Park, Jae Jung;Kim, Yun Hyun;Kim, Jin Young;Seo, Jong Kwan;Lee, Jae Jo
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.2
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pp.13-17
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2012
In recent years, type of the car is changing. Instead of cars that use internal combustion engines, we will use mainly eco-friendly electric vehicles. However, the utilization of electric vehicles brings enormous increase of power consumption. Thus, efficient power management and intelligent power consumption is required. Demand response can be effective measures of power consumption. In this paper, we present demand response technology applications, communication method, PLC application and simulation result.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.6
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pp.935-941
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2017
This paper proposes a method for estimating the distance betweeen vehicles in a moving situation using the image ratio of the distance between the tail lamps of a front vehicle. The actual distance between the tail lamps of a front vehicle was transmitted by LED tail lamps using visible light communication. As the distance between the front vehicle and the rear vehicle changes, it calculates the ratio of the pixel width between the tail lamps of the front vehicle projected on the image. The calculated values are used to derive a distance-mapping function through non-linear regression technique. Then, the distance between vehicles in the moving situation is estimated based on this function.
In ubiquitous environments, the Intelligent Transportation System (ITS) protocol is a typical service used to improve the quality of life for humans. The Vehicular Ad-hoc Network (VANET) protocol, a part of ITS, needs further study with regards to its support for high reliability, high speed mobility, data transmission efficiency, and so on. The IEEE 802.11 standard provides a high data rate channel, but it was designed for peer-to-peer network protocols. IEEE 802.11p also provides a high data rate channel, however, it only facilitates communication between roadside and on-board equipment. A VANET has characteristics that enable its topology to change rapidly; it can also be expanded to a multi-hop range network during communication. Therefore, the VANET protocol needs a way to infer the current topology information relating to VANET equipped vehicles. In this paper, we present the Multi-Beacon MAC Protocol, and propose a method to resolve the problem of beacon collisions in VANET through the use of this Multi-Beacon MAC protocol. Evaluation of the performance of Multi-Beacon MAC protocol by means of both mathematical analyses and simulation experiments indicate that the proposed method can effectively reduce beacon collisions and improve the throughput and the delay between vehicles in VANET systems.
VANET (Vehicular Ad-hoc Network) is a mobile Ad-hoc Network which deals with the moving vehicles. VANET supports Intelligent Transport Systems (ITS) which is related to different modes of transport and traffic management techniques. VANETs enabled users to be informed and make them safer. VANET uses IEEE 802.11p standard wireless access protocol for communication. An important and necessary issue of VANET is to design routing protocols. In a network, communication takes place by the use of the routing protocols. There are mainly two types of communications used such as Vehicle to Vehicle (V2V) and Vehicle to Infrastructure (V2I) in VANET. Vehicles can send and receive messages among them and also to and from infrastructure used. In this paper, AODV, DSR and DSDV are compared by analysing the results of simulation on various metrics such as average throughput, instant throughput, packet delivery ratio and residual energy. Findings indicates utilization of AODV and DSR is more applicable for these metrics as compared to DSDV. A network simulator (NS2) is used for simulation.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.2
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pp.1-8
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2022
The message propagation between vehicles must be efficiently performed to quickly transmit information between vehicles in vehicle ad hoc networks (VANETs). Broadcasting can be the most effective solution for propagating these messages. However, broadcasting can cause broadcast storm problems, which can reduce the performance of the overall network. Therefore, rapid information delivery in VANET requires a method that can propagate messages quickly without causing the broadcast storm problems. This paper proposes a lightweight and opportunistic broadcast (LOB) protocol that leverages the features of opportunistic routing to propagate messages quickly while minimizing the load on the network in VANETs where the network topology changes frequently. LOB does not require any routing information like greedy forwarding scheme, and neighboring nodes at the farthest distance within the range of transmission nodes are likely to be selected as forwarding nodes, and multiple forwarding candidate nodes like opportunistic routing scheme can increase packet transmission rates. Simulation results using ns-2 showed that LOB outperformed existing broadcast protocols in terms of packet rate and packet delay.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.317-319
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2021
In Korea, an intelligent transportation system(ITS) is established to efficiently operate traffic congestion on roads and is being used for traffic information collection and speed control systems. Currently, designated and dedicated lanes are in place to ensure traffic circulation and traffic safety, and systematic and accurate illegal vehicle crackdown systems with artificial intelligence technology are needed. In this study, we propose a vehicle number recognition model that can improve the efficiency of the traffic of designated vehicles. By applying computer vision technology, we are going to identify three-lane and four-lane multi-lane roads in real time and detect vehicle numbers by car to suggest ways to crack down on vehicles that violate the designated lane system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.87-106
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2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) is new concepts and Vehicles communications technology using for ITS(Intelligent Transportation Systems) service by IEEE standard 802.11p. Also it increases the efficiency and safety of the traffic on the road. However, the efficiency of Scrambler bit computational algorithms of OFDM modulation in WAVE systems will fall as it is not able to process in parallel in terms of hardware and software. This paper proposes an algorithm to configure 64-bits matrix table in scambler bit computation as well as an algorithm to compute 64-bits matrix table and input data in parallel. The proposed algorithm on this thesis is executed using 64-bits matrix table. In the result, the processing speed for 1 and 1000 times is improved about 40.08% ~ 40.27% and processing rate per sec is performed more than 468.35 compared to bit operation scramble. And processing speed for 1 and 1000 times is improved about 7.53% ~ 7.84% and processing rate per sec is performed more than 91.44 compared to 32-bits operation scramble. Therefore, if the 64 bit-CPU is used for 64-bits executable scramble algorithm, it is improved more than 40% compare to 32-bits scrambler.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.6
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pp.90-101
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2016
This study was initiated to develop an algorithm for traffic condition adaptive optimal traffic signal control for isolated intersections based on the vehicle trajectory data. The algorithm determines the optimal cycle length, phase lengths, phase sequences using the data collected under V2X communication environment every second. In addition, the algorithm utilizes a traditional feature of the actuated signal control, gap-out, using traditional detector systems to consider the mixture of normal vehicles and vehicles equipped with the V2X communication function. The performance of the algorithm was compared with that of the fixed signal timing plan which was optimized with Synchro under a microscopic traffic simulation-based test bed. As a result, the overall performance, including average delay, average stop delay, the number of stops, and average speed, are improved apparently. In addition, the amount of improvement get bigger as the traffic volume in the intersection as well as the number of vehicles equipped with the V2X communication function increase.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.71-78
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2018
Transportation is gradually changing into the era of V2X and autonomous cars. Accurate judgement of traffic conditions is an important indicator of route choice or autonomous driving. There are many ways to use probes car such as taxis, as a way to identify accurate traffic conditions. These methods may vary depending on the characteristics of the probe vehicle, and there is a problem with the cost. The V2X vehicle can solve these problems and collect traffic information in real time. If all vehicles are of V2X vehicle, these issues are expected to be resolved briefly. However, if the communication information of a V2X vehicle is represented by a traffic representative in a traffic with only V2X, the traffic information of some V2X vehicles will be able to collect traffic information. To accomplish this, a virtual network and transport were created and various scenarios were performed through SUMO simulations. It has been analyzed that 3-5 % of V2 vehicles are capable of representative the road traffic characteristics. In the future, various follow-up studies are planned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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