• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.217-225
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• 2016

본 연구에서는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방을 위하여 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 형식의 블루투스 비콘을 활용한 치매환자의 실내위치기반 모니터링시스템을 제안하였다. 이 시스템은 치매환자의 관리범위내 존재유무를 확인해 주며 치매환자가 비콘의 신호수신 설정거리를 이탈하면 즉, 지정된 관리구역을 벗어나면 비상메시지가 보호자와 관리자의 스마트 디바이스로 전달되는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특성은 비콘을 착용한 치매환자를 특정장소에 설치된 비콘 신호수신용 스마트 기기(AP)에서 신호를 감지하여 환자의 위치를 파악하는 가역적 방법을 적용한 것이다. 본 논문에서 제안하는 블루투스 비콘을 활용한 실내위치기반 치매환자 모니터링 시스템은 요양병원, 재가요양시설 등에서 생활하는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방에 기여하는 효과적 시스템으로 생각된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.129-136
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• 2014

Wi-Fi fingerprinting 시스템은 실내에서 사용되는 위치 측위 방법이며 AP(Access Point)에서 발생하는 RSS(Received Signal Strength)에 의존한다. AP로부터의 RSS는 벽, 장애물 그리고 사람에 의한 간섭과 다중경로 페이딩 효과에 의하여 변할 수 있기 때문에 Wi-Fi fingerprinting 시스템은 낮은 측위 정확도를 갖는다. 또한, Wi-Fi 신호는 벽을 통과하기 때문에 기존의 시스템은 사용자가 현재 위치해 있는 층을 구분하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 정확한 실내 측위를 위한 LED fingerprinting 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 LED로부터 발생하는 LED-ID와 LED의 광 파워를 사용한다. 본 시스템의 Training 단계에서는 각 장소에 해당하는 Fingerprinting을 데이터베이스에 기록한다. Serving 단계에서는 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하여 기존의 데이터와 새롭게 수신되는 사용자의 데이터를 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 CDF(Cumulative Distribution Function) 형태로 본 시스템의 성능을 나타내었고, 시뮬레이션 결과로부터 제안된 시스템은 평균 측위 정확도보다 8.6% 높은 정확도를 얻을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2523-2529
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• 2014

실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2014

IPS 측위는 실내의 특정 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하고 측위 시점에 구성된 정보와 수집된 무선 정보를 비교하여 현재 위치를 판단한다. 비교방법은 핑거프린트, 삼각 측량법 등의 알고리즘을 활용하며 최근에는 wifi 신호와 다른 신호를 혼합하여 계산하거나 다중 비교 방식을 사용하여 정확도를 높이는 측위 방법도 개발되었다. 앞서 언급한 측위방법은 비교적 정확한 실내 위치를 판단하지만 구축된 radio map정보와 측위 시점에서 수집된 신호 정보가 상이할 경우 측위 정확도는 크게 하락한다. 구축 시점과 측위 시점의 무선 신호에 차이가 발생하는 이유는 신호 발생 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 등이다. 특히 채널 간섭은 구축된 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치되었을 때 측위에 영향을 주는 신호잡음 현상이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 신호 잡음에 강인한 IPS용 라디오맵에 대하여 제안한다. 제안하는 radio map 설계 방법은 측위 시점에 신호잡음이 발생하였을 때 이 정보를 수집하여 기존 radio map에 반영하여 정확도를 유지하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 신호잡음에 능동적으로 대처하여 IPS 측위의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.27-38
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• 2021

