u-Vehicle은, 위치정보에 기반한 텔레매틱스 서비스뿐 아니라, RFID 기술을 이용하여 움직이는 자동차 안에서의 유비쿼터스 세상을 구축하려는 기술 모델이다. u-Vehicle 환경에서는 RFID가 본래의 목적과 달리 추적, 감시 등 부적절하게 사용될 소지가 크며, 이렇게 될 경우 개인의 프라이버시 침해하게 되는 등, 정보보호 측면이 취약하게 된다. 여기에 사용되는 저가의 RFID 태그는 보안에 취약한 알고리즘을 이용하고 있다. 본 논문에서는 u-Vehicle 환경에서 RFID가 갖는 정보 보안상의 취약점을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로서, 해쉬 함수와 배타적 논리합 연산을 사용하고, 상호인증 단계를 줄여 적은 비용으로 RFID 태그의 안전성을 증가시킬 수 있는 메커니즘을 제시한다.
u-TSN 환경에서 차량 단말기와 도로변에 설치되는 노변장치와의 통신은 서비스의 신속한 지원과 도로 교통정보의 실시간 확보를 위하여 교통시스템 구성 시에 매우 중요하다. 본 연구에서는 차량 통신 시스템의 성능 평가를 위한 V2I 혹은 I2V 통신 서비스 시나리오와 신속성과 정확성이 요구되는 긴급정보 전송을 위한 V2V 차량 간 통신 서비스 시나리오를 제시하였다. 그리고 실제 차량간 통신시스템을 구현한 후 제안된 통신 서비스 시나리오에 맞춰 차량통신 실험을 실시하는 방법으로 성능을 평가하였다. 실험결과 최적의 전송 모드 설정 조건을 도출하였으며, 도출된 결과는 안정적이고 효율적인 u-TSN 차량 통신시스템 개발에 적용가능하다.
The vehicle oriented block box system based on the u-healthcare and the human-free guard functions is developed in this paper. We also suggested the design philosophies, ideas, and analyzed the performance of the suggested system. The developed vehicle oriented black box system has some characteristics such as; 1) detects the dangerous situation by ultrasonic sensor in advance, and stores the situation information of the neighborhood of the vehicle to the imbedded SD memory card if the dangerous situation may be occurred in the parked vehicle; 2) detects the present location and speed information of the vehicle by GPS receiver and 3-axes acceleration sensor, and stores the information to the SD memory card periodically if the vehicle is running; 3) measures the dioxide carbon in the vehicle inside using $CO_2$ sensor, and forces the ventilation motor of the vehicle to operate and maintains the driver's health if the measured level is more than standard health requirements; 4) provides the stored vehicle's operating information to the driver by GUI (Graphical User Interface) based touch LCD monitor.
Cho Lee-Sang;Yoon Jae-Min;Han Cheol-Heui;Cho Jin-Soo
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권10호
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pp.1753-1764
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2006
A U-80 propeller and its modified version, U-75 propeller, are used for a micro air vehicle. The performance characteristics of a U-80 propeller and a U-75 propeller have not much known in the published literature. Thus, their aerodynamic characteristics are investigated using a lifting surface numerical method. The lifting surface method is validated by comparing computed results with measured data in a wind tunnel. From the computed results, it is found that the U-75 propeller produces larger thrust with higher efficiency than the U-80 propeller. To enhance the performance of these propellers, a new propeller is designed by following the sequential design procedures with the design parameters such as hub-tip ratio, maximum camber and its position, and chord length distribution along the radial direction. The performance of the designed propeller is shown to be improved much comparing with those of both the U-80 and U-75 propellers.
본 연구는 U-채널 세그멘탈 콘크리트 교량의 차량 충돌 안전성에 대한 연구를 수행하였다. U-채널 세그멘탈 콘크리트 교량은 추가 고정하중을 감소시키고, 측보가 방호벽 역할을 동시에 수행하는 교량이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 측보의 파괴는 전체 교량의 붕괴로 이어질 수 있는 위험 요소를 가지고 있다. 따라서, U-채널 세그멘탈 콘크리트 교량 측보의 차량 충돌에 따른 거동분석 및 특성파악이 필요하다고 판단된다. 본 논문에서는 AASHTO LRFD 설계기준 (2007)의 정적 및 동적 차량 충돌해석 기준을 적용하여 U-채널 세그멘탈 콘크리트 교량의 충돌해석을 수행하였다. 정적차량충돌해석의 경우에는 AASHTO LRFD 설계기준 (2007)에서 제시하고 있는 등가정적하중 재하하여 해석을 수행하고, 동적차량충돌의 경우에는 AASHTO LRFD 설계기준 (2007)의 방호벽 충돌실험기준에 근거한 실제 차량을 모델링하여 충돌해석을 통한 안전성 검토를 수행하였다. 검토결과, AASHTO LRFD 설계기준 (2007)을 만족하는 정적 및 동적 충돌하중에 대해 U-채널 교량시스템은 안전성을 확보하고 있는 것으로 판단된다.
For the design and maintenance of highways and road structures, the statistical data are needed for the vehicle, especially heavy truck crossing. So far, static weighing has been used but it needs fixed station, crews, and it takes a lot of time. Also truck mix and headway distances cannot be obtained. Weigh-In-Motion system uses the sensor as a weighing scale and collects the axle weights, axle distances, vehicle types and etc. without stopping or slowing down the vehicle. Objectives of the study is make a determination of WIM Sensor for Implementation of U-Overloaded Vehicle Regulation System.
Vehicle orientation detection is a challenging task because the orientations of vehicles can vary in a wide range in captured images. The existing methods for oriented vehicle detection require too much computation time to be applied to a real-time system. We propose Rotate YOLO, which has a set of anchor boxes with multiple scales, ratios, and angles to predict bounding boxes. For estimating the orientation angle, we applied angle-related IoU with CIoU loss to solve the underivable problem from the calculation of SkewIoU. Evaluation results on three public datasets DLR Munich, VEDAI and UCAS-AOD demonstrate the efficiency of our approach.
본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
Ride characteristics of a vehicle moving on a rough ground with changing travel velocity are analyzed in this paper. The solution is difficult due to the non-stationary characteristics of the problem. Hence a new technique has been proposed to overcome this difficulty. This new technique is employed in the analysis of ride characteristics of a vehicle with changing velocity in the time/frequency domain. It is found that the proposed technique gives successful results in modelling non-stationary responses in terms of a series of stationary responses.
In this paper, a safe control strategy is considered in the situation when a platoon of vehicles need to decelerate rapidly. When the vehicles ate spaced closely, it is known that the reference information should be transmitted to the whole platoon to minimize the undesirable effects of small leader disturbances. However, the vehicle control should also depend on the preceding vehicle position to maintain the desired distance. Tracking the preceding vehicle position can lead to amplification of the control input along the following vehicles, therefore the vehicles in the rearward generally exert larger maximum control input than the vehicles in the front. The theoretical bounds for the $i^{th}$ vehicle control input are calculated using a linear vehicle and controller model. In the simple illustrative example, the designed controller maintains string stability, and the control inputs of the following vehicles stay within bounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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