• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.285-289
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• 2007

IEEE 802.11 프로토콜은 근거리 네트워크인 LAN(Local Area Network)을 대상으로 한다. 네트워크를 구성하는 하나의 BSS(Basic Service Set)는 보통 제한된 규모의 크기를 가지며 그 안에 속한 스테이션(station)의 수는 수십 개 내외로 가정한다. 하지만 지능형 교통 시스템과 같은 대규모의 네트워크에서 하나의 AP(Access Point)가 담당하는 BSS의 크기는 수 Km에 달하며 그 안에 속한 스테이션의 수도 수백개에 달한다. 이러한 고속 이동성과 대규모의 스테이션 수를 특징으로 하는 네트워크를 지원하기 위해 기존의 802.11 프로토콜은 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 고속 이동 스테이션들이 존재하는 네트워크를 지원할 수 있는 802.11 기반의 그룹화 메커니즘을 제안한다. 하나의 BSS 내에서 경쟁하는 스테이션의 수를 그룹화 하여 경쟁의 정도를 완화함으로써 성능을 개선한다. 기존의 802.11 프로토콜 성능을 수학적 모델로 평가하였던 [1]과 제안한 그룹화 메커니즘을 도입하였을 경우의 성능을 수학적으로 비교 분석한 결과 그룹화를 통해 최대 187%의 성능 향상을 가져올 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2002.08a
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• pp.156-167
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• 2002

디지털방송의 주요 특징은 고품질, 데이터방송, 다채널로 요약할 수 있다. 다채널화는 현재보다 채널수, 프로그램수의 급격한 증가로 이어지며 채널수 프로그램수의 증가는 시청자가 지금보다 원하는 프로그램을 찾는데 보다 많은 시간이 소요됨을 의미한다. 디지털 방송에서는 시청자의 프로그램 탐색을 돕는 전자프로그램 가이드(EPG : Electric Program Guide) 서비스를 제공하고 있으나 현재 EPG는 기존의 신문에서 제공하는 채널별 프로그램 가이드와 크게 기능이 다르지 않다. 이에 따라 최근 EPG는 주제별, 시간대별 방송프로그램 검색 외에 Agent의 개념을 도입하여 개인의 취향을 분석하는 EPG를 개인화에 대한 연구가 이루어 지고 있으며 더 나아가 정보를 자동으로 공지하는 방법에 대한 연구도 요구되어 진다. 본 연구에서는 사용자 취향에 적합한 프로그램 정보가 취득 되는 대로 별도 조작 없이 공지될 수 있는 ${\ulcorner}$자동공지 기반의 AP-EPG${\lrcorner}$ 에 대하여 제안하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.26 no.5
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• pp.30-35
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• 2009

본고에서는 무선 가시광 통신을 위한 Medium Access Control (MAC) 프로토콜의 설계에 관해 기술한다. 조명등을 이용한 가시광 무선랜 네트워크는 고정된 상태의 Access Point (AP)에 의한 인프라를 Mobile Node (MN)를 상대로 구성하고 인터넷과 같은 기존의 인프라와 연결되는 구조적 특징을 가진다. 이러한 네트워크에 사용되는 무선 가시광 통신 채널의 특성을 이해하고 MAC프로토콜의 기능에 대한 요구조건을 도출하였다. 주어진 가시광 통신 채널을 효율적으로 사용할 수 있도록 시 분할다중 접속 방식과Full duplex를 도입하는 Frame 구조를 구성하였고 가시성을 이용한 접속 절차를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.228-230
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• 2015

차세대 성장동력으로 각광받고 있는 사물인터넷은 국제 표준 혐의체인 oneM2M의 주도 아래 표준화가 진행중이다. 사물인터넷은 모든 사물이 연결되는 초연결성이라는 점과 연산 능력, 메모리, 배터리 등에 많은 한계를 갖는 제약 많은 장치가 대상이라는 두가지 큰 특징이 있다. 본 논문에서는 oneM2M의 장치 관리 표준에 대해서 설명한다. 또한 사물인터넷의 기술적 이슈를 해결하기 위해 등장한 CoAP 기반의 LWM2M 표준 기술을 소개하고 이를 데이터 모델링 언어인 YANG 기반의 장치관리 정보 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.113-116
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• 2021

일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.26 no.2
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• pp.287-307
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• 2016

In this study, mathematics exams for university entrance in the USA, the UK, Australia, Singapore, and Japan are investigated. We look into SAT, ACT and AP-course in the USA, GCE A-level test in the UK and Singapore, VCE in Australia, and UECE (University Entrance Center Exam) and individual university's admission tests in Japan. Those exams are analyzed in terms of exam system, mathematical contents, types of items, and testing time. Based on the result five issues on university entrance exam system in Korea are drawn out: types of tests, mathematical contents, item types, sub-items, and opening tests results to the public.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1895-1902
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• 2016

People and goods through the recent smart device, IoT to things and things are connected, it has emerged as the driving force of a new economic growth in the future. While conducting research of this international standardization organization in the IoT-based protocol, to the institutions and companies that belong to the standards bodies interests are different from each other, protocols have been developed also, different order, heterogeneous device interoperability has emerged is a problem that the lowering of. Therefore, in this paper, to investigate the structure of the MQTT and CoAP that are commonly used and trying to figure out the trend of low power consumption, a lightweight protocol that is suitable for IoT environment, process and standardization trends of evolution, features, analysis and on, to derive the advantages and disadvantages, and comparative analysis, it presented a development scheme for each protocol.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.11-26
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• 2009

In order to diagnose cardiovascular disease, we proposed EP-based(emerging pattern- based) classification technique using multi-parametric diagnosis indexes. We analyzed linear/nonlinear features of HRV for three recumbent postures and extracted four diagnosis indexes from ST-segments to apply the multi-parametric diagnosis indexes. In this paper, classification model using essential emerging patterns for diagnosing disease was applied. This classification technique discovers disease patterns of patient group and these emerging patterns are frequent in patients with cardiovascular disease but are not frequent in the normal group. To evaluate proposed classification algorithm, 120 patients with AP (angina pectrois), 13 patients with ACS(acute coronary syndrome) and 128 normal people data were used. As a result of classification, when multi-parametric indexes were used, the percent accuracy in classifying three groups was turned out to be about 88.3%.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.24 no.3
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• pp.41-46
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• 2020

In this study, measurement and analysis results from Differential scanning calorimetry(DSC) and Thermogravimetric analysis(TGA) on the newly developed high-energy thermoplastic elastomer(ETPE) propellant are described, followed by the previous study done under the same title as this paper [1]. The characteristics of high-energy thermoplastic propellant were also verified by conducting thermal analysis, and the LSGT, Shotgun & RQ Bomb test, was carried out as well. High energetic thermoplastic binders containing 45% of GAP(Glycidyl Azide Polymer), energetic plasticizer(DEGDN) and Oxidizer Aonium Perchlorate), RDX(reseach development explosive, cyclotrimethylenetrinitramine) were used to formulate the propellant.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.1
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• pp.124-131
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• 2023

Object detection techniques are increasingly used to obtain information on physical characteristics or situations of a specific area from remote images. The accuracy of object detection is decreased in remote sensing images with low resolution because the low resolution reduces the amount of detail that can be captured in an image. A single neural network is proposed to joint the super-resolution method and object detection method. The proposed method constructs a deep residual-based network to restore object features in low-resolution images. Moreover, the proposed method is used to improve the performance of object detection by jointing a single network with YOLOv5. The proposed method is experimentally tested using VEDAI data for low-resolution images. The results show that vehicle detection performance improved by 81.38% on mAP@0.5 for VISIBLE data.