• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.6
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• pp.17-24
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• 2013

The localization accuracy in wireless sensor networks using ranging-based localization algorithms is greatly influenced by the ranging accuracy. Software implementation of HAL(Hardware Abstraction Layer) and MAC(Medium Access Layer) should seamlessly deliver the raw performance of ranging-based localization provided by hardware capability fully to the applications without degrading the raw performance. This paper presents the design and implementation of the software stack for IEEE 802.15.4a which supports normal ranging mode of the Nanotron's NA5TR1 RF chip. The experiment results shows that average ranging error rate with our implementation is 24.5% for the normal mode of the SDS-TWR ranging scheme.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.11a
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• pp.245-256
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• 2010

최근 들어 안전관리의 패러다임은 사후분석에서 사전예방으로 바뀌고 있다. 이러한 추세에 맞추어 본질적인 안전관리에 대한 관심이 늘어나고 있다. 공정에 본질적인 안전을 추구하는 방법은 크게 5가지로 나누어 질 수 있으며, 공정의 배치를 통해서 사고를 영향을 최소화하는 방법은 공정의 설계단계에서 적용할 수 있는 좋은 방법이다. 본 연구에서는 공정의 설비가 가지는 위험성을 기반으로 안전거리에 대한 지침을 제시하고 있다. 사고결과와 사고발생빈도를 기반으로 개인적 위험성(Individual Risk: IR)을 계산하였으며, 계산된 값을 기반으로 최적의 안전거리 계산을 수행할 수 있었다. 계산된 IR과 문헌에서 제시된 안전거리를 바탕으로 작업자가 거주하는 건물과 공정경계 까지의 적절한 거리와 설비간의 최적의 거리를 계산하게 된다. Mixed Integer Linear Programming(MILP)를 이용하여 각각설비의 안전거리가 확보된 시설물 배치와 최소 부지 면적 등을 알 수가 있다. 이 연구를 통해 최적화된 부지면적과 파이프라인의 시설물 배치는 물론 공정건설이나 초기 디자인 단계 및 안전성확보측면에서 본질적인 안전을 구현하는데 유용하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1323-1324
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• 2015

최근, 다수의 이동 로봇으로 구성된 무선 네트워크 기반 군집 로봇 시스템을 제한적인 환경을 벗어나 다양하고 동적인 환경에서 운용하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 다수 로봇의 위치를 측정하기 위해 실내 환경에 기반 시설 없이 로봇에 장착된 센서들에 의해 위치를 추정하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 로봇간의 상대적인 정보를 통해 다수 이동 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 다수 이동 로봇의 거리를 추정하기 위해 무선 신호를 기반으로 하는 RSSI 방법을 이용하여 다수 이동 로봇의 거리를 추정한다. 그 다음, 추정된 거리와 추측 항법(Dead Reckoning)을 융합하여 이동 중인 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 도구를 이용하여 응용 가능성을 증명한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.287-292
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• 2015

In this paper, we evaluated the performance of D2D advertisement dissemination algorithms with maximum-distance and transmission-efficiency based relay selections with respect to the total number of successfully received users and transmission efficiency. To assume more practical environment, we took into account pre-defined target-areas based on the information of user density and the limit for the maximum number of relay users. Through the simulations we compared the performance results of both D2D advertisement dissemination algorithms with maximum-distance and transmission-efficiency based relay selections according to increment of the number of sectors. And then, we analysed the superiority of algorithm with transmission-efficiency based relay selections more than maximum-distance based relay selections.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.4
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• pp.397-404
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• 2003

Intrusion detection techniques based on program behavior can detect potential intrusions against systems by analyzing system calls made by demon programs or root-privileged programs and building program profiles. But there is a drawback : large profiles must be built for each program. In this paper, we apply $X^2$ distance-based multivariate analysis to profiling program behavior and detecting abnormal behavior in order to reduce profiles. Experiment results show that profiles are relatively small and the detection rate is significant.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.3
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• pp.216-221
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• 2010

In this paper, we propose speaker verification method using Support Vector Machine (SVM) kernel with Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector based on the Mahalanobis distance. The proposed GMM-supervector SVM kernel method is combined GMM with SVM. The GMM-supervectors are generated by GMM parameters of speaker and other speaker utterances. A speaker verification threshold of GMM-supervectors is decided by SVM kernel based on Mahalanobis distance to improve speaker verification accuracy. The experimental results for text-independent speaker verification using 20 speakers demonstrates the performance of the proposed method compared to GMM, SVM, GMM-supervector SVM kernel based on Kullback-Leibler (KL) divergence, and GMM-supervector SVM kernel based on Bhattacharyya distance.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.2
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• pp.71-76
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• 2023

In this paper, we propose a smoothed received signal strength indicator (RSSI)-based distance estimation using deep neural network (DNN) for accurate distance estimation in an environment where a single receiver is used. The proposed scheme performs a data preprocessing consisting of data splitting, missing value imputation, and smoothing steps to improve distance estimation accuracy, thereby deriving the smoothed RSSI values. The derived smoothed RSSI values are used as input data of the Multi-Input Single-Output (MISO) DNN model, and are finally returned as an estimated distance in the output layer through input layer and hidden layer. To verify the superiority of the proposed scheme, we compared the performance of the proposed scheme with that of the linear regression-based distance estimation scheme. As a result, the proposed scheme showed 29.09% higher distance estimation accuracy than the linear regression-based distance estimation scheme.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.45 no.11
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• pp.69-76
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• 2008

Safety-related messages are propagated in form of broadcasting among vehicles in vehicle safety communication. There is the broadcast storm problem in high density vehicle environments. To solve this problem, a distance-based broadcast scheme has been proposed. It causes a serious problem such as retransmission delay in low density vehicle environments since it requires additional defer time to rebroadcast messages. This paper proposes a distance and random-based broadcast scheme. The proposed scheme selects a random time from zero to the defer time that estimated depending on the distance between sending and receiving vehicles. Simulation results show that the proposed scheme requires shorter defer time and less rebroadcasting message than existing schemes.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.249-252
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• 2011

본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.1-8
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• 2006

In this paper, we propose a distance-based location registration scheme and evaluate it's performance in a mobility model. We compare performance of the distance-based registration scheme to that of zone-based registration scheme at the mobility model. Numerical results show that the registration load of the distance-based registration with call arrival is similar to that of the zone-based registration, and is equally distributed to all cells in a location area. So the proposed scheme can be effectively used in the limited radio resources.