• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2005

본 논문은 시간 제약 조건을 갖는 컨텍스트(상황)에 대한 분산적 탐지 기법(PROCON)을 제안한다. 수집한 데이터를 베이스 스테이션으로 모아 컨텍스트의 발생 여부를 결정하는 기존의 중앙집중 기법과 달리 PROCON은 네트워크 내에서 능동적, 분산적 방식으로 센서 노드 간의 협업을 통하여 컨텍스트를 결정한다. 따라서, 컨텍스트의 발생여부 탐지와 이에 대한 대응(Actuation)이 베이스 스테이션에 독립적으로 네트워크 내에서 모두 이루어진다. 본 논문은 다양한 상황구성에 대한 시뮬레이션을 통해 PROCON의 분산 상황방식이 기존의 중앙집중 방식에 비해 상당한 에너지 절약과 서비스 신뢰성(reliability) 향상을 가져온다는 것을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.601-604
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• 2000

In this paper, we compare the classification performance of both data fusion and clustering algorithms (Data Bagging, Variable Selection Bagging, Parameter Combining, Clustering) to logistic regression in consideration of various characteristics of input data. Four factors used to simulate the logistic model are (1) correlation among input variables (2) variance of observation (3) training data size and (4) input-output function. Since the relationship between input & output is not typically known, we use Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting it as a noise factor. Experimental study results indicate the following: Clustering based logistic regression turns out to provide the highest classification accuracy when input variables are weakly correlated and the variance of data is high. When there is high correlation among input variables, variable bagging performs better than logistic regression. When there is strong correlation among input variables and high variance between observations, bagging appears to be marginally better than logistic regression but was not significant.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.225-226
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• 2007

In the semiconductor manufacturing industry, the heterodyne laser interferometer plays as an ultra-precise measurement system. However, the heterodyne laser interferometer has some unwanted environmental error which is caused from refraction in the air. This is an obstacle to improve the measurement accuracy in nanometer scale. In this paper we propose a compensation algorithm based on Data Fusion method which reduces the environmental error in the heterodyne laser interferometer. Through some experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in measurement accuracy.

• 정보보호학회지
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• 제31권1호
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• pp.15-23
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• 2021

자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.78-80
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• 2011

In the area of data fusion, dealing with heterogeneous data sources, numerous models have been proposed in last three decades to facilitate different application domains i.e. Department of Defense (DoD), monitoring of complex machinery, medical diagnosis and smart buildings. All of these models shared the theme of multiple levels processing to get more reliable and accurate information. In this paper, we consider five most widely acceptable fusion models (Intelligence Cycle, Joint Directors of Laboratories, Boyd control, Waterfall, Omnibus) applied to different areas for data fusion. When they are exposed to a real scenario, where large dataset from heterogeneous sources is utilize for object monitoring, then it may leads us to non-efficient and unreliable information for decision making. The proposed variation works better in terms of time and accuracy due to prior data diminution.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.121-130
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• 2009

본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.109-117
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• 1998

하나의 원격탐사자료를 이용하여 얻고자하는 정보를 추출하는 것은 한계가 있다. 현재 원격탐사분야의 세계적인 추세는 광학위성자료와 레이다 위성자료, 항공사진, 항공 스캐닝 데이터, 지상의 분광스캐너 데이터 등을 모두 통합하여, 정보를 추출하고 있다. 그러나 국내에서는 이들 자료의 연구가 따로 행하여지고 있다. 본 연구에서는 광학위성자료와 레이다 위성 자료의 통합기법을 소개하고 이렇게 통합하여 얻어진 자료를 기존연구방식을 이용하여 추출된 결과와 비교하여 고찰해 보고자 하였다. 이를 위하여 서로 다른 여러 가지 디지털 영상의 혼합결과물을 이용하여 분류를 수행하는데 있어서 독자적인 RGB 가법혼합의 밴드별 상관관계의 방식보다는 각기 다른 해상력의 영상들을 IHS 변환 후 다시 RGB 변환하여 얻어진 결과물의 시각적 특성치를 조사하고, 영상을 혼합하는 것이 정확도 및 해상도의 향상을 기대할 수 있다는 비교결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.45-53
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• 2014

본 연구에서는 차세대 ITS로 주목받고 있는 국내외 C-ITS 기술 동향을 현재 국내에서 진행 중인 프로젝트를 중심으로 분석하였으며, 해외 선진국들의 추진 사례를 바탕으로 국내 C-ITS 정책이 기존의 ITS 인프라와의 연계 모색이 미흡함을 지적한다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 기존 ITS 인프라가 C-ITS에 대응이 가능하도록 세 가지 방향성을 제시한다. 첫째, 기존 인프라 설비의 성능을 고도화하고 자동화하는 기술을 개발(Performance-enhanced ITS)하고, 둘째, 능동형 센서 및 융합 센서를 개발하여 V2X 통신 기술과 더불어 선제적 안전 운행 지원 기술을 개발(Safety-enhanced ITS)하며, 셋째 Nomadic Device의 보급으로 발생하는 비정형 교통 데이터를 기존 ITS 설비로 수집한 데이터와 융합하여 고급 교통정보를 생성하는 기술 개발(Cloud-ITS)이다. 이와 같이 기존 ITS 인프라에 V2X 통신 환경에 필요한 기능을 추가하고 효율적인 유지관리 기술을 개발한다면 C-ITS에서 추구하는 차량과 차량, 차량과 노변 장비와의 상호 협력적인 기술 기반이 조성되고, 예산의 중복 투자 방지가 가능해져 C-ITS 도입 효과를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.