• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.686-698
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• 2014

최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.151-155
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• 2017

무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.240-246
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• 2013

본 연구는 터치스크린 방식의 정보전달 기기인 DID 시스템에 Airtouch 기술을 융합하여 새로운 방식의 정보전달 시스템을 개발하는 것이다. 대학의 학내 공지사항, 교육정보 및 취업정보 등을 열람하고 활용 할 수 있는 시스템을 설계하고 Airtouch 기술을 구현하여 원격조작 및 공유 콘텐츠 스토어, 클라우드 서비스 개발을 통한 콘텐츠 동기화 기술 구현으로 스마트융합 DID 시스템을 개발하고자 한다. 키넥트는 USB 인터페이스를 가지고 있기 때문에 정보기기와 연결하여 사용 할 수 있으며, 저렴한 가격의 제품으로 키넥트 센서를 활용하여 Airtouch 기술을 구현한다. 논문에서는 유형의 입력장치 없이 사용자의 손동작만으로 정보기기와 상호작용이 가능한 시스템인 Airtouch 기술을 활용한 스마트융합 DID 시스템을 개발하여 사용자의 손 움직임을 추적하여 이를 바탕으로 마우스 포인터를 조작할 수 있고, 사용자의 손동작을 통해 정보기기에 명령을 내릴 수 있도록 하였다. Airtouch 기술을 활용한 스마트융합 DID 시스템 기술 활용으로 온라인 교육산업, 광고홍보, 정보화 산업 등 여타 산업에 파급효과를 증대시킨다. 또한, 폭넓은 범용성을 가지고 기존의 인터페이스 장치들을 대체기술 활용성이 무한 확장이 가능하다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.385-387
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• 2005

Polarimetric measurements of the sky radiation by the PSR-I000, which is the multi-spectral polarimeter developed by the Opt Research Corporation and has the same wavelength regions (443nm, 490nm, 565nm, 670nm, 765nm and 865nm) as the ADEOSII/POLDER sensor, have been carried out at the ground station in Kanazawa city, Japan from March to May. First of all, the wavelength dependency of degrees of polarization is examined and it is shown that degrees of polarization measured under the hazy dust cloud are lower than those measured in the clear sky and decrease as the wavelength increases. Next, a new method for estimating optical properties, such as the optical thickness, the number size distribution and the refractive index, of the Asian dust and the ground reflectance from degrees of polarization measured by PSR-I000 is described. Finally, this method is applied to polarization data acquired on April 15,2002. As a result, it is shown that our estimation algorithm provides a good result.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4385-4399
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• 2021

The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.273-290
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• 2017

사물인터넷은 인터넷이 비즈니스 프로세스를 근본적으로 변화시킨 이후의 기술로 간주되고 있다. 그러나 사물인터넷의 영역이 하드웨어적인 센서 기술로부터 애플리케이션을 통한 서비스까지 광범위하여 아직까지 연구도메인에 대한 구조가 명확하지 않다. 본 연구에서는 기업에 가치를 제공하기 위해서 사물인터넷의 성숙도를 측정하기 위하여 Porter 등 (2014)이 제안한 기술스택 모델을 적용할 것을 제안한다. 스택모델을 이용하여 사회과학, 복합학, 공학 분야에서 발간되는 논문을 대상으로, "사물인터넷(IoT)"을 키워드로 포함하고 있는 논문의 저자들이 제공한 키워드 분석을 실시하여 사물인터넷 연구의 일반적인 동향을 살펴본다. 결과에 의하면, 클라우드와 빅데이터 분석 기반의 IoT 활용은 활발하지 못하고 결과적으로 IoT로부터의 가치가 충분히 실현되지 못하는 것으로 나타났다. 또한 가치 도출에 중요한 클라우드 프로세스를 적용하는 연구 논문 사례를 발췌하여 사물인터넷의 응용 수준을 측정하였다. 본 연구에서 IT의 가치사슬모형 적용과 유사하게, IoT의 가치를 높이기 위해 스택모델 적용을 제안한 것도 의미가 있다 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.46-63
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• 2024

One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3970-3990
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• 2021

In view of the problems of insufficient data collection and processing capability of multi-source heterogeneous equipment, and low visibility of equipment status at the ship block construction site. A data collection method for ship block construction equipment based on wireless sensor network (WSN) technology and a data processing method based on edge computing were proposed. Based on the Browser/Server (B/S) architecture and the OneNET platform, an online monitoring system for ship block construction equipment was designed and developed, which realized the visual online monitoring and management of the ship block construction equipment status. Not only that, the feasibility and reliability of the monitoring system were verified by using the intelligent tire frame system as the application object. The research of this project can lay the foundation for the ship block construction equipment management and the ship block intelligent construction, and ultimately improve the quality and efficiency of ship block construction.

• 센서학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-353
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• 2020

This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.