The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.6
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pp.165-172
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2008
The decisive factor for the popularization of telematics services in the future isn the ability to produce advanced service that match the needs of drivers and passengers. The Dedicated Short Range Communication(DSRC)-type of wireless communication system, which is being developed for the Intelligent Transport System(ITS), is one of the broadband wireless systems contributing to the improvement of driver and passenger needs, such as convenience, entertainment, comfort and safety. In this paper, the possibility of applying this system to the traffic information collection service will be explored. Further, a description of the service design for the traffic information collection system using electronic toll collection service will be provided, in the knowledge that the existence of information communication equipment mounted vehicles will remain.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.3
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pp.117-126
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2018
Due to intelligent transport systems, location-based applications, and augmented reality, demand for image maps and 3D (Three-Dimensional) maps is increasing. As a result, data acquisition using UAV (Unmanned Aerial Vehicles) has flourished in recent years. However, even though orthophoto map production and research using UAVs are flourishing, few studies on 3D modeling have been conducted. In this study, orthophoto and 3D modeling research was performed using various angle images acquired by a UAV. For orthophotos, accuracy was evaluated using a GPS (Global Positioning System) survey that employed VRS (Virtual Reference Station) acquired checkpoints. 3D modeling was evaluated by calculating the RMSE (Root Mean Square Error) of the difference between the outline height values of buildings obtained from the GPS survey to the corresponding 3D modeling height values. The orthophotos satisfied the acceptable accuracy of NGII (National Geographic Information Institute) for a 1/500 scale map from all angles. In the case of 3D modeling, models based on images taken at 45 degrees revealed better accuracy of building outlines than models based on images taken at 30, 60, or 75 degrees. To summarize, it was shown that for orthophotos, the accuracy for 1/500 maps was satisfied at all angles; for 3D modeling, images taken at 45 degrees produced the most accurate models.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.5
s.311
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pp.1-9
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2006
Because most applications of vision-based object tracking demonstrate satisfactory operations only under very constrained environments that have simplifying assumptions or specific visual attributes, these approaches can't track target objects for the highly variable, unstructured, and dynamic environments like a traffic scene. An adaptive fusion framework is essential that takes advantage of the richness of visual information such as color, appearance shape and so on, especially at cluttered and dynamically changing scenes with partial occlusion[1]. This paper develops a particle filter based adaptive fusion framework and improves the robustness and adaptation of this framework by adding a new distinctive visual attribute, an image feature descriptor using SIFT (Scale Invariant Feature Transform)[2] and adding an automatic teaming scheme of the SIFT feature library according to viewpoint, illumination, and background change. The proposed algorithm is applied to track various traffic objects like vehicles, pedestrians, and bikes in a driver assistance system as an important component of the Intelligent Transportation System.
In this paper, we propose a customized genetic algorithm (GA) to find the minimum-cost guideway network (GN) of personal rapid transit (PRT) subject to connectivity, reliability, and traffic capacity constraints. PRT is a novel transportation concept, where a number of automated taxi-sized vehicles run on an elevated GN. One of the most important problems regarding PRT is how to design its GN topology for given station locations and the associated inter-station traffic demands. We model the GN as a directed graph, where its cost, connectivity, reliability, and node traffics are formulated. Based on this formulation, we develop the GA with special genetic operators well suited for the GN design problem. Such operators include steady state selection, repair algorithm, and directed mutation. We perform numerical experiments to determine the adequate GA parameters and compare its performance to other optimization algorithms previously reported. The experimental results verify the effectiveness and efficiency of the proposed approach for the GN design problem having up to 210 links.
Maritime and Ocean Engineering Research Institute (MOERI), a branch of KORDI, has designed and manufactured a model of an autonomous underwater vehicle (AUV) named ISiMI (Integrated Submergible for Intelligent Mission Implementation). ISiMI is an AUV platform to satisfy the various needs of experimental test required for development of challenging technologies newly investigated in the field of underwater robot; control and navigational algorithms and software architectures. The main design goal of ISiMI AUV is downsizing which will reduce substantially the operating cost compared to other vehicles previously developed in KORDI such as VORAM or DUSAUV. As a result of design and manufacturing process, ISiMI is implemented to be 1.2 m in length, 0.17 m in diameter and weigh 20 kg in air. A series of tank test is conducted to verify the basic functions of ISiMI in the Ocean Engineering Basin of MOERI, which includes manual control with R/F link, auto depth, auto heading control and a final approach control for underwater docking. This paper describes the implementation of ISiMI system and the experimental results to verify the function of ISiMI as a test-bed AUV platform.
