• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.685-690
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• 2021

본 논문에서는 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 최대화 할 수 있는 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 사용자가 위치한 셀 이외의 기지국으로부터 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 고려하고, 시스템 피드백 오버헤드를 줄이기 위하여 사용자는 채널 상태 정보 대신에 신호 대 간섭 및 잡음비 정보를 피드백 한다. 따라서 기지국은 신호 대 간섭 및 잡음비 정보만을 이용하여 송신 전력을 제어한다. 함축적 신호 대 간섭 및 잡음비 정보의 이용은 정보 차원을 감소시키는 장점은 있지만 데이터 전송률을 감소시킬 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 학습 방식으로 이 문제를 해결하고, 딥러닝 입력의 차원을 효과적으로 축소할 경우 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법이 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 향상시킬 수 있음을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.135-136
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• 2018

본 논문에서는 산업현장에서 특정한 물건을 인식하고 판단하여 로봇팔로 운반할 수 있는 딥러닝을 적용한 객체 인식 기반의 로봇 팔 제어 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 깊이 인식 카메라를 이용하여 3D 이미지를 촬영 하고 딥러닝으로 검출된 객체를 판별 및 분류 후 인식된 객체를 로봇 팔로 피킹 하도록 구현하였다. 이를 통해, 딥러닝과 깊이인식 카메라로 다양한 환경에서 객체를 정확히 분류 및 추적할 수 있도록 해서 스마트팩토리등 다양한 분야에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.21-24
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.744-750
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• 2020

본 논문에서는 무선통신 시스템의 주파수 효율과 에너지 효율을 개선하기 위하여 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 무선통신 시스템에서 다수의 송수신기의 위치는 균일 분포를 따르고 송수신기 간 채널은 나카가미 페이딩 채널을 가정하여 제안하는 송신 전력 제어 기법에 대한 주파수 효율과 에너지 효율의 성능을 분석한다. 제안하는 송신 전력 제어 기법은 딥러닝 기반의 학습에서 주파수 효율과 에너지 효율을 개선하기 위하여 배치 정규화 기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통해 송수신기의 위치 범위를 제한하는 지형적 크기와 나카가미 페이딩 지수에 대하여 제안하는 송신 전력 제어 기법과 기존의 송신 전력 제어 기법의 주파수 효율과 에너지 효율의 성능 결과를 비교한다. 성능 결과의 비교를 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 성능을 제공함을 입증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.150-158
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• 2018

본 논문에서는 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템에 대해 소개하고 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템의 제어 신호에 오류가 발생했을 때 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 오류를 정정하는 방식을 제안한다. 제어 신호의 오류 발견과 정정은 기존의 오류정정부호 기법을 통해 해결할 수 있으나 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법을 이용하여 더욱 효율적으로 오류를 발견하고 정정한다. 그래서 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법에 대해 소개하며 이 기법을 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 진행하고 비트 오류율로 성능을 확인하여 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법이 기존의 기법보다 효율적인지를 판단한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.25-31
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• 2019

최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 첨단 운전자 지원 시스템 분야에 딥러닝 기술을 접목하여 기존의 기술보다 뛰어난 성능을 보여주기 위한 여러 연구들이 진행 되고 있다. 이러한 동향에 맞춰 본 논문 또한 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소 중 하나인 차로이탈 경고시스템에 딥러닝 기술을 접목한 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 기존의 차선검출 기반의 경고시스템과의 비교 실험을 통해 그 성능을 평가 하였다. 고속도로 주행영상과 시내 주행영상을 이용한 두 가지의 서로 다른 환경에서 모두 제안하는 방법이 정확도 및 정밀도 부분에서 더 높은 수치를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.297-298
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• 2019

본 논문에서는 드론용 오픈 소스 API를 이용하여 셀프 카메라 촬영이 가능한 드론용 앱을 설계한다. 특히, 딥러닝 기반의 YOLO 객체 탐지 기술을 적용하여 배경 속에서 사람을 탐지하여 개인 및 단체 사진 촬영이 가능하도록 설계한다. 개발하는 셀프 카메라 앱은 기체의 자동 회전 및 선회 기반 연속 촬영 기능을 포함하여 다양한 형태의 인물 사진 촬영이 가능하다. 개발된 앱 기술을 기반으로 선회 및 회전을 통한 경비 구역의 침입자 촬영을 위한 시스템 및 드론 제어 기술에 활용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.529-532
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• 2021

본 논문은 서비스 로봇 분야에서 역할을 수행하는 ROS 및 딥러닝 기반 모듈형 6자유도 매니퓰레이터의 설계 방법 및 성능 개선 결과를 제시한다. 기구적 설계, 모터 선정, 역 기구학 해석 방법 및 지능적 제어 방법에 대한 개선점과 향후 연구과제에 대해 다루었다. 특히 고정된 작업 반경 안에 있는 물체를 검출하고 이동시키는 방법을 딥러닝학습에 의해 정확도를 증가시키며, 임의의 위치에 존재하는 다양한 작업환경에서도 성공적인 작업수행이 가능하도록 수직 다관절 모듈형 매니퓰레이터를 설계하고 주요 성능을 검증하였으며 사용자의 사용 목적에 맞게 다양한 환경에서의 임무 수행이 가능하도록 설계하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.