• 전자통신동향분석
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• 제35권2호
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• pp.38-49
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• 2020

In recent years, the unmanned aerial vehicle (UAV) assisted mobile free space optical (FSO) communication technique has attracted considerable attention regarding its aims to provide improved communication conditions for fixed-to-fixed FSO network and promising fronthaul and backhaul solutions for 5G+ wireless networks. This can be attributed to its outstanding advantages such as fast deployment and flexible network configuration. The UAV-assisted mobile FSO system can be used to provide cost-effective internet services in rural and remote areas and in hotspot areas that are characterized by increased data traffic. Additionally, it can be used to provide secure communication services under emergency circumstances. In this report, we review recent R&D trends in wireless network technology employing the UAV-assisted mobile FSO technique and key technologies for mobile FSO wireless networks. Furthermore, we introduce drone-based mobile FSO terminals and control systems that we have developed.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.899-903
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• 2017

본 논문은 멀티미디어 서비스를 지원하는 다인승 차량 내 HMI(Human Machine Interface)을 지원하는 네트워크 구조 및 구현방법에 관한 것이다. 다인승 차량의 경우, 기존 승용차의 멀티미디어 서비스형태와 달리 트래픽에 대한 요소를 고려해야하며, 서버에서 업데이트되는 콘텐츠 정보를 다수의 사용자에게 동시에 전달해야하는 특성이 있으며, 사용자가 네트워크에 접속하여 다양한 콘텐츠를 사용할 수 있는 확장성이 있어야한다. 따라서 본 논문에서는 기존 차량용 광 네트워크 MOST(Media Oriented System Transport) 시스템 구조를 변경하여 MOST와 연동되는 이더넷 기능을 개발하고 사용자 접근할 수 있는 인터페이스를 설계하여 다인승 차량용 멀티디미어 서비스에 필요한 데이터송수신 모듈 설계 방법을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.700-711
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• 2020

Because of the rapid increase of mobile traffic, flexible broadband supportive unmanned aerial vehicle (UAV)-based 6G mobile networks using free space optical (FSO) links have been recently proposed. Considering the advancements made in UAVs, big data processing, and artificial intelligence precision control technologies, the formation of an additional wireless network based on UAV aerial platforms to assist the existing fixed base stations of the mobile radio access network is considered a highly viable option in the near future. In this paper, a combined time bound optimization scheme is proposed that can adaptively satisfy the control and communication time constraints as well as the processing time constraints in FSO-based 6G UAV aerial networks. The proposed scheme controls the relation between the number of data flows, input data rate, number of worker nodes considering the time bounds, and the errors that occur during communication and data processing. The simulation results show that the proposed scheme is very effective in satisfying the time constraints for UAV control and radio access network services, even when errors in communication and data processing may occur.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2765-2770
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• 2014

주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 차량 주변 감시 시스템은 자동차 벤더들에 의해 개발되어 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 차량의 사방을 확인하기에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI/EMC에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 차량 주변 감시 시스템은 광 네트워크 기반이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있다. 또한 MOST150 네트워크 환경에서는 카메라 노드와 디스플레이 노드를 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1166-1174
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• 2017

In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.1049-1057
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• 2017

차량용 멀티미디어 시스템은 자동차 산업에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 특히, 프리미엄 고속버스와 같은 고급상용차에서의 멀티미디어 시스템은 더욱 중요하다. 우리는 본 논문에서 MOST150을 기반으로 MEP(MOST Ethernet Packets)을 이용해 프리미엄 고속버스용 멀티미디어 시스템 구조를 제안했고, Prototype을 설계 및 구현했다. 제안한 시스템 구조를 구현하기 위해 멀티미디어 시스템이 운용될 수 있는 I.MX6기반의 Board를 설계했다. 소프트웨어는 Open Source Platform인 Android를 기반으로 프리미엄 고속버스용 멀티미디어 시스템을 설계했다. MOST는 고속의 멀티미디어 네트워크 기술이며, 차량의 멀티미디어시스템 설계에 사용된다. 기본적으로 링 토폴로지(Ring Topology)를 사용하고, 최대 64개의 MOST 장치를 연결할 수 있다. 또한 MOST 네트워크는 광모듈(POF)을 이용해 통신하기 때문에 EMII(Electro-Magnetic Interference) 및 EMC(Electro-Magnetic Compatibility) 요구조건을 충족한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.262-267
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• 2006

이동 차량에서도 멀티미디어 응용 서비스에 대한 요구가 급증함에 따라, MOST(Media Oriented Systems Transport) 프로토콜이 주목을 받게 되었다. MOST 프로토콜은 짧은 제어 메시지, 비동기 패킷, 그리고 예약형 동기 스트림 데이터와 같은 세가지 형태의 통신 모드를 지원한다. MOST는 다양한 전송모드를 지원하여 차량 내부의 네트워크에 응용하는 프로토콜로서 적합하다. 본 논문에서는 MOST 프로토콜을 장착한 AMS(Automotive Media Server) 플랫폼 기반의 임베디드 시스템을 구현하고 제어 포트와 소스포트의 동기 채널을 통한 네트워크 통신테스트를 동해 시스템을 검증한다. MOST POF(Plastic Optical Fiber) 네트워크 상에서 서로 멀티미디어 통신을 할 수 있는 프로토타입 임베디드 플랫폼을 구현하여 시스템의 동작 테스트를 위해 DivX 디코더를 연결하고 비디오 스트림과 제어 메시지를 MOST 네트워크를 통해 전송하여 동작을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.229-235
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• 2017

최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1539-1546
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• 2008

현대 사회에서 차량은 사람과 물류를 이동시키는 주요한 역할을 담당하고 경제활동에서 필수적인 매체로 사용되고 있으며 그 대수와 이용가치가 날로 증가하는 추세에 있다. 하지만 차량 이용자의 편의성과 관리체계는 기술발전에 비해 아주 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 현재 세대 당 1대 정도로 보유하고 있는 차량 이용자가 경유하는 행정 프로세스의 여러 경로를 우선 탐색하고 분산되어 있는 정보이용 체계를 구체화 한다. 또한, RFID를 활용한 Ubiquitous 기술과 자가 광통신망을 활용하여 각종 차량등록정보시스템을 구축한다. 특히, 차량을 관리하는 각종 행정기관 등의 중간 이용과정에서 폐차까지의 활용주기 전체를 일원화하고 첨단방식으로 관리 할 수 있는 차량정보 공동관리 모델을 개발한다. 아울러 자동차와 관련되어 다양하게 출시되고 있는RFID 활용분야의 중복 투자 방지와 표준화 추진을 위한 차량문화 선진화 정책 방안을 제시한다.