대부분의 센서네트워크는 물리적인 세계에 대규모로 설치되기 때문에 일단 현장에 설치되면 디버깅이나 검증이 어렵다. 따라서 센서네트워크가 현장에 설치되기 전에 테스트베드 형태로 충분한 테스트와 검증이 이루어져야 한다. 테스트베드에서 센서네트워크를 테스트하고 검증할 때, 센서네트워크의 특성상 물리적인 세계와 상호작용을 해야 하기 때문에 물리적인 세계를 제어하여 자원제약적인 센서노드 수준에서 센서네트워크를 검증하는 것은 굉장한 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 센서네트워크의 네트워크 측면의 동직뿐만 아니라 응용 측면의 동작(즉, 센싱 알고리즘)을 보다 효율적으로 검증하고 평가하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 제안된 소프트웨어 프레임워크를 적용해 센서네트워크 기반의 지능형 주차장 응용을 위한 시뮬레이터를 구현하여 평가함으로써 제안된 소프트웨어 프레임워크의 가능성을 검증한다.
본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
Recently, major developed countries have strengthened automobile fuel efficiency regulations and carbon dioxide emission allowance standards to curb climate change caused by global warming worldwide. Accordingly, research and manufacturing on electric vehicles that do not emit pollutants during actual driving on the road are being conducted. Several automobile companies are producing and testing electric vehicles to commercialize them, but it takes a lot of manpower and time to test and evaluate mass-produced electric vehicles with driving mileage of more than 300km on a per-charge. Therefore, in order to reduce this, a simulation model was developed in this study. This study used vehicle information and MCT speed profile of small electric vehicle as basic data. It was developed by applying Simulink, which models the system in a block diagram method using MATLAB software. Based on the vehicle dynamics, the simulation model consisted of major components of electric vehicles such as motor, battery, wheel/tire, brake, and acceleration. Through the development model, the amount of change in battery SOC and the mileage during driving were calculated. For verification, battery SOC data and vehicle speed data were compared and analyzed using CAN communication during the chassis dynamometer test. In addition, the reliability of the simulation model was confirmed through an analysis of the correlation between the result data and the data acquired through CAN communication.
V2X 통신이란 차량이 유무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. V2X 통신 기술은 최근 꾸준히 연구되어 왔으며 자율주행 차량 기술과 결합된 자율협력주행 기술에 중요한 역할을 수행해왔다. 자율주행 차량은 V2X 통신을 통해 외부 정보를 수신함으로써 차량 센서의 인식범위를 확장시키고 보다 안전하고 자연스런 자율주행을 지원할 수 있다. 이러한 자율협력주행 차량을 공공도로에서 운행하기 위해서는 V2X 보안통신의 신뢰성이 사전에 검증되어야 한다. 본 논문에서는 자율협력주행을 위한 V2X 보안통신에 대한 테스트 시나리오와 테스트 절차를 제안하고 검증 결과를 제시한다.
커뮤니티 네트워크는 이기종(heterogeneous) 노드들이 시간과 장소에 구애받지 않고 정보를 공유할 수 있는 통신 환경을 말한다. 이를 위해 이동 노드들은 사전에 구성된 통신 인프라 시설에 의존하지 않고 자가 구성될 수 있어야 하고 노드의 이동성으로 인해 변경되는 네트워크 토폴로지에 적응할 수 있어야 한다. 준-인프라 기반 무선 애드-혹 네트워크는 이러한 요구사항을 지원하기에 적합한 통신 기술이다. 본 논문에서는 준-인프라기반 애드-혹 네트워크 프로토콜의 실험에 용이한 평가 도구인 VTC(virtual topology coordinator) 시스템을 제안한다. VTC는 모든 통신장비간 단일 홉 통신만이 가능한 작은 공간에서도 선택적 MAC(Medium Access Control) 프레임 수신 메커니즘을 이용하여 다중 홉 네트워크 토폴로지를 가상으로 구성하도록 해준다. VTC 시스템은 실제의 무선 특성을 모두 반영하기는 어려우나 시뮬레이션을 통한 검증보다는 실 특성을 보다 다양하게 반영시킬 수 있다.
본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.
군 전술정보통신체계(TICN: Tactical Information and Communication Network)의 하위체계라 할 수 있는 전술다기능단말기(TMFT: Tactical Multi-Functional Terminal)는 개인 사용자에게 음성통화, 데이터 송수신, 멀티미디어 서비스를 제공하는 체계이다. 2011년도 개발당시 전술다기능단말기 전원회로는 충전IC를 거쳐 각각의 소자에 전원을 공급하는 구조였으나, 새로 개선된 전원회로는 충전IC를 별도로 구성하지 않고 PMIC(Power Management Integrated Circuit)를 통해 각 소자에 전원이 공급되도록 하였다. 본 논문에서는 개발단계의 전원회로설계가 적용된 전술다기능단말기와 신규 PMIC를 적용한 전술다기능단말기의 전원구조를 비교하였다. 그리고 소비전류, 충전시간, 충전 시 단말기 온도상승 등의 성능평가를 통해서 설계 개선 및 부품의 적합성을 검증하였다.
일반적으로 MPSoC(Multi-Processor System on a Chip)의 설계 및 구현을 위한 비용이 높고 시간이 오래 걸리며 복잡하기 때문에 이를 위한 IP(Intellectual Property)의 기능 및 성능을 검증하기 위해서는 플랫폼을 이용하여 테스트한다. 본 논문에서는 멀티 프로세서에서 CPU(Central Processing Unit) 간의 Interconnect Network 구조를 기반으로 하는 IP를 검증하기 위한 플랫폼 구조를 연구하고, 이를 바탕으로 응용 프로그램을 수행하였을 경우에 단일 프로세서를 사용했을 때보다 얼마나 많이 성능이 향상될 수 있는지를 보이고자 한다.
This paper presents a new concept of IP-based wireless sensor networks and also introduces a routing protocol that is based on clustering for global healthcare information system. Low-power wireless personal area networks (LoWPANs) conform the standard by IEEE 802.15.4-2003 to IPv6 that makes 6lowpan. It characterized by low bit rate, low power, and low cost as well as protocol for wireless connections. The 6lowpan node with biomedical sensor devices fixed on the patient body area network that should be connected to the gateway in personal area network. Each 6lowpan nodes have IP-addresses that would be directly connected to the internet. With the help of IP-address service provider can recognize or analysis patient biomedical data from anywhere on globe by internet service provider equipments such as cell phone, PDA, note book. The system has been evaluated by technical verification, clinical test, user survey and current status of patient. We used NS-2.33 simulator for our prototype and also simulate the routing protocols. The result shows the performance of biomedical data packets in multi-hope routing as well as represents the topology of the networks.
Increasing numbers of photovoltaic arrays are being connected to the power utility through the power conditioning systems (PCS). This has raised potential problems of network protection. If, due to the action of the PCS, the local network voltage and frequency remain within regulatory limits when the utility is disconnected, then islanding is said to occur. In this paper, the representative methods to prevent the islanding are described and a PSIM-based model and analysis of the reactive power variation (RPV) method are presented. A novel phase detector using the all-pass filter and digital phase locked loop (DPLL) is proposed especially for the single-phase PCS. Finally, this paper provides the simulation and experimental results with a single-phase 3kW prototype PCS. Islanding test method of IEEE Std. 929-2000 was performed for verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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