• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.191-199
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• 2023

본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2018

본 논문에서는 현실공간에 가상의 정보를 추가하는 증강현실 환경과 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있는 다양한 센서가 설치된 운영시스템과 연계하여 정보를 지속적으로 모니터링 및 관리할 수 있는 객체-포인트 관계기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼을 제안한다. 객체-포인트 관계기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼은 설비 및 센서 등 관리의 대상이 되는 객체와 해당 객체에서 받을 수 있는 정보로 구성된 포인트의 집합으로 이루어져 있으며, 이를 가능하게 하는 관리시스템-플랫폼-컨텐츠 간의 API 를 제공한다. 제공되는 API 를 통해 증강현실 컨텐츠와 실시간 관리 대상인 객체와의 연계가 가능하며, 이미 운영되고 있는 시스템의 변경 없이도 증강현실에서 표현할 객체 정보의 수정이 가능하도록 설계되었다. 따라서 제안하는 객체-포인트 관계 기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼은 산업과 증강현실 기술의 융합을 도모하며 산업 전반에 걸친 증강현실 산업 생태계에서 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.157-160
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• 2021

프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.279-282
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• 2009

유비쿼터스 센서 네트워크(USN)는 다수의 u-센서 노드간 애드 혹(Ad Hoc), 멀티 홉(Multi Hop) 통신으로 구성된다. 그러나 USN이 시작 단계인 현재 시점에서, 과거 시리얼이나 이더넷으로 구성된 유선 네트워크를 지그비, 블루투스, 와이파이 등을 이용한 포인트 투 포인트 (Point To Point) 무선 네트워크로 전환하는 이슈가 많은 부분을 차지하고 있다. 하지만 적용 범위가 넓고 별도의 광역 인프라를 구성하기 곤란한 경우, USN을 이용한 애드 흑, 멀티홉 메시 네트워크를 구성하는 사례도 점차 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 유비쿼터스 센서 네트워크를 보다 쉽고 편리하게 모니터링 하기 위한 시스템을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.337-339
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• 2006

무선 센서 네트워크에서는 센서로부터 유입되는 데이터의 정확성을 위하여, 결함이 발생한 센서 노드의 자가 치유는 필수적이다. 이를 위해, 롤백 기술을 사용하기 위한 글로벌 체크포인트 프로토콜들이 제시되었지만, 각각의 프로토콜은 메모리 효율과 성능에 있어서 상충 관계가 존재한다. 따라서, 본 논문은 성능 위주 글로벌 체크포인트 프로토콜의 메모리 효율을 개선하기 위해서, 플랫폼 기반의 주소 로그 기반 구조(Address Log Based Architecture, ALBA)를 제시한다. 이 구조는 롤백 동작에 필요한 메모리의 양을 줄이기 위해 간접 메모리 접근 방식과 원격 접근 방식을 지원한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.583-594
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• 2006

유비쿼터스 환경에서 정확한 데이터를 얻기 위해, 무선 센서 네트워크의 신뢰성은 필수적이다. 이것을 위해, 롤백 기술을 통한 자가 치유는 신뢰성 향상에 도움을 준다. 하지만, 로컬 시스템만을 고려한 기존 롤백 기술은 무선 센서 네트워크에서 자칫 전체 시스템 차원의 결함을 발생시킨다. 따라서, 롤백 기술을 무선 네트워크 차원으로 지원하기 위해 체크포인트 프로토콜이 제시되었다. 하지만, 무선 센서 네트워크가 가지고 있는 특유의 제한 조건 때문에 각각의 프로토콜들은 메모리, 성능, 그리고 전력 소모 효율에 있어서 상충관계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 주소 기록 기반 프로토콜(address log based protocol, ALBP)이라 불리는 새로운 프로토콜을 제시한다. 이 기법은 비동기 방식을 지원하는 플랫폼 기반의 프로토콜로, 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려사항인 전력 소모량, 메모리 사용량, 그리고 마감시간을 맞추기 위한 빠른 응답시간을 만족시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7B호
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• pp.886-891
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• 2011

본 논문은 수중 센서 네트워크에서 효율적인 하향링크 멀티캐스트 데이터 전송기법을 제시하였다. 기존에 센서 네트워크에서 많은 멀티캐스트 전송 기법이 제안되었지만, 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시키기 어려운 환경에 있는 수중 센서 네트워크에 특화된 멀티캐스트 기법은 없었다. 본 논문에서는 이를 위하여 수중 센서 네트워크에서의 멀티캐스트 두 가지 특성을 파악하여 이를 알고리즘에 적용하였다. 싱크 노드에서 목적지 노드들의 위치 정보를 가공하여서 각도 정보를 추출하였고, 이렇게 추출한 목적지 노드들의 각도 정보를 바탕으로 가상의 유클리디언 스테이너 포인트를 이용한 최적의 멀티캐스트 전송 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 저 계산 능력과 제한된 전송파워를 가지는 수중 센서 네트워크에서 구동하기에 알맞음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 제안한 방식은 기존의 방식들에 비하여 감소된 전송 전력과 감소된 라우팅 계산량을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 월간포장계
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• 통권91호
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• pp.140-144
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• 2000

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1932-1933
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• 2011

손 제스처 인식을 위한 손 위치 검출 및 추적 알고리즘에 대한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 검출된 손의 위치를 통한 사용자와 컴퓨터간의 인터랙션(Human Computer Interaction, HCI) 과정에서 손의 위치 좌표를 그대로 이용하는 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 제한된 이동 범위 내에서의 손의 위치 정보를 이용하여 컴퓨터상의 포인트를 효율적으로 컨트롤할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 손 위치 검출을 위해 깊이 센서를 이용하였으며 알고리즘의 효율성을 시험하기 위해 사용자의 손 움직임에 따른 포인트의 위치 변화를 관찰하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 추적되는 손의 위치를 이용해 효율적으로 포인트를 컨트롤함을 확인하였다.