• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권5호
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• pp.874-887
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• 2011

Compared to nomadic and fixed relay stations, vehicle-mounted mobile relay stations show different characteristics caused by the time-variant topology, due to their mobility. Especially, a relay mounted in a vehicle is differentiated from nomadic or fixed relay by the restricted distance between the relay and associated mobile station and the variable density of relay deployment in a cell. In this paper, we identify the characteristics of vehicle-mounted mobile relay stations and provide some parameters that highly influence the performance of vehicle-mounted relay. Through simulation, we measure the effect of relay density, zone ratio, relay transmission power, and frame transmission mode on the performance of vehicle-mounted relay. The results show that the performance of vehicle-mounted relay is highly susceptible to the above vehicle-mounted relay-specific parameters.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1213-1237
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• 2019

Vehicular Ad-hoc Network (VANET) facilities envision future Intelligent Transporting Systems (ITSs) by providing inter-vehicle communication for metrics such as road surveillance, traffic information, and road condition. In recent years, vehicle manufacturers, researchers and academicians have devoted significant attention to vehicular communication technology because of its highly dynamic connectivity and self-organized, decentralized networking characteristics. However, due to VANET's high mobility, dynamic network topology and low communication coverage, dissemination of large data packets (e.g. multimedia content) is challenging. Clustering enhances network performance by maintaining communication link stability, sharing network resources and efficiently using bandwidth among nodes. This paper proposes a mobility-based, multi-hop clustering algorithm, (MBCA) for multimedia content broadcasting over an IEEE 802.11p-LTE-enabled hybrid VANET architecture. The OMNeT++ network simulator and a SUMO traffic generator are used to simulate a network scenario. The simulation results indicate that the proposed clustering algorithm over a hybrid VANET architecture improves the overall network stability and performance, resulting in an overall 20% increased cluster head duration, 20% increased cluster member duration, lower cluster overhead, 15% improved data packet delivery ratio and lower network delay from the referenced schemes [46], [47] and [50] during multimedia content dissemination over VANET.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2765-2770
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• 2014

주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 차량 주변 감시 시스템은 자동차 벤더들에 의해 개발되어 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 차량의 사방을 확인하기에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI/EMC에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 차량 주변 감시 시스템은 광 네트워크 기반이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있다. 또한 MOST150 네트워크 환경에서는 카메라 노드와 디스플레이 노드를 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.39-48
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• 2022

본 논문에서는 무인 비행체 내부 네트워크의 이상 징후를 탐지하는 시퀀스 기반 이상 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 이상 탐지 시스템은 무인 비행체가 지상 통제 시스템에 주기적으로 전송하는 상태 메시지 시퀀스들 간의 유사도를 측정하여 이상 징후를 탐지한다. 본 연구에서는 무인 비행체 내부 네트워크에서 수행 가능한 악의적인 메시지 주입 공격 세 가지를 정의하고, 해당 공격 기법들을 Pixhawk4 쿼드콥터에서 시뮬레이션하였다. 결과적으로, 제안하는 이상 탐지 시스템은 96% 이상의 정확도로 비정상 시퀀스를 탐지할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.131-134
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• 2009

차량용 인포테인먼트 네트워크인 MOST에서 멀티미디어 서비스를 원활히 제공하기 위해 효율적인 채널할당이 요구된다. MOST 네트워크의 채널할당에 관한 연구로서 스트리밍데이터 전송을 효율적으로 하기 위한 네트워크의 부하에 따른 채널 할당에 관한 연구는 있으나 전송하고자 하는 데이터의 대역폭에 따라 채널의 할당을 결정하는 연구 사례는 없다. 따라서, 본 논문에서는 전송하고자 하는 멀티미디어 데이터를 분석한 후 최적의 요구채널을 산출하여 할당할 채널의 수를 결정하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안을 토대로 MOST 네트워크의 데이터 영역에 채널을 할당 시 최적의 채널을 할당함으로써 채널의 낭비를 줄이고 Boundary Descriptor의 변경으로 인한 네트워크 초기화를 예방할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3672-3679
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• 2012

