Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Young, Ko Eun;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.8-14
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2020
Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.
본 논문에서는 사회적 약자(노약자, 장애인 등)들의 사회 경제적 삶의 질 향상을 위한 기술개발(Quality of Life Technology, QoLT)의 일환으로, 다양한 실내외 환경에 대해서 안정적이고 안전한 주행이 가능한 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 이를 효과적으로 운영하기 위한 주행 프레임워크를 제안한다. 특히, 휠체어 탑승자(장애인, 노약자)의 인지/조작능력 부족에 따른 자동/수동 주행 시 편의성과 안전성을 보장하기 위해, 먼저 환경에 최적화된 센서들을 기반으로 사용자 중심의 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 다양한 주행 환경의 변화에 실시간 대응은 물론, 탑승시 안정성을 보장하기 위한 계층적 구조의 주행 프레임워크를 제안, 적용함으로써 보다 효과적인 운영이 가능하도록 하였다. 제안된 방법들에 대한 다양한 실험들을 통해 개발된 스마트 휠체어 시스템과 주행 시스템에 대한 안전성은 물론 효율성을 증명, 확인할 수 있었다.
스마트폰 시장이 성숙기에 들어서면서 새로운 성장동력으로 웨어러블 컴퓨터가 주목받고 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 무선 네트워크 기술, 임베디드 기술, 센서 기술, 신소재 기술 등 다양한 기술의 복합적인 융합체이다. 이러한 특징들은 기존의 소프트웨어가 가지고 있는 품질특성 이외에 활용성, 이동성 등의 특성을 내포하고 있기 때문에 국제표준인 ISO/IEC 9126의 표준만으로 정확한 품질 평가를 하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 기존의 ISO/IEC 9126과 웨어러블 컴퓨팅의 특징에 의해 도출된 품질특성을 추가해 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델을 제안하였다. 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델의 개발을 위해 웨어러블 컴퓨터의 기능적 요구사항과 품질특성을 도출하여 메트릭과 품질 기준을 제안하였다. 본 연구에서는 시나리오에 제안된 모델을 적용하고 S사, L사, G사의 웨어러블 기기의 품질을 비교하여 품질평가모델의 실용성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 평가모델은 웨어러블 컴퓨터의 품질평가를 위한 가이드라인으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.
본 논문은 $0.18{\mu}m$ 실리콘 CMOS 기술을 이용한 IEEE802.15.4g SUN 체계의 센서노드 무선통신부에 적용할 수 있는 RF 주파수 합성기의 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 주파수 합성기는 고속 저잡음 특성을 얻기 위하여 VCO, 프리스케일러, 1/N 분주기, ${\Delta}-{\Sigma}$ 모듈레이터 그리고 PLL 공통 회로 등의 설계 최적화가 이루어졌으며, 특히 VCO는 NP 코어 구조와 13단 캡 뱅크를 각각 적용하여 고속, 저잡음 및 광대역 튜닝 범위를 확보하였다. 제안된 주파수 합성기를 칩으로 제작하여 측정한 결과 출력 주파수 범위는 1483MHz~2017MHz, 위상잡음은 100KHz 오프셋에서는 -98.63dBc/Hz, 1MHz 오프셋에서는 -122.05dBc/Hz로 양호한 특성을 얻을 수 있었다.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
무선 센서네트워크에서 프로토콜을 설계하는데 가장 중요한 목표는 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 많은 수의 노드를 임으로 살포하기 때문에 노드는 주변의 많은 노드들과 센싱영역과 통신영역에 있어 중첩되는 부분이 많다. 이렇게 심한 중첩으로 인한 부하는 네트워크 수명에 심각한 영향을 미친다. 따라서 일반적으로 모든 노드들이 항상 센싱과 통신을 위해 활성화도리 필요는 없다. 네트워크 수명을 연장시키는 최적의 방법 중의 하나가 네트워크 커버리지와 연결성 보장을 유지하기위해 필요한 주변노드의 수를 구하는 것이다. 최근까지 무선 네트워크 분야에서 이를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 만일 네트워크 커버리지와 연결성을 만족시키는데 필수적으로 필요한 이웃노드들을 확보할 수 있다면, 노드들의 상태를 스케줄 하는 것이 아주 유용하다. 본 논문에서는 각 노드들이 자신만의 확률 값을 가지고 자신을 활성화 할지를 판단하는 새로운 활성 노드선택기법을 제안한다. 이 확률 값은 네트워크 커버리지와 연결성을 보장하기 위해 필수적으로 필요한 이웃노드의 개수와 확보된 이웃 노드의 수를 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 F. Xue et al과 S. Song et al 의 연구결과를 이용하였으며, 필수적으로 필요한 노드수의 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며, 일정한 확률 값을 가지는 기법과 비교하여 시뮬레이션 한 결과를 제시하였다.
본 논문은 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.
본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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