• 한국통신학회논문지
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• 제39B권12호
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• pp.842-855
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• 2014

스마트폰 시장이 성숙기에 들어서면서 새로운 성장동력으로 웨어러블 컴퓨터가 주목받고 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 무선 네트워크 기술, 임베디드 기술, 센서 기술, 신소재 기술 등 다양한 기술의 복합적인 융합체이다. 이러한 특징들은 기존의 소프트웨어가 가지고 있는 품질특성 이외에 활용성, 이동성 등의 특성을 내포하고 있기 때문에 국제표준인 ISO/IEC 9126의 표준만으로 정확한 품질 평가를 하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 기존의 ISO/IEC 9126과 웨어러블 컴퓨팅의 특징에 의해 도출된 품질특성을 추가해 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델을 제안하였다. 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델의 개발을 위해 웨어러블 컴퓨터의 기능적 요구사항과 품질특성을 도출하여 메트릭과 품질 기준을 제안하였다. 본 연구에서는 시나리오에 제안된 모델을 적용하고 S사, L사, G사의 웨어러블 기기의 품질을 비교하여 품질평가모델의 실용성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 평가모델은 웨어러블 컴퓨터의 품질평가를 위한 가이드라인으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.27-41
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• 2014

최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.75-79
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• 2011

이동 Ad hoc 네트워크 (MANET: Mobile Ad-hoc Network)는 기존의 통신 인프라의 구축 여부와 무관하게 무선 단말기간의 통신이 가능한 네트워크이다. Ad hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 무선 인지 시스템이 Ad-hoc네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 AWGN 과 Rayleigh 채널 환경에서, 기존의 단일 스펙트럼 센싱 및 협력 스펙트럼 센싱과 비교하여 Ad-hoc 네트워크가 적용된 무선인지 시스템에서의 스펙트럼 센싱의 성능이 향상됨을 모의실험 및 성능 분석을 통하여 나타내었다.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.976-986
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• 2020

Internet of Things (IoT) is considered the future network to support wireless communications. To realize an IoT network, sufficient spectrum should be allocated for the rapidly increasing IoT devices. Through cognitive radio, unlicensed IoT devices exploit cooperative spectrum sensing (CSS) to opportunistically access a licensed spectrum without causing harmful interference to licensed primary users (PUs), thereby effectively improving the spectrum utilization. However, an open access cognitive IoT allows abnormal IoT devices to undermine the CSS process. Herein, we first establish a hard-combining attack model according to the malicious behavior of falsifying sensing data. Subsequently, we propose a weighted sequential hypothesis test (WSHT) to increase the PU detection accuracy and decrease the sampling number, which comprises the data transmission status-trust evaluation mechanism, sensing data availability, and sequential hypothesis test. Finally, simulation results show that when various attacks are encountered, the requirements of the WSHT are less than those of the conventional WSHT for a better detection performance.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.293-298
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• 2023

The military is facing a continuous decrease in personnel, and in order to cope with potential accidents and challenges in operations, efforts are being made to reduce the direct involvement of personnel by utilizing the latest technologies. Recently, the use of various sensors related to Manned-Unmanned Teaming and artificial intelligence technologies has gained attention, emphasizing the need for flexible utilization methods. In this paper, we propose four dataset construction methods that can be used for effective training of robots that can be deployed in military operations, utilizing not only RGB image data but also data acquired from IR image sensors. Since there is no publicly available dataset that combines RGB and IR image data, we directly acquired the dataset within buildings. The input values were constructed by combining RGB and IR image sensor data, taking into account the field of view, resolution, and channel values of both sensors. We compared the proposed method with conventional RGB image data classification training using the same learning model. By employing the proposed image data fusion method, we observed improved stability in training loss and approximately 3% higher accuracy.

• 한국분말재료학회지
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• 제31권3호
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• pp.213-219
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• 2024

Additive Manufacturing (AM) is a process that fabricates products by manufacturing materials according to a three-dimensional model. It has recently gained attention due to its environmental advantages, including reduced energy consumption and high material utilization rates. However, controlling defects such as melting issues and residual stress, which can occur during metal additive manufacturing, poses a challenge. The trial-and-error verification of these defects is both time-consuming and costly. Consequently, efforts have been made to develop phenomenological models that understand the influence of process variables on defects, and mechanical/ electrical/thermal properties of geometrically complex products. This paper introduces modeling techniques that can simulate the powder additive manufacturing process. The focus is on representative metal additive manufacturing processes such as Powder Bed Fusion (PBF), Direct Energy Deposition (DED), and Binder Jetting (BJ) method. To calculate thermal-stress history and the resulting deformations, modeling techniques based on Finite Element Method (FEM) are generally utilized. For simulating the movements and packing behavior of powders during powder classification, modeling techniques based on Discrete Element Method (DEM) are employed. Additionally, to simulate sintering and microstructural changes, techniques such as Monte Carlo (MC), Molecular Dynamics (MD), and Phase Field Modeling (PFM) are predominantly used.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1208-1222
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• 2014

Due to the low utilization and scarcity of frequency spectrum in current spectrum allocation methodology, cognitive radio networks (CRNs) have been proposed as a promising method to solve the problem, of which spectrum sensing is an important technology to utilize the precious spectrum resources. In order to protect the primary user from being interfered, most of the related works focus only on the restriction of the missed detection probability, which may causes over-protection of the primary user. Thus the interference probability is defined and the interference-aware sensing model is introduced in this paper. The interference-aware sensing model takes the spatial conditions into consideration, and can further improve the network performance with good spectrum reuse opportunity. Meanwhile, as so many fading factors affect the spectrum channel, errors are inevitably exist in the reporting channel in cooperative sensing, which is improper to be ignored. Motivated by the above, in this paper, we study the throughput tradeoff for interference-aware cognitive radio networks over imperfect reporting channel. For the cooperative spectrum sensing, the K-out-of-N fusion rule is used. By jointly optimizing the sensing time and the parameter K value, the maximum throughput can be achieved. Theoretical analysis is given to prove the feasibility of the optimization and computer simulations also shows that the maximum throughput can be achieved when the sensing time and the parameter of K value are both optimized.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.30-38
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• 2021

본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.107-115
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• 2021

본 연구는 중소기업 대표자역량이 매출채권관리와 경영성과에 미치는 영향을 설문자료를 사용하여 실증적으로 분석하였다. 연구모형은 탐색적 요인분석 및 신뢰성분석, 확인적 요인분석, 모형 적합도 검증을 통해 확정하고, 구조방정식모형으로 연구가설을 검증하였다. 검증결과 관리자역량은 매출채권관리에 정(+)의 영향을, 기업가역량은 신용통제관리에 부(-)의 영향을 미쳤다. 매출채권관리는 경영성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 매개효과 가설검증에서 신용판매관리는 기업가역량과 경영성과 간의 영향에 정(+)의 영향을, 신용통제관리는 부(-)의 영향을 미쳤다. 연구는 중소기업의 매출채권관리에서 대표자역량이 중요한 요인이며, 경영성과 제고를 위해 대표의 재무, 경영자원 활용, 매출채권 지식 등 관리역량 함양이 필요함을 시사한다. 또한, 안정적 매출채권 관리를 위해 보험가입, 거래처 신용평가 등 객관적 정보에 기반한 매출채권관리가 필요함을 시사한다. 향후 컨설팅, 정부지원 등 외부요인과 매출채권 관리와의 영향 연구가 요구된다.