• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.311-320
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• 2006

본 논문에서는 감지 대상과 싱크의 이동이 빈번한 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경을 위한 데이터 전달 프로토콜인 DDTM을 제안한다. 기존의 USN을 위한 대부분의 네트워크 프로토콜들은 감지 대상과 싱크의 이동을 고려하고 있지 않다. 따라서 이들의 이동시마다 플러딩이나 경로의 재설정이 요구되며 이것은 에너지 보존이 우선되는 USN의 수명에 있어 치명적인 문제가 될 수 있다. DDTM은 TTDD를 기반으로 감지 대상의 이동성을 고려한 데이터 전달 프로토콜이다. TTDD는 그리드를 이용하여 효율적으로 싱크의 이동성을 제공하지만 감지 대상의 이동 시 마다 감지 정보의 전달을 위한 그리드를 재구성해야 하기 때문에 그에 따른 많은 에너지 자원을 소비한다. DDTM은 감지 대상이 일정한 영역 내에서 이동할 경우 기존의 TTDD에서 생성한 그리드를 재활용함으로써 그리드 재구성에 요구되는 에너지 소비를 줄인다. 수학적 분석 모델을 이용하여 감지 대상이 이동 시 소비되는 DDTM과 TTDD의 전체 비용을 비교 분석하였으며, 분석 결과는 제안된 프로토콜이 TTDD보다 감지 대상의 이동성을 효율적으로 제공함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.758-760
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• 2003

무선인터넷의 급속한 발전으로 인해 위치기반서비스(LBS : Location-Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 데이터베이스 관리시스템 (MODBS : Moving Object Database system)은 LBS 플랫폼의 핵심적인 기능으로, 이동체의 현재 및 과거정보를 효과적으로 관리하는 시스템이다. LBS를 위한 시스템의 성능은 이러한 이동체 데이터베이스 관리시스템의 성능과 밀접한 관련이 있다. LBS를 위한, 플랫폼에서 제공되어야 하는 또 다른 기술은 alerting 기술이다. Alert 엔진은 이동체의 특정 이벤트를 감지하여 단말기 소지자에게 정보를 전송하여 주기 위한 시스템이며, 이는 이동체의 이동정보를 관리하고 있는 이동체 데이터베이스 관리시스템의 기능과 밀접한 관계를 가지고 있다. 즉, 기존의 이동체 데이터베이스 관리시스템의 기능을 확장하여 Alert 엔진의 구동을 위한 이동체의 진입 및 진출 감지, 특정 지점에 근접한 이동체의 일괄적 감지 등의 기능을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 Alert 엔진을 위하여, 이동체 데이터베이스 관리시스템에서 확장해야 할 기능들에 대해서 살펴본다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.109-116
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• 2016

셔터방식의 쵸퍼를 이용한 정지 및 이동인체 감지 모듈을 개발하였다. 감지 모듈은 프레넬 렌즈(Fresnel lens), 초전형적외선(pyroelectric infrared : PIR) 센서, 센서 인터페이스 회로, MCU(micro control unit) 그리고 경보 LED(light emitting diode)로 구성된다. 정지 인체 감지 원리는 PIR 센서에서 나오는 신호를 카메라 셔터를 이용하여 인체의 열을 쵸핑하여 감지하는 방식이다. MCU에서 인터럽트 함수를 제어하는 알고리즘을 통해 정지 및 이동 인체 신호를 감지하게 하였다. 개발한 감지 모듈은 기구부와 PCB(print circuit board)를 일체화함으로써 종래의 상용화되고 있는 이동인체 감지 모듈을 대체 가능하다. 실내 상온에서의 실험 결과, 감지거리는 약 7.0m, 감지각도는 $110^{\circ}$로 측정되었다. 이런 조건에서 감지률은 100%이였고 모듈의 소비 전력는 100mW이였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.461-463
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• 1998

본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.195-196
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• 2018

이 논문에서는 Zigbee 통신모듈을 가로등에 사용하여 가로등들을 연동제어하는 방법을 소개한다. 가로등이 이동체를 감지하면 Zigbee 통신 네트워크를 사용하여 이동체 감지 정보를 다른 가로등들에게 알린다. 이동체를 감지하거나 이동체 감지 정보를 다른 가로등에게서 전달 받은 가로등은 일정시간 동안 가로등을 점등한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.129-136
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• 2016

초전형 적외선(pyroelectric infrared : PIR) 센서를 이용하여 정지 및 이동인체 감지 시스템을 개발하였다. 감지 시스템은 전원부, 초전형 적외선 센서 인터페이스 회로, 극소형 스템핑 모터, 그리고 디지털 제어부로 구성된다. 정지된 인체를 감지하는 원리는 PIR 센서와 프레넬 렌즈(Fresnel lens)를 부착한 스템핑 모터를 180도로 6초 간격으로 회전하여 인체의 유무를 검출하고 일정기간 동안 인체 감지 신호가 없으면 모터를 정지시키는 것이다. 제안한 감지 시스템에 필요한 제어 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통해 감지 시스템은 $37^{\circ}C$의 정지 및 이동하는 인체에 대하여 6m의 감지거리와 30도의 감지 각도를 갖고 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2005

무선 센서 네트워크에서는 배터리에 의존하는 수많은 센서 노드들로 구성이 된다. 이때, 물체들을 감지하기 위해서는 센서들은 켜져 있어야 하고, 수집한 데이터는 클러스터 헤드(Cluster Head)나 싱크(sink) 로 보내주어야 한다. 일련의 동작을 위해서 센서들은 않은 에너지를 소모하게 된다 이를 보완하기 위해서 LEACH 라는 방법을 이용하여, 클러스터 헤드 만이 싱크로 데이터를 전송하고, 에너지를 균일하게 소모하기 위한 기법을 사용한다. 본 논문에서는 기본적으로 LEACH 방법을 이용하면서, 이동체의 이동을 감지함에 있어서, 이동체의 예상 이동영역을 예측하여, 예상 이동영역내에 존재하지 않는 센서 노드들은 다음 라운드가 시작할 때까지 Sleep 하도록 하고. 예상 이동영역내에 있는 센서 노드들만 감지하도록 하여, 에너지의 소모를 줄였다. 이때 예상 이동영역은 싱크가 이전에 수집한 데이터로 계산하여, 이동체들의 정보를 모든 노드들에게 브로드 캐스트(Broadcast)하고, 매 라운드마다 클러스터 헤드선택까지는 LEACH 와 마찬가지로 모든 센서 노드들이 참여하지만, 이후 클러스터의 구성원이 되기 위해서는 예상 이동영역내에 존재해야 한다. 만약 해당 라운드에서클러스터 헤드가 되어도, 구성원이 존재하지 않는 다면 다시 Sleep 하도록 하여, 에너지 소모를 줄였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.229-231
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• 2004

유비쿼터스 환경에서 이동하는 객체 위치를 감지하고 서비스를 제공하는 위치 감지 시스템의 역할은 매우 중요하다. 하지만, 감지 시스템들은 적용되는 감지 범위에 따라 프로세스 전락이 다르고 사용이 제한적이기 때문에 신뢰성 있는 QoS를 보장하기가 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지능적인 모니터링 기법을 사용하여 상황을 분석하고 자동으로 최적의 감지 프로세스 전략을 선택하는 자동화 시스템을 설계하였다. 또한 네트워크 대역폭 변화에 따라 최적 QoS를 보장할 수 있는 제안된 시스템의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.910-912
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• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.