• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.808-815
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서, 위치인식기술의 중요성이 대두 되고 있다. 기존에 많이 이용되어 왔던 위치인식기술에는 인공위성을 이용한 GPS, 초음파를 이용한 Cricket, 적외선을 이용한 Active Badge, RF를 이용한 RFDAR등이 있다. 하지만 이러한 기술들은 시스템을 위해 기반 시설을 전제 조건으로 하기 때문에 이용에 어려움이 따른다. 기존의 위치인식기술의 단점을 보안하기 위한 방법으로 제시된 것이 GSM과 무선 LAN을 이용한 위치인식기술들이다. 현재는 차량용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반 현황 추적 등 위치인식기술을 바탕으로 한 다양한 서비스들이 상용화되어 가고 있다. 상용화된 서비스들의 특성에 따라 개인화된 위치 정보를 필요로 하는 것들이 많아 지고 있으며, 개인화된 정보를 획득하고 이를 서비스에 적용하려는 시도가 여러 곳에서 진행 중이다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념을 확보해야 하며, 인공지능적인 기술들을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 기반시설(AP: Access Point)이 충분한 무선 LAN을 이용하여 위치인식 기술애 대해 연구하였다. 기존의 무선 LAN 장비를 통하여 얻어진 위치 데이터를 가공하여 검색 기술의 고전적인 방법인 벡터 유사도와 확률 기반 유사도를 적용하여 인식률의 추이를 실험해 보고, 인식률 증가를 위한 방법들을 모색해 보겠다. 또 위치기반 알리미를 통하여 개인화 정보에 대한 적용 방향에 대해 연구해 보고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1821-1822
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.361-365
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• 2007

위치정보는 유비쿼터스 컴퓨팅의 가장 중요한 항목 중 하나이다. 일반적인 위치 인식 시스템은 GPS가 대표적이지만, 실내에서 사용할 수 없고 건물내부와 같은 좁은 지역에서의 위치 인식이 어렵다는 단점이 있다. 특히 핸드폰, PDA와 같은 개인용 장비 에서는 더욱 정교한 위치 인식 기술이 필요한데, 무선랜을 기반으로 하는 위치 인식 기술은 그러한 목적을 달성하기에 적절하다. AP (Access Point)로부터 수집된 무선 신호의 세기는 모바일 기기의 위치를 측정하는데 필요한 지도로써 사용할 수 있지만, 건물의 벽, 사물, 사람 등과 같은 장애물의 간섭으로 변화가 심해 쉽게 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 신경망 모델을 이용한 무선랜 환경에서의 위치 인식 시스템을 제안한다. 아울러 신경망 학습에 사용될 학습데이터의 오차를 보정하고, 중복을 제거하기 위하여 칼만 필터를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.236-237
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• 2023

선박무선통신장비는 선박이 항해하는데 필요한 안전정보, 선박교통 모니터링 및 관제, 입·출항 정보를 교환하기 위한 필수 장비이므로 선박항해사는 무선통신 내용을 항상 주의 깊게 청취해야 함. 본 연구에서는 선박의 실제 음성 교신데이터 500시간 데이터를 수집 및 학습하고, Wav2Vec 및 Whisper 모델을 활용하여 한글 및 영어(해사영어) 음성인식 모델을 개발하고 실용화를 수행하였다. 음성인식 모델의 성능은 CER(Character Error Rate) 기준 94.5%로 향후 선박 운항 관련 댜양한 분야에 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1882-1883
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• 2007

본 논문은 근거리무선통신을 포함한 위치서비스를 위한 무선통신응용분야에 적용될 수 있는 고신뢰 고정밀 무선위치인식기술 방법을 제안한다. 제안된 위치인식방법은 양방향통신을 통해 추정된 무선태그의 신호세기 및 시간차를 측정된 거리정보를 바탕으로 상대적 위치에 대한 확률적 계산을 수행하게 되며, 측정데이터의 부정확성으로 인한 위치측정의 오차를 줄일 수 있다. 또한 제안된 고신뢰 무선측위 코아 스택을 근거리무선네트워크 형성이 가능한 2.4 GHz ISM 협대역 밴드의 ZigBee 무선비콘 및 무선태그 디바이스들에 탑재하고 실증시험을 위하여 스마트 홈 실내 환경 아래에서 $1m\;{\times}\;1m$ 의 위치인지를 가능케 하는 위치인식시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.65-68
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• 2004

