Interface Ratio) is difficult in situations in which noise of surrounding environment and multi-speaker exists. Therefore, study on main speaker's voice extractions a very important field in speech signal processing in binaural sound. In this paper, we used directional filter and harmonic filter among other existing methods to extract the main speaker's information in binaural sound. The main speaker's voice was extracted using directional filter, and other remaining speaker's information was removed using harmonic filter through main speaker's pitch detection. As a result, voice of the main speaker was enhanced.
This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.936-942
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2022
While indoor vehicle navigation is an essential component in large-scale parking garages of major cities, technical limitations and challenging propagation environments considerably degrade the accuracy of existing localization techniques. This paper proposes a proximity detection scheme using low-cost beacons where a handheld mobile device within a moving vehicle autonomously detects its approximate position and moving direction by only observing Received Signal Strength (RSS) values of beacon signals. The proposed approach essentially exploits the differential RSS technique of multi-directional beams to reduce the impact of the environment, vehicle, and mobile device. A low-cost multi-directional beacon prototype is developed using Bluetooth technology. The localization performance is evaluated using 96 beacons in an underground parking garage within an area of 394.8m×304.3m. Experimental results show that the 90th percentile of the average proximity detection error is 0.8m. Furthermore, our proposed scheme provides robust proximity detection performance with various vehicles and mobile devices.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.6
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pp.786-792
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2010
This paper presents a real-time lane detection method which can accurately find the lane-mark boundaries in complex road environment. Unlike many existing methods that pay much attention on the post-processing stage to fit lane-mark position among a great deal of outliers, the proposed method aims at removing those outliers as much as possible at feature extraction stage, so that the searching space at post-processing stage can be greatly reduced. To achieve this goal, a grid-based morphology operation is firstly used to generate the regions of interest (ROI) dynamically, in which a directional edge-linking algorithm with directional edge-gap closing is proposed to link edge-pixels into edge-links which lie in the valid directions, these directional edge-links are then grouped into pairs by checking the valid lane-mark width at certain height of the image. Finally, lane-mark colors are checked inside edge-link pairs in the YUV color space, and lane-mark types are estimated employing a Bayesian probability model. Experimental results show that the proposed method is effective in identifying lane-mark edges among heavy clutter edges in complex road environment, and the whole algorithm can achieve an accuracy rate around 92% at an average speed of 10ms/frame at the image size of $320{\times}240$.
This paper proposes a direction estimation scheme with directional speaker and smart device for evacuation guidance. When there is worst disaster environment filled with smoke and noisy sound, evacuee can not get any information about evacuation routes. The proposed scheme can be used for detecting evacuation routes with audible and inaudible signal from directional speaker. At this point, evacuee can get evacuee guidance by using smartphone application that the proposed scheme is applied. The performance of the proposed scheme is evaluated by experiment with three different types of smart devices in large indoor environment. The purpose of experiment is to detect the direction of transmitted signal from directional speaker. Therefore, The experiment is conducted by analyzing the strength of transmitted signal by distance. The experimental results show that even if the smart device is located up to 20m away from the speaker, it is possible to detect the sending direction of the signal. We confirmed the possibility of the proposed technology in 8kHz and 20kHz signal detection by smart device.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.4
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pp.91-97
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2010
This paper describes a development of an network based remote surveillance system using omni-directional mobile robot. the proposed surveillance system can control a mobile robot to move and examines the given place closely while the conventional surveillance system uses a fixed camera. The mobile robot in the proposed system has three omni-directional wheels to move to any given direction freely. We also developed the proposed system as robot services using Microsoft's MSRDS for a user to control the mobile robot and monitor the remote scene captured from the robot. Finally we verified the feasibility and effectiveness of the proposed system by conducting the remote operating the mobile robot and monitoring experiments in a networked environment. We also conducted a color based object detection and motion detection on image sequences acquired from a remote mobile robot in an another PC in a network environment.
In order to estimate the detection range of a active SONAR system, the SONAR equation is commonly used. In this paper, an algorithm to calculate detection range in active SONAR system as function of SONAR depth and target depth is presented. For given SONAR parameters and environment, the transmission loss and background level are found, signal excess is computed. Using log-normal distribution, signal excess is converted to detection probability at each range. Then, the detection range is obtained by integrating the detection probability as function of range for each depth. The proposed algorithm have been applied to the case of omni-directional source with center frequency 30Hz for summer and winter sound profiles. It is found that the optimal search depth is the source depth since the detection range increase at source depth where the signal excess is maximized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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