본 연구에서는 가스보일러 가동 중 배기통이 이탈하는 상황이 발생했을 때, 시스템적으로 인지하고 자동으로 보일러 가동을 중지하여 일산화탄소를 포함한 유해 배기가스가 실내로 유입되는 상황을 근원적으로 차단하는 방안을 제시하였다: (1) 연소에 필요한 공기량을 제어하기 위해 설치된 풍압센서(APS : Air Pressure Sensor)의 출력전압을 측정하여 배기통의 정상상태와 이탈상태를 감시하는 기능을 추가한다. (2) 배기통이 이탈하면 APS의 출력전압이 상시 운전범위에서 일시적으로 상승하게 된다. 보일러 제어부인 PCB가 이 상태를 배기통 이탈로 간주하여 보일러 가동을 멈추면서 배기통 이탈 상태를 실내온도 조절기에 표시하도록 한다. 또한 국토교통부령으로 정한 「건축물의 설비기준 등에 관한 규칙」에서 명시한 공동주택 및 다중이용시설의 환기시설 기준에 따라, 실내공기 교환횟수에 맞는 풍량을 적용하여 실내공기를 환기하는 실험을 실시하였다. 이 실험 결과 실제 일산화탄소가 실내에 누출된 최악의 상태에서, 중독사고 예방이 가능하다는 것을 확인하였다. 다만, 동 규칙에서 정의한 시간당 실내공기 교환횟수를 기존 0.7회에서 0.5회로 2013년부터 완화하여 운영하고 있는데, 실험결과 8시간 가중평균 노출기준인 TWA 30 ppm을 초과하는 농도가 측정되어 기준을 강화할 필요성이 있다. 본 연구 결과에 기초하여 가스보일러 배기압력의 기계적 인지를 통해 배기통 이탈을 감지하는 기술과 일산화탄소 경보기와 연동된 실내공기 환기시스템 기술을 도입한다면 일산화탄소 중독사고가 크게 감소될 것으로 판단된다. 제조 및 검사단계의 문제점을 보완하고, 올바른 설치 및 수리, 사용자의 배기통 이탈에 대한 관심이 더해졌을 때, 일산화탄소 중독으로 인한 인명사고를 예방하는데 효과적인 대책이 될 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.125-133
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• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.109-115
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• 2011

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.482-485
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• 2013

스마트폰에서 컨텍스트 생성에 관한 연구들과 저전력에 관한 연구들이 진행 중이지만 컨텍스트 생성시에 사용되는 전력 소비 때문에 어플리케이션 개발 시에 컨텍스트를 이용하기가 어렵다. 컨텍스트를 생성하는 연구에서는 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 연구와 필요 이상의 전력 소비 발생에 관해서는 언급한 바가 적고 진행되어온 저전력 연구는 대부분 디스플레이와 AP 프로세서에 치우쳐 있어 저전력 컨텍스트 생성에 적용하기 힘들다. 그렇기 때문에 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 측정과 컨텍스트 생성 시에 불필요한 전력 낭비가 일어나는지, 그리고 컨텍스트 생성 시 과다한 전력 소비가 일어났을 경우 효율성에 대해서 생각할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 컨텍스트 생성시에 전력 소비가 얼마나 일어나는지 측정하고, 컨텍스트 생성에 있어 불필요한 전력 소비가 일어나는지 측정한다. 이를 토대로 불필요한 전력 소비가 일어나는 부분에 적용할 저전력 기법을 제안한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.87-92
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• 2010

본 연구에서는 산업부산물인 폐 EPDM을 50mesh 이하로 제조한 미세분말 형태의 R-EPDM(Recycling EPDM)을 주성분으로 아스팔트와 안정성을 높이기 위한 첨가제인 분산제와 유화제 및 폴리머 계통의 유동성 향상제를 혼합한 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 실내 물성 평가를 수행하였다. R-EPDM 개질아스팔트 바인더의 특성을 파악하기 위해 슈퍼패이브 시험법을 이용하여 바인더의 PG(Performance Grade)등급을 분류하였으며, 선회다짐기를 사용한 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 배합설계를 통하여 최적아스팔트(OAC) 함량을 결정하였다. OAC로 제작된 R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 소성변형 및 동결융해 저항성을 평가하기 위하여 반복주행시험과 수분민감성시험을 수행하였으며, R-EPDM 개질아스팔트 혼합물의 소성변형 및 수분민감성에 대한 저항성이 일반아스팔트(AP-5) 혼합물보다 우수함을 알 수 있었다.