• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.78-87
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• 2011

현재 센서 네트워크 시스템을 이용한 다양한 지능형 응용들에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 센서 네트워크는 다양한 센서 모듈을 장착한 노드들로 구성되고, 환경정보를 수집하기 위해 많이 활용된다. 최근 더욱 상세한 환경 모니터링이나 고품질 데이터에 대한 요구로 인해 멀티미디어 데이터의 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고, 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위한 라우팅 기법에 대한 연구를 수행한다. 기존에 제안된 멀티미디어 데이터 전송 기법의 경우 비효율적인 다중경로 설정단계로 인해 경로설정 시간의 지연이 발생하고, Zigbee의 대역폭 한계로 인해 낮은 데이터 전송속도를 보인다. 본 논문은 기존 기법의 대역폭 문제를 해결하는 블루투스와 Zigbee 하이브리드 라우팅 구조를 제안한다. 또한 경로설정 시간 지연 문제를 해결하는 경쟁기반 비-중첩 다중 경로 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 비교평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 약 78% 지연시간이 감소되었으며, 통신 속도가 약 6.9배 증가하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.750-755
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• 2003

본 논문에서는 새로운 형태의 3-라인 발룬을 제안하였다. 먼저 3-라인 발룬의 등가회로를 제시하였고, 이등가회로의 각 포트에서의 전압과 전류의 관계를 이용하여 임피던스 행렬,［Z］를 구하고 이를［S］파라미터로 변환하여 제시하였다.［S］파라미터를 이용하여, 제시한 등가회로가 발룬으로 동작할 수 있도록 하는 설계식을 도출하였다 본 논문에서 제안한 등가회로와 설계식의 타당성 및 유용성을 검증하고자 2.4 GHz ISM 대역에서 동작하는 MLC(Multi-layer Ceramic) 칩 발룬을 설계하였고, LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramic) 기술을 이용하여 제작하였다. 새로운 3-라인 발룬의 등가회로와 LTCC 기술을 이용한 다층구조를 동시에 적용함으로써 2012사이즈의 초소형 발룬을 구현할 수 있었다. 제작된 발룬의 측정 결과는 3차원 전자장 시뮬레이션 결과 와 매우 유사하였고, 넓은 대역에서 매우 우수한 위상 및 진폭 평형 특성을 보였다. 본 논문에서 제안한 3 라인 발룬은 본 논문에서 보인 것처럼 LTCC 기술을 이용하여 매우 쉽게 구현이 가능할 뿐만 아니라 인쇄회로기판 상의 마이크로 스트립라인 등을 이용하여도 구현이 가능하며 작은 사이즈의 우수한 특성을 가진 발룬이 요구되는 무선랜이나 블루투스 등의 무선 통신 시스템 등에 매우 유용하게 적용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.61-67
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• 2017

현 시대에 사는 사람들 중에 다수는 자의적이거나 타의적인 이유로 결혼을 하지 않거나 독립하여 혼자 생활하는 것을 선호하고 있고 그 이유로는 크게 타인에게 간섭받기 싫어서 또는 경제적 사정 등이 있으며, 특히 자신만의 편안한 생활을 추구하는 직장여성들이 일인 생활을 선호하는 추세이다. 하지만 이러한 점을 타겟으로 하여 악용하는 범죄의 표적이 되기도 한다. 그로인하여 현관문 등에 안전고리 등과 같은 보안장치를 추가 장착하여 사용하기도 한다. 현관문의 안전고리를 잠그는 행위는 그렇게 어려운 일은 아니지만 쉽게 잊어버릴 수 있고, 취침 전 잠자리에 위치하여 있을 때 안전고리의 잠금 여부를 확인하거나 잠가야할 때 다시 일어나서 현관으로 이동해 안전고리를 확인하고 잠가야 한다. 하지만 그 번거로움과 불편함으로 괜찮겠지 하는 마음에 안전고리를 채우지 않을 때가 많다. 본 논문에서는 이러한 번거로움을 해결하고 보다 안전한 생활을 유지하기위한 방법으로 스마트 폰을 이용하여 원격에서 안전고리를 조정할 수 있는 장치를 설계 및 구현하여 보다 편하게 안전고리를 사용하여 불법주거 침입 등의 범죄로 부터 안전을 도모 하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.