In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
Habibnezhad, Mahmoud;Shayesteh, Shayan;Liu, Yizhi;Fardhosseini, Mohammad Sadra;Jebelli, Houtan
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.510-519
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2020
Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.
Presently, it was faced with serious social problems as traffic accident, parking violation & traffic congestion due to change of industrial structure, expansion of economic volume, elevation of national life level and rapid motorization. Accordingly, the study is research to improve immidiate transportation problems which could be establish the rating model about consideration degree of evaluation factor based on MDPREF's method in connection with Intelligent Transportation System(ITS)
The intelligent railway operation information architecture is to provide the railway passengers with the intermodal transportation information service. The purpose of the information architecture is to suggest the information service architecture of the intermodal transportation structurally. First, the architect procedure is to analysis the user requirements and according to these requirements, is to make the description of service requirements. Then secondly, it decides the service items and based of these items, it is to construction of service architecture. Finally, service package provide an accessible, deployment oriented perspective to intelligent railway operation information architecture
Zhang, Dengyong;Wu, Pengjie;Li, Feng;Zhu, Wenjie;Sheng, Victor S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1671-1686
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2022
Face manipulation tools represented by Deepfake have threatened the security of people's biological identity information. Particularly, manipulation tools with deep learning technology have brought great challenges to Deepfake detection. There are many solutions for Deepfake detection based on traditional machine learning and advanced deep learning. However, those solutions of detectors almost have problems of poor performance when evaluated on different quality datasets. In this paper, for the sake of making high-quality Deepfake datasets, we provide a preprocessing method based on the image pixel matrix feature to eliminate similar images and the residual channel attention network (RCAN) to resize the scale of images. Significantly, we also describe a Deepfake detector named Cascaded-Hop which is based on the PixelHop++ system and the successive subspace learning (SSL) model. By feeding the preprocessed datasets, Cascaded-Hop achieves a good classification result on different manipulation types and multiple quality datasets. According to the experiment on FaceForensics++ and Celeb-DF, the AUC (area under curve) results of our proposed methods are comparable to the state-of-the-art models.
The Korean high speed railway is scheduled to open in 2004. For railway-based integrated transfer system, it is essential to develop intermodal information system for easy and better transfer to other travel modes. An understanding of mode choices by KTX passengers is crucial for the intermodal transportation planning. Recent development of Intelligent Transportation System made it possible for railroad users to access the information in a cabin or waiting areas at the station. Development of intermodal transportation information system will influence the relative demand for traveling by train from competing other transportation mode. The research is focused on a general overview of the ITS with an emphasis on intermodal transportation information system.
In this paper, 3 layered architecture model and related design guidelines are proposed, which have been actually applied in our national ITS-Architecture design. The domain architecture as the 1st layer is to structure all ITS related domains for maximizing the co-operability in national level. The logical architecture as the 2nd layer is to structure all ITS related application-systems for minimizing duplications, conflicts and dead-zones in service level and maximizing the co-operability in application-system level. The physical architecture as the 3rd layer is to structure all IT(Information Technology) related physical resources for maximizing.
The government have plans to improve the railway transport capacity and transport hub for the sustainable national transport and logistics system. Specially, there are much efforts to improve transportation capacity such as high speed transportation of rail freight, enlargement of BT train, development of double stack train, etc. between railway transport hubs. If the transport capacity between railway logistics hubs is increased as planned, we must increase the handling capacity of railway hub terminals. But there are limits to enlarge the terminal infrastructure because of investment scale, location circumstances and urban development plans. To ensure the capacity, with the minimum required enlargement of infrastructure, it is necessary to extremely increase the efficiency of terminal operations. For improving the efficiency, we have to introduce the efficient terminal operation systems based on u-IT and operation optimize technologies. In this paper, we analyse the issues and problems of railway terminals(including ICD) and suggest the concept of intelligent railway terminal and the construction components of technology.
Ali, Farman;Kwak, Daehan;Islam, SM Riazul;Kim, Kye Hyun;Kwak, Kyung Sup
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.1
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pp.109-118
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2016
Traffic congestions are rapidly increasing in urban areas. In order to reduce these problems, it needs real-time data and intelligent techniques to quickly identify traffic activities with useful information. This paper proposes a Fuzzy Domain Ontology(FDO)-based opinion mining system to monitor the transportation network in real-time as well to make a city polarity map for travelers. The proposed system retrieves tweets and reviews related to transportation activities and a city. The feature opinions are extracted from these tweets and reviews and then used FDO to identify transportation and city features polarity. This FDO and intelligent prototype are developed using $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ OWL (Web Ontology Language) and JAVA, respectively. The experimental result shows satisfactory improvement in tweets and review's analyzing and opinion mining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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