E-infrastructural economy for ICT Living-Labs is a need for economic and cultural changes in various types of cars in accordance with the supply of the electric car. Depending on the number of cases by analyzing the supply and demand of electric vehicles among Korea and Northern Europe countries. it was indirectly proved that it makes economic growth. The research design is analyzed with the data and how to respond quickly to focus on the possibility of potential changes to the infrastructure realization and commercialization of government enterprises or electric cars through the ICT Living-Labs in Nordic countries. The data indicates that the leading commercialization emphasize on the development of the electric economic convergence and scalability for electric vehicle. When It shows the time of the infrastructure as ICT Living-Labs being delayed, it lowered growth target results for the development of the electric car industry in the future. All this is from the reason of opening the E-convergence economy over time. It is required that Korea should prepare E-convergence economy. Public regional energy should be present through the consistent selection of development for energy linking E-economy and E-trans distribution. Korea needs to be many difficulties in building the E- infrastructure for ICT Living-Labs. Unlike the Northern Europe it is to prepare the active support of both government and business. The role of the government discovers that the power generation through the quick selection of the industry, as well as to connect with the growth of the smart cities with the EVs industry.
Recent research has shown that deep learning models are vulnerable to adversarial attacks not only in the digital but also in the physical domain. This becomes very critical for applications that have a very high safety concern, such as self-driving cars. In this study, we propose a physical adversarial attack technique for one of the common tasks in self-driving cars, namely segmentation of the urban scene. Our method can create a texture on a wall so that it can be misclassified as a road. The demonstration of the technique on a state-of-the-art cityscape pretrained model shows a fairly high success rate, which should raise awareness of more potential attacks in self-driving cars.
스마트카는 편의성, 안전성, 사용자경험을 극대화시킨 차로 기존 자동차에 비해 복잡하고 많은 기능을 갖기 때문에 가격이 비싸진다. 본 논문의 목적은 스마트카가 갖는 여러 기능 가운데 Kano 품질속성 관점에서 소비자들이 원하는 필수기능을 도출한다. 실증적 분석 결과, 품질속성은 매력적 품질속성과 무관심 품질속성으로 분류되었다. 일반적으로 스마트카의 목적이 안전성과 사용자 경험을 극대화하는 것이지만 소비자들은 편의성에 더 높은 가치를 두었다. 이러한 연구결과는 향후 스마트카 설계에서 중요한 시사점을 제공할 것이다. 본 연구의 활용방안으로 카노품질 속성 관점에서 스마트카를 선정하는 계층적분석과정 모델을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.173-178
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2020
As the fourth industrial revolution, in which people, objects, and information are connected as one, various fields such as smart energy, smart cities, artificial intelligence, the Internet of Things, unmanned cars, and robot industries are becoming the mainstream, drawing attention to big data. Among them, Smart Grid is a technology that maximizes energy efficiency by converging information and communication technologies into the power grid to establish a smart grid that can know electricity usage, supply volume, and power line conditions. Smart meters are equient that monitors and communicates power usage. We start with the goal of building a virtual smart grid and constructing a virtual environment in which real-time data is generated to accommodate large volumes of data that are small in capacity but regularly generated. A major role is given in creating a software/hardware architecture deployment environment suitable for the system for test operations. It is necessary to identify the advantages and disadvantages of the software according to the characteristics of the collected data and select sub-projects suitable for the purpose. The collected data was collected/loaded/processed/analyzed by the Hadoop ecosystem-based big data platform, and used to predict power demand through deep learning.
The Jeju Special Self-Government Provincial Government has made the plan penetrating gradually electric vehicles(EVs) in the Jeju Special Self-Government Province(Jejudo). However the effects of EVs penetration on the electrical grid of the Jejudo is not reported. In this paper the yearly electric energy consumed by the EVs was calculated and the effects of the EV penetration on the peak power of the grid were analyzed in the Jejudo for the future 10 years, and we hope that our study results will help the governors realize the EVs penetration plan in the Jejudo. The calculation results show that the rate of the electric energy used by the EVs will become to 2.9% at its maximum at the 2017 year when the penetration rate of EVs in passenger cars becomes 10%, and the rate of the electric energy consumed by the EVs will become to 9.4% at its maximum at the 2020 year when the penetration rate of EVs in passenger cars becomes 30%. The concepts of smart-charging capacity and 100%-valley-filling charging capacity of the grid were defined and calculated for the Jeju Grid, and the grid was analyzed to have the sufficient EV charging capacity until the 2022 year.
