• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.623-628
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• 2009

최근 정보화를 기반으로 급변하는 사회 현상과 함께 관심을 끌고 있는 USN프로젝트는 아직까지 미흡한 점들이 많이 존재하고 있는 상황이다. 현재의 연구 진행은 정보이용의 효율성을 추구하는 움직임이 주를 이루고 있으며, 네트워크 기술과 나노기술의 발달 등으로 인하여 USN 시장의 확대와 활성화에 많은 영향을 끼치고 있다. 우리나라의 경우 USN 구축 계획의 시행과 급변하는 네트워크 시장 등의 영향으로 수많은 연구가 진행되고 있으며, 무선센서를 이용한 분야의 확대 움직임이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 USN 프로젝트의 기반이 되는 센서 네트워크에 대한 연구를 위하여 일반적으로 구성 가능한 센서노드, 싱크노드와 임베디드 시스템을 이용한 무선 센서 네트워크의 모델을 설계하고 ST사의 STR711FR2 프로세서 칩과 Sensirion사의 SHT11센서 모듈 그리고 Chipcon사의 CC2420 통신모듈을 사용하여 센서 노드를 설계하였다. 이후 제작된 센서노드에 임베디드 시스템을 이용하여 목적에 맞는 프로그램을 탑재하고 이를 이용하여 센서네트워크를 구현하였으며, 센서노드와 호스트 PC간의 데이터 전송실험을 위하여 센서로부터 센싱된 온도와 습도 데이터의 전송실험을 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3210-3218
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• 2000

IS-95 셀룰라 시스템에서는 다른 역방향 사용자들의 통화로 인한 간섭 레벨(level)이 이미 정해져 있는 레벨 이상이 되었을 때 통화 블럭킹(blocking)이 일어난다. 본 논문에서는 이동 무선채널을 전파음영(shadowing) 채널로 가정하고 불완전 전력제어된 IS-95 셀룰라 시스템의 역방향 링크에 대한 얼랑용량(Erlag capacity)을 산출한다. 블록킹 확률(blocking probability)은 로그노말 근사(lognormal approximation)를 사용하여 유도하고 가우시안 근사와 로그노말 근사의 결과들을 서로 비교 분석한다. 데이터율 $R_b$=9.6kbps 와 $R_b$=14.4kbps에서 1% 블록킹 확률을 가정하면, 로그노말 근사를 사용한 얼랑용량은 각각 13.68 얼랑과 7.08 얼랑으로 가우시안 근사가 약 24,4%와 40.4% 의 근사한 오차를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 또한 전력제어가 완벽하게 된다면 얼랑용량은 전력제어 오차가 2.5㏈인 불완전 전력제어보다 6.99 얼랑과 4.21 얼랑 증가하고, 음성활동율을 40%로 간주하면 음성활동을 고려하지 않은 경우보다 8.21 얼랑과 4.25 얼랑이 각각 증가함을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권1호
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• pp.37-48
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• 2004

데이터 동기화를 위한 표준 프로토콜인 SyncML은 현재 주소록, 일정 관리와 같은 다양한 응용 서비스 타입에 대한 클라이언트 디바이스와 서버간 동기화를 지원한다. 비록 표준 프로토콜은 제정되었지만, SyncML 응용 서비스 개발자들은 자 응용 서비스의 구체적인 로직을 구현하기 위해서 많은 개발 시간과 노력을 들여야 한다. 본 연구에서는 SyncML 서버 개발자들이 응용 서비스를 신속 정확하게 구현할 수 있도록 SDE(Service Development Environment)라는 통합 개발 환경을 설계하고 구현하였다. SDE는 Sync Library와 SEG(Sync Engine Generator) 툴로 구성된다. 또한 본 연구 결과의 실용성을 입증하기 위해 SDE를 이용하여 SyncML 서버를 구현하였으며, 여러 가지 동기화 시험과 성능평가론 수행하였다. 본 연구가 SyncML 개발자들이 모바일 응용 서버를 개발하거나 응용 서비스를 추가하는데 보다 쉽고 효과적으로 완수하도록 지원할 것으로 기대된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.746-760
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• 1998

본 논문에서는 이동 위성 채널에서 트렐리스 부호화된 CPFSK 신호를 검파하는데 있어서 최적의 수신 방식인 MLSD 대신에 복잡도를 크게 줄이면서 MLSD와 거의 같은 성능을 얻는 적응 RSSD 수신 방식을 제안 한다. 제안된 앉줬D를 시변 채널인 이동 위성 채널에 적용하기 위해서는 채널의 상태를 추정해야 하는 문제 가 발생하며l 본 논문에서는 채널의 특성을 추정하는 방법으로 steepest desc에t 알고리틈을 이용하며I 보다 효율적인 채널 추정을 위해 symbol-aided방법이 사용된다. syr뼈ol-aided 방법은 신뢰성 있는 채널 추정을 위하여 송신단에서는 주기적으로 알고 있는 섬볼을 삽입한 후에, 수신단에서는 알고 있는 섬볼이 수신되면 비터비 프로세서는 임시 데이터 결정을 하여 채널 추정기로 보내는 방법이다. 이러한 임시 데이터 결정 방법 을 사용한 채널 추정기는 긴 결정 지연 시간올 이용한 방법보다도 이동 위성 채널에서 빠르고 신뢰성 있게 채널을 추정한다. 본 논문에서 제안한 적웅 RSSD 수신 방식은 적웅 MLSD에 대한 준최적 수신 방식임에도 불구하고 복잡도를 크게 줄이면서 이통 위성 채널을 빠르고 신뢰성 있게 추적한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.245-253
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• 2012

스마트폰 등과 같은 모바일 단말에서 3차원 지형정보 처리 기술에 대한 민간과 공공 수요는 계속 증가하고 있으나 실제 개발 및 활용 사례는 많지 않다. 이 연구에서는 HTML5의 OpenGL ES 2.0을 기반으로 한 웹 기반의 그래픽 라이브러리인 WebGL을 적용하여 위성영상자료와 DEM 자료를 이용한 3차원 지형정보 가시화기능을 프로토타입으로 구현하고 시험 적용한 결과를 제시하고자 한다. WebGL을 사용함으로써 웹 환경 뿐만 아니라 뿐 모바일 브라우저에서도 별도의 추가 프로그램 없이 브라우저 만으로 구동이 가능하다. 실험 결과로 HTML5 WebGL을 지원하는 개인용 컴퓨터나 스마트폰에서 구동되는 서로 다른 운영체제와 브라우저에서 위성영상정보와 DEM 자료의 중첩에 따른 3차원 지형의 가시화 결과가 동일함을 확인하였다. 또한 적용된 자료는 각각 공간 메타데이터를 검색하고 확인할 수 있도록 하여 실무적인 활용 가능성을 증가 시킬 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.449-456
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.