• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.310-313
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• 1994

전화망을 이용하여 다양한 환경을 내포한 음성시료를 수집하여 스펙트럼 기울기의 변동을 검토함으로써 지역간 전화회선 특성을 파악하고, 시료수집은 발화자수 선정모델을 근거로 광주, 전남지역에 거주하는 84명을 대상으로 영역별, 연령별, 성별로 구분하여 수집하였다. 또한, 데이터 수집방법은 수집장치와 발화자가 시나리오의 정해진 순서에 따라 작성되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.54-56
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• 2007

DLMS(Device Language Message Specification) 메시지 규약과 COSEM(Companion Specification for Energy Metering) 오브젝트 모델링 기법을 채택한 계량기 통신 및 오브젝트 모델 표준인 IEC62056은 계량기의 상호 운용, 관리, 보안 그리고 계략 데이터 모델링에 대한 방법 등을 기술하고 있으며 TCP-UDP, GPRS, PSTN등의 원격 접속을 위한 프로파일을 지원하고 있다. 본 논문에서는 DLMS계량기의 계량 데이터를 수집 및 관리하는 IEC6056 기반의 energy information concentrator(이하 EIC)를 제안한다 이 중계장치는 COSEM 오브젝트로 구성되어 있는 DLMS 계량기를 EIC의 논리장치로 모델링하여 등록 관리하는 새로운 개념의 DLMS 중계장치이다. 쉽게 말해서 IEC62056을 따르는 DLMS 클라이언트에서 EIC를 바라볼 때 여러 개의 논리 장치를 가지는 DLMS 장치로 인식이 된다. EIC는 특성상 기능적으로 크게 두 부분으로 나누어지는데, 상위 시스템과의 인터페이스를 담당하는 서버부분과 계량기로부터 데이터를 수집하는 클라이언트 부분이다. 서버 부분은 계량 데이터 오브젝트 관리 모듈 부분과 TCP/IP서버 모듈로 나누어지며 클라이언트 부분은 DLMS 계량기 스케줄링 부분과 DLMS 클라이언트 부분으로 나누어진다. 개발된 EIC는 최대 111대까지의 계량기를 지원 관리할 수 있으며, 각 1Mbit 용량의 오브젝트를 구성 할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.6
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• pp.65-72
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• 2020

Today, the Internet of Things is used in many places, including homes, industrial sites, and hospitals, to give us convenience. Many services generate new value through real-time data collection, storage and analysis as devices are connected to the network. Many of these fields are creating services and applications that utilize sensors and communication functions within IoT devices. However, since everything can be hacked, it causes a huge privacy threat to users who provide data. For example, a variety of sensitive information, such as personal information, lifestyle patters and the existence of diseases, will be leaked if data generated by smarwatches are abused. Development of IoT must be accompanied by the development of security. Recently, Differential Privacy(DP) was adopted to privacy-preserving data processing. So we propose the method that can aggregate health data safely on smartwatch platform, based on DP.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.4
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• pp.300-306
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• 2021

Due to the development of IT technology, hardware technologies applied to IoT equipment have recently been developed, so smart systems using low-cost, high-performance RF and computing devices are being developed. However, in the infrastructure environment where a large amount of IoT devices are installed, big data collection causes a load on the collection server due to a bottleneck between the transmitted data. As a result, data transmitted to the data collection server causes packet loss and reduced data throughput. Therefore, there is a need for an efficient big data collection technique in an infrastructure environment where a large amount of IoT devices are installed. Therefore, in this paper, we propose an efficient big data collection technique in an infrastructure environment where a vast amount of IoT devices are installed. As a result of the performance evaluation, the packet loss and data throughput of the proposed technique are completed without loss of the transmitted file. In the future, the system needs to be implemented based on this design.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.301-303
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• 2015

