• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1215-1220
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• 2019

현재 구제역의 발생과 AI로 인한 손해를 모두 본 부담하고 있다. 또한 축산업에서 악취에 대한 민원은 끊임없이 제기되고 있으며 앞으로 더 발생할 것으로 판단되고 있다. 본 논문에서는 축사 및 계사, 돈사 등과 같은 밀폐형 시설물들의 실내 공기질을 개선하고 질병 등을 예방하여 농가의 소득을 증대 시키는 것에 목적을 두었다. 환기 유닛 자리에 설치할 저온 플라즈마 폐열 환기 장치를 개발하고 내부에 넣을 열 교환 소자 및 저온 플라즈마 램프, 밸러스트를 규격화 하여 강화된 공기청정 기능을 갖도록 하였다. 또한, ICT를 접목하여 기존의 기상 시스템, 유동팬, 기타 시설 장비들과의 연동이 가능하고 농가들로 하여금 실시간으로 모니터링이 되도록 새로운 통제 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.810-815
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• 2013

구조 요원 위치 추적을 위해 Wi-Fi 기반 위치 추적 기술을 이용하는 경우, 거리 측정 정보를 제공하지 않는 Wi-Fi의 특성상 RSSI 핑거프린트 데이터베이스나 신호 감쇄 모델을 이용하여 거리측정치를 생성해 내어야 한다. 그러나 구조 현장에서 임시로 구축되는 데이터 통신 네트워크에서는 사전에 데이터베이스 구축이 어려워 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 통신 네트워크 구축을 위해 사용된 전개식 AP의 근접 정보와 보행 항법 정보를 이용하여 복수 구조 요원의 위치 추적 방법을 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2523-2529
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• 2014

실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.124-131
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• 2015

본 논문에서는 Zigbee 무선통신모듈과 RSS(Received Signal Strength) 측위 방식을 이용하여 다단계 TSS(Transmission Signal Strength)기술을 적용한 실내측위 시스템을 제안하고자 한다. 특히 실내공간에서 효과적으로 사용할 수 있는 확률적 알고리즘과 영역인식 알고리즘을 적용하여 위치정+확도에 대한 신뢰를 높이고자 하였다. 또한 1차원공간과 2차원 공간에서의 실험을 통해 공간의 형태에 따라 반사나, 회절, 멀티패스 등의 영향으로 변화하는 전파환경을 고려한 효과적인 측위 시스템을 확인하고자 하였다. 특히 약자나 환자에 대한 긴급 상황 발생 시 해당 위치를 찾아 신속한 대응이 필요하다. 따라서 본 연구의 측위 시스템은 교통 IT 분야에 적용하여 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권5호
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• pp.457-462
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• 2014

실내에 있는 노드의 위치를 알려주는 시스템은 여러 유용한 응용에 활용된다. 그 가운데 가장 대중적인 응용이 내비게이션 시스템이다. 여기서는 노드가 움직이는 방향에 대한 정보를 필요로 한다. 특히 위치 이동에 따른 변화량과 방향에 대한 정보가 실시간으로 제공되어 야 한다. 이 논문에서는 방위각 센서가 작동하지 않는 실내에서 기존의 위치를 파악할 수 있는 시스템을 이용하여 움직이는 노드의 이동 방위각의 변화량과 변화방향을 정확하게 파악하는 데 효과적인 벡터기반 알고리즘을 제시한다. 기존 알고리즘은 여러 기하학적 계산 단계들을 통해 이동방향의 변화량을 파악한다. 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 벡터를 기반으로 하는 단순한 산술식을 통해 이동 노드의 진행방향의 방위각 변화량을 구하고, 노드가 직전에 이동한 방향에 근거하여 도출된 단순한 수식의 부호값(음 또는 양)에 따라 변화방향을 파악한다. 지속적으로 이동하는 노드의 변화하는 방위각에 대한 파악이 기존 알고리즘에 비해 신속하고 정확한 결과를 얻을 수 있음을 논리식과 수식으로 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-146
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• 2018

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.486-494
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• 2014

Intelligent homes consist of ubiquitous sensors, home networks, and a context-aware computing system. These homes are expected to offer many services such as intelligent air-conditioning, lighting control, health monitoring, and home security. In order to realize these services, many researchers have worked on various research topics including smart sensors with low power consumption, home network protocols, resident and location detection, context-awareness, and scenario and service control. This paper presents the real-time metabolic rate estimation method that is based on measured heart rate for human adaptive appliance (air-conditioner, lighting etc.). This estimation results can provide valuable information to control smart appliances so that they can adjust themselves according to the status of residents. The heart rate based method has been experimentally compared with the location-based method on a test bed.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권10호
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• pp.427-436
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• 2013

본 논문에서는 실내에서 비전센서를 이용한 마커 영상 인식을 통해 무인이송차량(AGV)의 주행 경로를 제어하는 방안을 제안한다. 적외선센서와 랜드마크를 이용한 AGV 주행 제어 시스템의 경우 실내로 투과되어 들어 온 햇빛으로 인해 적외선 센싱 결과를 제대로 인식하지 못하는 공간이 발생하는 점과 작업 공간이 협소할 경우 랜드마크를 이용한 주행 경로 제어가 어려운 상황이 발생하였다. 이처럼 WSN 환경에서 센싱정보를 획득하지 못하는 상황을 보완할 수 있는 방안으로 마커와 AGV 간 상대 거리 정보를 지문 정보로 활용하는 방안을 제안한다. 무선신호 수신세기(RSS)를 지문으로 사용하는 방식에 비해 마커 영상 이미지 크기를 지문으로 사용하면 상대적으로 신뢰도가 높은 위치 정보를 획득할 수 있다. 모형 AGV를 이용한 다양한 실험을 통해 상대 거리 정보를 지문으로 사용하는 방안의 타당성을 입증하였다. 본 논문의 연구 결과는 화장장에서 시신을 운구하는 무인이송차량 시스템에 적용될 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.272-279
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• 2015

현재 스마트 디바이스의 활용도가 높아짐에 따라 사용자의 요구는 점점 복잡하게 되어가고 있다. 대부분의 IT 전문가들은 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서 추가적인 기능들이 추가되어야 할 것으로 주장한다. 모바일 서비스 형태의 대부분이 위치 기반 서비스(LBS: Location-based Service)를 고려하기 때문에 이는 특히 중요한 연구로서 집중되고 있다. 일반적으로 Wi-Fi 기술은 위치 즉, 네트워크 존(Network Zone)이 변경됨에 따라 새로운 연결을 요구하기 때문에 위치 파악이 제한적일 수밖에 없다. 또한, GPS는 부정확한 실내 데이터를 가지기 때문에 실내 환경에서 LBS 서비스를 제공하는 것은 여전한 시스템적인 문제가 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 iBeacon 기술이 설계되고 Wi-Fi 혹은 GPS 대신에 LBS 서비스를 위해 사용되고 있다. Bluetooth 4.0 LE 기술 기반 iBeacon을 사용하여 우리는 현재의 사용자 위치와 지하철 도착 시간을 활용할 수 있는 다양한 mLBS(micro LBS) 서비스를 정확하고 알맞게 제공하기 위한 M-SAS(Mobile-Subway Alarm Service System)을 제안한다.