• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.141-149
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• 2013

IoT (Internet of Things) 환경에서 IPv6 패킷 통신을 지원하기 위한 표준 기술로 IETF 6LoWPAN (IPv6 over Low power WAPN) 표준 기술이 많은 연구가 진행되고 있다. 6LoWPAN에서 패킷 전송을 위한 프로토콜로 주로 AODV (Ad-hoc Distance Vector) 라우팅 프로토콜 기술을 확장한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 제한된 자원을 가진 노드들로 구성된 6LoWPAN에서 네트워크 오류가 발생했을 때 신뢰성 있는 데이터 전송과 빠른 경로 설정 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 IETF LOAD(6LoWPAN Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing) 을 확장한 최적 복구 경로 알고리즘인 회복력 있는 라우팅 프로토콜기법 (Resilient Routing Protocol) 을 제안한다. 좀 더 구체적으로, 최적 복구 경로 설정 알고리즘, 상세 프로토콜 신호 흐름도 및 패킷 전송의 신뢰성 검증을 위한 수학적인 모델을 제시하였다. 제안된 프로토콜 기법의 성능을 분석하기 위해 NS-3 (Network Simulation Tool) 를 통해 성능 분석하였고 성능 분석 결과 기존의 LOAD 라우팅에 비해 종단간 지연시간, 패킷 처리율, 패킷 전송율 및 제어 패킷 오버헤드 등의 성능 면에서 우수함을 증명하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.37-44
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• 2020

The fifth generation (5G) mobile communication has been commercialized and the 5G applications, such as the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT), are deployed all over the world. The 5G new radio (NR) wireless networks are characterized by 100 times more traffic, 1000 times higher system capacity, and 1 ms latency. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). In order for the NOMA performance to be improved, sometimes the additive signal-dependent Gaussian noise (ASDGN) channel model is required. However, the channel capacity calculation of such channels is so difficult, that only lower and upper bounds on the capacity of ASDGN channels have been presented. Such difficulties are due to the specific constraints on the dependency. Herein, we provide the capacity of ASDGN channels, by removing the constraints except the dependency. Then we obtain the ASDGN channel capacity, not lower and upper bounds, so that the clear impact of ASDGN can be clarified, compared to additive white Gaussian noise (AWGN). It is shown that the ASDGN channel capacity is greater than the AWGN channel capacity, for the high signal-to-noise ratio (SNR). We also apply the analytical results to the NOMA scheme to verify the superiority of ASDGN channels.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2697-2710
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• 2018

Owing to the development of Internet of Things (IoT), the fifth-generation (5G) wireless communication is going to foresee a substantial increase of mobile traffic demand. Energy efficiency and spectral efficiency are the challenges in a 5G network. Non-orthogonal multiple access (NOMA) is a promising technique to increase the system efficiency by adaptive power control (PC) in a 5G network. This paper proposes an efficient PC scheme based on evolutionary game theory (EGT) model for uplink power-domain NOMA system. The proposed PC scheme allows users to adaptively adjusts their transmit power level in order to improve their payoffs or throughput which results in an increase of the system efficiency. In order to separate the user signals, a successive interference cancellation (SIC) receiver installed at the base station (BS) site. The simulation results demonstrate that the proposed EGT-based PC scheme outperforms the traditional game theory-based PC schemes and orthogonal multiple access (OMA) in terms of energy efficiency and spectral efficiency.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.49-55
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• 2023

디지털 신기술의 진화가 빠르게 진행이 되고 있다. 특히 교육 관련 분야에서는 소프트웨어와 인공지능에 대한 많은 변화가 빠르게 진행이 되고 있다. 교육부에서는 소프트웨어와 인공지능 정규교육과정으로 연계에 의한 교육프로그램을 계획하고 있다. 정규교과로 적용하기 전에 다양한 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 추진하고 있다. 본 연구는 디지털 신기술을 기반으로 고등학생을 대상으로 소프트웨어와 인공지능 교육프로그램을 위한 교육 모델을 구성하고자 한다. 소프트웨어와 인공지능 교육을 확대 보급함으로써 고등학생들의 소프트웨어와 인공지능 기초역량 높이고자 한다. 고등학교에서의 소프트웨어와 인공지능의 개념을 정의하고 소프트웨어와 인공지능 학습요인을 정규교육과정으로 연계하는 모델을 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.179-192
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• 2023

