영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.
무선센서 네트워크를 기반으로 한 유헬스 서비스는 개인의 의료건강정보를 보다 안전하게 전송하고 처리하여야 한다. 대부분의 유헬스 센서기기는 게이트웨이를 통해 전송하는 구조이므로 기기와 게이트웨이간의 신뢰성 문제는 매우 중요하다. 사용자가 센서기기를 휴대하면서 이동하게 되면 게이트웨이의 수신범위 밖으로 멀어지므로 데이터 전송이 불가하다. 이 틈을 이용한 비인가 센서기기의 데이터 무결성 침해가 발생할 수 있다. 뿐만 아니라 비인증 게이트웨이가 허가받지 않고 생체정보를 갈취할 가능성도 있다. 이경우도 데이터 기밀성 침해문제가 발생된다. 따라서 유헬스 센서기기와 게이트웨이 간에는 응용레벨에서의 상호인증이 반드시 필요하다. 기기와 게이트웨이간의 어플리케이션 전송세션을 세분화하고 각 세션을 주기적으로 갱신하면 침해를 차단하는 효과가 있다. 그러나 이 과정에서의 인증을 위한 전송오버헤드를 최소화하려면 생체정보의 측정주기에 따른 동적인 유효 세션기법이 필요하다. 본 연구에서는 이 기법을 제안하였고 3가지 실험을 통해 상호인증 성공결과를 확인하였다.
TinyOS기반의 u-헬스케어를 위한 무선센서노드 어플리케이션을 구현하였으며 이를 이용하여 기존의 지속적인 데이터 전송방식과 성능 비교를 하였다. 무선센서노드에서 QRS-complex 넓이와 R-R간격을 이용하여 비정상적인 ECG를 감지하였다. 사용된 ECG 데이터는 MIT/HIB Database 100, 112, 119번을 이용하였다. 정상적인 ECG 데이터를 가지고 있는 100레코드를 기준으로 지속적인 데이터 전송 시 발생되는 패킷량과 전원 소모율을 측정 후, 본 연구에서 구현된 문선센서노드 어플리케이션을 이용하여 각각의 ECG데이터를 이전과 같은 방법으로 성능 평가하여 비교분석 하였다. 비교분석 결과, ECG 데이터 발생량, 전원 소모율이 획기적으로 감소된 것을 알 수 있었다.
인프라구조 기반의 이동 애드혹 네트워크를 위한 기존의 프로토콜들은 이동성 관리와 라우팅 프로토콜을 분리하여 설계되었을 뿐만 아니라 플러딩을 사용하기 때문에 높은 제어 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 트리기반의 이동성관리 방식을 사용하며 이 과정에서 부수적으로 구축되는 토폴로지 정보를 활용하는 단순하고 효율적인 라우팅 프로토콜을 제시한다. 제안하는 라우팅 프로토콜은 패킷 전송 과정에서 트리를 구성하는 중요 링크에 대한 파손을 발견하는 경우에 토폴로지 정보를 신속히 갱신한다. 이러한 방식으로 이동성 관리와 라우팅 프로토콜은 서로 협력한다. 또한 IG 주위에 트래픽 혼잡을 줄이기 위하여 점진적 경로탐색 방식을 사용하였으며, 제어메시지 전송 신뢰성을 높이고 링크 유효성을 신속히 판단할 수 있도록 유니케스트 기반의 브로드케스트 방식을 사용하였다. 그리고 플러딩을 배제하고 제어메시지 전송의 최적화를 통하여 오버헤드를 크게 줄임으로써 노드의 수가 증가하고 이동성이 높은 경우에도 안정적으로 작동할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 프로토콜이 Hybrid 이동성 관리 방식을 사용하는 AODV에 비하여 우수한 성능과 확장성을 갖는다는 것을 입증하였다.