기존의 지오펜스는 사용자의 관심 지역에 대한 가상의 영역을 설정하면, 설정된 영역에 대한 진/출입 상황인식 서비스만 제공한다. 최근 차세대 기술로서 주목받고 있는 커넥티드 카(Connected Cars)에 지오펜스 기술을 적용하면 추가적인 인프라 구축 비용 없이 응용 서비스가 가능하지만, 이를 위해선 기존 지오펜스의 기능을 확대하여 개선해야 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카 기술을 지원하기 위해서 사전 연구된 모바일 3차원 지오펜스 시스템을 기반으로, 차량과 차량에 적용된 지오펜스 영역이 상황인식에 따라 반경이 변경되는 가변적인 모바일 지오펜스를 제안하고 구현한다. 제안된 가변적 모바일 지오펜스는 가변요인 분석에 의해 가변 결정 알고리즘을 적용한 후, 자신과 주변의 상황인식에 따라 지오펜스의 영역이 변경되는 것을 실험으로 나타낸다. 향후에는 본 논문에서 제안된 가변적인 지오펜스가 커넥티드 카 기술뿐만 아니라 안전하고 효율적인 차량 운행을 돕는 V2X(Vehicle to Everything)의 응용 기술로 활용될 것으로 전망한다.
In this paper, we propose a hybrid-recognition system to obtain the state information and control the Internet of Things (IoT) based smart devices using two recognitions. First, we use a facial recognition for checking the owner of the mobile devices, i.e., smartphones, tablet PCs, and so on, and obtaining the state information of the IoT based smart devices, i.e., smart cars, smart appliance, and so on, and then we use a fingerprint recognition to control them. Further, in the conventional system, the message of the state and control information between the mobile devices and smart devices is only exchanged through the cellar mobile network. Thus, we also propose a direct communication to reduce the total transmission time. In addition, we develop a testbed of the proposed system using smartphones, desktop computers, and Arduino vehicle as one of the smart devices. We evaluate the total transmission time between the conventional and direct communications and show that the direct communication with the proposed system has better performance.
There is a growing interest in the development of smart environments through predicting the behaviors of inhabitants of smart spaces in the recent past. Various smart services are deployed in modern smart cities to facilitate residents and city administration. Prediction algorithms are broadly used in the smart fields in order to well equip the smart services for the future demands. Hence, an accurate prediction technology plays a vital role in the smart services. In this paper, we take out an extensive survey of smart spaces such as smart homes, smart farms and smart cars and smart applications such as smart health and smart energy. Our extensive survey is based on more than 400 articles and the final list of research studies included in this survey consist of 134 research papers selected using Google Scholar database for period of 2008 to 2018. In this survey, we highlight the role of prediction algorithms in each sub-domain of smart Internet of Things (IoT) environments. We also discuss the main algorithms which play pivotal role in a particular IoT subfield and effectiveness of these algorithms. The conducted survey provides an efficient way to analyze and have a quick understanding of state of the art work in the targeted domain. To the best of our knowledge, this is the very first survey paper on main categories of prediction algorithms covering statistical, heuristic and hybrid approaches for smart environments.
센서는 특정 물질을 '감지'하는 단순한 '검출기'로부터 시작되었지만, 수십 나노미터 이하 크기의 신소재, 마이크로미터 이하 크기를 가공하는 반도체 제조공정기술과 같은 나노/마이크로 공학이 접목됨으로써 데이터 처리, 통신 등의 신호처리 기능이 내장된 초소형 스마트 센서로 발전되고 있다. 최근 단순 통화 기능에 터치 가속도 이미지 센서, 인터넷 접속, 사용자에 의한 손쉬운 '앱' 소프트웨어 추가 기능 등이 합쳐진 스마트 폰의 폭발적인 보급으로 인하여 국내외 스마트 센서 산업의 시장이 급속히 확대 중이다. 또한 무인 운전 자동차, 웨어러블 전자기기, 지능형 로봇의 보급이 향후 본격화된다면, 다양한 스마트 센서의 개발 및 산업화가 더욱 많이 필요할 것으로 예상된다.
본 논문은 IOT 체계에서 우리 실생활에 밀접하게 관련되어 있는 전자기기,헬스케어,스마트카,스마트홈,원격검침,원격진료 같은 실효성이 있는 시스템 사용이 증가함에 따라, 점차적으로 IOT 체계시스템을 다루기 위해서는 사용자가 어느 시점에 얼마의 기간 동안 어떠한 용도로 시스템에 접근하여 사용했는지에 대한 확인 및 관리 필요에 수요가 증가함에 따라 이러한 문제를 해결 할 수 있는 방법인 IOT 통합계정솔루션이 필요하다. 각 사물인터넷에 endpoint 시스템에 대한 통신 알고리즘, IOT 시스템 관리권한정책, 사용자 정보 등을 구성하며, IOT시스템 스마트카, 스마트홈에 어떻게 적용할 것인지를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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