One of the most remarkable technologies in the era of the 4th industrial revolution is the interest in the field of smart cars. In the near future, it will not only be possible to move to a place where you want to ride a smart car, but smart cars, including artificial intelligence elements, can avoid sudden car accidents. However, as the field of smart automobiles develops, the risks are expected to increase. Therefore, based on the understanding of security vulnerabilities that may occur in smart car networks, we can apply safe information security technology using FIDO and attribute-based authorization delegation technique to provide smart car control technology that is safe and secure. I want to. In this paper, we show that the proposed method can solve security vulnerabilities by using secure smart car control technology. We will further study various proposals to solve security vulnerabilities in the field of smart car networks through future research.
Internet of Things (IoT) is the paradigm of network of Internet-connected things as objects that constantly sense the physical world and share the data for further processing. At the core of IoT lies the early technology of radio frequency identification (RFID), which provides accurate location tracking of real-world objects. With its small size and convenience, RFID tags can be attached to everyday items such as books, clothes, furniture and the like as well as to animals, plants, and even humans. This phenomenon is the beginning of new applications and services for the industry and consumer market. IoT is regarded as a fourth industrial revolution because of its massive coverage of services around the world from smart homes to artificial intelligence-enabled smart driving cars, Internet-enabled medical equipment, etc. It is estimated that there will be several dozens of billions of IoT devices ready and operating until 2020 around the world. Despite the growing statistics, however, IoT has security vulnerabilities that must be addressed appropriately to avoid causing damage in the future. As such, we mention some fields of study as a future topic at the end of the survey. Consequently, in this comprehensive survey of IoT, we will cover the architecture of IoT with various layered models, security characteristics, potential applications, and related supporting technologies of IoT such as 5G, MEC, cloud, WSN, etc., including the economic perspective of IoT and its future directions.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2000.10a
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pp.1-8
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2000
Automotive electronics as we know it today encompasses a wide variety of devices and systems. Key to them all, and those yet to come. is the ability to sense and measure accurately automotive control parameters. In other words, sensors and actuators are the heart of any automotive electronics application. The important of sensors and actuators cannot be overemphasized. The future growth of automotive electronics is arguably more dependent on sufficiently accurate and low-cost sensors and actuators than on computers, controls, displays, and other technologies. Without them, all of controls system - engine. transmission. cruise, braking, traction, suspension, steering, lighting, windshield wipers, air conditioner/hearter - would not be possible. Those controls, of course, are key to car operation and they have made cars over the years more drivable, safe, and reliable. In this lecture, the principle and future trends of electronic control gasoline engine will be discuss.
The frequency range of a radio wave is from 3kHz to 300GHz, and radio technologies use this range to improve the quality of human lives. Radio technologies have entered a new phase of communication. The core infrastructure used as the basis for technologies leading the fourth industrial evolution, such as artificial intelligence, the Internet of Things, autonomous cars/drones, augmented reality, robots, and remote medical diagnoses, is the 5G network. The 5G network enables transmitting and receiving large amounts of data at very high speed. In particular, application technologies with artificial intelligence have been studied, including radar, wireless charging, electromagnetic devices and their effects on humans, EMI/EMC, and microwave imaging. In this study, we present a future radio technology that is needed to prepare for the upcoming industrial revolution and digital transformation.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.
Environmental sustainability is critical; else, the whole planet would face climatic disasters in the near future. A transportation system based on electric vehicles is assumed to be capable of providing long-term mobility. However, despite several attempts by national and international authorities, a great aim could not be met in India or the rest of the globe. Existing electric cars have a number of limits and obstacles. This report highlighted significant environmental and safety-related constraints that contribute to the low adoption rate of BEVs in India. A SWOT analysis was also carried out to identify the important elements influencing the future of BEV penetration in India.
