• 디지털융복합연구
• /
• 제12권10호
• /
• pp.317-327
• /
• 2014

IEEE 802.11ac 무선 랜에서는 무선 채널의 효율성을 높이기 위하여 공간 분할된 다중채널을 활용하여 AP로부터 다중의 단말기들을 향해 서로 다른 프레임들을 동시에 전송할 수 있는 DL MU-MIMO MAC 기술을 도입하였다. IEEE 802.11ac DL-MIMO MAC 기술은 기존 DL SU-MIMO MAC 동작의 두 단계 동작인 무선채널 획득단계와 프레임 전송단계 사이에 TXOP 기간 동안 채널별 목적지 단말기와 전송될 프레임을 선정하는 TXOP 공유단계가 있다. 따라서 IEEE 802.11ac의 MAC 성능을 향상시키기 위해서는 TXOP 공유단계의 성능이 중요하게 고려되어야 한다. 하지만 표준에서 예시적으로 제시한 우선순위 TXOP 공유방식은 버퍼와 버퍼 내 프레임에 대하여 공정하게 다루지 못하고, 많은 지연시간과 특정 버퍼에 대해서는 높은 손실률을 일으키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 각 AC가 가지고 있는 속성의 특성을 최대한 살기기 위하여 p-AC, 유사속성 s-AC, 전체 s-AC, 순으로 TXOP를 공유하는 방안을 제시한다. 이는 기존의 EDCA 특성을 해치지 않는 범위 내에서 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 방법이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.1349-1355
• /
• 2008

최근에 ZigBee, Bluetooth, RFID(Radio Frequency Identification)와 같은 근거 리 무선통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 같은 시스템들은 대부분 소출력무선기기들이다. 미래에는 개인을 중심으로 하는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 위해서 더 많은 소출력 무선기기들이 출현할 것이며, 간섭저감기술은 소출력무선기기들이 한정된 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 필수 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 두 가지의 주파수를 공유 방법을 고려하였다. 첫 번째는 이미 특정 시스템에 할당된 주파수를 공유하는 경우이고, 두 번째는 새로운 주파수대역을 할당하는 경우이며, 이 두 가지 경우에 대한 효율적인 주파수 공유 방법을 연구하였다. 첫 번째 방법으로 주파수출 공유하는 경우의 한 가지 예로서 ZigBee, RPID, DCP(Digital Cordless Phone) 및 Bluetooth가 특정 주파수대역을 공유하는 경우 주파수 공유 조건을 검토하였다. 그리고 두 번째 공유 방법에서는 서로 다른 간섭저감기술을 사용하는 통신시스템에 대해서 공평한 신호 방사조건을 유지하기 위한 balancing factor의 개념을 제안하였으며, FH(Frequency Hopping) 시스템을 기준으로 하는 경우 LBT(Listen Before Talk)는 0.9, DS (Direct Spreading)은 0.8의 balancing factor를 이 용하면, 이들 간섭저감기술들 사이의 방사조건을 비슷하게 유지 할 수 있기 때문에 전체적으로 더 많은 시스템이 주파수를 공유할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.17-23
• /
• 2020

본 논문에서는 자동화 설비 장비의 HMI와 PLC간 RS232 통신 시에 발생하는 실시간 데이터 프레임의 수집을 위하여, 별도의 HMI 혹은 PLC의 수정 없이 MCU를 통하여 실시간 정보 데이터 프레임을 스니핑 함으로서, 사용자가 PLC, HMI 시스템의 수정 작업에 종속되지 않고 데이터를 수집할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자는 스니핑 데이터로부터 파싱작업을 통하여 필요한 정보를 수집하고 해당 스니핑 프레임을 목적지로 송신함으로서 본래의 통신 인터페이스를 유지한다. RS232 통신규격으로 MCU의 UART통신 인터페이스 회로를 물리적으로 설계하고, 더불어 MCU내부 DMA장치를 사용함으로서 인터럽트기반 시스템 보다 효율을 개선한다. 또한 환형큐를 사용하여 DMA인터럽트 서비스 루틴의 작업과 메인 스레드의 작업을 논리적으로 분리함으로서 데이터 프레임 IO 작업 처리를 수행한다. 이 방법을 통하여, 사용자는 RS232 규격으로 HMI, PLC간 스니핑 데이터 프레임을 수신하고 PLC와 HMI 간의 프레임 전송이 원래의 목적지에 정상적으로 도착하며 PLC와 HMI의 추가적인 수정 없이 데이터 프레임을 스니핑 함으로서 사용자 시스템에 정상적으로 도착함을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.172-178
• /
• 2019

