International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.226-231
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2012
Autoparking assistant systems are a new and very promising area in automotive systems engineering. Since the traffic in modern cities becomes more intense, it is getting harder for a driver. Those systems are necessary for an inexperienced one to find a proper parking slot, or to park in a narrow parking slot without damaging his car or the vehicles around. The implementation of autoparking assistant systems may reduce drivers' stress and make parking generally more comfortable. In addition, such system can be extremely useful for senior or disabled people or for drivers with reduced mobility. The implementation of autoparking assistant systems may increase the safety of the parking, and therefore the development of such systems is a highly-demanded task. We introduce an intelligent autoparking system that automatically generates trajectory for parking using a fuzzy logic. This paper consists of three parts. In first part we introduce trajectory generation method for parallel parking without collisions. Fuzzy-logic based trajectory generation algorithm is described in second part. Experimental results presented in the third part of the paper prove effectiveness of the proposed method.
As wireless communication continues to develop in limited frequency resource environments, it is becoming important to identify the state of spectrum utilization and predict the amount needed in future. It is essential to collect reliable information for data analysis. This paper introduces a platform that enables the gathering of the scheduling information of a long-term evolution (LTE) cellular system without connecting to the network. A typical LTE terminal can confirm its assigned resource information using the configuration parameters delivered from a network. However, our platform receives and captures only the LTE signal over the air and then enables the estimation of the data relevant to scheduling for all terminals within an LTE cell. After extracting the control channel signal without loss from all LTE subframes, it detects valid downlink control information using the proposed algorithm, which is based on the error vector magnitude of depatterned symbols. We verify the reliability of the developed platform by comparing it with real data from mobile phones and service operators. The average difference in resource block utilization is only 0.28%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.961-964
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2016
This paper describes the implementation of AUSV system for Sonar Image acquisition. The system be controlled by FF-PID algorithm for the thrusters using motion sensor and DGPS. As experimental results, the control performance is that the error distance from the destination positions are under 5m in total survey track of 1km, and the image deviation is under 12 pixel from the manned survey method, which the comparison with the total image quality is almost the same as the manned survey one. Thus the AUSV system is a new method of system can be utilized on the limited survey area as the surveyor should not be able to approach on sea surface.
In this paper, we implement ZYNQ SoC-based post-processing system that utilizes partial reconfiguration to remove blocking artifacts generated by compression algorithm. Hardware implementation of the deblocking filter in a Field Programmable Gate Array (FPGA) provides high computational capability and can be partially reconfigured to process 1080p images in real time. Partially reconfigurable areas in FPGA can be utilized to use hardware more efficiently in highly resource-constrained embedded systems. Experimental results of the proposed system show improvement of visual quality both objectively and subjectively with 0.6dB higher PSNR after deblocking filtering process. The measured power consumption of the deblocking filter during run-time is 68.33mW.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.2
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pp.209-218
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2019
This study proposes a new approach to Control the Orientation and position based on obstacle avoidance technology by multi sensors fusion and autonomous travelling control of mobile robot system for implimentation of Smart FA. The important focus is to control mobile robot based on by the multiple sensor module for autonomous travelling and obstacle avoidance of proposed mobile robot system, and the multiple sensor module is consit with sonar sensors, psd sensors, color recognition sensors, and position recognition sensors. Especially, it is proposed two points for the real time implementation of autonomous travelling control of mobile robot in limited manufacturing environments. One is on the development of the travelling trajectory control algorithm which obtain accurate and fast in considering any constraints. such as uncertain nonlinear dynamic effects. The other is on the real time implementation of obstacle avoidance and autonomous travelling control of mobile robot based on multiple sensors. The reliability of this study has been illustrated by the computer simulation and experiments for autonomous travelling control and obstacle avoidance.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.6
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pp.83-99
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2011
OTP (One Time Password) is widely used for protecting accounts on Internet banking, portal services and online game services in Korea. OTP is very strong method for enforcing account security but there are several ways for exploiting vulnerabilities caused by implementation errors. These attacks can work because of the weakness from OTP enabled system's vulnerabilities, not for OTP's algorithm itself. In this paper, we present the known attack scenarios such as MITM (Man-in-the-Middle) attack and various reverse engineering techniques; also, we show the test result of the attacks and countermeasures for these attacks.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.527-532
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2021
In this paper, we propose an efficient finite field computation method for Rainbow algorithm, which is the only multivariate quadratic-equation based digital signature among the current US NIST PQC standardization Final List algorithms. Recently, Chou et al. proposed a new efficient implementation method for Rainbow on the Cortex-M4 environment. This paper proposes a new multiplication method over the finite field that can reduce the number of XOR operations by more than 13.7% compared to the Chou et al. method. In addition, a multiplicative inversion over that can be performed by a 4x4 matrix inverse instead of the table lookup method is presented. In addition, the performance is measured by porting the software to which the new method was applied onto RaspberryPI 3B+.
This paper presents implementation of rapid control prototype (RCP) for permanent magnet synchronous machines (PMSMs) using a digital signal processor (DSP) and the PLECS software. By utilization of auto code generation function in the PLECS, a current vector control algorithm for a PMSM drive system using a DSP as a control processor can be developed more efficiently. In this paper, a background of a model based design (MBD) and real time control are reviewed. Also, commercial RCP products compatible with DSP boards are introduced. At the end of the paper, experimental implementation of RCP for a PMSM drive is presented.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.246-248
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2022
Binary Edwards curves (BEdC), a new form of elliptic curves proposed by Bernstein, satisfy the complete addition law without exceptions. This paper describes an efficient hardware implementation of point scalar multiplication on BEdC using projective coordinates. Modified Montgomery ladder algorithm was adopted for point scalar multiplication, and binary field arithmetic operations were implemented using 257-bit binary adder, 257-bit binary squarer, and 32-bit binary multiplier. The hardware operation of the BEdC crypto-core was verified using Zynq UltraScale+ MPSoC device. It takes 521,535 clock cycles to compute point scalar multiplication.
This paper presents the design and implementation results of a Raspberry-Pi-based embedded system with an FPGA accelerator that can detect and classify objects using an FMCW radar sensor for preventing door collision accidents in vehicles. The proposed system performs a radar sensor signal processing and a deep learning processing that classifies objects into bicycles, automobiles, and pedestrians. Since the CNN algorithm requires substantial computation and memory, it is not suitable for embedded systems. To address this, we implemented a lightweight deep learning model, BNN, optimized for embedded systems on an FPGA, and verified the results achieving a classification accuracy of 90.33% and an execution time of 20ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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