• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.50-58
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• 2017

Recently, some methods of converging heterogeneous fire sensor data have been proposed for effective fire detection, but the rule-based methods have low adaptability and accuracy, and the fuzzy inference methods suffer from detection speed and accuracy by lack of consideration for images. In addition, a few image-based deep learning methods were researched, but it was too difficult to rapidly recognize the fire event in absence of cameras or out of scope of a camera in practical situations. In this paper, we propose a novel fire detection system combining a deep learning algorithm based on CNN and fuzzy inference engine based on heterogeneous fire sensor data including temperature, humidity, gas, and smoke density. we show it is possible for the proposed system to rapidly detect fire by utilizing images and to decide fire in a reliable way by utilizing multi-sensor data. Also, we apply distributed computing architecture to fire detection algorithm in order to avoid concentration of computing power on a server and to enhance scalability as a result. Finally, we prove the performance of the system through two experiments by means of NIST's fire dynamics simulator in both cases of an explosively spreading fire and a gradually growing fire.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.2
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• pp.81-89
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• 2010

Biological data mining has been noticed as an issue as the volume of biological data is increasing extremely. Grid technology can share and utilize computing data and resources. In this paper, we propose a hybrid system that combines biological data mining with grid technology. Especially, we propose a decision range adjustment algorithm for processing efficiency of biological data mining. We obtain a reliable data mining recognition rate automatically and rapidly through this algorithm. And communication loads and resource allocation are key issues in grid environment because the resources are geographically distributed and interacted with themselves. Therefore, we propose a dynamic load balancing algorithm and apply it to the grid-based biological data mining method. For performance evaluation, we measure average processing time, average communication time, and average resource utilization. Experimental results show that this method provides many advantages in aspects of processing time and cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.353-357
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• 2012

요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.1
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• pp.17-21
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• 2014

In this paper, we proceeded a study about the wireless endoscopic technology development combined with UWB communication module for endoscope. Firstly, we proposed needs of UWB wireless endoscope technology development related to domestic endoscope industry and UWB communication technology. Also, we develop a wireless endoscope combined with UWB communication module. In this paper, the proposed UWB wireless endoscope technology can acquire a endoscope image using UWB communication method. It can transfer a image at high data rate using DB and Smart Device linkage technology, an effective and trusted diagnosis is possible. The proposed UWB wireless communication module combined with UWB communication module is expected to be widely utilized.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.82.1-82.1
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• 2010

수소화된 비정질 실리콘 박막을 이용한 반도체는 현재 태양전지, 트랜지스터, 매트릭스 배열 및 이미지 센서 등의 분야에서 이용되고 있다. 자세히 이야기 하면, 여러 가지의 광전효과 물질에 대한 특성이 있으며, 가시광선영역에 대하여 > $10^5cm^{-1}$이상의 매우 높은 광흡수계수와 낮은 온도를 갖는 증착공정 등이 있다. 박막의 밴드갭은 약 1.6~1.8eV로서 태양전지의 흡수층과 passivation층으로 적절하다. 여러 가지 종류의 태양전지 중 비정질 실리콘 박막/결정질 실리콘 기판의 구조로 이루어진 이종접합 태양전지는 저온에서 공정이 가능한 대표적인 것으로서 HIT(Heterojunction with Intrinsic Thin layer)구조로 산요사에 의해 제안된 것이다. 이것은 결정질 실리콘 기판과 도핑된 비정질 실리콘 박막사이에 얇은 진성층 비정질실리콘 박막을 삽입함으로서, 캐리어 전송을 좋게하여 실리콘 기판 표면의 passivation효과를 증대시키는 결과를 가지고 온다. 실험실 규모에서는 약 20%이상의 효율을 보이고 있으며, 모듈에서는 19.5%의 높은 효율을 보이고 있어 실리콘 기판을 이용한 고효율 태양전지로서 각광을 받고 있다. 이러한 이종접합 태양전지의 대부분은 단결정 실리콘을 사용하고 있는데, 점차적으로 다결정 실리콘 기판으로 추세가 바뀌고 있어, 여기에 맞는 표면 passivation 공정 및 분석이 필요하다. 본 발표에서는 다결정 실리콘 기판위에 진성층 비정질 실리콘 박막을 유도결합 플라즈마 화학기상 증착법(ICP-CVD)을 이용하여 제조하여 passivation 효과를 분석한다. 일반적으로 ICP는 CCP(coupled charged plasma)에 비해 약 100배 이상 높은 플라즈마 밀도를 가지고 있으며, 이온 충돌같은 표면으로 작용하는 것들이 기존 방식에 비해서 작다라는 장점이 있다. 먼저, 유리기판을 사용하여 ICP-CVD 챔버내에 이송 한 후 플라즈마 파워, 온도 및 가스비(SiH4/H2)에 따른 진성층 비정질 실리콘 박막을 증착 한 후, 밴드갭, 전도도 및 결합구조 등에 대한 결과를 분석한 후, 최적의 값을 가지고 250um의 두께를 갖는 다결정 실리콘을 기판위에 증착을 한다. 두께(1~20nm)에 따라 표면의 passivation이 되는 정도를 QSSPCD(Quasi steady state Photoconductive Decay)법에 의하여 소수캐리어의 이동거리, 재결합율 및 수명 등에 대한 측정 및 분석을 통하여 다결정 실리콘 기판의 passivation effect를 확인한다. 제시된 데이터를 바탕으로 향후 다결정 HIT셀 제조를 통해 태양전지 효율에 대한 특성을 비교하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.6
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• pp.52-60
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• 2009