The widespread use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and social media in the Information Communication Technology (ICT) field has resulted in continuous and unavoidable cyber-attacks on users and critical infrastructures worldwide. Traditional security measures such as firewalls and encryption systems are not effective in countering these sophisticated cyber-attacks. Therefore, Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) are necessary to reduce the risk to an absolute minimum. Although IDPSs can detect various types of cyber-attacks with high accuracy, their performance is limited by a high false alarm rate. This study proposes a new technique called Fuzzy Logic - Objective Risk Analysis (FLORA) that can significantly reduce false positive alarm rates and maintain a high level of security against serious cyber-attacks. The FLORA model has a high fuzzy accuracy rate of 90.11% and can predict vulnerabilities with a high level of certainty. It also has a mechanism for monitoring and recording digital forensic evidence which can be used in legal prosecution proceedings in different jurisdictions.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.99-110
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• 2019

4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.189-198
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• 2015

Most IoT-related approaches have tried to establish the relation by connecting the network between things. The proposed research will present how the pervasive interaction of eco-system formed by touching the objects between humans and things can be recognized on purpose. By collecting and sharing the detected patterns among all kinds of things, we can construct the environment which enables individualized interactions of different objects. To perform the aforementioned, we are going to utilize technical procedures such as event-driven signal processing, pattern matching for signal recognition, and hardware in the loop simulation. We will also aim to implement the prototype of sensor processor based on Arduino MCU, which can be integrated with system using Arduino-Matlab/Simulink hybrid-interoperation environment. In the experiment, we use piezo transducer to detect the vibration or vibrates the surface using acoustic wave, which has specific frequency spectrum and individualized signal shape in terms of time axis. The signal distortion in time and frequency domain is recorded into memory tracer within sensor processor to extract the meaningful pattern by comparing the stored with lookup table(LUT). In this paper, we will contribute the initial prototypes for the acoustic touch processor by using off-the-shelf MCU and the integrated framework based on Matlab/Simulink model to provide the individualization of the touch-sensing for the user on purpose.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.81-94
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• 2017

사물인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 정보과잉시대를 맞이하여 개인의 의지와는 상관없이 데이터가 수집되고 정보가 처리된다. 연구의 목적은 개인정보과잉이 정보프라이버시 위험, 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)와 개인정보 프라이버시보호반응에 관련된 모형을 제시하고 실증분석을 하였다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보프라이버시 위험은 정보프라이버시 염려의 수집, 인식에 유의한 영향을 미친 반면, 통제는 유의한 영향을 미치지 않는다. 이러한 결과는 정보과잉으로 인한 개인정보가 개인의도와 다르게 정보가 다른 방향으로 이용될지도 모른다는 것이다. 정보위험을 개인정보사용자는 정보의 수집과정에서 인지하고 있음을 알 수 있다. 정보에 대한 통제는 개인정보사용자가 가능하지 않는 것으로 판단되어, 정보프라이버시 염려(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 정보프라이버시 염려(수집, 인식)는 정보프라이버시 보호반응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정보프라이버시(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 개인정보사용자는 개인정보과잉으로 인해 정보침해를 염려하고 있으며, 자신의 정보에 대한 보호능력이 강해질 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.1-11
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• 2023

Assessment of the compressive strength of concrete plays a major role during formwork removal and in the prestressing process. In concrete, temperature changes occur due to hydration which is an influencing factor that decides the compressive strength of concrete. Many methods are available to find the compressive strength of concrete, but the maturity method has the advantage of prognosticating strength without destruction. The temperature-time factor is found using a LM35 temperature sensor through the IoT technique. An experimental investigation was carried out with 56 concrete cubes, where 35 cubes were for obtaining the compressive strength of concrete using a universal testing machine while 21 concrete cubes monitored concrete's temperature by embedding a temperature sensor in each grade of M25, M30, M35, and M40 concrete. The mathematical prediction model equation was developed based on the temperature-time factor during the early age compressive strength on the 1^st, 2^nd, 3^rd and 7^th days in the M25, M30, M35, and M40 grades of concrete with their temperature. The 14^th, 21^st and 28^th day's compressive strength was predicted with the mathematical predicted equation and compared with conventional results which fall within a 2% difference. The compressive strength of concrete at any desired age (day) before reaching 28 days results in the discovery of the prediction coefficient. Comparative analysis of the results found by the predicted mathematical model show that, it was very close to the results of the conventional method.