• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1511-1519
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• 2010

본 논문에서는 실내외 무선 센서네트워크 환경에서 전파특성을 고려한 수신신호세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하고 이에 대해 성능을 분석하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기가 불안정하여 낮은 위치추정 신뢰도를 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 도출된 전파특성 요인을 제안하는 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 4개의 가상공간에 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, NLCA의 경우 2m-3.5m 오차를 보였으나 본 논문에서 제안하는 CLA/ECLA의 경우는 1.3m-2.5m/0.5m-1.2m로 선형적인 성능개선을 보였다. 그러므로 전파특성요인이 고려되었을 경우 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2709-2734
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• 2020

The growing demand to make wireless data services 5G compatible has necessitated the development of an energy-efficient approach for an effective new wireless environment. In this paper, we first propose a cognitive sensor node (CSN) based game theory for deriving energy via a primary user-transmitted radio frequency signal. Cognitive users' time was segmented into three phases based on a time switching protocol: energy harvest, spectrum sensing and data transmission. The proposed model chooses the optimal energy-harvesting phase as the effected factor. We further propose a distributed energy-harvesting model as a utility function via pricing techniques. The model is a non-cooperative game where players can increase their net benefit in a selfish manner. Here, the price is described as a function pertaining to transmit power, which proves that the proposed energy harvest game includes Nash Equilibrium and is also unique. The best response algorithm is used to achieve the green connection between players. As a result, the results obtained from the proposed model and algorithm show the advantages as well as the effectiveness of the proposed study. Moreover, energy consumption was reduced significantly (12%) compared to the benchmark algorithm because the proposed algorithm succeeded in delivering energy in micro which is much better compared to previous studies. Considering the reduction and improvement in power consumption, we could say the proposed model is suitable for the next wireless environment represented in 5G.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권6호
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• pp.491-499
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• 2011

The objective of this study was to develop the export strategic core technologies for IT fusion next generation agricultural machines by the analysis of comprehensive and cooperative systems of industries, universities, and institutes. In order to achieve the objective of this study, an expert panel was formed and operated. The first survey was conducted by the Delphi method. For this the export strategic core technologies were surveyed and analyzed using the questionnaire. Based on the results of the first survey, the second survey was conducted. The questionnaire used for the second survey was designed by results of the first survey. The results of the second survey was analyzed by AHP method. The third survey was conducted based on the second one, and the final results were analyzed and the export strategic core technologies were developed through the expert meeting. The study results showed six export strategic core technologies as the followings : 1) environment-friendly engine technology for high performance 2) high performance/high efficiency power transmission system technology 3) development of measurement system technology for safety of agricultural products 4) field application of sensor networks 5) large size combine development technology for high performance 6) quality evaluation technology for agricultural products.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.157-172
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• 2024

자율주행 기술은 상용화될 경우 교통 네트워크에 안전성, 이동성, 환경성을 개선할 잠재력을 지니고 있다. 그러나, 센서 기능의 저하와 원거리 검지의 한계는 자율주행 차량의 안전한 주행을 방해할 수 있으므로 인근 차량과 인프라에서 수집한 정보를 활용하여 보완하는 자율협력주행이 필수적이다. 또한, HDV, AV, CAV는 인지할 수 있는 정보의 범위가 각기 다르고 이에 따른 대응 프로토콜이 상이하기 때문에 자율주행 기술 과도기에 발생하는 혼재 교통류에서의 대응책이 필요하다. 자율주행 차량 보급률, 도로 구간별 특성 차이를 복합적으로 고려한 교통류 최적화 연구가 부족하다. 본 연구는 인프라 가이던스 유스케이스 및 자율주행차량 MPR별 안전성, 이동성, 환경성에 따른 가중치를 개발하는 것을 목적으로 한다. AHP 가중치를 개발하기 위해 MPR을 고려한 Hybrid AHP와 인프라 가이던스 구간 및 상황 별 AHP를 결합하고 통합 평가지표를 개발하였다. 분석결과, LOS A-B × MPR 10% × 분·합류부 및 엇갈림구간은 안전성 가중치(0.841)가 가장 높은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.112)가 가장 낮은 구간이였으며, LOS A-B × MPR 50% × CAV 전용도로의 안전성 가중치(0.605)가 가장 낮은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.335)가 가장 높은 구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 기반으로 혼재 교통류를 최적화하기 위한 차량 별 통행 우선권을 부여하는데 활용할 수 있다.