• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.04a
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• pp.220-222
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• 2004

경량전철 시스템은 통합시스템으로 시험의 종류 및 방법이 다양하여 기존의 열차 계측 시스템은 계측기마다 별도로 시험하고. 각각의 계측기마다의 계측데이터를 취합하여 각 계측 데이터별로 비교 분석하여야 함으로 열차의 주행을 시험항목에 따라 열차를 여러번 운행, 동작등, 반복을 피하기 위하여 시스템을 통합하여 체계적으로 시험하기 위한 방안으로 계측시스템의 구축이 필요함에 따라 채널의 추가 및 삭제가 용이한 분산계측 시스템으로 무선 랜을 이용하여 거리 및 위치의 한계를 극복하고 주행 중인 열차의 차상 및 지상의 Data를 통합하여 측정하며 측정채널의 시간동기를 맞추어 측정함으로 Data 분석 시 채널간의 비교가 용이하도륵 시스템의 설계를 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.105-106
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• 2008

전기철도에서 전차선은 차량에 직접 전력을 공급하는 설비로서 철도차량 운행 시 전차선의 사고를 예방하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 한국과 영국의 전기철도 전차선로의 안전성을 비교하기 위하여 영국의 전차선 안전성 분석 보고서와 한국의 전차선의 장애사례에 대한 데이터를 검토하였다. 분석한 데이터는 Fault Tree Analysis(FTA) 알고리즘에 적용하여 시스템의 신뢰도를 산정하는데 사용하였다. 이를 통해 전기철도 급전시스템의 사고율을 산정하여 각 요소별 및 전체 시스템의 신뢰도를 산정할 수 있었으며, 이는 유지보수주기 결정, 교체필요 요소의 결정 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1349-1351
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• 2004

경부고속전철에서 사용되는 제동시스템의 성능 및 특성을 종합적이고 효율적으로 확인하기 위하여 차량 내에 상시 계측시스템을 구축하였으며, 차량의 제동과 관련된 측정과 평가는 경부고속전철이 상업 운행을 하는 차량이므로 구성품의 변경을 가져오지 않는 범위 내에서 수행하였다. 경부고속전철의 차량 내에 설치된 계측장비와 Lab VIEW로 개발된 계측프로그램을 이용하여 제동관련 데이터를 실시간으로 감시하고 측정하였다. 또한 차후에 분석프로그램을 통해 제동시스템의 성능 및 특성을 알아보기 위해 시운전 시험 중에 제동관련 데이터를 실시간으로 저장하였다. 본 논문은 경부고속전철의 전기제동에 대한 설계치와 실측치를 서로 비교하였으며, 이에 제동시스템의 성능을 정확하게 확인하고 검증할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.535-536
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• 2018

이 논문에서는 스마트 블랙박스를 위한 분산 이동객체 모니터링 시스템을 개발한다. 개발하는 모니터링 시스템은 대용량의 스마트 블랙박스의 데이터를 수집, 분석, 제공하는 기능과 수집된 블랙박스 데이터를 분석하여 안전 및 경제 운행 정보를 제공한다. 또한 차량의 위치를 기반으로 현재 위치 모니터링 및 차량 궤적 조회가 가능하다.

• Review of KIISC
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• v.24 no.2
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• pp.35-41
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• 2014

자동차 산업 인프라의 발달로 자동차 사용 인구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 자동차 사고도 매년 증가하고 있다. 자동차 사고는 개인 및 사회의 비용손실과 즉결되므로 많은 운전자들이 자동차용 블랙박스(사고영상기록장치)를 구입하여 장착하고 있다. 이런 자동차용 블랙박스는 교통사고 시점의 영상을 저장 재생 하므로 정확한 사고원인을 규명하는데 활용되고 교통사고를 예방하는 효과가 있다. 그러나 그 이면에 자동차용 블랙박스는 자동차가 운행될 때 마다 영상을 촬영하고 저장되기 때문에 의도되지 않은 개인의 사생활이 노출 될 수 있으며 또한 저장된 사고영상 데이터를 의도적으로 조작하여 교통사고의 원인규명을 방해하는 문제가 발생 하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 국내 관련 동향을 알아보고 보안기술을 적용 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.129-131
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• 2022

본 논문에서는 열차의 운행으로 인한 철도 주변 주거지역에서 다양한 유형의 위험요소를 파악하고 분석하기 위한 시스템 운영방안을 제안한다. 위험 요소를 파악하고, 특정 위치의 필요한 센서를 부착하여 데이터를 수집 및 처리하고 패턴을 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 제공함으로써, 철도 주변 주거지역에 어떠한 피해가 있는지 알 수 있고, 그에 적합한 적용방안을 마련하고, 시스템 제어를 위한 애플리케이션과 연동하여 사용자에게 더 나은 편의성을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.330-331
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• 2022

자율주행 차량의 운전자는 현재 레벨3에서 탑승하는 운전자에부터 최종적으로 레벨 5단계에서 탑승자로 변화하게 된다. 관련하여 자율주행차량이 운행하는 동안 탑승자는 무엇을 하는지가 중요한 이슈로 대두될 여지가 있다. 탑승자는 뉴스를 읽거나 노래를 부르거나 주변 환경을 감상할 수 있고, 또는 탑승자는 다른 탑승자와 게임을 하거나 대화를 하거나 회의와 의사결정을 내릴 수도 있다. 자율주행차량은 이용자의 활용에 따라 오락공간, 휴식공간, 회의공간으로 트랜스포메이션되는 셈이다. 본 논문은 자율주행차량에서 블록체인 기술 중 하나인 NFT를 활용하여 차량의 탑승자에게 소유권이 있는 생산 데이터에 대해 스마트 계약을 구현하는 방법에 대하여 연구하였다. 자율주행 차량 내에서의 소유권을 표식한 스마트 계약 체결과 향후 적용 운용환경을 연구.개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.293-296
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• 2022

본 논문에서는 실제 주행하는 철도가 지나가는 터널에서 유발되는 안전사고 및 주변에 거주하는 주민들과, 서식하는 야생동물들에게 피해를 입힐 수 있는 소음과 진동을 감지하고, 철도가 터널을 운행하는 상황을 구현하여, 너털에서의 위험 요소들에 대한 상황 데이이터들을 센서를 통해 데이터 수집을 진행하고 다양한 위험 상황으로부터 실시간 감지를 통해 데이터들을 분석하고 적절한 상황 지원을 위한 실시간 인지시스템 모델을 설계하고 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.447-450
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• 2008

해상에서 장시간 운행하는 선박에서 사고나 질환이 발생 할 경우, 원격지의 의사와 단순한 문답으로 환자의 치료를 하거나 간단한 조치 밖에 하지 못하지만 국제해상위성을 이용하여 원격지의 의사가 원격진료가 가능한 시스템의 데이터 통신을 설계, 구현한다. 원격진료 시스템은 응급상황 발생시 항해 중이었던 선박을 회항하거나 하는 경우를 예방할 수 있어 상당한 비용절감의 효과가 있으리라 판단되며, 선박에서 전화통신의 용도로 사용하던 기존의 해사위성 망을 이용하여 낮은 전송속도에서 중요한 의학적 정보를 효율적으로 전송할 수 있는 통신 시스템을 설계하고 구현 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.604-606
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• 2024

컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.