인터넷의 보급과 더불어 폭발적으로 늘어나기 시작한 데이터 통신은 FTTH의 보급과 IPTV, VoD 등 본격적인 멀티미디어 수요의 증가에 따라 매 18개월마다 통신량이 2배씩 증가하는 "광 무어의 법칙"이 성립되고 있다. 지속적인 대역폭의 증가를 수용하기 위해서는 핵심 광부품의 소형화 및 저가화가 반드시 필요하며 이러한 요구사항 수용을 위한 핵심요소는 광집적화 기술 개발을 통한 광소자의 고집적화 및 고속화 달성이다. 광집적화 기술은 크게 두 가지 분류로 나눌 수 있는데 이종 물질간의 하이브리드결합에 의한 구현과 단일 혹은 유사 물질에 의한 모놀리식 집적에 의한 방법이다. 본 고에서는 하이브리드 집적 및 모놀리식 집적 기술의 핵심 요소 및 기술발전 현황에 대해 살펴본다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.2
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• pp.51-62
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• 2016

인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.172-175
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• 2001

쾌속조형기술은 제품 설계나 기타 물체의 형상 데이터로부터 광경화성 수지, 금속 등 다양한 재료를 이용하여 수 시간 내에 실물 모형을 제작할 수 있는 기술이다. 쾌속조형기술은 주로 자동차나 제품의 모형제작에 주로 사용되어 왔다. 사이버메드에서는 인체에 대한 3차원 형상화 기술과 쾌속조형기술을 이용하여 개인별로 상이한 인체 골격에 대한 비교적 저렴한 비용으로 실물 모형을 제작할 수 있는 기술을 개발하여, 국내 및 일본의 병원에서 수술 계획 및 모형 수술에 직접 적용하고 있다. 이 논문은 쾌속 조형 기술, 인체의 3차원 형상화 기술의 개요와 그 동향, 그리고 이를 결합한 수술용 인체 골격모형의 제작 기술과 적용 사례에 대해서 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.155-156
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• 2013

최근 뇌파에 관련된 연구가 IT 분야와 결합하여 많이 진행되고 있다. 우리의 연구에서는 음악의 선호/비선호를 구분 문제를 뇌파를 이용해서 접근하려 한다. 이를 위해서 데이터를 모으고 분석하는 과저에서 나온 실험결과를 이 논문에서 발표한다. 최대한 편안한 상태에서 음악을 들으면서 뇌파를 취득하였을 때, 선호하는 음악과 비선호하는 음악을 구분해서 들었을 때의 뇌파취득 결과와, 그렇지 않았을 때의 뇌파 취득 결과를 간단한 분류방법을 통해서 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.115-120
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅에서의 플랫폼 기술은 상황인지(context-awareness) 기술과 재구성형 네트워킹(reconfiguration networking) 기술이 융합되어 가면서 병행하여 발전되고 있으며 최근에는 이종간의 다른 리소스를 가지고 있는 모바일 플랫폼간의 자율적인 공유를 통한 보다 큰 개념의 유비쿼토스 서비스가 제공 되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 서비스 기술과 서비스 추론 기술을 제안한다. 특히 본 논문에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 사용자 선호도에 기반한 서비스를 제공한다. 본 논문은 상황인지 시스템에서 온톨로지를 활용한 고도화된 서비스 추론 엔진과 함께 데이터마이닝기법을 이용하여 사용자의 과거 이력 분석을 통해 최적의 서비스등 다른 분야의 방법들을 함께 결합시킴으로서 상황 인지 시스템에서의 새로운 사용자 선호도 기반 서비스 패러다임을 제공하는 것을 목적으로한다.