• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.38-50
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• 2023

최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.601-608
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• 2014

본 연구에서는 스마트폰의 제한된 연산 환경에 적합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하여 기존의 연구들과 비교할 시에 스마트폰에서 보다 빠르게 영상 후처리 결과물을 얻고, 품질적인 면에서도 비교할 만한 수준의 영상을 얻는 앱 환경에서 실용적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 저조도 환경에서 스마트폰 카메라를 위한 영상잡음 제거 알고리즘은 영상획득 과정에서 발생한 가우시안 잡음만 찾아내어 제거함으로써 영상 복원과정에서 발생하는 연산량을 감축하면서 윤곽선의 블러링 현상을 방지한다. 실험 결과에 의하면 기존의 평균필터와 메디언 필터 적용 기법들에 비해 훨씬 양호한 PSNR 값을 가짐을 보였다. 그리고 영상 내 윤곽선의 흐려짐을 방지하여 기존의 방법들에 의한 결과들보다 선명한 영상 품질을 가지며, 또한 기존의 라플라시안 마스크 연산적용에 비해 연산량을 약 52% 감소시킴으로서 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 앱으로 구현 및 적용했을 때도 복원된 영상이 원 영상에 훨씬 근접하는 영상복원 성능을 가짐을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.29-37
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• 2015

이 논문에서는 모바일 기기상에서 카메라기반 악보인식을 위한 오선 두께와 오선 간격을 추정하는 전처리 기술을 제안한다. 캡쳐된 영상은 조명이나, 흐려짐, 저해상도 등의 많은 왜곡으로 인해 인식에 어려움이 있다. 특히 복잡한 배경을 가지고 있는 악보 영상인식의 경우 더욱 그렇다. 악보 기호 인식에서 오선 두께와 오선 간격은 인식에 큰 영향을 끼친다. 이들 정보는 이진화에도 사용되는데, 복잡한 배경을 가지고 있는 경우 일반적인 이진 영상은 오선 두께와 간격을 추정하는데 만족스럽지 못하다. 따라서 우리는 에지영상에서 런-길이 엔코딩 기술을 이용해 오선 두께와 간격 추정하는 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 소벨 연산자에 의해 영역별로 에지 영상을 기반으로 오선 두께와 간격을 추정한다. 각 에지 영상의 열은 런-길이 엔코딩 알고리즘에 의해 기술된다. 두 번째 단계는 안정한 경로 알고리즘을 이용한 오선 검출과 오선 위치를 추적하는 적응적 LTH알고리즘을 이용한 오선 제거이다. 실험결과 복잡한 영상의 경우에도 강건함과 높은 인식률을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제40권3호
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• pp.318-329
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• 2018

Femtocell (FC) technology envisaged as a cost-effective approach to attain better indoor coverage of mobile voice and data service. Deployment of FCs over macrocell forms a heterogeneous network. In urban areas, the key factor limits the successful deployment of FCs is inter-cell interference (ICI), which severely affects the performance of victim users. Autonomous FC transmission power setting is one straightforward way for coordinating ICI in the downlink. Application of intelligent control using soft computing techniques has not yet explored well for wireless networks. In this work, autonomous FC transmission power setting strategy using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System is proposed. The main advantage of the proposed method is zero signaling overhead, reduced computational complexity and bare minimum delay in performing power setting of FC base station because only the periodic channel measurement reports fed back by the user equipment are needed. System level simulation results validate the effectiveness of the proposed method by providing much better throughput, even under high interference activation scenario and cell edge users can be prevented from going outage.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.144-146
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• 2022

차량 환경에서 발생하는 계산 집약적인 태스크가 증가하면서 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC, Mobile Edge Computing)의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 지상에 존재하는 MEC 서버는 출퇴근 시간과 같이 태스크가 일시적으로 급증하는 상황에 유동적으로 대처할 수 없으며, 이러한 상황을 대비하기 위해 지상 MEC 서버를 추가로 설치하는 것은 자원의 낭비를 불러온다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)기반 MEC 서버를 추가로 사용해 엣지 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 UAV MEC 서버는 지상 MEC 서버와 달리 한정적인 배터리 용량으로 인해 서버 간 로드밸런싱을 통해 에너지 사용량을 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 UAV MEC 서버의 에너지 사용량을 고려한 마이그레이션 기법을 제안한다. 또한 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용한 트래픽 예측을 바탕으로 한 마이그레이션을 통해 지연시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 MEC의 마이그레이션 시점을 결정하는 기준점와 차량의 밀도에 따라 실험을 진행하고, 서버의 로드 편차, UAV MEC 서버의 에너지 사용량 그리고 평균 지연 시간 측면에서 성능을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1666-1672
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• 2016

최근 스마트 기술이 다양한 정보시스템 분야에 적용되고 있다. 특히, 기존 도서관 서비스 분야는 디지털도서관을 넘어 스마트 도서관으로 변화되었다. 이러한 변화의 환경에서 다양한 콘텐츠와 서비스 그리고 사용자와 스마트 디바이스를 지원하는 도서관 서비스 소프트웨어 플랫폼이 요구된다. 기존 도서관 서비스는 서로 다른 이기종의 도서관 시스템간의 의미적 상호운용성이 저해되는 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 제공과 시스템간의 상호작용 그리고 서비스의 통합에 중점을 두어 미래 도서관 시스템의 원형으로 링크드오픈데이터 기반의 스마트 라이브러리 제안한다. 링크드 오픈데이터 기반 스마트 라이브러리는 첨단 정보기술이 모여진 혁신적인 시스템이다. 우리는 링크드오픈데이터를 기반으로 스마트 라이브러리를 위한 다양한 요구사항에 따라 시스템 환경을 설계하였다. 이용자의 요구사항과 정보기술의 에코시스템을 고려하여 스마트 라이브러리 시스템의 기능적 요구사항에 대해 기술한다. 또한 기능적 요구사항을 수용하고 다양한 스마트 디바이스를 통해 사용자에게 스마트 지식 서비스를 제공할 수 있는 참조 프레임워크를 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.549-557
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• 2015

Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.20-28
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• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.114-123
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• 2023

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.103-110
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• 2013

RFID는 병원에서 많은 비용을 절감하고 환자의 안전을 재고하여 양질의 의료 서비스를 제공케 하는데 큰 잠재력을 가지고 있는 것으로 평가받고 있다. 유비쿼터스 기술이 의료시장 개방의 환경 속에서 국내 의료기관들은 치열한 서비스 경쟁을 펼치고 있고, IT 비용을 절감하여 의료 활동에 역량을 집중하고자 병원만의 경쟁력을 드높일 수단으로 첨단 IT 기술을 활용한 u-Hospital 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 활용하여 수술환자의 위치 추적 시스템을 설계하여, 환자의 안전성 확보 및 의료 서비스의 질을 높이는 서비스를 제공할 수 있는 병원정보시스템 연동을 통한 RFID 기반의 u-Hospital 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다.