• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.867-874
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• 2021

4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.208-213
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• 2007

최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.36-43
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• 2005

RFID(Radio Frequency IDentification: 라디오 주파수 인식)란 라디오 주파수를 활용해서 무선으로 사물을 인식하는 것을 의미한다. RFID 기술을 구성하는 기본 요소는 태그, 안테나, 리더 등이다. 본 연구에서는 이러한 RFID 기술의 기본 요소와 더불어 인식된 사물의 정보를 광범위하게 구축되어 있는 유${\cdot}$무선 네트워크와 연결하여 활용할 수 있는 모든 기술을 RFID 기술로 정의하였다. 비록 최근에 RFID 기술이 여러 분야에서 큰 이슈로 떠오르고 있지만, 실제 RFID 기술은 오래전인 2차 세계대전에 영국군의 자국 전투기 식별을 위해 이미 활용되고 있었다. 그러나 그 당시에는 RFID 기술의 구성요소인 태그나 리더의 값이 고가였기 때문에 특정분야에 한해 RFID 기술을 적용할 수 있었다. 그 이후에 1990년대에 이르러 RFID 기술은 가축관리, 컨테이너관리, IC 카드 등 점차 다른 분야로 적용이 확대되기 시작했다. 특히 반도체 기술의 발전이 급속도로 이루어진 1990년대 말을 기점으로 RFID 기술에 대한 연구가 활발히 이루어져, 현재에는 SCM(Supply Chain Management), 국방, 의료, 교통, 환경, 동물관리, 홈 네트워크 등 다양한 분야에 적용이 가능한 기술로 평가되고 있다. 특히, SCM에 있어서 RFID 기술 도입은 큰 파급효과가 예상되고 있다. SCM을 구성하는 기업들은 RFID 기술 도입을 통해 제품의 가시성(visibility)과 추적성(traceability)을 확보할 수 있게 된다. 기업들은 자신의 제품이 현재 어디에 있으며 어떠한 경로를 통해 그 자리에 이르렀는지를 실시간(real time)으로 확인 가능하게 된다. 미국의 월마트사(社) 와 영국의 메트로사(社) 같은 선진 유통 기업들은 실증연구를 통해 RFID 기술 도입이 비용 절감과 함께 고객 서비스 향상을 도모할 것이라는 결론을 내린 바 있다. 또한 현제 초기단계이기는 하지만 실제 RFID 기술을 도입하여 운영 중에 있다. 국내에서도 정부주도 하에 RFID 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 지난 2004년에 유통 물류 분야의 1차 시범사업을 완료하였다. 그러나, 이러한 국내${\cdot}$외의 적극적인 도입 움직임에도 불구하고 국내에서는 아직 RFID기술 도입이 SCM(Supply Chain Management)에 있어서 구체적으로 어떠한 영향을 미치는가에 대한 연구가 거의 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 특히 RFID 기술 도입 의사결정자에게 제공될 수 있는 정량적인 ROI 분석 모형에 관한 연구는 시급한 과제로 떠오르고 있다. 따라서 본 연구에서는 SCM 차원에서 RFID 기술 도입에 따른 ROI 분석 모형을 제시하고 적용해 보고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1509-1520
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• 2009

사용자의 이동성을 제공하는 유비쿼터스 환경과 달리 홈 네트워크와 같은 실내 컴퓨팅 환경에서는 사용자 이동성이 제공되지 않는다. 본 논문은 다양한 단말 장치에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 위해 사용자 이동 예측을 이용하는 UPnP A/V 멀티미디어 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실내에서 이동 중인 사용자에게 이동 중 인접 장치로 세션을 자동으로 옮겨 사용자가 끊김 없이 멀티미디어 서비스를 받을 수 있게 한다. 이를 위해 사용자 상황정보를 6하 원칙으로 표현하고 이 상황정보와 이동 경로 정보를 바탕으로 사용자 이동을 예측한다. 이때 하나 이상의 이동 위치를 예측하여 기본적으로 예측 정확도를 높였다. 그리고 제안한 시스템에 대하여 사용자 이동성의 예측 정확도, 예측에 걸리는 시간, 예측을 통해 사용자에게 서비스하는데 걸리는 시간을 평가하여 이동 사용자의 이동 예측으로 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 제공할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.17-26
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• 2004

모바일 멀티캐스팅은 크게 원격가입과 양방향 터널링 기법으로 나누어진다. 원격가입 방법은 멀티캐스트 트리를 관리하는데 많은 비용이 발생하며, 앙방향 터널링 방법은 비효율적인 라우팅 경로를 가지게 된다. 본 논문에서는 패킷의 터널링 및 트리 재구성 비용과 관계되는 비용함수에 근거하여 동작하는 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법을 제안한다. 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법은 기본적으로 비용함수를 사용하여 홈 에이전트로부터 멀티캐스트 패킷을 터널링하는 포워딩 비용과 왜래 에이전트가 멀티캐스트 그룹에 가입하는 멀티캐스트 트리 재구성 비용 사이의 적은 비용을 찾고자 하는 것이다. 이동 호스트가 외래 에이전트의 영역으로 이동한 경우, 외래 에이전트는 포워딩 비용과 트리 재구성 비용에 따른 비용함수를 구하여 비용함수에 의해 계산된 임계값을 중심으로 패킷의 포워딩을 계속할 것인가 아니면 새롭게 전달 트리를 재구성 할 것인가를 동적으로 결정하게 된다. 이 방법은 이동 호스트의 이동 속도나 그룹 구성원의 수에 관계없이 최적의 전송비용으로 멀티캐스트 패킷을 전달하는 효과를 가져올 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.203-210
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• 2011

