• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.235-236
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• 2019

IOT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었지만, 기상현상과 대기오염 등에 의한 피해를 예방하기 위한 제품은 아직 미비하다. 여러 피해 사례들을 조사해본 결과, 중국발 황사로 인한 초미세먼지, 공장의 화학 기체, 자동차 매연 등에 의해 대기가 오염되면서 사람들은 호흡기 질환에 쉽게 걸리거나, 집 내부에 미세먼지가 뿌옇게 쌓이기도 한다. 또한, 창문을 열어놓은 채 장시간 외출 시, 미세먼지나 폭우 등으로 인해 실내가 엉망이 되기도 한다. 그 외에도 거동이 불편한 노약자나 장애인만이 집에 있는 경우, 창문을 직접 개폐하는 것에 어려움이 있기에 보호자가 돌아올 때까지 견뎌야만 한다. 이러한 주거환경의 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 실내외의 교차점을 창문으로 설정하였고, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 창문 개폐의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 5가지 센서를 적용하였고, 편의성을 높이기 위해 라즈베리 파이 개발환경에 OK구글 오픈소스를 활용하여 음성인식 기능을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.254-255
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• 2016

The Human have sought convenience through advancing Science skill, The Generation that unman control all machine have came. the unman - vehicle have used and applied flight, ship, car, manufacturing all over the world. plus which, that is researching. but pros and cons of unman - vehicle is that unman control machine, It mean that unman - vehicle have high possibility which have collision with obstacle on driving. I will show you that this evading collision will be made from fuzzy control and video recognition and sensor recognition.I look for good effect for this system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.397-400
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• 2019

급격히 증가하는 자동차 수, 발전량 증가 등으로 인하여 미세먼지로 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 50개가 넘는 국가들이 권고치 이상의 미세먼지로 인해 피해를 받고 있으며 각 피해국들은 미세먼지 저감 대책 및 발생을 최소화하기 위한 방안을 연구하고 있다. 하지만 현재 고정형 미세먼지 취득 드론으로는 다양한 포인트의 미세먼지 데이터를 수집하기 힘든 상황이며, 기존 드론을 활용한 방법에서 도 회전 날개의 영향으로 인해 정확한 데이터를 수집하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 드론과 특정 구조물을 활용한 미세먼지 수집 방법을 제안하고 이의 효율성을 보여주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.18-20
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• 2019

In this paper, in order to prevent accidents when deviating from the lane during high-speed self-driving, we are going to design a warning system that will sound an alarm after recognizing the surrounding situation with a $360^{\circ}$ camera. Accidents often occur while driving on self-driving cars because they try to change lanes excessively or fail to recognize people, animals and objects that appear suddenly when driving at high speeds. The government wants to identify the surrounding situation with cameras when driving off a lane during high-speed autonomous driving, and to create a car that sounds a warning system through a lane departure sensor on the underside of the vehicle to reduce various accidents that occur during self-driving and to have a safer driving system.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.1172-1175
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• 2020

Automotive ECU integrates CPU core, IVN controller, memory interface, sensor interface, I/O interface, and so on. Current automotive ECUs are often developed with proprietary processor architectures. However, demends for standard processors such as ARM and RISC-V increase rapidly for saftware compatibility in autonomous vehicles and connected cars. In this paper, an automotive ECU is designed for parking assist system based on RISC-V with open instruction set architecture. It includes 32b RISC-V CPU core, IVN controllers such as CAN and LIN, memory interfaces such as ROM and SRAM, and I/O interfaces such as SPI, UART, and I2C. Fabricated in 65nm CMOS technology, its operating frequency, area, and gate count are 50MHz, 0.37㎟, and 55,310 gates, respectively.

• Review of KIISC
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• v.32 no.2
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• pp.17-28
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• 2022

사물인터넷은 물류, 환경, 스마트 홈, 자율주행 자동차, 에너지 관리, 스마트시티, 농업 등 다양한 응용 분야를 가지며, 거의 모든 산업분야의 기본 인프라 사용되는 핵심 기술이다. 하지만, 사물인터넷은 쉬운 공격 노출과 다양한 보안 취약성, 다양한 센서로부터 수집되는 데이터에 대한 개인정보보호의 어려움 등 많은 문제점이 존재한다. 최근, 이러한 사물인터넷의 문제점들을 보완할 수 있는 기술로 블록체인 기술이 주목받고 있다. 사물인터넷과 블록체인을 접목하면, 블록체인의 높은 확장성과 공격에 대한 복원력, 신뢰성, 추적성 등을 통해 사물인터넷 서비스의 보안성, 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한, 데이터 및 프로세스의 정형화, O&M 효율성 향상 등 다양한 장점을 가질 수 있으며, 블록체인이 접목된 사물인터넷 기술은 대부분의 산업분야에 혁신을 발생시킬 수 있다. 하지만, 사물인터넷 디바이스는 기본적으로 높은 자원 제약성을 가지고 데이터 처리에 높은 TPS 성능을 요구하기 때문에 기존 블록체인 기술과 통합되는 것이 쉽지 않다. 이에, 본 고에서는 사물인터넷과 블록체인의 융합을 위한 요구사항을 분석하고, 사물인터넷과 블록체인의 융합을 위해 필수적으로 요구되는 블록체인 스케일링 기술에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1164-1167
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• 2021

동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.425-426
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• 2023

지난 5년 (2016~2020년) 간 고속도로 교통사고 사망자 1,035명 중 약 70%(722명)가 졸음 및 주시 태만으로 인해 발생하였다. 졸음운전 사고를 예방하기 위해 졸음 쉼터나 휴게소 등이 있지만 활용률이 높은 편은 아니다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 자동차 내부에서 즉각적으로 졸음을 판별해 알람을 제공하는 알람 기능을 구현하였다. 차량에 웹캠과 CO₂ 농도 측정기를 설치하여 웹캠으로는 운전자의 눈 종횡비를 계산하여 졸음을 판단하고 CO₂ 센서로 차량 내부 CO₂ 농도를 측정하여 운전자의 졸음을 판단하여 경고음과 음성 경고 메시지를 출력함과 동시에 창문 개폐 기능으로 잠을 깨워주기 때문에 교통사고 발생률 저하에 기여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.281-282
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• 2023

자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.