An Implementation and Verification of V2X WAVE Protocol with Power Adjustment Algorithm based on Korean Road Scenarios

Q: 이 논문에서 정의한 PER(Packet Error Rate)이란 무엇인가?

PER(Packet Error Rate)은 V2X 통신 시스템의 적용 가능성을 검증하는 지표로 사용된다. 네트워크 시뮬레이터의 차량 노드가 메시지를 수신했을 때, 북미 안전 애플리케이션에서 요구하는 PER 10%를 충족하는지 여부를 확인하는 데 활용된다. 높은 PER 값은 통신 신뢰도 저하를 의미한다.

Q: V2X 통신 시스템에서 혼잡 상황 시 PER을 개선하는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 혼잡한 교통 상황에서 V2X 통신 시스템의 PER을 감소시키기 위해 D-FPAV(Distributed Fair Power Adjustment for Vehicular) 알고리즘을 적용하는 것이 효과적이다. 이 알고리즘은 전송 전력을 조절하여 패킷 오류율을 크게 낮추는 데 기여한다.

Hongmo Ku; Taewon Kim; Hongil An; Jaeil Jung; Sunghoon Kim; Dongseok Sin; Taeho Kim; Bonggoo Jeong

학술대회자료 Full-text

저자정보: Hongmo Ku (Hanyang University) Taewon Kim (Hanyang University) Hongil An (Hanyang University) Jaeil Jung (Hanyang University) Sunghoon Kim (GM Korea) Dongseok Sin (GM Korea) Taeho Kim (GM Korea) Bonggoo Jeong (GM Korea)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2015년 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

This research implemented V2X WAVE Stack in Qualnet(network simulator) for vehicle’s wireless communication simulation and verified the applicability of V2X communication system by injecting the traffic of Gangbyun Expressway, Gyungbu Highway and Jamsil Intersection which average daily traffic are the highest in Korea in Qualnet network simulator using VISSIM traffic simulator. To implement the V2X communication system Safety Message(SAE J2735), WAVE Short Message Protocol(1609.3), WAVE MAC(1609.4), WAVE Phy(802.11p) were implemented according to North American Standards in Qualnet, and to verify the applicability of V2X communica ... 전체 초록 보기

#V2X(Vehicle to Everything) #WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment) #802.11p #PER(Packet Error Rate) #Congestion Control

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-556-002268211

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

댓글(0)