For an automated transportation system like PRT(Personal Rapid Transit) system or IVHS, an efficient vehicle-merging algorithm is required for smooth operation of the network. For management of merging, collision avoidance between vehicles, ride comfort, and the effect on traffic should be considered. This paper proposes an unmanned vehicle-merging algorithm that consists of two procedures. First, a longitudinal control algorithm is designed to keep a safe headway between vehicles in a single lane. Secondly, 'vacant slot and ghost vehicle' concept is introduced and a decision algorithm is designed to determine the sequence of vehicles entering a converging section considering energy consumption, ride comfort, and total traffic flow. The sequencing algorithm is based on fuzzy rules and the membership functions are determined first by an intuitive method and then trained by a learning method using a neural network. The vehicle-merging algorithm is shown to be effective through simulations based on a PRT model.
본 논문에서는 UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)와 CAN (Controller Area Network)의 장점을 활용할 수 있는 차량통신 콘트롤러를 제안한다. UART는 1대1 통신에 사용되며 데이터 유효성 검사로 패리티 비트를 사용한다. 제안하는 차량통신 콘트롤러를 사용하는 경우에는 UART를 CAN으로 변환하여 1대1 통신뿐만 아니라 버스 구조의 다중 통신도 가능하다. 또한 데이터 유효성 검사를 패리티보다 발전된 CRC (cyclic redundancy check)를 통해 수행하므로 신뢰도가 올라간다. CAN은 마이크로프로세서에 의해 제어되지만 제안하는 차량통신 콘트롤러를 사용하는 경우에는 RS-232, RS-422, RS-485를 지원하는 장치라면 무엇이든지 제어가 가능하다.
최근차량내의 각 네트워크 간 통신 및 확장을 위한 표준 형식의 필요성이 대두되고 있다. 그 이유는 차량은 다양한 차량 네트워크로 구성되지만 각 네트워크는 고유의 프로토콜을 사용하므로 네트워크간의 호환이 어렵기 때문이다. 그리고 이기종 차량 네트워크 간 다양한 서비스 제공이 어렵다. 이 논문에서는 차량 네트워크 기반 지능형 서비스 제공을 위한 XML 스키마를 표준 프로토콜을 기반으로 설계하여 이기종 차량 네트워크 간 메시지의 호환성 및 확장성을 만족시킨다. 그리고 XML 빌드 도구 및 파서 도구를 구현하여 기존 차량 네트워크 기반 메시지가 지능형 서비스에 원활히 대응될 수 있음을 보여주었다.
Visual effects are important cues for providing occupants with virtual reality in a vehicle simulator which imitates real driving. The viewpoint of an occupant is sensitively dependent upon the occupant's posture, therefore, the total human body motion must be considered in a graphic simulator. A real-time simulation is required for the dynamic analysis of complex human body motion. This study attempts to apply a neural network to the motion analysis in various driving situations. A full car of medium-sized vehicles was selected and modeled, and then analyzed using ADAMS in such driving conditions as bump-pass and lane-change for acquiring the accelerations of chassis of the vehicle model. A hybrid III 50%ile adult male dummy model was selected and modeled in an ellipsoid model. Multibody system analysis software, MADYMO, was used in the motion analysis of an occupant model in the seated position under the acceleration field of the vehicle model. Acceleration data of the head were collected as inputs to the viewpoint movement. Based on these data, a back-propagation neural network was composed to perform the real-time analysis of occupant motions under specified driving conditions and validated output of the composed neural network with MADYMO result in arbitrary driving scenario.
본 논문에서는 VANET(Vehicle to vehicle Ad hoc Network)의 V2V 프로토콜을 위한 긴급 메시지 전송을 위한 거리 기반의 동적 CW 할당 기법을 제안한다. 제안된 방법은 트래픽 부하 문제를 해결하기 위해 거리 기반의 존 할당 기법을 통해 특정 존(Zone)을 나누고 동적으로 CW 값을 할당한다. 소스노드와 최외곽의 노드가 최소 CW 값을 할당받아 채널에 접속할 수 있는 확률을 향상시켜 선택적 긴급 메시지를 재방송을 통하여 중복 패킷들의 수를 줄였다. 이로 인해 대역폭의 효율적 사용이 가능하고 패킷 충돌확률의 감소로 긴급메시지를 신뢰성 있게 전송하는 방법을 제시했다. 또한 차량 밀도가 급격히 높아질 경우 전송 구간의 패킷 충돌 확률을 적용하여 CW 값에 적용함으로써 재 충돌 확률을 낮추는 방법을 제시했다. 제안된 방법의 효용성을 증명하기 위해서 고속도로 환경의 시나리오에서 거리 및 확률 기반의 동적 CW 할당 알고리즘을 적용하여 종단 간 지연, 네트워크 부하, 처리량이 향상됨을 보였다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
We propose a charge/discharge model for network based vehicle. These model include motor, alternator, lamp, brake, window brush, air conditioner, etc.. Also, we simulate these models in Matlab. The simulation results show that error range is less than 3%. So, we can adopt these model to charge/discharge simulator for network based vehicle. If this error range can be shrunk within 2%, we can use this simulator for comertial use.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3025-3047
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2021
This paper presents the latest Ethernet standardization of in-vehicle network and the future trends of automotive Ethernet technology. The proposed system provides design and optimization algorithms for automotive networking technology related to AVB (Audio Video Bridge) technology. We present a design of in-vehicle network system as well as the optimization of AVB for automotive. A proposal of Reduced Latency of Machine to Machine (RLMM) plays an outstanding role in reducing the latency among devices. RLMM's approach to real-world experimental cases indicates a reduction in latency of around 41.2%. The setup optimized for the automotive network environment is expected to significantly reduce the time in the development and design process. The results obtained in the study of image transmission latency are trustworthy because average values were collected over a long period of time. It is necessary to analyze a latency between multimedia devices within limited time which will be of considerable benefit to the industry. Furthermore, the proposed reliable camera and video streaming through optimized AVB device settings would provide a high level of support in the real-time comprehension and analysis of images with AI (Artificial Intelligence) algorithms in autonomous driving.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
Most vehicle detection methods have poor vehicle feature extraction performance at night, and their robustness is reduced; hence, this study proposes a night vehicle detection method based on style transfer image enhancement. First, a style transfer model is constructed using cycle generative adversarial networks (cycleGANs). The daytime data in the BDD100K dataset were converted into nighttime data to form a style dataset. The dataset was then divided using its labels. Finally, based on a YOLOv5s network, a nighttime vehicle image is detected for the reliable recognition of vehicle information in a complex environment. The experimental results of the proposed method based on the BDD100K dataset show that the transferred night vehicle images are clear and meet the requirements. The precision, recall, mAP@.5, and mAP@.5:.95 reached 0.696, 0.292, 0.761, and 0.454, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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