• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-658
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• 2011

본 연구는 이종 무선 네트워크에서 발생하는 핸드오버 부하를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핸드오버는 단말기의 위치가 네트워크의 구성 단위인 셀을 옮겨갈 때 발생한다. 이 위치 업데이트 비용은 매우 크다. 효과적인 위치 업데이트를 위해서 idle 상태에서는 단말기가 셀 선택 알고리즘에 의해서 셀을 결정한 뒤, 핸드오버 여부를 보고한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 셀 내부에 가상의 버퍼 영역을 두어 버퍼 영역 안쪽의 핸드오버를 제한하고, 버퍼 영역 바깥쪽의 핸드오버는 기존 방식을 이용하는 것이다. 실험은 네트워크 시뮬레이터 NS-3에서 수행되었고, 그 결과 제안된 알고리즘이 핸드오버 횟수를 프로필 기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF) 알고리즘 대비 약 7% 감소시켰으며, 위치 정보의 정확성은 PNSF와 동등한 성능을 보여 위치 기반 서비스의 질 향상에 기여함을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12A호
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• pp.964-974
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• 2003

계층적 이동 IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)을 통해 이동 IPv6를 계층적으로 확장시킨 개념의 마이크로 망 지원의 프로토콜로 이동 IPv6에 비해 빠른 이동성과 이동 노드의 데이터 전송 지연을 줄여주지만 네트워크망에서 동작하는 활동상태 노드와 비활동상태 노드를 구분하여 망의 부하와 노드의 전력낭비 문제를 해결해 주는 페이징 기법이 적용되어 있지 않기 때문에 본 논문에서는 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하는 방법 제안하였다. 기존 IPv6에서 사용되는 패킷 해더의 목적지 옵션과 제어 메시지의 확장을 통해서 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하였으며 비활동 상태의 이동 노드를 찾는 알고리즘으로 최종 지역 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 기존의 페이징이 적용되지 않은 계층적 이동 IPv6보다 비활동 상태인 이동 노드의 핸드오프 시 불필요한 바인딩 업데이트 메시지를 제거함으로써 이동 IPv6 전체 망의 트래픽을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 페이징 영역의 크기가 클수록 마이크로 망의 바이딩 업데이트 메시지가 더욱 감소하여 망의 신호 트래픽이 감소함도 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.137-148
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• 2012

본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 위치 기반 좌표 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 기존 kip 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x,y,z) 3개의 좌표 축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 그러나 좌표 라우팅은 채널 상태를 고려하지 않는다. 채널 상태를 고려하지 않는다면, 라우팅 테이블이 업데이트 될 때 채널 상태가 좋지 않은 노드가 테이블에 업데이트 되어 릴레이 노드로 선택 되어질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 위치 기반 라우팅에서 채널 상태를 고려함으로 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하고 소비되는 에너지를 최소화 할 수 있는 위치 기반 좌표 라우팅 알고리즘 라우팅 방법을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 평균멀티홉수, 부하에 대한 패킷전달률, 지연시간, 에너지 소비를 ZigBee 위치 기반 라우팅의 안전 영역과 전이 영역에 대해 비교하였다. 성능 평가 결과 각 항목에 대해 각각 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.396-402
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• 2021

최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.561-568
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• 2022

최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.390-394
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• 2006

센서 노드는 정보 수집, 데이터 통신, 협력을 통한 모니터링과 같은 작업들을 수행하기 위해 군사 작전 지역, 산업 시설, 생태 환경 등에 배치된다. 응용 프로그램과 운영체제가 설치된 센서 노드를 센서 필드에 배치하고 나면 센서 노드는 쉽게 수거되기 어렵고 재프로그래밍을 위한 물리적인 연결이 힘들게 되어 응용의 변화에 따른 새로운 응용 프로그램의 설치, 수정과 같은 업데이트가 쉽지 않다. 또한 제한적인 시스템 자원을 가진 센서 노드의 특성상 이러한 재구성 기능은 업데이트에 사용되는 비용이 고려 되어야한다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 (finite state machine) 기반의 운영체제인 SenOS에서 응용의 변화에 대처할 수 있도록 동적 재구성 기능이 구현된 형태와 특징을 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1283-1285
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• 2012

수행중인 로컬 소프트웨어의 내부 실행상태를 실시간으로 원격지의 소프트웨어로 반영하여 예상치 못한 장애 상황에서 실행 중이던 소프트웨어를 끝까지 수행 할 수 있도록 복구 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서 수행한 방법은 수시로 소프트웨어 내부 상태 정보를 외부의 저장 서버로 전송하게 되며 원격에 존재하는 소프트웨어에서 그 저장 정보를 이용하여 실시간으로 최신까지의 상태를 업데이트 하여 원래의 소프트웨어 상태를 유지하게 된다. 갑작스런 하드웨어 장애 발생시 상태 점검 프로세스에 의해서 점검되며, 장시간에 걸쳐 수행되고 있는 소프트웨어를 다시 처음부터 수행하지 않고 실시간 정보를 통하여 계속적으로 수행을 완료 할 수 있게 된다. 장시간 동안 시뮬레이션 하는 시스템에서 적용 될 수 있으며 특히 OS 종류나 Server 종류에 종속 되지 않고 동작하며 소프트웨어 개발에 있어서도 프로그램 랭귀지에 상관 없이 구현 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.198-201
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• 2005

본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.45-54
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• 2019

본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.67-75
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• 2010

네트워크 리프로그래밍은 센서 필드에 배치된 센서 노드들의 효율적인 유지 보수를 위해 코드 업데이트와 오류 수정을 원격으로 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 센서 노드들 간에 소량의 데이터를 전달하는 일반적인 무선 센서 네트워크 통신과는 달리 네트워크 리프로그래밍에서는 대용량 데이터의 신뢰성 있는 전달이 요구된다. 기존의 네트워크 리프로그래밍 기법은 신뢰성 있는 데이터 전달을 위해 데이터 손실 발생 시 복구를 위한 비용이 많이 들며 이로 인한 에너지 소모가 급증하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 적합한 클러스터 기반의 리프로그래밍 기법을 제안한다. 센서 필드를 클러스터로 나누고 각 클러스터에 대표 노드를 선정하여 중복 전송과 불필요한 경쟁을 최소화함으로써 에너지 소모를 줄인다. 또한 테이블을 이용하여 노드들의 상태 정보를 통해 정확한 오류 복구를 수행함으로써 신뢰성을 높이고 있다.