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 연구에서는 도로 위험 탐지를 위한 데이터 편향성 최적화 기반 연관 추론 모델을 제안한다. 이는 사용자의 개인적 특성과 주변 환경 데이터를 수집하고 교통사고 방지 서비스를 제공하기 위한 연관분석 기반의 마이닝 모델이다. 이는 다양한 상황 변수들로 구성된 트랜잭션 데이터를 생성한다. 생성된 정보를 바탕으로 연관 패턴 분석을 통해 각 트랜잭션 내 변수들의 유의미한 연관관계를 도출한다. 분류된 범주형 데이터의 편향성을 고려하여 최적화된 지지도 및 신뢰도 값으로 가지치기를 진행한다. 추출된 상위 연관규칙을 바탕으로 사용자에게 개인 특성과 주행 도로 상황에 대한 위험 탐지모델을 제공한다. 이는 데이터 편향성 문제를 극복하고 데이터간 연관성을 고려하여 잠재적인 도로 사고를 예방하는 교통 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안하는 방법이 정확도에서 0.778, Kappa 계수에서 0.743로 우수하게 평가된다.
IEEE 802.11p 기반의 차량간 통신 기술을 이용한 안전주행 서비스는 주기적으로 안전관련 메시지를 주변 이웃 차량들에게 요구되는 지연 시간 내에 신뢰적으로 전달하여야 한다. 하지만 차량간 통신망은 차량의 고속 이동성, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화 및 한정된 통신 자원 등 특성으로 인해 고정된 비콘 스케줄링 방식은 비콘 메시지의 과도한 전송지연, 패킷 손실 및 네트워크 혼잡 문제들을 야기 시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간적 상황정보를 이용하여 TDMA와 유사한 방식으로 비코닝 주기를 동적으로 스케줄링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 공간인식 비콘 스케줄링 알고리즘은 신뢰적인 고속도로 교통 시나리오와 802.11p 통신 모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과에서 보여 지듯이, 제안한 공간인식 비콘 스케줄링 알고리즘은 대역폭 사용률, 채널 액세스 지연, 채널 부하 등 성능 측면에서 고정된 비콘 스케줄링보다 훨씬 좋은 성능을 보여주고 있으며, 차량 안전 서비스에서 요구되는 통신 요구사항들을 만족시키는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 차세대 항공 관제시스템의 핵심이라고 할 수 있는 ADS-B 지상 감시장비를 소개하고, ADS-B 1090ES 지상국 수신기를 연구하였다. 국제 표준 문서와 기존 제품의 성능을 분석하여 성능과 신뢰성이 보장되는 최적의 규격을 결정하였다. 초단인 RF단은 저전력, 저잡음, 고이득 특성에 적합한 바이어스 회로를 구성하여 설계하였으며, 신호처리부는 수신 악조건 하에서도 최적의 신호처리(복호)가 가능하도록 구성하였다. 또한 최종단이라고 할 수 있는 MCU부는 외부와의 고속 통신을 고려하여 최신의 CPU를 채택하여 구성했으며, 원격제어 통신은 SNMP를 채택하였다. 개발된 수신기는 국내외 기술 기준을 모두 만족하며, 외산 제품보다 성능 면에서 비교 우위에 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Zigbee 무선통신모듈과 RSS(Received Signal Strength) 측위 방식을 이용하여 다단계 TSS(Transmission Signal Strength)기술을 적용한 실내측위 시스템을 제안하고자 한다. 특히 실내공간에서 효과적으로 사용할 수 있는 확률적 알고리즘과 영역인식 알고리즘을 적용하여 위치정+확도에 대한 신뢰를 높이고자 하였다. 또한 1차원공간과 2차원 공간에서의 실험을 통해 공간의 형태에 따라 반사나, 회절, 멀티패스 등의 영향으로 변화하는 전파환경을 고려한 효과적인 측위 시스템을 확인하고자 하였다. 특히 약자나 환자에 대한 긴급 상황 발생 시 해당 위치를 찾아 신속한 대응이 필요하다. 따라서 본 연구의 측위 시스템은 교통 IT 분야에 적용하여 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.
스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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