위성항법시스템의 안정적인 항법정보 제공에 대한 요구사항은 점차 증가하고 있지만, 의도적인 전파교란 및 자연환경 변화에 의한 성능 저하는 현실적으로 완벽히 해결하기 어렵다. 이러한 위성항법 시스템의 단점을 보완하기 위한 대표적인 항법시스템으로 고출력 신호를 이용한 지상파항법시스템인 eLoran이 주목받고 있고, 의도적인 전파교란에 강인하다는 장점이 있다. 사용자는 eLoran 시스템에서 사용 환경에 따라 E-field 또는 H-field 수신 안테나 중에서 적합한 것을 사용한다. 안정적인 접지 연결에 대한 제약이 없고, 상대적으로 주변 전자장비의 잡음에 강인한 H-field 안테나는 두 개의 루프로 구성되어 루프 간의 위상과 이득차이로 인해 등방성을 가지지 못한다. 그러므로 H-field 안테나는 정지위치에서도 수신한 신호의 방향에 따라 측정치의 변화가 발생하는 단점이 있고, 보다 정확한 측위 결과를 위해서는 신호의 방향에 따른 오차를 제거해야한다. 본 논문에서는 H-field 안테나와 송신국간의 기하학적 방향에 따른 오차를 제거하기 위한 지향성 보상기법을 제안하였다. eLoran 모의 신호생성기를 활용하여 오차를 분석하고 모델링하여 보상하는 기법을 개발하였고, 시뮬레이션과 차량실험을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.173-183
• /
• 2020

도심지 지하시설물 노후화가 진행되고, 도로 굴착 안전사고에 불안이 형성되고 있는 가운데, 국토교통부에서는 「지반침하 예방대책」과 지하공간의 효율적 활용방안의 일환으로 2015년부터 지하공간통합지도를 구축하기 시작하여 그 범위를 매년 확산하고 있다. 현행 지하공간통합지도 정보는 웹기반으로 데스크탑 환경에서 운용되고 있는 바, 굴착 공사장과 같은 현장 환경에서의 활용에는 제한되는 부분이 있는 것이 사실이다. 웹기반 환경에서 구축 운영되고 있는 지하공간통합지도는 대용량 3차원 데이터이다. 따라서 데이터를 현장으로 지체 없이 전송하여 서비스하기 위해서는 지하공간통합지도 데이터를 가볍게 할 방안이 필요하다. 또한 현재 지하공간통합지도는 3DS, COLLADA등 데이터포맷이 일원화 되어있지 않으며, 좌표체계 방식도 상대좌표, 절대좌표 등으로 상이하다. 본 연구에서는 국내외 선행연구와 기술적용 사례를 분석하여 모바일용 지하공간통합지도 데이터포맷 및 경량화 방법을 제시하고, 제시된 포맷의 모바일용 지하공간통합지도를 생성할 수 있는 기술 개발을 실시하였다. 또한 현장에서 빠르게 데이터를 전송받을 수 있도록 3차원 데이터 압축기술을 적용하여 경량화율을 테스트해 보았으며, 현장에서 압축된 3D 데이터를 해제하여 활용할 수 있는 기술개발을 하였다. 아울러 향후 본 연구에서 실험적으로 개발한 기술을 보완하고 추가 연구실시하여 굴착현장에서 활용할 수 있는 소프트웨어로 제작하여 활용에 쓰이는 것을 목표로 한다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.178-188
• /
• 2022

모든 잔존치의 발거를 계획한 환자의 경우 최종 보철 제작 전 무치악으로 지내는 기간을 최소화하기 위해 미리 임시 즉시 의치를 제작하게 된다. CAD/CAM 시스템을 이용하면 전통적 방식에서의 한계점들을 보완하여 진료실과 기공실에서의 제작 과정을 간소화 시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 환자의 악간관계에 관한 정보를 정확하게 기공실의 디지털 네트워크로 전달하는 과정에서 오차가 발생하여 교합관계가 불안정하거나 비심미적인 보철물이 제작될 빈도가 높다는 단점도 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 간단하고 정확한 POP BOW 시스템의 교합평면 디지털 전이법을 이용하여, 상하악 전치부 잔존치 발거 후 심미적이고 기능적인 3D 프린팅 임시 즉시의치를 장착한 환자의 성공적인 증례를 보고하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1243-1244
• /
• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.101-113
• /
• 2024

