• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.77-80
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• 2017

저전력 블루투스 통신의 가장 큰 한계점은 데이터 전송이 두 노드 사이의 싱글 홉 통신에서만 이루어질 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 스타 토폴로지를 고려하여 설계된 블루투스 통신의 한계를 보완하기 위해, 안정적인 멀티홉 데이터 전송을 보장하는 방법을 제안하였다. 싱글 홉 형태의 통신이 연속적으로 맺고 끊어져야 하는 멀티홉 환경에서의 안정성을 보장하기 위해, 본 연구에서는 GATT 계층에 정보를 저장하고 이를 동적으로 전달하는 방식을 시도하였다. 여러 노드들에 대한 통신 안정성을 보장하기 위해 전체 과정을 4개의 State로 나누어 해당 과정에서 전송 프로세스의 주요과정을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 각 State에 대한 체류 시간 및 이동 루틴을 설정하여 강건한 통신 체제를 설정하였고, 성능을 실제 실험을 통해 평가하였다. 실제 실험 환경을 통해 해당 방법이 3개 이상의 노드로 이루어진 네트워크에서 각각 높은 품질의 패킷 전송률을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.886-891
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• 2015

최근 전 세계적으로 인류의 건강을 위협하는 요소로 대기오염이 대두되고 있는 가운데 세계보건기구(WHO : World Health Organization)의 발표에 의하면 대기오염으로 인해 사람의 건강을 해친다고 발표했으며, 서울시의 '2011~2014년 7월 다중이용시설 실내 공기 질 측정 결과'에 의하면 대부분의 다중이용시설에서 실내공기오염도 기준을 위반한 것으로 조사되었다. 이러한 실내에서 발생하는 대기오염은 폐 질환, 천식, 기관지염 등의 질병을 유발하며 본 논문에서는 이와 관련하여 환경센서를 이용하여 실내공기질을 측정하고, 측정된 데이터를 분석하여 환기 개선에 필요한 액츄에이터 신호를 생성하고 실시간으로 실내 공기 질 측정 모니터링 시스템을 구현하여, 우리 생활에서 대기오염을 자율적으로 관리할 수 있도록 한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.149-156
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• 2015

도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1797-1803
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• 1997

공통선 신호방식에서 메시지처리기능은 다량의 신호트래픽을 전달지연이 없이 신호망내의 착신점으로 루팅하기 위한 기능으로써 실시간 처리가 가능 하여야 하며 데이타통신 서비스, 영상정보 서비스등 계속적으로 발생하는 다량의 트래픽에 대하여 그 처리능력이 탁월해야 한다. 본 논문에서는 다중 분산 메시지처리기 구조에서 실시간, 다량의 트래픽 처리를 위한 루팅기법을 제시하였다. 루팅은 신호링크선택코드를 이용하여 다수의 분산 메시지 처리기로 트래픽을 균등 분산하기 위한 시스템 내부 분산 루팅 기법과 신호망에서 다수의 신호루트로 신호트래픽을 분산 루팅하는 신호망 분산 루팅 기법으로 분류하였다. 이러한 루팅 기법을 적용함으로써 가용 신호루트의 고장, 비가용 신호루트의 복구와 같은 신호루트의 이상이 발생시 신호루트선택코드를 변경함으로서 신호트래픽의 효율적 루팅을 가능하게 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.791-799
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• 2008

영상전송에 있어서 주변 환경에 대한 영상인식은 대단히 중요하다. 최근 정보인프라의 대중화에 따라 모바일 환경에까지 유, 무선을 통한 대상의 상태를 영상으로 확인하려는 사용자 중심적 욕구가 증가하였다. 하지만 기존의 모바일용 솔루션은 저대역폭을 가지는 모바일 단말기 기반의 네트워크 특성상 소프트웨어 코덱만을 지원함으로써 소프트웨어적인 처리의 한계로 인한 고화질의 영상은 기대 할 수 없었다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 환경에서 적용할 수 있는 고화질 지원과 실시간적 요소를 고려하여 높은 압축률을 가지는 국제비디오 압축 표준인 MPEG-4 기반 하드웨어 코덱 설계에 관하여 기술하였다. 이를 위한 시스템의 최적화된 설계를 위하여 임베디드용 전용 CPU를 채용하였으며 구현된 시스템은 모바일 환경에서도 고기능을 서비스하고 전송속도 및 해상도 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.231-241
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• 2006

최근 정보통신시설에 대한 사이버공격을 보면 추적회피기술, 방어우회기술 등이 급속도로 발전하고 있고 전 세계에 있는 다수의 취약시스템을 경유지로 사용하기도 하며 또한 새로 개발된 사이버공격 도구들을 보면 취약점 공격 추적회피 증거훼손 등 완전범죄를 노리는 기술들이 패키지형태로 개발되어 유포되고 있다. 따라서 단순 예방기술로는 한계가 있으며 사안에 따라서는 실시간 추적 등 특별한 절차를 통해서 대응할 수밖에 없다. 나아가 국경을 넘어서는 사이버범죄의 특성상 세계가 공동으로 대응할 수 있는 국제적인 협력과 관련된 절차법적 정비가 요구된다. 특히 미국은 사이버범죄대응절차법의 제정으로 이에 대응하고 있다. 그러나 우리 현행법은 단순히 침해행위에 대한 처벌규정 등 실체법 등의 규정만 있고 절차상으로는 오프라인 범죄인 일반 형사사건과 동일한 절차를 밟아 대응하는 수준에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 미국의 사이버범죄에 대한 절차법을 살펴보고 우리나라의 현실적 문제점과 대응방안을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1263-1268
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• 2018

본 논문에서는 영상 보안 감시를 위한 심층학습 객체 검출과 다중 객체 추적을 위한 확률적 데이터연관 필터를 연계한 영상분석 기법을 제안하고, GPU를 이용하여 구현하는 방안을 제시한다. 제안하는 영상분석 기법은 객체 검출과 추적으로 순차적으로 수행한다. 객체 검출을 위한 심층학습은 ResNet을 이용하고, 다중 객체 추적을 위하여 확률적 데이터 연관 필터를 적용한다. 제안하는 영상분석 기법은 임의의 영역으로 불법으로 침입하는 사람을 검출하거나 특정 공간에 출입하는 사람을 계수하는데 응용할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 약 25fps의 속도로 48채널의 영상을 분석할 수 있음을 보이고, RTSP 프로토콜을 통하여 실시간 영상분석이 가능함을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권3호
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• pp.807-817
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• 2019

Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.195-201
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• 2019

본 논문은 무선랜 공유를 위한 블록체인 시스템 적용 방안을 제안한다. 무선랜은 비인가 대역에서 동작하는 무료 무선 액세스 기술로 현재 폭발적으로 증가하는 무선랜 장치들로 인해 상호 간섭이 가중되고 있다. 또한 무선랜 액세스 장치가 공유되지 않아 개인이나 단체가 무분별하게 무선랜 설치를 하고 있는 것이 큰 문제이다. 최근 블록체인 기술은 이러한 상호 비협력적 시장에서 암호 화폐를 통해 효율적인 협력을 이끌어 낼 수 있음을 보여 주었다. 본 논문에서는 개별 인증기반의 무선랜 접속 방식에서 블록체인 암호 화폐에 기반한 접속 방식을 제안한다. 제안한 시스템에서는 스마트 컨트랙트를 이용하여 웹에서의 사용자 접근이 용이하게 하였으며, 실시간 무선랜 접속을 위해 기존 작업 증명 대신 권한 증명을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1447-1452
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• 2022

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.