• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.55-68
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• 2023

In recent years, the Television White Space (TVWS) has attracted the interest of many researchers due to its propagation characteristics obtainable between 470MHz and 790MHz spectrum bands. The plenty of unused channels in the TV spectrum allows the secondary users (SUs) to use the channels for broadband services especially in rural areas. However, when the number of SUs increases in the TVWS wireless network the aggregate interference also increases. Aggregate interferences are the combined harmful interferences that can include both co-channel and adjacent interferences. The aggregate interference on the side of Primary Users (PUs) has been extensively scrutinized. Therefore, resource allocation (power and spectrum) is crucial when designing the TVWS network to avoid interferences from Secondary Users (SUs) to PUs and among SUs themselves. This paper proposes a model to improve the resource allocation for reducing the aggregate interface among SUs for broadband services in rural areas. The proposed model uses joint power and spectrum hybrid Firefly algorithm (FA), Genetic algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) which is considered the Co-channel interference (CCI) and Adjacent Channel Interference (ACI). The algorithm is integrated with the admission control algorithm so that; there is a possibility to remove some of the SUs in the TVWS network whenever the SINR threshold for SUs and PU are not met. We considered the infeasible system whereby all SUs and PU may not be supported simultaneously. Therefore, we proposed a joint spectrum and power allocation with an admission control algorithm whose better complexity and performance than the ones which have been proposed in the existing algorithms in the literature. The performance of the proposed algorithm is compared using the metrics such as sum throughput, PU SINR, algorithm running time and SU SINR less than threshold and the results show that the PSOFAGA with ELGR admission control algorithm has best performance compared to GA, PSO, FA, and FAGAPSO algorithms.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.69-79
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• 2022

본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.133-150
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• 2015

본 연구는 1946년부터 2012년까지 총 5211건의 UN총회 투표데이터를 활용하여 국가 간의 관계를 기간별, 이슈별 등 다양한 관점에서 분석할 수 있는 인터랙티브(Interactive) 시각화 방법을 제안하였다. 연구를 위해 국가 간 유사도 매트릭스를 고안하고, 두 가지의 시각화 방법을 개발하였다. 첫 번째는 연도별로 UN 총회의 투표에 참여한 국가 간의 관계를 사회 연결망 그래프 형태로 표현한 네트워크 그래프(Network Graph)시각화이며, 두 번째는 특정 국가를 중심으로 다른 국가 간의 관계를 분석하거나 시간에 따른 국가 간의 투표 성향 변화를 동시에 분석할 수 있도록 고안된 Proximity based Circular 시각화이다. 본 연구는 기존의 투표 데이터를 활용한 분석 사례에서 시도되지 않았던 다양한 관점에서 네트워크 분석을 하기 위해 선과 원형 그래프가 결합된 Proximity based Circular 시각화를 제안하고 이를 구현하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한 두 개의 시각화에 대한 비교 실험을 실시하여 각 시각화의 상호 보완점을 도출 하였다. 연구 결과로는 Proximity based Circular 시각화가 개별 국가 노드에 대한 정보를 더 잘 나타내며, 네트워크 그래프(Network Graph)시각화는 전체 데이터의 특성과 여러 데이터 간의 성향을 더 잘 나타낸다는 결과를 도출하였다. 따라서 UN국가의 투표 성향 데이터를 분석하기 위해서는 두 개의 시각화를 병행하여 사용하는 경우가 데이터 간의 관계 파악에 가장 도움이 된다는 결론을 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.329-337
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• 2017

본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.17-28
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• 2021

최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.41-51
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• 2023

본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.79-96
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• 2023

본 연구는 대표적인 OPR(Open Peer Review) 플랫폼인 F1000Research에서 사회과학분야의 논문 585건을 대상으로 개방형 동료 심사 결과를 분석하고 피인용, 알트메트릭스와 어떠한 관련성을 보이는지 확인하였다. 더불어 논문의 활용이 피인용에 미치는 영향 관계 내에서 심사 점수가 조절효과(Moderating effect)를 나타내는지 검증함으로써, OPR 환경에서 고품질로 평가된 논문이 피인용을 촉진할 수 있는지 확인하였다. 분석 결과 첫 번째, 승인과 조건부 승인된 논문 그룹 간에 피인용 횟수에 유의미한 차이가 나타나지 않았지만, 환산된 심사 점수와 피인용 횟수는 유의한 정(+)의 상관성(r= 0.40 ~ 0.60)을 나타냈다. 두번째, 심사 점수는 알트메트릭스와도 약한 상관성을 나타내 심사자의 품질 평가 결과는 피인용과 사회적 영향을 약하게 예측할 수 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 심사 점수는 논문의 활용을 피인용으로 이어지게 하는데 유의한 양의 방향의 조절효과 (B=1.69, P < 0.01)를 수행하며, 조건부 효과 검사 결과 가장 고품질로 평가된 논문 집단에서 가장 큰 효과(B=11.32, 95% CI [10.57, 12.08])를 나타내는 것으로 검증되었다. 따라서 공개된 심사 결과는 연구자들의 우수 논문 선별을 도와 인용을 유도하는데 도움을 줄 수 있는 것으로 파악되었다.

• 한국노년학
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• 제25권2호
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• pp.35-52
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• 2005

본 연구는 한국 노인을 대상으로 성공적 노후의 성취 수준을 측정하기 위한 척도를 개발하고, 개발된 '성공적 노후 척도'의 일반화 가능성을 검증하기 위한 목적으로 (1)선행연구를 통한 문항 개발, (2)1차 조사를 통한 문항 내용 확인, (3)전문가 집단과 노인 포커스 그룹에 의한 내용타당도 검증, (4)2차 조사를 통한 성공적 노후의 구성요인 확인, 그리고 (5)3차 조사를 통한 구성타당도와 동시타당도 확인까지의 5단계 척도개발 과정들을 순차적으로 진행하였다. 한국 노인의 '성공적 노후 척도'는 총 30문항으로서 '자기 효능감을 느끼는 삶' '자녀 성공을 통해 만족하는 삶' '부부간의 동반자적 삶' 그리고 '자기통제를 잘 하는 삶'의 네 가지 하위요인으로 구성됨을 확인하였다. 그리고 '성공적 노후 척도'의 신뢰도는 Cronbach's a값 0.94로 높은 내적 일치도를 보였고, 확인적 요인분석을 통해 요인과 문항 간의 관계가 통계적으로 유의미함을 확인하여 요인구조에 대한 구성타당도를 확인하였다. 그리고 본 척도는 삶의 만족도와 0.69의 높은 상관관계를 보임으로서 동시타당도도 입증되었다. 이상과 같은 척도의 개발은 노인복지 실천현장에서 사회측정도구로 활용되는데 기여할 것이다.