This paper presents applications of lithium-sulfur (Li-S) energy storage batteries, while showing merits and demerits of several techniques to mitigate their electrochemical challenges. Unmanned aerial vehicles, electric cars, and grid-scale energy storage systems represent main applications of Li-S batteries due to their low cost, high specific capacity, and light weight. However, polysulfide shuttle effects, low conductivities, and low coulombic efficiencies signify key challenges of Li-S batteries, causing high volumetric changes, dendritic growths, and limited cycling performances. Solid-state electrolytes, interfacial interlayers, and electrocatalysts denote promising methods to mitigate such challenges. Moreover, nanomaterials have capability to improve kinetic reactions of Li-S batteries based on several properties of nanoparticles to immobilize sulfur in cathodes, stabilizing lithium in anodes while controlling volumetric growths. Li-S energy storage technologies are able to satisfy requirements of future markets for advanced rechargeable batteries with high-power densities and low costs, considering environmentally friendly systems based on renewable energy sources.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2010.05a
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pp.48-48
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2010
Sound quality and NVH-issues(Noise, Vibration and Harshness) of vehicles has become very important for car manufacturers. It is interpreted as among the most relevant factors regarding perceived product quality, and is important in gaining market advantage. The general sound quality of vehicles was gradually improved over the years. However, today the development cycles in the automotive industry are constantly reduced to meet the customers' demands and to react quickly to market needs. In addition, new drive and fuel concepts, tightened ecological specifications, increase of vehicle classes and increasing diversification(increasing market for niche vehicles), etc. challenge the acoustic engineers trying to develop a pleasant, adequate, harmonious passenger cabin sound. Another aspect concerns the general pressure for reducing emission and fuel consumption, which lead to vehicle weight reductions through material changes also resulting in new noise and vibration conflicts. Furthermore, in the context of alternative powertrains and engine concepts, the new objective is to detect and implement the vehicle sound, tailored to suit the auditory expectations and needs of the target group. New questions must be answered: What are appropriate sounds for hybrid or electric vehicles? How are new vehicle sounds perceived and judged? How can customer-oriented, client-specific target sounds be determined? Which sounds are needed to fulfil the driving task, and so on? Thus, advanced methods and tools are necessary which cope with the increasing complexity of NVH-problems and conflicts and at the same time which cope with the growing expectations regarding the acoustical comfort. Moreover, it is exceedingly important to have already detailed and reliable information about NVH-issues in early design phases to guarantee high quality standards. This requires the use of sophisticated simulation techniques, which allow for the virtual construction and testing of subsystems and/or the whole car in early development stages. The virtual, testing is very important especially with respect to alternative drive concepts(hybrid cars, electric cars, hydrogen fuel cell cars), where complete new NVH-problems and challenges occur which have to be adequately managed right from the beginning. In this context, it is important to mention that the challenge is that all noise contributions from different sources lead to a harmonious, well-balanced overall sound. The optimization of single sources alone does not automatically result in an ideal overall vehicle sound. The paper highlights modern and innovative NVH measurement technologies as well as presents solutions of recent NVH tasks and challenges. Furthermore, future prospects and developments in the field of automotive acoustics are considered and discussed.
Hoang Do Thanh Tung;Lee Eung-Jae;Lee Yang-Koo;Ryu Keun-Ho
한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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2004.12a
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pp.113-116
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2004
Assisted by high technologies of information and communication in storing and collecting moving object information, many applications have been developing technical methods to exploit databases of moving objects effectively and variously. Among them, today, Current and Anticipated Future Position Indexing methods manage current positions of moving objects in order to anticipate future positions of them or more complex future queries. They, however, strongly demand update performance as fast enough to guarantee certainty of queries as possible. In this paper, we propose a new indexing mettled derived from the TPR-tree that should has update performance considerably improved, we named it BUR-tree. In our method, index structure can be inserted, deleted, and updated with a number (or bulk) of objects simultaneously rather than one object at a time as in conventional methods. This method is intended to be applied to a traffic network in which vast number of objects, such as cars, pedestrians, moves continuously.
In this study, we introduce trends in and the future of digital personal assistants. Recently, digital personal assistants have begun to handle many tasks like humans by communicating with users in human language on smart devices such as smart phones, smart speakers, and smart cars. Their capabilities range from simple voice commands and chitchat to complex tasks such as device control, reservation, ordering, and scheduling. The digital personal assistants of the future will certainly speak like a person, have a person-like personality, see, hear, and analyze situations like a person, and become more human. Dialogue processing technology that makes them more human-like has developed into an end-to-end learning model based on deep neural networks in recent years. In addition, language models pre-trained from a large corpus make dialogue processing more natural and better understood. Advances in artificial intelligence such as dialogue processing technology will enable digital personal assistants to serve with more familiar and better performance in various areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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