The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is the problem that the vehicles stationed at central depot are to be optimally routed to supply customers with demands, satisfying vehicle capacity constraints. The CVRP is the NP-hard as it is a natural generalization of the Traveling Salesman Problem (TSP). In this article, we propose the heuristic algorithm, called the bisection seed detection method, to solve the CVRP. The algorithm is composed of 3-phases. In the first phase, we work out the initial cluster using the improved sweep algorithm. In the next phase, we choose a seed node in each initial cluster by using the bisection seed detection method, and we compose the rout with the nearest node from each seed. At this phase, we compute the regret value to decide the list of priorities for the node assignment. In the final phase, we improve the route result by using the tabu search and exchange algorithm. We compared our heuristic with different heuristics such as the Clark-Wright heuristic and the genetic algorithm. The result of proposed heuristic show that our algorithm can get the nearest optimal value within the shortest execution time comparatively.
The multicarrier direct sequence code-division (MC-DS/CDMA) is a well-known multiple access and data transmission scheme that is applicable for various mobile and wireless communications. Particularly for modern, smart vehicles equipped with multiple sensors, MC-DS/CDMA is one of the possible means for giving the sensors to get connected one another for sending and receiving messages and control information. For intra-vehicalur communicaiton and networking applications, we have proposed a novel MC-DS/CDMA multiple access and data transmission scheme incorporating a new idea of inserting sub-symbol based cyclic prefixes for compromising inter-symbol interference. In the performance investigation of our MC-DS/CDMA, we have looked into system performances related to bandwidth utiltzation, coding gain, and multiple number of sensors. Since the channel delay is comparatively shorter inside of vehicle than any other general mobile channels, the proposed scheme can be a successful candidate for networking wireless sensors simultaneously operting in an intelligent vehicle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.607-612
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2015
As the amount of vehicle's diagnostics data increases, the actors in automotive ecosystem will encounter difficulties to perform a real time analysis in order to simulate or to design new services according to the data gathered from the connected cars. In this paper, we have conducted a study of a Big Data solution that expresses the essential deep analytics to process and analyze vast quantities of vehicles on board diagnostics data generated by cars. Hadoop and its ecosystems have been deployed to process a large data and delivered useful outcomes that may be used by actors in automotive ecosystem to deliver new services to car owners. As the Intelligent transport system is involved to guarantee safety, reduce rate of crash and injured in the accident due to speed, addressing big data solution based on vehicle diagnostics data is upcoming to monitor real time outcome from it and making collection of data from several connected cars, facilitating reliable processing and easier storage of data collected.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.12
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pp.2355-2362
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2016
Seg fog removal is an important issue concerned by both computer vision and image processing. Sea fog or haze removal is widely used in lots of fields, such as automatic control system, CCTV, and image recognition. Color image dehazing techniques have been extensively studied, and expecially the dark channel prior(DCP) technique has been widely used. This paper propose a fast and efficient image prior - dark channel prior to remove seg-fog from a single digital image based on the GPU. We implement the basic parallel program and then optimize it to obtain performance acceleration with more than 250 times. While paralleling and the optimizing the algorithm, we improve some parts of the original serial program or basic parallel program according to the characteristics of several steps. The proposed GPU programming algorithm and implementation results may be used with advantages as pre-processing in many systems, such as safe navigation for ship, topographical survey, intelligent vehicles, etc.
This paper not only tests VIDS(Video Image Detection System) performance by vehicle speed group but also suggests optimal VIDS height considering road and cost condition. The VIDS spreads over freeway and national highway and plays an important role in ITS(Intelligent Transportation Systems). As a result, speed data accuracy drops form 50kph vehicle speed and volume and occupancy data accuracy drop from 30kph. Lowest speed data accuracy is only 88%, but volume and occupancy accuracy are 75% and 77% respectively. The reason VIDS data accuracy drop by vehicle speed is gap distance decrease between vehicles. Therefore, this paper suggests $17m{\sim}21m$ for optimal VIDS height considering road and cost condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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