• 한국통신학회논문지
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• 제32권11B호
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• pp.685-692
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• 2007

최근 무선 통신과 전자 기기의 발전으로 초소형이고 고성능이며 저렴한 센서 노드 개발이 가능해졌다. 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks: WSN)는 환경 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으며 무선 통신이 가능한 많은 센서 노드들로 구성된다. 본 논문은 WSN에서 사용자의 질의들을 처리하기 위한 복합 질의 처리(Hybrid Query Processing: HQP) 알고리즘을 제안한다. 연속 질의만을 고려한 기존 연구와는 달리, HQP는 연속 질의 (continuous query)와 순간 질의(ad-hoc query)를 모두 지원한다. 구체적으로, HQP는 앞서 실행된 연속 질의의 실행 결과로 각 센서 노드에 캐싱된 데이터를 이용하여 순간 질의의 실행에 사용되는 에너지 소비를 줄일 수 있도록 한다. 뿐만 아니라 질의 결과의 정확도와 소비된 에너지 수준 사이에서 적절한 trade-off를 제공한다. 다양한 WSN 환경에서 모의실험을 수행하여 HQP의 성능을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.782-791
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• 2013

이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.

• 센서학회지
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• 제14권5호
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• pp.322-330
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• 2005

A new type of transducer, piezoelectric floating mass transducer (PFMT) which has advantages of piezoelectric and electromagnetic transducer has been proposed and implemented for the implantable middle ear hearing devices. By the uneven bonding of piezoelectric material to the inner bottom of transducer case, the PFMT can vibrate back-and-forth along the longitudinal axis of the transducer even though the piezoelectric material within the cylindrical case produces only the bilateral expansion and contraction according to the applied electrical signal. To improve efficiency of the PFMT, the multi-layered piezoelectric material has been adapted. The small number of components in the PFMT enables the simple manufacturing and the easy implanting into the middle ear. In order to examine the characteristics of vibration, mechanical modeling and finite element analyses of the proposed transducer have been performed. From the result of theoretical analyses and the measured data from the experiment, it is verified that the implemented PFMT can be used in implantable middle ear hearing devices.

• 센서학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2016

Bioelectrical impedance (BI) at popliteal regions was measured using a bioelectrical impedance measurement system (BIMS), which employs the multi-frequency and the two-electrode method. Experiments were performed as follows. First, a constant AC current of $800{\mu}A$ was applied to the popliteal regions (left and right) and the BI was measured at eight different frequencies from 10 to 500 kHz. When the applied frequency greater than 50 kHz was applied to human's popliteal regions, the BI was decreased significantly. Logarithmic plot of impedance vs. frequency indicated two different mechanisms in the impedance phenomena before and after 50 kHz. Second, the relationship between resistance and reactance was obtained with respect to the applied frequency using BI (resistance and reactance) acquired from the popliteal regions. The phase angle (PA) was found to be strongly dependent on frequency. At 50 kHz, the PA at the right popliteal region was $7.8^{\circ}$ slightly larger than $7.6^{\circ}$ at the left popliteal region. Third, BI values of extracellular fluid (ECF) and intracellular fluid (ICF) were calculated using BIMS. At 10 kHz, the BI values of ECF at the left and right popliteal regions were $1664.14{\Omega}$ and $1614.08{\Omega}$, respectively. The BI values of ECF and ICF decreased sharply in the frequency range of 10 to 50 kHz, and gradually decreased up to 500 kHz. Logarithmic plot of BI vs. frequency shows that the BI of ICF decreased noticeably at high frequency above 300 kHz because of a large decrease in the capacitance of the cell membrane.

