• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.25 no.1
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• pp.65-71
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• 2022

In this paper, we propose an opportunistic data relay scheme in narrowband multihop combat radio networks. Narrowband networks have physical restrictions on high-speed transmission. Furthermore, the topology changes dynamically due to the jamming of the enemy, signal interference between friendly forces, and movement of network entities. Therefore, the traditional relay scheme that collects topology information and calculates a relay path before transmission is unsuitable for such networks. Our proposed scheme does not collect topology information and transmits data opportunistically. The scheme can cause unnecessary data relaying that is not related to data delivery to the destination node. However, for small networks, the effect of increasing network throughput by not gathering topology information is much greater than the effect of reducing throughput by unnecessary data relays. We demonstrate the performance superiority of the proposed scheme through simulation in the worst case of network topology.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.639-641
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• 2022

With the increasing of aging population, a lot of researches on monitoring systems for solitary senior citizens are under study. In general, a monitoring system provides a monitoring service by computing the information of vision, sensors, and measurement values on a server. Design considering data security is essential because a risk of data leakage exists in the structure of the system employing the server. In this paper, we propose a intelligent monitoring system for solitary senior citizens with vision-based security architecture. The proposed system protects privacy by ensuring high security through an architecture that blocks communication between a camera module and a server by employing an edge AI module. The edge AI module was designed with Verilog HDL and verified by implementing on a Field Programmable Gate Array (FPGA). We tested our proposed system on 5,144 frame data and demonstrated that a dangerous detection signal is generated correctly when human motion is not detected for a certain period.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.310-310
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• 2022

최근 통신의 발달로 인하여 웹(Web)상에는 다양한 데이터들이 실시간으로 생산되고 있으며 해당 내용은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 재난과 관련 상황에서도 소셜 네트워크 서비스(SNS) 데이터가 활용되기도 하며 기존의 수치 계측 데이터가 아닌 하나의 센서 역할을 하는 개인의 비정형데이터의 업로드가 다양한 재난 모니터링 부분에 활용되고 있는 실정이다. 특히 홍수 등의 자연재해 발생 시 개개인의 업로드 한 웹 데이터에는 시간에 따른 인구의 유동성이나 간단한 위치 정보 등을 포함하여 실제 피해의 정도를 보다 빠르고 다양한 정보로 모니터링이 가능하다. 홍수 발생 시 일반적으로 활용하는 수문 데이터는 피해의 규모가 크게 예측되는 대하천 위주로 관측이 이루어지며 관측지역과 데이터의 양이 한정되어있어 비정형데이터를 함께 활용한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹에 있는 비정형 데이터들을 추출해내는 웹 크롤러를 구성하고 해당 프로그램을 활용하여 추출한 데이터들에 대해 강우 사상과 공간적 패턴을 비교 분석하여 크라우드 소싱 데이터를 적용한 홍수 피해지도의 활용방안을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.27 no.2
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• pp.147-155
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• 2024

Based on the recently developed deep learning technology, many studies have been conducted on deep learning networks that simultaneously detect and classify targets of interest in synthetic aperture radar(SAR) images. Although numerous research results have been derived mainly with the open SAR ship datasets, there is a lack of work carried out on the deep learning network aimed at detecting and classifying SAR ground targets and trained with the synthetic dataset generated from electromagnetic scattering simulations. In this respect, this paper presents the deep learning network trained with the synthetic dataset and applies it to detecting and classifying real SAR ground targets. With experiment results, this paper also analyzes the network performance according to the composition ratio between the real measured data and the synthetic data involved in network training. Finally, the summary and limitations are discussed to give information on the future research direction.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.891-897
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• 2022

In big data analysis, raw text data mostly exists in various unstructured data forms, so it becomes a structured data form that can be analyzed only after undergoing heuristic pre-processing and computer post-processing cleansing. Therefore, in this study, unnecessary elements are purified through pre-processing of the collected raw data in order to apply the wordcloud of R program, which is one of the text data analysis techniques, and stopwords are removed in the post-processing process. Then, a case study of wordcloud analysis was conducted, which calculates the frequency of occurrence of words and expresses words with high frequency as key issues. In this study, to improve the problems of the "nested stopword source code" method, which is the existing stopword processing method, using the word cloud technique of R, we propose the use of "general stopword corpus" and "user-defined stopword corpus" and conduct case analysis. The advantages and disadvantages of the proposed "unstructured data cleansing process model" are comparatively verified and presented, and the practical application of word cloud visualization analysis using the "proposed external corpus cleansing technique" is presented.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2004.04a
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• pp.91-91
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• 2004

