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가버 특성을 이용한 3D 게임의 NPC 그룹핑에 관한 연구 (A Study on NPC Grouping of 3D Game using Gabor Characteristics)

  • 박창민
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.2836-2842
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다양한 3D 게임 진행에서 NPC들을 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 움직임이 없는 NPC는 가버필터링 결과에서 특이한 방향성 특성을 띄는 경향이 있지만 사람이나 동물과 같은 NPC는 그렇지 않다. 그룹핑을 위해 우선 NPC 객체 내부의 방향성과 주파수 영역의 특징을 분석하고 각각을 24개의 가버 필터뱅크로 구성하며 필터의 스케일과 방향에 따른 24차원 특징 벡터를 산출한다. 추출된 벡터는 특정 방향에 따른 에너지를 나타낸다. 이러한 에너지는 NPC 내부에 있는 객체 질감의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 NPC들을 그룹핑 속성으로 이용하였다. 제안한 방법은 게임진행에서 유사한 속성을 가진 NPC들이 자동으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

Elliptic curve기반 센서네트워크 보안을 위한 곱셈 최적화 기법 (Multiplication optimization technique for Elliptic Curve based sensor network security)

  • 서화정;김호원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.1836-1842
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    • 2010
  • 센서네트워크는 유비쿼터스 환경을 실현할 수 있는 기술로서, 최근 무인 경비 시스템이나 에너지 관리, 환경 모니터링, 홈 자동화, 헬스케어와 같은 다양한 분야에 적용 가능하다. 하지만 센서네트워크의 무선 통신 특성은 도청과 전송 메시지에 대한 위변조, 서비스 거부 공격에 취약하다. 현재 센서네트워크 상에는 안전한 통신을 위해 ECC(elliptic curve cryptography)를 통한 PKC(public key cryptography)암호화 기법이 사용된다. 해당 기법은 RSA에 비해 작은 키길이를 통해 동일한 암호화 강도를 제공하기 때문에 제한된 성능을 가진 센서상의 적용에 적합하다. 하지만 ECC에 요구되어지는 높은 부하 때문에 센서상의 구현을 위해서는 성능개선이 필요하다. 본 논문에서는 센서 상에서의 ECC를 가속화하기 위해 ECC연산의 핵심연산인 곱셈에 대한 최적화 기법을 제안한다.

2.4Ghz ISM(Industrial Scientific Medical) 밴드에서 간섭을 회피하기 위한 무선 센서 노드의 채널 선택 방법 (Channel Selection Method of Wireless Sensor Network Nodes for avoiding Interference in 2.4Ghz ISM(Industrial, Scientific, Medical) Band)

  • 김수민;금동현;김경훈;오일;최승원
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.109-116
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    • 2014
  • In recent, ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart phone, notebook computer, printer and portable multimedia devices. Accordingly, studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi device using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band causes serious network performance deterioration of wireless sensor networks. This paper examined a method of identifying channel status to avoid interference among wireless communication devices using IEEE 802.11b (Wi-Fi) and other ISM bands during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor network nodes in ISM band. To identify channels occupied by Wi-Fi traffic, various studies are being conducted that use the RSSI (Received Signal Strength Indicator) value of interference signal obtained through ED (Energy Detection) feature that is one of IEEE 802.15.4 transmitter characteristics. This paper examines an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channel by mixing utilization of interference signal and RSSI mean value of interference signal by wireless sensor network nodes. In addition, it verifies such algorithm by using OPNET Network verification simulator.

XGboost 기반의 WiFi 신호를 이용한 실내 측위 기법 (Indoor positioning method using WiFi signal based on XGboost)

  • 황치곤;윤창표;김대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.70-75
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    • 2022
  • 위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

블루투스 스마트 기반의 내비게이팅 시스템 (Application of Navigating System based on Bluetooth Smart)

  • 이영두;잔 사나 울라;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.69-76
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    • 2017
  • 블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.

부동산 규제정책에 따른 광역 주택가격의 변동간 불균형 검정 (Tests for Imbalance between Variations in Metropolis Housing Prices by Regulatory Realty Policies)

  • 김태호;안지희
    • 응용통계연구
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    • 제23권3호
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    • pp.457-469
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    • 2010
  • 우리나라의 부동산정책은 주거안정과 경기조절이라는 상반된 목표 사이에서 규제 완화와 강화를 반복해 왔으며, 주택정책이 부양책에서 2003년부터 규제책으로 전환되면서 각종 부작용을 유발하게 되었다. 본 연구는 부동산정책이 앞 정권의 관심사였다는 관점에서 부양책의 영향을 받던 정권 초기와 규제책의 영향이 가장 심했던 후기 수도권 및 광역시의 주택가격 변동에 어떠한 흐름이 존재했는가를 통계적으로 검정하여 그 차이를 비교, 분석해 보았다. 지역간 가격 변동의 연관관계는 규제의 효력이 발생하면서부터 전에 비해 현저히 단순화된 것으로 검정되며, 수도권의 가격 선도력이 강화되면서 경제력 편중으로 인한 지역간 불균형 현상이 뚜렷해진 현실을 시사한다.

