• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.222-225
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• 2013

무선 네트워크 환경에서 스펙트럼 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 무선 인지 (Cognitive Radio, CR) 중 기지국이나 접속점과 같은 중앙 제어장치가 없는 분산형 무선 인지 네트워크 (Distributed Cognitive Radio Network, DCRN)에서는 부 사용자 (Secondary User, SU)들의 하드웨어적 한계로 인해 주 사용자 (Primary User, PU)들에게 인가된 스펙트럼의 모든 정보를 알 수 없다. 이를 극복하기 위해 SU들은 협력적 스펙트럼 감지 (Cooperative Spectrum Sensing)를 통하여 지역적인 스펙트럼 정보를 서로 교환하여 전체 스펙트럼의 정보를 파악한다. 본 논문은 효율적인 협력적 스펙트럼 감지를 위하여 PU 채널 상태의 비율을 사용한 정책 기반 감지 채널 선택 방법인 비율 기반 감지 정책 (Proportion-based Sensing Policy, PSP)을 제안한다. 각 SU가 PU의 채널 사용을 감지하고 PU 채널들의 idle 상태의 비율을 계산하고, 이 결과를 바탕으로 감지하는 PU 채널 변경 시, 높은 idle 비율을 갖는 PU 채널을 우선적으로 선택하여 감지되는 PU 상태가 idle 일 확률을 높여 효율적인 채널 감지를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 기존에 제안된 채널 감지 정책보다 비율 기반의 채널 감지 정책이 효율적으로 PU 채널들을 감지하는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1318-1321
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• 2022

본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.13-14
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• 2020

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 머신러닝을 활용해 에스컬레이터 이상 감지 및 결함 분류를 하는 연구를 진행하였다. 엣지 컴퓨팅 기반 머신러닝을 사용해 에스컬레이터의 이상 감지 및 결함 분류를 위한 OneM2M환경을 구축하였으며 에스컬레이터에서 발생하는 소음에서 고장 유형에 따라 나타나는 주파수를 이용한다. Edge TPU를 활용해 엣지 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화함으로써 엣지 컴퓨팅 환경에서 이상 감지와 결함 분류를 수행할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.3
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• pp.175-189
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• 2023

Fault detection and diagnosis (FDI) algorithms are actively being researched for ensuring the integrity and reliability of environment perception sensors in autonomous vehicles. In this paper, a fault detection algorithm based on a multi-sensor perception system composed of radar, camera, and lidar is proposed to guarantee the safety of an autonomous vehicle's perception system. The algorithm utilizes reference generation filters and residual generation filters based on finite impulse response (FIR) filter estimates. By analyzing the residuals generated from the filtered sensor observations and the estimated state errors of individual objects, the algorithm detects faults in the environment perception sensors. The proposed algorithm was evaluated by comparing its performance with a Kalman filter-based algorithm through numerical simulations in a virtual environment. This research could help to ensure the safety and reliability of autonomous vehicles and to enhance the integrity of their environment perception sensors.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05d
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• pp.543-548
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• 1996

국내 가압 경수형 원자력 발전소 주제이실의 바닥에 가장 적합한 화재 감지기 선정을 위하여 원전 심사, 검사시 적용한 국내·외 화재감지기 설계 및 설치에 관한 법규와 규제요건의 종합적인 검토를 수행하고 원전의 주제이실 바닥 환경을 최대로 모의한 시험장치를 이용하여 선형열감지기와 공기 표본 추출형 연기감지기의 동작 성능을 비교 시험하였다. 시험 결과 케이블 화재시 공기 표본 추출형 연기감지기가 감도 및 응답특성이 정온식 선형 감지기 보다 우수한 것으로 확인되었다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.36 no.4
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• pp.339-350
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• 2009

In wireless sensor networks, the limited battery resources of sensor nodes have a direct impact on network lifetime. To reduce unnecessary power consumption, it is often the case that only a minimum number of sensor nodes operate in active mode while the others are kept in sleep mode. In such a case, however, the network service can be easily unreliable if any active node is unable to perform its sensing or communication function because of an unexpected failure. Thus, for achieving reliable sensing, it is important to maintain the sensing level even when some sensor nodes fail. In this paper, we propose a new fault-tolerance scheme, called FCP(Fault-tolerant Coverage Preserving), that gives an efficient way to handle the degradation of the sensing level caused by sensor node failures. In the proposed FCP scheme, a set of backup nodes are pre-designated for each active node to be used to replace the active node in case of its failure. Experimental results show that the FCP scheme provides enhanced performance with reduced overhead in terms of sensing coverage preserving, the number of backup nodes and the amount of control messages. On the average, the percentage of coverage preserving is improved by 87.2% while the additional number of backup nodes and the additional amount of control messages are reduced by 57.6% and 99.5%, respectively, compared with previous fault-tolerance schemes.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.514-517
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• 2011