과학기술위성 1호의 탑재체는 원자외선 분광기(FIMS), 우주물리 관측기(SPP), 자료수집 시스템(DCS), 그리고 고정밀 별감지기(NAST)가 있으며, 우주물리 관측기는 저에너지 검출기(ESA), 고에너지 검출기(SST), 랑마이어 탐침(LP)과 자기력 측정기(SMAG) 등 4개의 센서로 구성되어있다. 위성에 탑재된 각각의 관측기는 운용시 발생되는 데이터를 위성의 대용량 메모리 시스템에 저장되며, 위성이 한반도 상공을 지나는 교신구간에 X-Band 대역의 RF를 통하여 지상으로 전송된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.294-294
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• 2021

강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.190.1-190.1
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• 2012

과학기술위성3호는 170kg의 소형위성으로 2006년 사업을 착수하였으며, 올 2012년 12월에 러시아에서 발사할 예정이다. 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템 (MIRIS, Multi-Purpose IR Imaging System)으로 천문연에서 개발을 담당하였으며 우주관측과 지구관측을 수행한다. 우주관측은 $0.9-2{\mu}m$ 대역을 관측에서 은하면의 근적외선 방출광을 탐사하여 우리은하 고온가스의 기원 및 성간 난류의 물리적 특성을 연구한다. 또한 황도극지방을 추가로 관측하여 적외선 우주배경복사의 기원의 연구에 활용될 것이다. 지구관측은 $3-5{\mu}m$의 파장대역으로 한반도의 재해 및 환경변화의 연구에 활용될 예정이다. 부탑재체는 소형영상분광기 (COMIS, Compact Imaging Spectrometer)로 공주대에서 개발을 하였으며 $0.4-1.05{\mu}m$ 파장대역의 지표면 분광영상의 획득이 주요 임무이다. 소형영상분광기를 위하여 다양한 관측방법 (Strip, Stereo, Slow Skew)을 시도하며, 관측된 분광영상은 수질, 작황, 황사, 근해 환경변화 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다. 우주관측임무는 확정되어 주어진 임무기간동안 정해진 일정대로 우주관측을 수행되며, 지구관측임무는 사용자의 요구에 따라 관측지역 및 관측 횟수가 추후에 결정될 것이다. 과학기술위성3호는 기술적으로 기존 과학기술위성 시리즈 보다 향상된 위성체, 탑재체 시스템으로 주어진 우주 및 지구과학 임무를 성공적으로 수행할 것으로 예상되며, 또한 우주 및 지구과학의 연구를 위해 여러 분야에서 활동하는 국내 사용자의 적극적인 참여도 기대하고 있다. 본 발표에서는 다양한 사용자의 관측요청 접수를 위한 지상관제시스템의 설명과 임무관측을 통해 획득된 관측데이터의 전달 방법에 대해 논의한다.

• Journal of Information Management
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• v.40 no.4
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• pp.109-133
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• 2009

Among biological information, GenBank, provided by the National Center for Biotechnology Information (NCBI)of the United States, is a representative database on genetic information and is the most widely used by researchers around the world. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) visits NCBI on a regular basis and downloads the latest version of GenBank to reorganize the information gathered there into a database. This database is provided for Korean researchers of science and technology through the Bio-KRISTAL search engine, developed by KISTI. This study aims to design a service model that links information on papers, patents, and biodiversity and other contents of NDSL, an integrated service on scientific and technological information run by KISTI, with GenBank's reference and organism fields and to develop a prototype system. For this purpose, this paper explores the possibility of a linkage and convergence service between heterogeneous content by: (a) collecting GenBank data from NCBI's FTP site; (b) dividing GenBank text files into basic and reference genetic information and restructuring them into a database; (c) extracting article and patent information from the GenBank reference fields to generate new tables; and (d) leveraging data mapping technology to implement a prototype system where GenBank and NDSL data are interlinked and provided.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.1
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• pp.31-42
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the reference data of the National R&D Report database built by the Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) to derive problems and to find complementary points for the construction technical items in the system. To this end, we investigated the descriptions of references in the National R&D Report constructed in the KISTI DB and analyzed the construction process, guidelines, types, items, etc. Based on this, the appropriateness and accuracy of the classification results of the reference types constructed with the DB were checked. As a result, the problems of the items built into the system and corrections to the construction guidelines were derived. Through this, database construction can proceed efficiently and data quality is expected to improve. In addition, a follow-up study was proposed on the convergence service plan that can be provided in the future through standardization of technical regulations.