• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.335-343
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• 2012

본 논문은 근거리에서 접근하는 표적에 대한 레이더와 열영상의 관측데이터를 기반으로 정보융합을 수행하여 표적을 추적하는 알고리즘을 기술하고 있다. 일반적으로 칼만필터를 이용한 추적 융합 방법은 동기화된 레이더 및 열영상의 데이터를 근간으로 하고 있으며, 비동기적으로 동작하는 실제 시스템에 적용하기에는 많은 제한사항을 가지고 있다. 제안된 알고리즘에서의 중점사항은 동기화되어 있지 않은 서로 다른 두 센서인 레이더와 열영상의 관측데이터가 입력되었을 때 레이더의 거리정보와 추적상태벡터를 이용하여 관측값의 시간차이를 보상하여 관측치 융합 후 추적을 수행하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존의 궤적기반 정보융합방법 및 측정치 융합기법과 성능을 비교하여 제시한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.33-42
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• 2010

본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.355-364
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• 2012

협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.387-398
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• 2022

본 논문은 독거노인의 복합적 행태를 이종 사물인터넷 센서들과 딥러닝 기법을 활용하여 인지하고 낙상, 잦은 기침, 수면의 질 감소, 발열 및 비정상적 생활 동선의 발생 등 위급하거나 건강이 저하되는 상황을 적시에 보호자 및 의료복지 담당자에게 알리고 적정한 후속 서비스를 추천 및 수행할 수 있는 시스템을 논한다. 독거노인들의 생활을 최대한 방해하지 않기 위하여 전면 비접촉식 상황 인식 기술을 선보인다. 본 논문은 센서 데이터의 수집 및 분석 체계의 설계와 구현 방법은 물론, 서울시 총 5개구 거주 독거노인들을 대상으로 실증한 경험을 통해 설치, 설정, 운영 및 유지 보수 측면에서의 다양한 문제점들을 서술하고 해당 시스템의 전국 확산에 대비한 향후 발전 방향을 제언한다.

• 융합보안논문지
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• 제9권1호
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• pp.19-27
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• 2009

본 연구에서는 최근 학교 주변에서 발생하는 범죄 사고의 관리 및 예방을 위한 센서 네트워크 기반의 스쿨존 안전관리 시스템을 제안한다. 어린이들에게 부착되는 센서들과 학교 주변의 일정 공간에 펼쳐진 고정된 센서 네트워크 망을 통하여 어린이들의 환경 및 위치 센싱 정보들을 공간 지식화하여 어린이들의 상태를 모니터링 할 수 있는 안전과 관련된 서비스를 제공한다. 또한 학교 주변의 스쿨존 망을 벗어나는 경우 기회주의적 네트워크를 통한 전략적 안전관리 방안을 제안한다. 이러한 시스템이 구축된다면 현재 GPS를 통하여 개개인이 서비스를 받는 시스템에서 발전하여 많은 학생들이 적은 비용으로 쉽게 서비스를 받을 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제10권2호
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• pp.37-41
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• 2010

본 연구에서는 센서 네트워크 기반의 임베디드 시스템을 제안한다. 지그비 RF 기술과 임베디드 하드웨어 기술의 조합을 통하여, 주택 및 아파트 등에서 각 방별로 온도 및 습도를 취합하여 난방을 관리할 수 있다. 이를 위하여 리녹스 기반의 임베디드 시스템 디바이스를 제어하기 위한 JAVA API를 설계하였다. 임베디스 시스템 디바이스의 JAVA API를 통한 제어에 중점을 두어 구현하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권1호
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• pp.27-33
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• 2008

본 연구에서는 센서네트워크 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 개별난방 제어 시스템을 제안한다. 지그비 RF 기술과 임베디드 하드웨어 기술의 조합을 통하여, 주택 및 아파트 등에서 각 방별로 온도 및 습도를 취합하여 난방을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 체감온도 기반으로 난방을 관리하여 인간에게 쾌적한 환경을 제공하기 위한 최적의 선택이라 할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.379-384
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• 2022

무선 센서 네트워크에서는 직접 접근이 어려운 환경에 대량으로 센서 노드들이 배치된다. 배터리 교체나 재충전 등 전력 공급이 어렵다. 에너지를 센서 노드와 같이 사용하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 네트워크의 수명을 늘리기 위해 중요한 고려 사항은 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하는 것이다. 무선 센서 노드의 에너지가 에너지를 다하여 방전되면 센서 노드의 제 역할을 할 수 없으며, 네트워크 내 노드의 일정량(50% 또는 80%) 이상이 소진되면 네트워크가 제 역할을 하지 못한다. 따라서 노드의 에너지 소비를 최소화하고 네트워크를 장기간 유지하기 위해 다양한 프로토콜에서 제안된 방법이다. 우리는 클러스터의 중심점과 잔류 에너지를 고려하고 플롯 포인트와 K-평균을 고려한다(WSN은 최적의 클러스터링 클러스터링을 제안한다). KOCED 프로토콜에 대한 성능 평가를 하고자한다. 최근 머신러닝 방법 중 하나인 K-평균 알고리즘을 적용한 프로토콜을 비교하고 성능 평가 요소를 제시하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권1호
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• pp.1-11
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• 2009

광통신 융합 SOP 기술은 현존하는 다양한 통신망의 부품 및 시스템 개발에 적용 가능하고, 다양한 시스템에 호환되도록 표준화된 플러거블(pluggable) 형태로 구현이 가능하며 전기적 수동 능동 소자는 물론 광 수동 능동 소자 및 센서 소자들의 통합 패키징이 가능한 패키징 기술로 광 통신 분야를 비롯한 다양한 분야에 적용 가능한 융합된 기반을 제공하는 기술이다. 본 고에서는 SoC, SiP, MCM의 단점 및 한계를 대체할 차세대 시스템 집적기술로서의 SOP의 기술적 배경과 광통신 융합 SOP 기술 소개, 그리고 국내외 기술 개발 동향을 살펴보고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.580-591
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• 2019

본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.