• 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1359-1360
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• 2015

본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.401-404
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• 2004

본 논문에서는 모바일 에드-혹 네트워크를 위한 분산 이동성 관리 방법으로 적응적 RDG(Randomized Database Group) 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크 노드의 위치를 저장하고 노드의 이동성을 관리하기 위하여 데이터베이스가 사용된다. 모바일의 위치가 바뀌면, 모바일의 선호도를 고려하여 동적으로 무작위로 선택된 다수의 데이터베이스가 갱신된다. 호 도착과 같은 모바일의 위치가 필요할 때, 다수의 무작위로 선택된 데이터베이스가 질의된다. 그리고 분석적 방법으로 제안된 방법의 전체 위치 관리 비용을 평가하고, 그것의 성능을 기존의 RDG 방법과 비교 평가 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.22-24
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• 2005

이동 컴퓨팅 환경에서 통신 네트워크가 갖는 무선 채널 대역폭의 협소함과 이동 단말기의 에너지 제약으로 인해, 다수의 이동 클라이언트들에게 데이터를 전달할 때에는 다수의 클라이언트들의 동시 데이터 접근을 지원하는 브로드캐스트 방법을 사용함으로써 제약점들을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 에너지와 데이터에 대한 접근시간(access time)의 효율을 높이기 위해 데이터의 접근빈도(access frequency)를 고려한 브로드캐스트 방법과 브로드캐스트 인덱스를 추가하는 방법을 함께 반영한 OAF(Data Access Frequencies)브로드캐스팅 기법을 제안한다. DAF브로드캐스팅 기법은 데이터의 접근빈도를 고려한 인덱스를 교차하여 추가함으로써 접근빈도가 높은 데이터를 원하는 다수의 사용자에 대한 접근시간을 줄임으로써 모든 사용자의 평균 접근시간을 줄이는데 목적이 있다. 수학적 분석을 통해 DAF브로드캐스팅 기법을 평가하고 기존의 브로드캐스트 방법과 DAF브로드캐스팅 기법의 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.229-232
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• 2017

기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.777-780
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• 2020

본 논문은 동일 목적지를 가진 다수의 사람들이 동일 이동 수단을 탑승하여 이동할 경우 발생하는 소요 시간의 감소를 위한 거점 군집에 대해 다루려 한다. 실제 도로망에서는 노드에 해당하는 사람들의 위치가 유동적으로 변화 하고 사람 간의 거리 값 또한 변화하게 된다. 따라서 동일한 목적지를 가진 다수의 사람들이 한 대의 차량을 탑승하여 이동한다고 가정할 때 차량의 최단 경로 및 소요 시간 감소를 목적을 기반으로 설계하였다. 차량의 최단 경로를 감소시키 위해서 사람들을 군집화 하는 방법을 사용하였고 그 결과 경유지가 감소 되어 차량의 이동 경로 값은 감소되었다. 또한, 전체 이동 소요 시간 역시 군집을 통해 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 군집을 이용한 최단 경로의 감소와 전체 이동시간 감소에 대한 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37B no.12
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• pp.1119-1127
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• 2012

The one of features of M2M communications, which are recently attracted attention as a future business of mobile communications, is that there is a large number of devices compared with traditional communication services. Hence, the control signal that are generated by the M2M devices may cause a significant congestion in the network and in order to solve this problem, a standardization is progressing for reducing the redundant signaling by managing M2M devices as a group in 3GPP standardization. In this paper, we propose a method of group based mobility management by managing M2M devices that have the same mobility as a group. In the proposed method, M2M devices that have the same mobility are grouped by the Mobility Management Entity (MME) and the MME elects a group header among the M2M devices in the group. Then, the group header performs the Tracking Area Update (TAU) on behalf of the group members to reduce the signaling overhead of mobility management. With the proposed method, we can achieve 80% decrease of the signaling overhead of mobility management compared with the case where each M2M device individually performs its TAU procedure.

• Review of KIISC
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• v.31 no.1
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• pp.15-23
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• 2021

자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.15-18
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• 2007

이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.