• 한국통신학회논문지
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• 제33권3B호
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• pp.112-122
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• 2008

블루투스 시스템은 피코넷을 기반으로 네트워크를 형성하여 데이터를 전송한다. 하나의 피코넷에는 하나의 마스터 장치와 최대 일곱 개의 슬레이브 장치로 구성될 수 있다. 폴링기법을 사용한 피코넷의 마스터 장치는 잡 스케줄러를 수행하여 피코넷의 모든 슬레이브 장치들에게 데이터 전송 기회를 제공한다. 최대 데이터 전송률은 두개의 블루투스 장치로 이뤄진 피코넷에서 ACL 링크의 DH5형태의 패킷을 사용할 경우이다(최대 데이터 전송률: 723.2 kb/s). 그러나, 한 개의 마스터 장치와 두 개의 슬레이브 장치로 구성된 피코넷의 경우, 마스터 장치는 접속된 모든 슬레이브 장치에게 동등한 데이터 전송률을 제공해줘야 하기 때문에, 데이터 전송률은 절반(361.6 kb/s)으로 줄어든다. 그리고, 스캐터넷에서의 데이터 전송률은 더욱 낮아(최대 전송률: 302.2 kb/s) 지는 단점이 있다. 본 논문에서는 여러개의 피코넷으로 이루어진 스캐터넷에서의 낮은 데이터 전송률을 해결하기 위하여 "더블피코(DoublePico)"라 불리는 새로운 애드혹 네트워크 형태를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안된 더블피코는 블루투스를 이용한 애드혹 네트워크에서 높은 데이터 전송률(최대 전송률: 457.57 kb/s)을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.238-246
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• 2018

연구목적 : 본 연구는 유사 유형의 재난으로 반복적인 피해가 발생하는 농촌지역에 재난안전마을을 구축하기 위해 전문가 및 지방자치단체 재난안전 담당자 의식조사를 통해 구축방향을 검토하고자 함이다. 연구방법 : 본 연구를 수행하기 위해 농촌지역의 재난 위험성을 살펴보고 마을단위의 대책 중 면단위의 대책인 재난안전마을에 대한 개념 및 특성을 검토하였다. 또한 지방자치단체 담당자를 대상으로 의견조사와 재난안전 및 마을만들기 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 농촌지역 특성에 맞는 재난안전마을 구축 방향을 검토하였다. 연구결과 : 본 연구의 결과에서 지방자치단체 담당자 의견을 살펴보면 농촌지역은 폭설, 태풍, 호우 등의 풍수해와 산불에 의한 위험성이 높다고 응답하였고 농민의 주 업무로 인해 재난관리활동의 자발적인 참여가 어렵다고 응답하였다. 향후 개선대책에는 농촌지역 주민의 지원 및 참여가 적극적으로 이루어져야 한다고 응답했다. 전문가의 의견을 살펴보면 재난안전마을 사업의 문제점은 단발성 공모사업 위주로 사업이 지속성이 떨어진다는 의견이 가장 높았으며 애로사항은 중앙, 지자체, 주민의 연계성이 부족하다고 응답하였다. 또한 적절한 예산확보방안은 정부, 지자체, 주민이 함께 추진해야한다고 응답하였으며 사업추진체계 방향은 중앙정부, 지자체, 주민이 함께 추진해야한다고 응답하였다. 결론 : 본 연구에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 재난유형 및 특성을 고려한 재난안전마을이 구축되어야 한다. 둘째, 농촌지역 재난안전마을 구축 및 운영 시 중앙정부뿐만 아니라 지방정부, 마을 조성 기금까지 활용할 수 있는 예산확보 방안이 마련되어야 한다. 셋째, 농촌지역 재난안전마을 구축 후 지속적으로 운영 및 관리를 위해 재공인제도 등 장기적으로 활용할 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 넷째, 농촌지역 주민이 재난안전마을 구축을 위한 활동에 적극적으로 참여할 수 있는 세부적인 대책이 마련되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.