• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.15-21
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• 2023

본 논문은 골프 그린에서 홀 컵을 인식하는 인공 지능 모델의 개발에 관한 연구이다. 그린에서 홀 컵의 인지을 위하여 CNN기반 물체 탐지 알고리즘을 사용하였다. 또한 물체 탐지 알고리즘의 모델을 생성하기 위하여 애플사의 CreateML을 사용하였다. 본 논문은 CreateML의 요구에 맞도록 120개의 학습 이미지 및 주석 데이터로 JSON 파일을 만들었다. 또한 정확한 학습을 위하여 학습 데이터에 데이터 증폭 알고리즘을 사용하여 288개의 학습 데이터로 증폭하였고, 이를 사용하여 학습하였다. CreateML에서 요구하는 Iterations, Batch size, Grid size를 변화시키면서 모델의 성능을 높이는 파라미터 값을 찾았다. 개발된 모델을 적용하여 프로토타입 앱을 개발하였고, 이 프로토타입을 이용하여 실제 골프장 그린에서 홀 컵 인지에 대한 성능을 측정하였다. 측정 결과 일반적인 골퍼의 퍼팅 거리인 10m이내에서 홀 컵을 정확히 인지함을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.281-283
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• 2011

본 논문에서는 초고속 근거리 무선전송을 위한 60GHz 시스템에서 릴레이를 이용한 협력통신 기법을 제안한다. 60GHz대역은 LOS(Line-Of-Sight)가 보장되어 있지 않은 경우에 거리에 따른 신호 감쇄가 심하여 릴레이를 이용한 협력 통신 기법이 효과적이다. 릴레이를 이용한 협력통신 방법은 크게 증폭 후 전송(AF)과 복호 후 전송(DF)의 두 가지 프로토콜로 나누어지며, AF프로토콜은 Soft information을 보낼 수 있다는 장점이 있고 DF프로토콜은 릴레이에서 복호 후 데이터를 보낸다는 점에서 부호화 이득을 얻어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 AF와 DF의 장점을 결합한 복호 후 증폭 전송(DAF)프로토콜이 소개되었고 이에 대한 분석이 이루어졌다. 이에 본 논문은 60GHz 시스템과 AWGN, Rayleigh 페이딩환경에서 AF프로토콜에 대한 DAF프로토콜의 성능 이득을 보이고 비교한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 통신소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.369-373
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• 2003

홈오토메이션 시스템은 보통 데이터 양이 많지 않아 저속 전력선 통신을 사용하는데, 저속 전력선 통신은 대역 확산 방식과 위상 변조 방식이 사용된다. 이 통신 방식은 신호의 정보가 진폭에 없고, 위상 변화에 있으므로 본 논문에서는 신호가 두 개의 상태로 되는 D급 증폭 회로를 사용하여 저임피던스를 가진 전력선 채널에서 적합한 통신이 되도록 하였다. 현재 전력선 모뎀에 사용되는 전압 구동 회로와 전류 구동 회로를 제작하고, 본 논문에서 설계한 D급 증폭 회로를 이용한 구동 회로와 비교 실험을 하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 구동 회로가 다른 구동 회로보다 낮은 전력선 채널 임피던스에 대하여 전달 특성이 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1296-1303
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• 2006

거리 기반법은 상세한 3D 데이터를 얻기 쉬운 반면 영상 기반법은 그렇지 않다. 본 논문에서는 확대 양안입체 영상으로부터 상세한 3차원 데이터를 얻는 새로운 방법을 제시한다. 주 아이디어는 확대경을 사용하는 것이다. 확대경은 물체를 확대할 뿐만 아니라 깊이 해상도도 증가시킨다. 깊이 해상도 증가와 변위 증폭 사이의 관계를 수학적으로 증명하고 원 3D 데이터를 개선시키는 방법이 제시된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1305-1308
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 PCM 형태의 사운드 입력 데이터에 대한 전처리를 통해 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 학습 및 분류 단계 이전에 미리 여과함으로써, 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮아 신호의 패턴을 파악하기 어려운 사운드 데이터는 증폭함으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템에서는 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행하고, 그 결과를 모아 일정한 길이의 시계열 데이터를 구성하였다. 대학 연구동내 다양한 일상생활 상황들에서 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 사운드 분류 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.5-12
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• 2023

산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.180-187
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• 2013

본 논문에서는 LED 통신 기반 멀티 홉 오디오 데이터 전송네트워크 시스템을 제안개발 한다. 제안된 시스템의 주요한 기여도 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 기여도는 LED 통신 기반으로 멀티 홉을 경유하여 오디오 데이터를 장거리 전송이 가능한 전송네트워크시스템을 개발하는 것이다. 둘째, 개발된 시스템의 특징은 전송부에서 오디오 데이터는 S/PDIF 포맷으로 인코딩 되어 보통의 LED로 통해 전송된다. 릴레이에서는 디지털 오디오 신호를 포토다이오드로 데이터를 수신 받아 에러체크 및 증폭을 하여 수신부로 전송한다. 수신부에서는 포토다이오드로부터 받은 인코딩된 오디오 데이터를 디코딩 및 증폭을 하여 아날로그 오디오 신호로 컨버팅을 한다. 제안된 시스템의 성능평가는 형광등이 켜져 있는 실험실에서 진행되었다. 성능평가 결과 제안된 시스템이 홉 간 거리가 긴 멀티 홉 네트워크 환경에서 고음질의 오디오 신호를 효과적으로 전송할 수 있었다. 반면에 사용된 다양한 LED들의 색깔에 따라서 오디오 데이터의 전송 음질에 차이가 있음을 확인 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.127-133
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• 2021

산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2004년도 하계학술대회
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• pp.291-294
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• 2004

최근 정지 및 이동중에도 고속의 데이터 전송속도를 보장하는 휴대인터넷 서비스에 대하여 많은 관심이 증폭되고 있고, 특히 휴대인터넷 사업에 대하여 통신업계의 관심은 더더욱 증가되고 있다. 이에 발맞춰 KT는 휴대인터넷 상용화에 대비하여 OFDMA 기술을 포함한 다양한 기술방식의 무선시스템을 도입하여 종합 Testbed를 구축하고 운용하였다. 본고에서는 구축된 무선시스템의 기술검증을 위한 성능 평가 방안과 Testbed의 구축 및 운용에 대하여 논하였다.