이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.4
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• pp.101-111
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• 2011

Due to recent development in wireless communication technologies and mobile information devices, the services on ubiquitous computing technology without time and place restriction have been spotlighted. Moreover, the interest of the Wireless Sensor Networks (WSNs) and context-awareness technologies have largely been escalating and their technologies utilization is active in the various applications such as healthcare, farm management and so on. However, the direct adaption of the existing context-awareness technique to the WSN technology has several drawbacks as follows. First, such systems waste precious energy of sensor nodes, due to unnecessary data transmissions. Secondly, since the existing work was designed to support only specific applications, it is required to implement a new context-awareness application for a specific purpose. Therefore, we, in this paper, propose a new real-time monitoring system based on context-awareness in WSNs. Our system not only enhances energy efficiency by reducing data transmissions by doing context-awareness on a sensor node, but also is scalable in terms of supporting new context-awareness functionalities through modularization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.706-708
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• 2004

일반적인 무선 통신망은 데이터 전송 고속화에 중심을 두고 발전해 왔으나, 최근 무선 센서 네트워크와 같은 응용 분야에서 소량의 데이터와 낮은 처리 속도를 지원하면서 저비용, 경량, 저전력을 요구하는 무선 통신 기술이 필요하게 됨에 따라 IEEE에서 LR-WPAN(Low Rate-Wireless Personal Area Network)을 위한 새로운 IEEE 802.15.4 표준이 제시되었다. 현재 무선 센서 네트워크에 관한 연구는 소형 경량의 MAC(Medium Access Control ) 프로토콜 개발이 핵심 기술로 인식되면서, 저전력 소모를 위한 라우팅 기법, MAC 프로토콜의 패킷처리 기술 등이 우선적으로 진행 중이다. 그러나 무선 센서 네트워크와 같은 응용분야에 사용 가능한 표준인 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜의 실질적인 상용화를 위해서는 표준안 분석 및 검증 과정이 기본적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 표준안의 핵심인 MAC 프로토콜을 정형화된 명세 언어인 SDL(Specification and Description Language)를 이용하며 상세 설계 및 분석 후, 자동화 도구를 이용한 모의수행을 통하여 검증하였으며 표준안과의 비교 및 오류 수정을 거친 연구결과를 기술한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.11
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• pp.1528-1533
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• 2020

Recently, indoor location recognition technology using Wi-Fi fingerprints has been applied and operated in various industrial fields and public services. Along with the interest in machine learning technology, location recognition technology based on machine learning using wireless signal data around a terminal is rapidly developing. At this time, in the process of collecting radio signal data required for machine learning, the accuracy of location recognition is lowered due to distorted or unsuitable data for learning. In addition, when location recognition is performed based on data collected at a specific location, a problem occurs in location recognition at surrounding locations that are not included in the learning. In this paper, we propose a learning data preprocessing technique to obtain an improved position recognition result through the preprocessing of the collected learning data.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.431-434
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 서명인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 PDA와 전자 서명입력기를 이용하여 서명데이터를 획득하고 이 데이터를 유비쿼터스 환경인 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 본 시스템의 구성은 터치 스크린을 통한 서명입력이 가능한 PDA와 전자서명입력기를 장착한 무선단말기를 사용하는 클라이언트 부분과 서명을 검증하는 서버 부분으로 나누어 구현 하였다. 본 논문에서 인식알고리즘으로는 서명영상을 구간분할한 후 PCA와 LDA를 사용하여 특징값을 추출한다. 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 서명입력기로부터 획득한 서명데이터를 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 서명인식 속도 및 성능을 개선하였다.