• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.64-67
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• 2013

바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.5
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• pp.371-379
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• 2009

Conventional sensor node operating systems do not support sensor abstraction for sensor applications. So, application programmers have to take charge of developing the hardware and the device drivers for the applications by themselves. In this paper, we present an as architecture to support sensor abstraction. The as provide not only application programmers with API library to access sensor devices, but also sensor developers with HAL library to access sensor hardware. This can reduce the development burden of application programmers significantly. In this paper, at first, we define the sensor HW interface to ease the attachment of sensors. Second, we describe the sensor access API for application programmers. Third, we define the HAL library for sensor device programmers to use. Finally, we show that the as can support sensor abstraction by illustrating the sample programs.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.10
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• pp.331-338
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• 2016

In this paper, we propose a system for transmitting army hand signals using motion sensors. The proposed system consists of a squad commander device, squad member devices, and a server. The squad command device and squad member device have been implemented using a micro arduino, an accelerometer sensor, and a gyroscope sensor, and the server has been implemented using a Rasberry Pi 3. Because the devices are made in the form of band, they are lightweight and portable. The proposed system can transmit the hand signals through vibration in conditions of poor visibility. We have designed and implemented the squad member device to be able to recognize four military hand signals. Through experiments, the proposed system have shown 88.82% of correct recognition. In conclusion, we expect to increase effectiveness of army operations and survival rate of soldiers.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1017-1019
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• 2015

본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용한 스마트팩토리 물류추적시스템에서 복수개의 수신 단말기에서 복수개의 비콘 디바이스의 정확한 위치 인식을 위해 디바이스 모드 제어 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 블루투스 4.0 비콘 IPS 서비스를 활용한 비콘 디바이스 이동 추적, 3축 가속도 센서를 활용한 비콘 디바이스 이동 감지, 비콘 디바이스 이동 감지를 통한 블루투스 모드 제어 실험을 진행하였다. 실험을 통해 비콘 디바이스에 구성된 가속도 센서의 데이터를 활용하여 비콘 신호 전송을 제어할 수 있으며, 신호강도(RSSI) 값을 근거로 비콘 디바이스의 이동 경로와 위치 추적이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.549-550
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• 2016

사물인터넷 기술은 이미 지능형 정보처리를 필요로 하는 여러 융합 서비스의 주요 기술로 이용되고 있으며 그 중요성은 나날이 부각되고 있다. 특히 사물인터넷의 핵심 기술 중 하나인 저전력 블루투스 기반 무선통신 장치인 비콘이 주목받고 있다. 비콘은 애플의 아이비콘을 시작으로 다양한 산업분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 비콘의 기본 기능을 넘어서 특정 환경 및 조건에서 사용하고자 하는 요구가 늘어나고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 가속도 센서와 홀 센서를 활용한 비콘 디바이스를 제안한다. 제안한 비콘 디바이스는 센서를 통한 이동 감지를 통해 특정 상황에서의 제어가 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.46 no.10
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• pp.40-45
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• 2009

In this paper, we introduce a mobile-type tiny sensor device that can classify the activities of daily living based on the state-dependent motion analysis using a 3-axial accelerometer in real-time. The device consists of an accelerometer, GPS module, 32bit micro-controller for sensor data processing and activity classification, and a bluetooth module for wireless data communication. The size of device is 50*47*14(mm) and lasts about 10 hours in operation-mode and 160 hours in stand-by mode. Up to now, the device can recognize three user activities ("Upright", "Running", "Walking") based on the decision tree. This tree is constructed by the pre-learning process to activities of subjects. The accuracy rate of recognizing activities is over 90% for various subjects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1813-1815
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• 2015

최근 몇 년간 스마트 디바이스 시장의 주요 트렌드였던 스마트폰의 성장세가 둔화됨에 따라 웨어러블 디바이스가 스마트 디바이스 시장의 새로운 트렌드로 주목 받고 있다. 그러나 기존 스마트 디바이스에 적용해오던 터치 기반의 입력방식을 웨어러블 디바이스에 적용하고자 한 시도는 디바이스의 구조적 차이로 인해 Fat finger problem과 Occlusion problem에 직면하게 되었다. 본 논문은 터치 기반의 입력방식을 웨어러블 디바이스에 적용하였을 때 발생하는 문제점들을 해결하기 위해 선형 위치 센서를 활용한 새로운 입력 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.501-503
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• 2015

최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.202-205
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• 2005

본 논문에서는 주로 정보의 전달에 치우쳐 있는 인터넷이라는 훌륭한 네트워크를 각종 디바이스나 센서로부터 추출되는 정보를 원격으로 수집하고 분석 및 가공하여 반대로 멀리 떨어져 있는 디바이스나 센서를 제어할 수 있는 살아 움직이는 응용분야에 눈을 돌려보았다. 처음에는 Visual C++에 의한 소켓프로그래밍 및 원격제어장비와의 네트워크 프로그래밍에 중점을 두었으나 그 기초 위에 센서의 제어프로그래밍인 디지털 온도센서의 제어를 Visual C++에 의한 다이얼로그 기반으로 프로그래밍화 하였다. 프로그래밍의 원활한 작업 결과를 토대로 원격 실험 결과가 기초적이나마 완성됨을 결과로서 표시하면서 좀더 발달한 원격 제어 실험이 될 수 있도록 매진하여야 겠다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.6
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• pp.51-59
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• 2013

The smart device is a personal device and has the ability to use built-in sensors. Therefore, it is possible to provide individually customized services through recognizing the user's context from the sensor information. For these customized services, the user's moving status is the important information that can be utilized in many areas. Because the existing researches on determining the user's moving status assume that the user has a smart device in his/her pocket or bag, if the user is using his/her smart device it is not suitable for exactly distinguishing the user's moving status. In order to solve this problem, this paper proposes an algorithm to determine the user's using and moving status. Our proposed algorithm utilizes smart device's events to distinguish the smart device usage and the accelerometer sensor data to determine the user's movement. As an analyzing result through the real experiment, the accuracy of our algorithm is about 75 percent on average.