연합 학습은 분산 환경에서 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 효율적으로 머신러닝 모델을 학습하는 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이러한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델의 성능을 최적화하기 위해 새로운 FedRFBagging 알고리즘을 제안한다. 클라이언트별 데이터 특성에 기반하여 로컬 랜덤 포레스트 모델의 트리를 동적으로 조정함으로써 통신 비용을 줄이고, 다수의 클라이언트 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 제안하는 방법은 다양한 데이터 조건에 적응하여 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시킨다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리로 구성되나, 연합 학습 환경에서 모든 트리를 서버로 전송하면 통신 오버헤드가 기하급수적으로 증가하여 사용이 어려워진다. 또한 클라이언트 간 데이터 분포의 차이로 인해 트리의 품질 불균형이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 FedRFBagging 알고리즘을 제안하며 이는 각 클라이언트에서 성능이 높은 트리만을 선택해 서버로 전송하고, 서버는 불순도 값을 기준으로 트리들을 선택하여 최적의 글로벌 모델을 구성한다. 이를 통해 통신 오버헤드를 줄이고 다양한 데이터 분포에서도 높은 예측 성능을 유지할 수 있다. 글로벌 모델은 다양한 클라이언트 데이터를 반영하지만, 각 클라이언트의 데이터 특성은 다를 수 있다. 이를 보완하기 위해 클라이언트는 글로벌 모델에 추가 트리를 학습하여 로컬 데이터에 맞춘 최적화를 수행한다. 이를 통해 전체 모델의 예측 정확도를 높이고 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있다. 본 연구는 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델이 가지는 통신 비용과 성능 문제를 효과적으로 해결하여 적용 가능한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델을 위한 알고리즘임을 시사한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제25권2호
• /
• pp.116-121
• /
• 2014

본 본문은 Bio-MEMS 공정으로 제작한 마이크로 세포 분석 바이오칩을 사용하여 적혈구의 광학적 특성을 전압으로 측정한 실험이다. Bio-MEMS 공정을 이용하여 세포의 원활한 이동과 측정 분석에 사용되는 글라스에 채널 패턴 에칭을 위하여 포토리소그래피(photolithography)와 산화완충식각(BOE: buffered oxide etchant) 공정 조건, 세포 분석과 정보 전달에 사용되는 광섬유의 에칭을 위하여 산화완충식각 공정 조건, 세포나 유체를 칩과 외부의 전달 등에 사용되는 글라스의 홀을 위하여 전기화학방전(ECD: electro chemical discharge) 공정 조건, 글라스 접합을 위한 자외선반응접합(UVSA: ultraviolet sensitive adhesives) 공정 조건을 정립하였다. 또한 유체나 세포의 흐름 제어를 위한 라미나 흐름 조건, 적혈구세포에 대한 산란빔 파형을 측정하였다. 적혈구 실험을 통하여 출력 광섬유의 각도에 따른 산란빔이 출력측의 광섬유각도가 $0^{\circ}$일 때 약 17 V, 각도가 $5^{\circ}$일 때 약 10 V, 각도가 $10^{\circ}$일 때 약 6 V, 각도가 $15^{\circ}$일 때 약 4 V의 전압(Vpp)으로 측정되었다. 따라서 마이크로 세포 분석 바이오칩 제작의 소형화, 단순화, 공정신간 단축, 정량화하였고 적혈구의 광학적 특성을 측정을 측정함으로써 의공학(biomedical), 바이오칩공학(biochip), 반도체공학(semiconductor), 생물정보학(bioinformatics) 등의 응용과학 분야 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.570-577
• /
• 2017

최근 방송통신의 발달로 사용자들은 언제, 어디서나 고품질의 다양한 방송 서비스를 원하는 추세이다. 이에 따라 지상파 방송의 경우, 동일한 콘텐츠를 서로 다른 주파수를 통해 FHD와 모바일 품질로 서비스 하고 있으며 최근 별도의 방송망을 확보해 초고화질 품질 서비스를 시험 방송하고 있다. 이는 사용자의 수신환경에 따라 적절한 비용으로 다양한 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있지만 지상파 방송 주파수의 사용 효율면에서는 비효율적이라고 볼 수 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 방송과 통신이 결합된 이기종망 환경에서 SHVC로 계층 부호화된 UHD 콘텐츠를 차세대 멀티미디어 전송 기술인 MMT를 기반으로 전송하기 위한 전송 시스템 모델과 서비스가 제안되었다. 그러나 이동 및 고정 환경 등 여러 환경에서 다양한 품질의 UHD 콘텐츠를 안정적으로 수신할 수 있는 수신 모델에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 따라서 본 논문에서는 MMT를 기반으로 SHVC로 계층 부호화된 UHD 콘텐츠를 안정적으로 수신할 수 있는 수신 버퍼 모델을 제안한다.