현재의 센서네트워크는 고정된 센서노드의 센싱에 의해 수집된 정보를 분석하여 서비스를 제공한다. 이러한 방식은 빌딩 오토메이션, 홈오토메이션, 실시간 도로 기상정보, 헬스케어 환경 등 주요 센싱 대상인 사람의 상태와 위치변화, 그리고 주변 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 어렵다. 이러한 다양한 환경에서의 개인별로 적합한 동적 상황을 지원하기 위해서는 사람의 이동과 주변상황의 변화에 따라 능동적으로 차별화된 특정 정보를 제공해주어야 한다. 본 본문에서는 건축물 등에 모바일 에이전트 미들웨어가 탑재된 무선 센서노드들을 설치하여 구축한 센서네트워크 환경을 통해 개인화된 서비스(화재의 발생 위치와 확산경로의 추적 등)를 실시간 제공하는 개인화된 센서 모바일 에이전트 미들웨어를 구현하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권3호
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• pp.387-394
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• 2004

개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 이러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 이 작업은 복잡한 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의를 요구한다. 위치 관리의 효율성을 향상시키기 위하여 다수의 정책들이 제안되었다. 제안된 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용한다. 그러한 위치 데이터 베이스에 고장이 발생하면 위치 레지스터 데이터베이스의 고장에 대하여 취약하다. 이 논문에서는 위치 레지스터들의 고장을 허용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 허용 포인터 포워딩 방법을 제안한다 제안하는 방법의 성능은 시뮬레이션로 분석적으로 평가하고, Biaz의 우회 포워딩 정책, 두 개 경로 포워딩 정책과 성능을 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.163-169
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• 1999

Mobile-IP는 모빌컴퓨터 이용자가 IP 주소를 변경하지 않으면서 자유로이 장소를 이동할 수 있도록 개발된 프로토콜이다. 본래 IP 주소는 고정된 위치를 가정하고 개발되었기 때문에, Mobile-IP에서는 사용자의 이동성을 지원하기 위해 홈 에이전트(Home Agent)와 외부에이전트(Foreign Agent) 라는 개념을 도입하였으며 에이전트 발견(Agent Discovery), 등록(Registration), 터널링(tunnelling)등의 기법을 사용한다. 경로 최적화(route optimization)는 통신노드에게 이동 호스트의 care-of address를 알려 줌으로써 triangle routing 문제를 피할 수 있게되었다. 이외에도 보다 진보된 성능향상 방안으로 한 사이트 안에서 빈번한 지역이동성으로 야기되는 오버헤드를 줄이기 위한 외부 에이전트들의 계층화(Hierarchical FAs), 통신에 참여하는 외부 에이전트에 버퍼링 메카니즘(Buffering Mechanism)을 설치하여 이동 호스트로 향한 패킷을 분실하지 않도록 하는 Smooth handoffs 등의 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 호스트의 이동성을 지원하기 위해 고려해야 할 문제점과 기존에 제안된 기법들을 살펴보고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.81-88
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• 2007

여러 이동 노드들로 구성되는 이동 네트워크의 움직임을 지원하기위해, IETF NEMO 작업 그룹은 홈 에이전트와 이동 라우터 사이에서 양방향 터널링을 사용하는 NEMO 기본 지원 프로토콜을 제안했다. NEMO 기본 지원 프로토콜이 양방향 터널링에 근간을 두고 있기 때문에, 이동 노드들의 통신은 모든 경우에서 비효율적인 경로를 통해 이루어진다. 라우팅의 비효율성 문제를 해결하기 위해, 여러 제안이 있었으나 이들 제안들은 바인딩 갱신 폭풍이나 기존 프로토콜의 변경과 같은 새로운 문제를 초래한다. 특히, 바인딩 갱신 폭풍 문제는 바인딩 갱신 지연을 유발할 수 있고, 결과적으로는 이동 네트워크의 이동시에 원활한 실시간 서비스의 제공을 어렵게 하고 핸드오프 지연을 초래한다. 이 논문은 바인딩 갱신 메시지 전송시간의 분산을 통해 바인딩 갱신과 핸드오프 지연을 감소시키는 새로운 바인딩 갱신 기법을 제안한다. 또한, 제안된 기법의 효율성을 보여주기 위해 제안 기법의 성능이 평가되어진다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 바인딩 갱신의 지연시간을 효과적으로 감소시킴을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.