콜퍼스에 기반한 한국어 문장/음성변환 시스템 (Corpus-based Korean Text-to-speech Conversion System)

  • 김상훈;박준;이영직
    • 한국음향학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.24-33
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    • 2001
  • 이 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하는 한국어 문장/음성변환시스템의 구현에 관해 기술한다. 기존 소량의 음성데이타를 이용하여 운율조절을 통해 합성하는 방식은 여전히 기계음에 가까운 합성음을 생성하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하여 운율처리없이 합성단위 선정/연결에 의해 합성음질을 향상시키고자 한다. 대용량 음성 데이터베이스는 다양한 운율변화를 포함하도록 문장단위를 녹음하며 이로부터 복수개의 합성단위를 추출, 구축한다. 합성단위는 음성인식기를 훈련, 자동으로 음소분할하여 생성하며, 래링고그라프 신호를 이용하여 정교한 피치를 추출한다. 끊어 읽기는 휴지길이에 따라 4단계로 설정하고 끊어읽기 추정은 품사열의 통계정보를 이용한다. 합성단위 선정은 운율/스펙트럼 파라미터를 이용하여 비터비 탐색을 수행하게 되며 유클리디언 누적거리가 최소인 합성단위열을 선정/연결하여 합성한다. 또한 이 논문에서는 고품질 음성합성을 위해 특정 서비스 영역에 더욱 자연스러운 합성음을 생성할 수 있는 영역의존 음성합성용 데이터베이스를 제안한다. 구현된 합성시스템은 주관적 평가방법으로 명료도와 자연성을 평가하였고 그 결과 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로한 합성방식의 성능이 기존 반음절단위를 사용한 합성방식보다 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.

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저밀도 USN 환경을 위한 Range-hybrid 기반의 향상된 이동객체 추적기법 (An Enhanced Mobile Object Tracking Method based on Range-hybrid for Low-Density USN Environment)

  • 박재복;조기환
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권2호
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    • pp.54-64
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    • 2010
  • 위치측정은 사용자나 사물에게 주변 환경에 대한 인식을 가능케 하는 기본적인 요소이기 때문에 센서네트워크 환경에서는 가장 핵심적인 요소이다. 기존 위치측정 기법은 크게 Range-based방식과 Range-free방식으로 나눌 수 있다. Range-based방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요한 반면에 Range-free방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 위치측정의 정확성이 주변노드의 수에 따라 크게 좌우된다. 특히 밀집도가 낮은 센서네트워크 환경에서는 위치측정의 정확성이 매우 낮다. 본 논문에서 제안된 DRTS(Distributed Range-hybrid Tracking Scheme)는 Range-based와 Range-free방식을 혼합하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동물체를 추적할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 주변노드를 최대한 활용한 효율적인 위치측정기법과 제안된 EGP(Estimative Gird Points)의 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 기존 위치추적 알고리즘 보다 추적의 정확도 관점에서 제안된 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.

고령운전자를 위한 자율주행차량 기능 연구 (인터랙션 디자인을 중심으로) (Study on the Autonomous Vehicle Feature for the Elderly Driver (Focusing on Interaction Design))

  • 최규한
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.474-481
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    • 2019
  • 우리나라는 2018년 고령자 인구가 전체인구의 14.4%를 차지하여 고령사회(aged society)로 진입하였고 2026년에 초고령사회로 진입할 예정이다. 특히, 2050년에는 고령자 인구가 전체 인구의 38%로서 고령자 수가 세계에서 가장 많은 나라 중에 하나가 될 것으로 예측되고 있다[1]. 고령자 인구의 증가는 자연스럽게 고령 운전자의 교통사고 증가로 이어지고 있는데, 2017년 우리나라 교통사고 가운데 65세 이상 고령 운전자 교통 사고는 2만 6,713건으로 848명이 사망하고 부상자 3만 8,627명이 발생했다. 2011년과 비교하면 사고 건수와 부상자 수는 약 2배, 사망자 수는 1.4배 증가했다[3]. 본 연구는 교통사고 증가의 주된 요인이 시각/청각 능력의 저하, 인지 및 정보처리 능력의 저하, 근력의 저하 등 고령운전자의 특성에 의한 것이라고 판단하였다. 이에 운전의 부담을 최소화할 수 있는 고령운전자를 위한 자율주행차량(레벨2)의 필요성을 제기하였으며, 새로운 기술에 익숙하지 않은 고령운전자를 위한 자율주행차량 기능을 연구하는데 목적이 있다. 이를 바탕으로 도로환경에 따른 명료한 정보 제공/운전자의 물리적 신체 특성 고려/단순한 인터페이스/차량내 안전장치의 보강이라는 고령운전자를 위한 자율주행차량의 4가지 기능을 도출하였다.

기상레이더 강수 합성데이터를 활용한 심층신경망 기반 초단기 강수예측 기술 연구 (Short-Term Precipitation Forecasting based on Deep Neural Network with Synthetic Weather Radar Data)

  • 안소정;최윤;손명재;김광호;정성화;박영연
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.43-45
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    • 2021
  • 초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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