• 한국통신학회논문지
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• 제35권9A호
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• pp.874-881
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• 2010

수중 통신에서 사용되는 음향 신호의 감쇠는 노드 사이의 거리는 물론 사용 주파수 대역에도 크게 영향을 받는다. 또한 음향 신호는 긴 전송 지연을 가지므로 복잡한 절차와 많은 제어 메시지를 필요로 하는 매체 접속 기법은 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문은 이처럼 열악한 수중 환경에서 코드 분할 다중 접속 기법의 적용 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 수중 음향 센서망 구조는 데이터 수집형 트리 구조를 가정하며 에너지 절약을 위해 트리 구조에서 계층간 엇갈림 깨어남 패턴을 사용한다. 성능 분석을 위해 다양한 사용 주파수 대역에서 계층별 데이터 전송률을 수학적으로 도출한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.524-526
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• 2022

실시간 멀티미디어 서비스만을 고려하여 QoS를 고려한다면 단말의 수를 조정하여 적절하게 보장할 수 있지만, 본 연구에서는 실시간 멀티미디어 서비스와 일반 데이터 서비스를 고려한 복합적인 서비스를 고려하고 있다. 물리적인 네트워크 자원의 양은 한정되어 있기 때문에, 적절한 CAC가 이루어지지 않는다면 당연히 원하는 QoS의 보장도 이루어질 수 없다. 그러나, 전체 네트워크 자원과 현재 제공중인 서비스의 트래픽 profile과 QoS spec, 그리고 새로이 요청받은 서비스의 트래픽 profile과 QoS spec이 주어졌을 때, 이로부터 새로운 서비스 요청이 수용 가능한지를 정확히 판단하는 것은 상당히 어려운 일이다. 이를 위해서는 수학적 분석으로부터 다양한 시뮬레이션, 그리고 실제 네트워크 운영에서 얻어지는 데이터에 기반한 통계적인 연구에 이르기까지 다양한 방향에서의 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.505-508
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• 2000

The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1398-1405
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• 2016

센서네트워크를 통하여 전송된 센싱값을 이용한 다양한 제어 시스템이 개발됨에 따라 전송된 값을 신뢰할 수 있느냐의 문제는 시스템의 안전성과 귀결된다. 신뢰성 확보를 위한 기존의 알고리즘의 경우 다수의 센서를 중복적으로 장착하는 방법이 주로 사용되었다. 하지만 이 방법들의 경우 센서 노드의 비용 증가를 야기하기 때문에 낮은 가격의 센서의 장점을 이용할 수 없을 뿐만 아니라 복잡한 설계로 인한 신뢰도가 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 단일센서를 장착한 상태에서 기존 데이터 기반의 예측값을 통하여 값의 신뢰도를 판단한 뒤 해당 값의 빈도에 따라 데이터의 신뢰도를 확인하는 방안을 제안한다. 또한, 화재발생과 같은 실제 상황이 발생할 경우를 고려하여 메커니즘이 설계되었다. 마지막으로 제안된 방법을 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과 기존의 방법에 비하여 다양한 시나리오에서 13%이상의 신뢰도가 높아짐을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.777-782
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• 2020

본 논문에서는 도플러 레이다와 음성 센서를 이용한 CNN 기반 HMI 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. 단일 센서 모니터링의 한계를 극복하기 위해 제안된 HMI 시스템은 두 센서의 데이터를 융합 처리하여 분류 성능을 개선했다. 제안된 시스템은 다양한 노이즈 환경에서 단일 레이다 및 음성 센서 기반 분류기에 비해 3.5% 및 12% 향상된 성능을 나타냈다. 또한, CNN의 복잡한 연산부를 가속하기 위해 설계된 하드웨어를 FPGA 디바이스 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 결과, 제안된 HMI 가속 플랫폼은 단일 소프트웨어 기반 구조에 비해 연산 시간을 95% 단축 가능한 것을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.86-97
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• 2021

As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.75-80
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• 2020

최근의 IoT 센서의 소형화와 센서의 소형화로 인하여 다른 센서 및 구조물들과의 간섭 및 견고성을 고려하여 더욱 복잡해 지고 있다. 최근 3D 프린팅 기술은 센서 직접 제작이나, 센서 소자를 포함하는 기구를 만드는 분야에 다양하게 적용이 되고 있다. 그 중에서, fused deposition modeling(FDM) 기술은 장비 및 소재의 가격이 상당히 저렴하며, IoT 기기의 제작이 활용이 가능한 가장 유력한 기술중에 하나이다. 그런 FDM 프린팅 기술은 플라스틱 소재 기반의 필라멘트를 녹여서 적층하여 3D 형상을 만들어 내는 기술이며, 최근에 특허 종료와 아울러 오픈 소스 기반의 저가형 프린터가 개발됨으로 일반인들에게도 널리 사용되고 있다. 이런 FDM 기술을 이용하여 출력된 출력물에 있어서 기계적 물성치는 소재의 종류와 다양한 공정 변수들에 의해서 영향을 받는다. 그 중에서도 내부 채움(infill)은 기계적 물성치에도 큰 영향을 주면, 출력 시간에도 영향을 준다. 따라서 본 논문에서 내부 채움과 기계적 물성치 및 출력 시간 사이의 관계를 규명하여, 기계 기구물을 제작할 때 출력 시간과 기계적 물성치를 고려한 최적의 내부 채움 조건 선정 방법을 제시하고자 한다. 제시된 방법을 증명하고자, 다른 공정은 모두 고정하고, 내부 채움 조건만을 변경한 인장 시편을 제작하고, 제작된 시편을 인장 실험을 통하여 내부 채움에 따른 출력물의 기계적 물성치를 비교 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.931-942
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• 2010

홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1177-1179
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• 2003

Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.182-186
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• 2019

When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.