화재감지 및 경보시스템의 설계 목표는 화재발생 초기 단계에서 화재징후를 발견, 피난의 개시를 신속하게 통수하는 것이다. 화재감지기는 다양한 건물 및 환경에 설치되기 때문에 주위 온도 및 가연물의 종류 등 환경적 측면을 심층적으로 고려하지 않으면 적절하게 감지하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 즉, 가연물 종류 등을 고려한 설계에 따라 설치된 화재감지기는 화재시 설계치 대로 조기에 화재를 감지하여 화재 예방 및 화재로 인한 피해를 최소화할 수 있는 것이다. 본 논문은 화재시 조기에 화재를 감지기하여 건축물내 인명피난을 목적으로 설치되는 화재감지기의 응답특성을 분석한 연구이다. 화재감지기의 응답특성을 분석하기 위하여 다양한 가연물을 발생시키고 화재감지기 종류별로 설치한 다음 각 화재감지기의 응답특성을 분석하였다. 그 결과 정온식 열감지기는 열방출률이 적은 화재를 조기에 감지하는 것에 적합하지 않은 것으로 나타났다. 광전식 연기감지기는 회색 계통의 목재류 화재성상에서 응답특성이 떨어졌고, 동일한 공간에서 화원의 수평거리와 동작시간이 비례한다고 볼 수 없었다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.23-32
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• 2024

Large-scale fires and their consequential damages are becoming increasingly common, but confidence in fire detection systems is waning. Recently, widely-used chemical fire detectors frequently generate lots of false alarms, while video-based deep learning fire detection is hampered by its time-consuming and expensive nature. To tackle these issues, this study proposes a fire detection model utilizing an autoencoder approach. The objective is to minimize false alarms while achieving swift and precise fire detection. The proposed model, employing an autoencoder methodology, can exclusively learn from normal data without the need for fire-related data, thus enhancing its adaptability to diverse environments. By amalgamating data from five distinct sensors, it facilitates rapid and accurate fire detection. Through experiments with various hyperparameter combinations, the proposed model demonstrated that out of 14 scenarios, only one encountered false alarm issues. Experimental results underscore its potential to curtail fire-related losses and bolster the reliability of fire detection systems.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1062-1067
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• 2018

In this study, the research processed with a chemical sensor for measuring trace amount of heavy metal ions which is based on the requirements of the efficient sensing technology as recent equipment is applies molecular system in the chemical sensing section that can precisely recognizing selective target substance and transmit its data to physical signal as a result. In this research is concentrated on realize highly precise by utilizing SPR sensor application of recognition functional sensing membrane. Consequently, according to DTSQ-dye sensing membrane, the resonance angle from low-concentration to the highest concentration $10^{-4}M$ of $Ag^+$ ion is $2.17[^{\circ}]$ and this result indicating 4.3 times larger resonance angle changes compare to the other metal substance. Based on SQ-dye sensing membrane, the difference of resonance angle between low concentration and the highest concentration $10^{-4}M$ of $Cu^{2+}$ ion is $2.3[^{\circ}]$ and this outcome is indicating 4.5 times greater resonance angle change to the other metal substance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.467-470
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• 2010

최근 음성인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 음성으로 기기를 작동시키기거나 신원을 파악하는 등과 관련된 성인 음성 인식에 관한 연구들이 대부분이고 아기의 울음소리를 감지하기 위한 학술적인 연구는 미비한 실정이다. 아기들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 표현한다는 점을 고려해 볼 때 기존의 성인을 대상으로 한 연구 결과를 그대로 적용시키기에는 무리가 따른다. 아기의 울음소리를 정확히 감지할 수 있다면 아기 및 유아를 위한 다양한 헬스(케어)기기에 적용될 수 있을 것이다. 따라서 대부분의 헬스(케어)기기들이 가지는 제한적인 자원과 컴퓨팅 능력을 고려하여 간단하면서도 정확도가 높은 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 아기 울음소리의 진동수 패턴을 통계적으로 분석하여 아기 울음소리를 감지하는 방법을 제안한다. 다양한 주변 소리 샘플들을 통해 본 논문의 방법을 검증해본 결과 오감지율이 8.1%로 우수한 결과를 얻을 수 있었다.