• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.581-587
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• 2011

무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.515-520
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• 2022

다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.208-217
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• 2013

평면센서배열을 사용하는 소나시스템에서 송수신빔을 수평, 수직방향으로 분리하여 형성할 수 있다면, 빔형성에 필요한 연산량과 공간을 줄일 수 있는 장점들이 있다. 하지만 일반적으로 소나시스템에서 사용되는 평면센서배열은 공간상 수평, 수직방향으로 분리되지 않는다. 따라서 기존의 수평, 수직방향 분리 가중치를 이용하여 송수신빔을 분리하여 형성하면 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성과 차이가 발생된다. 본 논문에서는 공간상 분리가 되지 않는 평면센서배열에 대해 효과적으로 분리된 수평, 수직 가중치를 적용하여 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성을 얻기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 평면센서 배열의 수평, 수직방향으로 영향을 미치는 유효센서수를 구해 분리된 수평, 수직 가중치에 적용시킨다. 이를 통해 목표로 하는 수평, 수직 가중치의 오차 합이 최소화되도록 반영시킴으로써 각 방향으로 목표로 하는 빔 특성을 가지도록 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.417-420
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• 2002

수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법 및 개별 센서에 대한 정합회로의 설계는 실제 시스템 설계 시 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법을 통합하고 있으면서 일반 사용자들도 쉽게 최적 빔 설계를 통한 가중치를 구하고 또 개별 소자에 대한 센서 임피던스 정합회로를 설계할 수 있도록 해주는 통합 S/W를 구현하였다. 본 프로그램을 이용하여 최적의 가중치를 구하고 그 가중치를 가지는 개별 센서의 정합회로를 일괄적으로 설계할 수 있다. 앞으로도 실제 사용자로부터 의견을 수렴하여 계속 성능을 보완할 예정이며 교육용이나 실제 산업용으로 사용이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.291-298
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• 2012

일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.394-396
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• 2012

무선 센서 네트워크는 센서들이 시간적, 공간적 제약을 갖고 있다는 점에서 여타 네트워크들과는 다른 특성을 갖고 있다. 본 연구에서는 무선 센서들을 보다 오랜 시간 동안 보다 넓은 영역을 커버하며 통신 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다. 우리는 가중치 기반의 셀룰러 오토마타 모델을 활용하여 효율적인 무선 센서 네트워크 알고리즘을 구현하고 그 실험 결과를 분석하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.600-605
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• 2006

센서 네트워크는 데이터를 수집하는 싱크 주변에 있는 센서 노드가 극심한 에너지 소비를 보이는 문제가 있다. 이러한 싱크 주변 센서 노드의 에너지 소비 분산을 위해 모바일 싱크를 사용한 데이터 수집방법에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 모바일 싱크를 사용하여 데이터를 수집하기 위해서는 각 센서 노드별 데이터 수신 순서를 스케줄링하여 각 센서 노드에게 균등한 데이터 전송 기회를 부여하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 싱글 홉 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 이용한 균등한 데이터 수집을 위한 데이터 가중치 기반 스케줄링기법인 DWEDF를 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 여러 다른 스케줄링 기법들에 비해 약 1.5배에서 3배가량 높은 성능을 보임으로써 그 효율성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.350-356
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• 2008

본 논문에서는 근거리 표적 탐지 빔형성 기법에 적합한 체비셰프 (Chebyshev) 및 해닝 (Hanning) 쉐이딩 함수를 제안하였다. 제안된 근거리 표적 탐지용 쉐이딩 함수는 최적의 센서 가중치를 얻기 위하여 비균일 견인 배열의 센서 위치 정보를 사전에 정확히 알고 있다고 가정하였으며, FFT (Fast Fourier Transform)를 통하여 시간영역으로 표현되어 있는 쉐이딩 함수 가중치를 주파수 영역으로 변환시키는 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통하여 산출된 쉐이딩 함수 가중치는 개별 센서에 대한 가중치 값으로 부여하였다. 또한 제안한 근거리 쉐이딩 기법을 기반으로 빔 패턴의 부엽 준위 저하 효과와 더불어 표적에 대한 방위각 및 거리 추정 성능이 향상됨을 모의실험을 통하여 확인하였다. 이와 더불어 수신신호 주파수 대역에 따라 차별적으로 구성된 비균일 견인 배열을 이용함으로 인해 다양한 수신신호 주파수에 따른 성능 감쇄 현상을 최소화하는 배열구조를 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 1999

본 연구에서는 음향측정 목적의 선형배열에 가우시안 가중치를 적용시킨 광대역 단일 빔형성 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬은 배열 내의 모든 센서를 동시에 사용하여 1회에 광대역 수신 빔을 형성시킨다. 여기서 주파수 종속 함수의 가우시안 가중치는 각 센서의 수신 주파수 범위를 제어하도록 시간지연 보상 전에 적용된다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리듬에 의해 형성된 광대역 단일빔의 지향지수 및 빔패턴 특성이 광대역 음향신호 측정에 가용함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.23-26
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• 2019

사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.