차량 통신 네트워크는 이동하는 차량과 차량 간의 통신 및 차량과 인프라 간의 통신을 이용하여 운전자의 안전 및 교통 흐름 개선 등 다양한 서비스를 제공하는 차세대 네트워크 기술이다. 이러한 차량 통신 네트워크에서는 운전자의 안전을 위하여 최근 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 긴급 메시지를 전송하여 이동하는 차량에게 경고 메시지를 전달함으로써 교통안전의 효율성을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동하는 차량에게 긴급 메시지를 효율적으로 전파하기 위해서는 차량 노드의 전송 범위 안에 속해 있는 노드들에게 브로드캐스팅을 통하여 최대한 많은 노드들에게 빠르게 메시지를 전송하는 것이 매우 중요하다. 하지만 기존 제안되었던 연구들은 메시지 전송 시 통신에 참여하는 노드들의 무분별한 브로드캐스팅으로 인한 브로드캐스팅 폭풍 문제가 발생하였으며, 이로 인하여 전체적인 성능이 감소하는 문제를 야기하였다. 또한 이러한 문제는 도심 지역과 같이 차량 노드의 밀도가 높고 다양한 도로의 형태에서 많은 문제점을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 도심지역과 같이 차량의 밀도가 높은 지역에서 효율적으로 메시지를 전달할 수 있는 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘 (CBRA, Clustering based Routing Algorithm)을 제안한다. 제안하는 라우팅 알고리즘은 메시지 전송 시 클러스터링 방법을 통해 차량을 관리함으로써 도로 형태에 따른 링크 단절 문제를 해결하고 각 클러스터에서 선택적 플러딩 방법을 적용하여 브로드캐스팅 폭풍문제와 메시지 전송 시 효율성을 향상시킨다. ns-2를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안하는 CBRA 방법이 기존 제안되었던 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.15-20
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• 2013

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 무선 네트워크를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 무선 네트워크를 이용한 서비스가 제동되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 네트워크에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 인증 모델에 대한 기법을 제공하고자 한다. 인증 모델의 경우 신체의 고유성을 식별할 수 있는 생체인식을 이용한 인증기법을 제안한다.

• Elastomers and Composites
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• 제39권2호
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• pp.121-130
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• 2004

고무부싱은 차량부품들을 서로 연결하고 차체로 전달되는 진동을 줄여주는 역할을 하는 중요한 요소로써 가진변위와 주파수에 대해서 모두 비선형 특성을 보이며, 특히 주기적인 가진에 대해 히스테리시스 현상을 나타낸다. 본 논문에서는 1축 내구시험기를 이용하여 차량 현가 장치에 사용되는 부싱을 축 방향과 반경 방향에 대해 사인가진과 랜덤가진을 주어 특성을 살펴보았고 이러한 특성을 반영할 수 있는 동역학적 모델을 인공신경망을 이용하여 개발하였다. 실험결과는 신경망의 입력자료로 활용되었고, 오차역전파 알고리즘을 이용하여 실험적 부싱모델을 개발하였다. 개발된 실험적 부싱모델을 차량 시뮬레이션에 적용하여 유용성을 살펴보았다.

• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.133-143
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• 2007

대중교통 통행배정과 관련하여 현재까지 제시된 연구들은 버스, 지하철 등 다양한 수단별 특성을 함께 고려하지 못한다는 한계가 있다. 또한, 통합거리비례요금제도의 요금에 대한 연구는 필요성에 비해 그 성과가 미미할 뿐만 아니라, 노선별 용량에 대한 고려도 미흡하다. 이외에 과거 대중교통 용량에 대한 연구가 존재하긴 하였으나 용량에 접근하면서 느끼는 혼잡도를 함께 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 문제들로 인해 현재의 대중교통 통행배정을 이용한 대중교통 정책 분석이나 노선평가는 한계를 지닌다. 본 연구는 대중교통 노선에 대한 선택 및 통행배정에 관한 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 앞서 언급한 여러 문제점을 고려하는 대중교통 통행배정 모형의 구축을 목적으로 한다. 이렇게 구축된 모형을 해석하기 위해 Column Generation을 기반으로 한 heuristic한 기법을 적용하였다. 그 결과 통행시간 뿐 아니라 요금, 용량 등을 반영할 수 있는 보다 개선된 대중교통 통행배정모형을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1989-2011
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• 2019

Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.