• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.8C
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• pp.713-719
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• 2010

Collaborative spectrum sensing has been found to be an effective means for detecting the activity of primary users in a fading environment. Most previous works on collaborative spectrum sensing are based on the assumption that the local spectrum sensing decisions of secondary users are statistically independent. However, it may not hold in some practical situations. In this paper, we consider a cognitive radio network where the local spectrum sensing decisions of secondary users are statistically correlated with the same level of correlation if they are next to each other in location and statistically independent, otherwise. Then, for the system, we analyzed the performance of the collaborative spectrum sensing with the AND and the OR fusion rules and found that the scheme with the AND fusion rule performs better than the one with OR fusion rule when the degree of correlation is significant.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2007.06a
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• pp.86-89
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• 2007

실리콘을 사용한 X선 감지 용 센서 어레이 제작에 대해 연구하였다. 단일 센서 소자에서는 필수적인 guard ring구조가 어레이에서는 적절히 설계되지 못할 경우 누설전류 증가를 초래하는 것으로 나타났다. 즉, 누설전류는 공??????층 두께와 능동영역 및 guard ring 구조 간 거리에 매우 민감한 것으로 조사되었다. 또한 다결정 실리콘과 n형 도핑 소스로 인을 활용하는 조합이 결함 gettering을 위한 효율적인 방법임이 입증되었으나 고온 공정과정에 보호되지 않은 채 노출되는 경우에는 효과적이지 못한 것으로 관측되었다. 본 연구에서는 이러한 결과들을 고려하여 어레이를 제작하였으며 우수한 특성을 관찰할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.1335-1337
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• 2007

홈 네트워크는 네트워킹 기술, 기반 소프트웨어의 발전에 따라 급속히 확산되어 가고 있다 본 논문에서는 홈네트워크 상에서 응용 S/W 의 결함을 미리 감지하여 알려줄 수 있는 시스템으로 하드웨어 장애가 아닌 소프트웨어의 오류를 감지하여 복구할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 두레(DOORAE: Distance Object Oriented collaboRAtion Environment)라는 원격 화상 교육 시스템을 기반으로 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.1
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• pp.74-78
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• 2009

This paper explains the design and implementation of the FDA(Fault Detection Agent) based on IP-USN. FDA is a system that is suitable for detecting software error for multimedia distance education running on home network environment based on IP-USN. This system consists of an ED, and ES. ED is an agent that detects an error by hooking techniques for multimedia distance education based on IP-USN environment. ES is an agent that is an error sharing system for multimedia distance education based on IP-USN environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.403-405
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• 2005

네트워크에서 발생하는 혼잡상황은 패킷손실이나 지연을 일으키는 둥 네트워크의 QoS를 떨어뜨리는 결과를 가져온다. 혼잡상황을 감지하는 기법 중에 채널부하도에 기반한 기법은 네트워크의 혼잡 상황을 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 일반적인 센서 네트워크에서는 sink 노드 주변은 다른 노드들보다 트래픽이 빈번하게 몰리기 때문에 채널부하도가 평균적으로 높고 편차도 심하다. 특정 임계값을 기준으로 혼잡 상황을 파악하는 것은 센서 네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못하는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 노드마다 다른 양상을 보이는 채널부하도를 적절히 반영할 수 있는 혼잡감지 기법을 제안하고 이를 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1055-1058
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• 2021

2019년 산업재해 현황 분석 결과 복장, 보호구의 잘못 사용으로 사고가 발생한 비율이 20%로 높은 비율을 차지했고, 전체 사고자 중 두부 손상을 입은 비율이 41%로 가장 높은 비율을 보였다[1]. 고용 노동부가 발표한 '건설현장 추락위험 일제점검 결과(2021.7)'에서는 안전모 미착용 근로자가 32.6%를 차지하였다[2]. 우리는 ICT기술을 활용해 안전모의 기능개선 가능성을 확인하였고, 안전사고를 예방하고, 빠르게 감지할 수 있는 스마트 안전모를 개발하고자 하였다. 그리고 본 연구를 통해 IoT 센서들과 딥러닝 영상분석을 이용한 스마트 안전모 서비스는 작업 전 부정착용 방지, 작업 중 위험감지, 사고 발생 시 빠른 감지를 통한 신속한 대처를 목표로 하여, 안전한 작업환경을 만들 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2003.03a
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• pp.203-210
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• 2003

