• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.227-232
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• 2011

현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정 및 알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.285-289
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• 2012

In a coastal area, all of the vessels are always exposed to the potential risk, taking into the maritime accident statistics account over the last decades. To manage vessels underway safety, the characteristics of ship movements in a fairway should be recognized by VTS system or VTS operators. The IMO has already mandated the shipboard carriage of AIS since 2004, as stated in SOLAS Chapter V Regulation 19. As a result, the static and dynamic information of AIS data has been collected for vessel traffic management in the coastal areas and used for VTS. This research proposes a simple algorithm of recognizing potentially risky ships by observing their trajectories on the fairway. The static and dynamic information of AIS data are collected and the curvature for the ship trajectory is surveyed. The proposed algorithm finds out the irregularity of ship movement. The algorithm effectively monitors the change of navigation pattern from the curvature analysis of ship trajectory. Our method improves VTS functions in an intelligent way by analyzing the navigation pattern of vessels underway.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1116-1125
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• 1997

본 논문에서는 UPC(Usage Parameter Control) 기법의 하나인 Leaky Bucket 알고리즘에 Jumping Window 기법을 적용하여 평균비트율을 감시할 수 있는 새로운 사용 파라메터 제어 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안 알고리즈은 먼저 Leaky Bucket를 사용하여 최대비트율을 위반한 셀을 표시한 후, 만약 망으로 전송된 셀들의 평균비트율이 협약을 이하라면 표시된 셀들을 망으로 재전송한다. 평균비트율의 측정은 Jumping Window와 같은 윈도우 메카니즘을 응용하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션을 한 결과에 의하면, 제안한 알고리즘이 기존 Leaky Bucket 기법보다 셀 손실율이 저하되었고, 버킷 크기도 감소시킬 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.259-264
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• 2014

IEEE 802.15.4는 다양한 모니터링과 제어 응용을 위한 보편적인 대안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 이용하여 직류배전선로를 실시간으로 감시하고, 신속한 장애감지와 장애발생 선로를 차단하기 위한 직류배전선로 장애관리시스템을 설계하였다. 각 노드에 번호를 할당하였고, IEEE 802.15.4의 Unslotted CSMA-CA 방식을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능분석을 하였다. 이를 위해 전류 16비트, 진폭 16비트, 기타 상태정보 28비트로 총 60비트의 제어정보를 보냈고, 직류배전선로 장애관리시스템의 패킷전달율과 전송 지연시간을 측정하고 분석하였다. 트래픽 부하가 초당 330 패킷 이하일 때, 0.02초보다 짧은 평균 지연이 나타났으며, 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 99.99% 이상의 패킷 전달률을 보여준다. 따라서 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 미국 DOE(Department of Energy)의 엄격한 조건을 만족함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 연구결과는 IEEE 802.15.4를 이용한 직류배전선로 장애관리시스템 구축을 위한 기본 자료로서 활용이 가능할 것이다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.279-286
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• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.123-138
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• 2018

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.794-804
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• 2018

컴퓨터에서 실행되는 다양한 응용들은 네트워크를 통해 패킷 형태로 정보를 전달하며 대부분의 패킷들은 TCP/IP 또는 UDP/IP 프로토콜을 따른다. 기업 및 기관의 네트워크 관리 담당자는 네트워크 트래픽 측정 및 감시, 네트워크 보안 등을 위해서 네트워크를 통해 전달되는 패킷들을 지속적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실제 전달되는 데이터를 면밀히 조사하는 DPI(Deep Packet Inspection)에서 페이로드의 특정 패턴을 검색하는 패킷 페이로드 분석 알고리즘들의 성능 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 페이로드를 조사하는 가장 기본적인 과정은 특정 패턴을 페이로드에서 신속하게 검색하는 것이다. 본 논문에서는 페이로드에 특정 패턴이 존재하는 경우, 그 패턴을 검출할 수 있는 여러 알고리즘들을 소개하고, 세 가지 관점에서 수학적으로 성능을 분석하고, 응용프로그램의 목적에 적합한 적용 방안을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.347-349
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• 2009

Air quality of indoor space environment is affected by various pollutants like as particles and chemical stuffs. The indoor air pollution affects directly the human respiration organs to cause consequently unpleasant mental status. The $CO_2$ concentration level is one of the harmful components of air pollutants. Major factor to increase the $CO_2$ concentration level is the people's breath amount in indoor. The car exhaust gas diffused from the around road also has strong affect on $CO_2$ concentration. There are some other reasons to affect the $CO_2$ concentration change, such as, real-time change of the population movement, closeness to the indoor air flow inlet window and changes in road car traffic amount. A remote monitoring system to measure environmental indoor air pollution concerning on the $CO_2$ concentration was studied and installed realized set-up model. Zigbee network configuration was applied for this system and the $CO_2$ concentration data were collected through USN network. A software program was developed to assure systematic analysis and to display real-time data on web pages. For the experimental test various condition was set up, like as, window opening, stopping air condition operation and adjusting fan heater work, etc. The analysis result showed the relation of various environmental conditions to $CO_2$ concentration changes. The causes to increase $CO_2$ concentration were experimentally defined as windows closing, the stopping air condition system, fan heater operation. To keep the $CO_2$ concentration under the legally required ppm level in public access indoor space, the developed remote measurement system will be usefully applied.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.145-163
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• 2024

The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-172
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• 2018

화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.