• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.8A
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• pp.683-690
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• 2011

The conventional sensor tag data filtering algorithm uses time window based data filtering for each tag data. However, this approach shows many performance problems such as low error and event detection rate and larger storage size requirement. In this paper, we propose a collaborative sensor tag data filtering algorithm to improve sensor data processing performance. simulation study shows that the proposed sensor tag filtering algorithm outperforms the conventional filtering algorithm in terms of the processing time, the size of required data storage memory and accuracy of error and event detection rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1251-1254
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• 2007

UWB 무선통신시스템은, 현재 초고속 무선 홈네트워크나 위치인식기반의 저속형 통신시스템분야 등에서 다양한 장점을 가지고 있으며 해당 기술에 대한 표준화 및 상용화를 위한 노력들이 각 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 최근의 UWB 시스템의 연구 개발에 있어서 중요한 문제점 중의 하나로서 UWB 무선통신과 타 통신시스템간의 전파간섭문제가 대두되고 있으며 이에 대한 해결방안으로서 DAA(Detect And Avoid) 기술이 유력한 기술 중의 하나로 논의되고 있다. 본 논문에서는 이러한 UWB 무선전송용 DAA알고리즘에 대한 소개와 기술적인 특징 및 이를 위해 필수적으로 구현되어야 할 스펙트럼 센싱기술의 특성에 대한 분석이 논의된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.4
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• pp.246-254
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• 2020

In this paper, we propose a learning based compressive sensing algorithm for the purpose of side scan sonar image denoising. The proposed method is based on Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm (ISTA) framework and incorporates a powerful strategy that reinforces the non-linearity of deep learning network for improved performance. The proposed method consists of three essential modules. The first module consists of a non-linear transform for input and initialization while the second module contains the ISTA block that maps the input features to sparse space and performs inverse transform. The third module is to transform from non-linear feature space to pixel space. Superiority in noise removal and memory efficiency of the proposed method is verified through various experiments.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.455-460
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• 2007

본 논문에서는 지능형 주택의 필수 요소 기술의 하나인 사용자 신원을 파악하며 또한 현재 사용자의 위치를 추정하는데 직접적으로 사용이 가능한 방으로의 들어오고 나감 (즉, 출/입 행동)을 감지하는 효과적인 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 [1]에 제안되었던 방법을 개선시킨 것으로 초음파 센서 및 PC를 이용하여 만들어졌던 시스템을 8bit 마이크로 컨트롤러를 사용한 임베디드 시스템의 형태로 구현하였다. 이와 더불어 복수개의 센싱 시스템에서 감지한 신호를 블루투스에 기반한 무선 전송 채널을 통해 1개의 중앙 컴퓨터로 전송하는 무선 센서 네트워크를 구성하였다. 이렇게 구성된 센서 네트워크를 통해 각 센싱 모듈이 검출한 사용자 인식 및 인식된 사용자의 출/입 이벤트를 기록, 저장하는 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 임베디드 시스템의 특성에 적합하도록 기존 PC기반으로 개발된 알고리즘을 수정 개선하였고, 성능 검증을 위해 일반 가정집에 3개의 센싱 모듈을 설치하여 3명의 사용자를 대상으로 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.510-511
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• 2013

3상 인버터 출력단 센싱에 옵셋이 발생할 경우 DC 전류에 출력 주파수에 해당하는 리플 성분이 발생하게 된다. 리플의 크기는 옵셋의 크기에 비례하여 커지게 된다. 센싱 단자 등의 H/W적인 문제로 옵셋이 발생할 경우 DQ축 전류 및 DC 전류에 리플이 발생하게 되고 이는 필터 리액터, 변압기 등의 온도 상승 및 IGBT Stack의 온도 상승 등 인버터 시스템에 악영향을 유발시킬 뿐만 아니라 DC 소스원에도 악영향을 발생시킬 가능성이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 옵셋의 영향을 줄여 시스템을 안정적으로 동작시키기 위해 옵셋 보상 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 1999.10a
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• pp.66-69
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.239-242
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• 2009

본 연구에서는 독립차원 감성추론이 가능한 추론엔진과 하드웨어를 모바일 상황에서 사용가능 하도록 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 감성 신호 센싱 디바이스에서 수신한 생체 신호 데이터를 이용해 독립차원의 감성을 판단하는 모바일 기반 감성 추론 엔진 소프트웨어 시스템과, 감성 추론 엔진을 탑재하고 감성 신호 센싱 디바이스와 최종 감성 응용 서비스 단말과의 인터페이스 기능을 갖는 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템으로 구성된다. 모바일 독립차원 감성 추론 엔진은 감성 신호 센싱 디바이스로부터 측정되어 정규화(Normalization)된 감성 유발 채널별 특징 신호 데이터를 입력 받아 사용자 별 감성 추론을 위한 개인화 인자를 추출하고, 최종적으로 사용자의 현재 감성 상태를 추론하는 기능을 수행한다. 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템은 독립차원 감성 추론 엔진을 내장해 실행하고, 감성 추론을 위한 감성 신호 센싱 디바이스와의 인터페이스와 추론된 감성 정보 데이터를 감성 증강 UI 기반 서비스 플랫폼으로 전송하기 위한 인터페이스 기능을 수행한다. 본 연구에서 설계된 시스템은 다양한 환경에서 실시간으로 감성을 추론할 수 있는 알고리즘과 하드웨어를 구축하는 기술로 향후 다양한 제품에 접목하여 다양한 감성 서비스가 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.1
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• pp.44-52
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• 2019

We implement an educational indoor autonomous mobile robot system that integrates LiDAR sensing information with RGB-D camera image information and exploits the integrated information. This system uses the existing sensing method employing a LiDAR with a small number of scan channels to acquire LiDAR sensing information. To remedy the weakness of the existing LiDAR sensing method, we propose the 3D structure recognition technique using depth images from a RGB-D camera and the deep learning based object recognition algorithm and apply the proposed technique to the system.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.1
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• pp.63-71
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• 2012

Most of sensor networks are difficult to be debugged, verified, and upgraded once they are deployed in the fields, for they are usually deployed in real world and large scale. Therefore, before deploying the sensor networks, we should test and verify them sufficiently in realistic testbeds. However, since we need to control physical environments which interact with sensor networks, it takes much of time and cost to test and verify sensor networks at the level of resource-constrained sensor nodes in such environments. This paper proposes an efficient software framework for evaluating and verifying sensor networks in the view points of network and application operations (i.e., accuracy of sensing algorithms). Applying the proposed software framework to the development of a simulator for a smart parking application based on wireless sensor network, this paper verifies the feasibility of the proposed framework.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.2
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• pp.271-276
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• 2014

The life-time and performance of a wireless sensor network is closely related to energy-efficiency of sensor nodes. In this paper, to increase energy-efficiency, each sensor node operates in one of three operational modes which are normal, power-saving, and inactive. In normal mode sensor nodes sense and transmit data with normal period, whereas sensor nodes in power-saving mode have three-times longer period. In inactive mode, sensor nodes do not sense and transmit any data, which makes the energy consumption to be minimized. Plus, the proposed algorithm can avoid unnecessary energy consumption by preventing transmitting duplicate sensed data. We implemented and simulated the proposed algorithm using Tiny OS based ZigbeX platfom and NS-2, respectively. Performance evaluation results show that the proposed algorithm can prolong sensor networks' lifespan by efficiently reducing energy consumption and its standard deviation of all sensor nodes.