격자망식 전선배치에 의한 전기비저항 측정기법을 이용한 침출수 누출감지시스템을 개발하여 그 적용성을 평가하기 위하여 현장모형시험을 수행하였다. 현장모형시험을 수행한 결과 침출수 누출지점에서 전기비저항이 크게 감소하여 누출지점을 정확하게 감지할 수 있었다. 격자망식 전선배치에 의한 전기회로적인 효과로 인하여 전기비저항이 감소된 지점과 동일 전선상에 연결된 다른 센서에서의 측정값도 다소 감소하는 경향을 나타내었다. 이를 보정하기 위하여 P-SPICE를 이용하여 전기회로 시뮬레이션을 수행하여 전기회로 효과를 정량적으로 평가하였다 P-SPICE 시뮬레이션의 결과를 토대로 보정계수를 도출하여 현장모형시험결과를 보정하였으며, 보정된 겉과에 의하면 전기회로적 특성에 의한 영향을 효과적으로 제거되어 누출지점에서의 전기비저항 감소가 명확하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.292-297
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• 2008

본 논문은 FPGA 기반 설계에서 주변보다 급격한 온도 변화를 보이는 hotspot들을 탐지하기 위한 열 감지 센서 수를 정하고, 센서의 놓여야 할 배치 장소를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 열 감지 센서로는 동적으로 설계가 가능한 ring oscillator 센서 기술을 사용한다는 가정 하에, 센서의 사용 개수를 최소화함과 동시에 최적의 센서 배치 위치 찾는다. 기존의 연구의 단점은 센서가 감지하는 영역 범위를 적당한 크기의 정사각형으로 간주하였기에, 실제 원형의 관측 범위를 보이는 센서 감지 영역의 현실을 올바로 반영하지 못하였으며, 또한 잘 알려진 회로 분할(partition) 기법에 의존한 휴리스틱으로 최적의 결과를 보장하지는 못하였다. 이와는 달리 본 연구에서는 센서의 관측 범위를 원형으로 할 수도 있게 함과 동시에 최적의 해를 보장하는 센서 할당 및 배치 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 본 제안 알고즘에서는 소위 “Candidate Coloring 기법”을 통해 센서가 놓여야 할 모든 후보 영역을 표시하며, “Candidate Filtering 기법”을 통해 불필요한 후보 영역들을 완전히 삭제하여 탐색 공간을 줄이게 되며 (해의 최적 해는 항상 유지 되도록 하면서), 마지막으로 Branch-and-Bound 알고리즘을 적용해 최적의 센서 할당 및 배치 결과를 찾아내었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.3 no.2
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• pp.255-264
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• 2002

Multimedia is now applied to various real worlds. In particular, the focus of CSCW(Computer Supported Cooperated Work) for multimedia education system has increased. DOORAE is a framework for supporting development of applications running on distributed multimedia environment and multimedia distance education system. EDA is a system is able to detect automatically a software error based on distributed multimedia. It has been designed and implemented for construction and experiment of effective DOORAE environment. It detects an error by polling periodically the process with relation to session. Conventional method detects an error by polling periodically all the process. This papaer explains a performance analysis of an error detection system running on distributed multimedia environment using the rule-based SES and DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.1
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• pp.65-70
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• 2023

In this paper, we used a deep learning model to detect and segment flame and smoke in real time from fires. To this end, well known U-NET was used to separate and divide the flame and smoke of the fire using multi-class. As a result of learning using the proposed technique, the values of loss error and accuracy are very good at 0.0486 and 0.97996, respectively. The IOU value used in object detection is also very good at 0.849. As a result of predicting fire images that were not used for learning using the learned model, the flame and smoke of fire are well detected and segmented, and smoke color were well distinguished. Proposed method can be used to build fire prediction and detection system.