• 센서학회지
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• 제20권2호
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• pp.137-144
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• 2011

Wireless sensor network(WSN) has the potential to greatly effect many aspects of u-healthcare. By outfitting the potential with WSN, wearable sensor node can collects real-time data on physiological status and transmits through base station to server PC. However, there is a significant gap between WSN and healthcare. WSN has the limited resource about computing capability and data transmission according to bio-sensor sampling rates and channels to apply healthcare system. If a wearable node transmits ECG and accelerometer data of 4 channel sampled at 100 Hz, these data may occur high loss packets for transmitting human activity and ECG to server PC. Therefore current wearable sensor nodes have to solve above mentioned problems to be suited for u-healthcare system. Most WSN based activity and ECG monitoring system have been implemented some algorithms which are applied for signal vector magnitude(SVM) algorithm and ECG noise algorithm in server PC. In this paper, A wearable sensor node using integrated ECG and 3-axial accelerometer based on wireless sensor network is designed and developed. It can form multi-hop network with relay nodes to extend network range in WSN. Our wearable nodes can transmit 1-channel activity data processed activity classification data vector using SVM algorithm to 3-channel accelerometer data. ECG signals are contaminated with high frequency noise such as power line interference and muscle artifact. Our wearable sensor nodes can remove high frequency noise to clear original ECG signal for healthcare monitoring.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.289-293
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.431-437
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• 2017

본 연구에서는 주행 노면의 형상을 재현하는 알고리즘을 기반으로, 외란 형상 정보를 활용한 차량의 진동제어 시스템과 그 결과를 제시하였다. 시스템에 전달되는 외란으로 유발되는 과도한 진동 및 그 영향을 저감시키고 안정성을 확보하는 것은 중요한 이슈이며, 특히 자동차 분야에서는 그 요구가 지속적으로 제기되고 있다. 차량의 진동과 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 요인은 주행하는 차량 타이어에 접촉하는 불규칙한 도로면 형상이다. 따라서 이러한 외란 형상 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 차체에 부착된 센서로부터 측정된 신호에 혼입된 차량의 동적 거동 영향을 배제하고 관심 도로면의 형상 정보를 재현할 수 있는 RPS 알고리즘과 이를 적용한 실험결과를 제시하였다. 이를 토대로, 예견제어 이론을 응용한 전자 제어 현가 시스템과 7 자유도 전차량 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 반능동형 작동기와 결합된 지능형 제어 시스템을 통하여 자동차의 주요 성능 지수인 승차감과 조종안정성의 개선 효과를 확인하였으며, 제안한 제어 프레임의 효용성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.75-79
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크는 광범위한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 많은 수의 센서 노드 간의 통신으로 이루어지는 무선 센서 네트워크는 각 센서 노드에 부착된 센서들을 이용하여 주변 환경의 데이터를 획득한다. 네트워크 결함이나 토폴로지 변화와 같은 가변적인 상황에서도 질의 결과의 높은 정확도를 위한 설계 요구조건 및 적합한 라우팅 알고리즘을 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 결함이나 토폴로지 변화에서도 높은 정확도를 보이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 응용에 따라 수 개의 단일 경로 기반의 라우팅 트리를 생성하고 수집된 결과에서 가장 높은 정확도를 보이는 데이터를 최종 질의 결과로 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 라우팅 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 기법과 마찬가지로 정확도가 높은 결과를 보였음에도 데이터 전송량을 약 70% 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.631-634
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• 2009

최근 무선통신, MEMS 소자, 센서 및 베터리 분야의 발전은 저가, 저전력 다기능 소형 센서 노드를 가능하게 한다. 다수의 소형 센서 노드는 무선 통신을 통해 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크는 전통적인 센서를 통해 중요한 개선을 나타내며 지그비 무선 이미지 전송에 대한 연구는 산업과 과학 분야에서 주요 연구 테마가 되고 있다. 본 논문에서는 지그비 무선 이미지 센서 노드와 멀티미디어 모니터링 서버 시스템을 디자인하였다. 구현된 시스템은 임베디드 프로세서, CMOS 이미지 센서, 이미지 획득 및 처리부, 지그비 RF 모듈, 전력공급 및 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 앞으로 지그비 무선 이미지 센서 노드 및 모니터링 서버 시스템의 성능을 개선하고 에너지 효율적인 지그비 무선 이미지 전송 프로토콜과 모바일 네트워크와의 연동에 대한 연구를 진행할 예정이다.