디지털 운행기록장치는 대한민국의 경우 2011년부터 상용차에 대해 법령으로 장착이 의무화되었다. 이 장치는 자동차의 속도, 주행거리, 브레이크 상태, GPS 위지청보 등을 수집하는 기록 장치로서 이를 통해 수집된 정보로 운전 형태를 파악하고 분석해준다. 그러나 초기 장치 구입비용과 전송 방식에 따른 월별 통신서비스 비용 때문에 일반 운전자의 사용이 제한된다. 따라서 본 연구는 일반 운전자도 위험운전행동을 분석하고 파악하여, 결과를 제공하는 스마트폰 어플리케이션의 설계 및 구현을 목적으로 한다. ECU(Electronic Control Unit)에서 얻을 수 있는 주행 데이터(가속 제동, 속도, 운전 시간 등)를 OBD-II(On-Board Diagnostic version II) Scanner를 통해 수집한다. 이 정보를 바탕으로 위험운전평가 알고리즘을 이용하여 실시간 분석한다. 상기 알고리즘은 대한민국의 교통안전공단에서 제공하는 위험운전(11종)에 대한 정의를 바탕으로 한다. 이를 통해 분석된 결과는 실시간으로 사용자에게 제공되며, SQLite를 이용하여 DB에 저장되고 통신사의 이동통신(3G,4G) 혹은 Wifi의 네트워크를 이용하여 연계 서버에 전송된다. 이 위험 운전 분석 어플리케이션을 통해 운전자들의 안전 운전을 유도하고자하며, 추후 운전습관 연계 보험의 도입에 따라 합리적이고 공정한 데이터를 제공하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.32 no.7
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• pp.83-90
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• 2004

This paper describes on-board decentralized data acquisition system that acquires and encodes the numerous sensor data distributed on the big flight vehicles efficiently. The system's sub-units which have one encoder unit and several remote units were designed and simulated according to the communication protocols and the control, sequence logics based on the FPGA chip. And we have made the functional verification of the acquisition, collection and formatting of remote analog and digital data for the manufactured hardwares.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.109-110
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• 2011

Because contemporary rolling stock system is complex and highly advanced, and it builds mutual interface, it is necessary to manage maintenance of rolling stock systematically. This study present a case, which shows how to adopt and apply RTD(Remote Transmission Device) integrated to train information collection device. After the train service is complete and the train enters the main subway station, various kinds of information collected from TCMS(Train Control Monitoring System) is transmitted to train depot information collection device through RTD. This study suggests that RTD integrated to train information collection device helps build an effective rolling stock maintenance system by improving reliability of data transmission and cutting maintenance costs.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.85-87
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• 2022

스마트 항로표지 장치에서는 위도와 경도에 대응하는 각종 센싱정보가 시계열 형식으로 생산되므로 다양한 서비스 개발이 용이하다. 그러나 데이터의 수집 및 관리 주체가 상이하고, 시스템이 분산된 상태이며, 같은 항로표지에 대해서도 저장 포맷이 다를 수 있는 등 데이터의 효과적인 활용측면에서 제약이 많았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 파편적으로 수집된 스마트 항로표지 원시 데이터를 효과적으로 결합하고 다양한 위치기반 서비스 제공에 적합하게 가공하는 데이터 전처리 기술을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.6A
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• pp.395-404
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• 2012

In general, WBAN environment which use wearable devices on the human body show the different characteristics from other personal area networks. It is usually composed of sensors contacting the body and user terminal collecting the data from the sensors. The sensors are under the significant constraint of the energy resources, but the user terminal is different because it can be recharged and relatively have large energy resources. Under this characteristics, we design a new MAC protocol considering this requirements. The proposed MAC protocol can increase the energy efficiency of sensors and loads the unavoidable energy consumption to the user terminal for high energy efficiency of sensors. Additionally, the proposed MAC protocol provides the low delivery delay of the emergency information for the differentiated QoS because the emergency data requires more rapid transmission than the periodic sensed data. For this requirement, we employ the IFS (Inter Frame Space). For the efficient and objective evaluation of the proposed MAC protocol, IEEE 802.15.6 MAC is used to compare with it and we show that the advantage of the proposed MAC meet our expectation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.