• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.435-444
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• 2006

위치기반서비스(LBS: Location-Based Services)의 이용자가 급증함으로써 최근 위치 트리거(Location Trigger) 서비스에 대한 다양한 응용분야가 등장하고 있다. 위치 트리거는 사용자의 이동 위치를 감지하여 특정한 지역에 진입, 존재, 이탈할 경우 사용자에게 단문문자서비스(SMS), 전자메일 등을 통하여 알리거나 또는 사용자에 의해 미리 정의된 특정한 서비스를 제공하는 기술이다 기존에 이러한 위치 트리거 기술은 위치 제공 서버에 주기적으로 위치정보를 요청하여 처리해 왔으나 LBS 서비스 가입자가 증가할수록 서버 및 통신 부하로 인하여 시스템의 성능 저하를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 위치 트리거를 처리함에 있어서 이동통신망의 위치서버의 부하를 줄이고 모바일 단말기에 임베디드 된 GPS 디바이스의 전력 소모량을 최소화하는 멀티레벨 위치 트리거 방법에 대하여 연구하였다. 실제 본 논문에서 제시하는 방법을 설계하고 테스트베드를 구축하여 성능을 평가함으로써 위치 트리거 기술의 성능 향상에 기여하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4B호
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• pp.174-183
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• 2008

본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)를 위한 관리 프레임워크(SNMF)를 설계하고 구현한다. SNMF는 센서 네트워크의 자동적인 관리와 에너지 효율적인 관리를 위하여 정책 기반 관리(PBM) 기법을 사용한다. SNMF는 PBM 기법을 적용하기 위하여 경량의 정책 분배 프로토콜인 TinyCOPS-PR 프로토콜을 설계하고, 하위 수준 정책을 표현하는 USN PIB를 정의하였다. 이로써 관리자에 의해 정의된 추상적인 상위 수준 정책은 구체적인 하위 수준 정책으로 변환되어 센서 노드에 적용됨으로써 원하는 관리 행위를 성취하게 된다. 관리자로부터 정책을 수신한 센서 노드는 자신의 지역 정책에 따라 지역적인 관리 행위를 수행함으로써 적은 에너지 소비로 인해 전체적인 네트워크의 생존성을 향상시킬 수 있으며, 관리자의 개입을 최소화함으로써 자동적인 네트워크 관리를 실현할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.411-416
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• 2002

최근 인터넷의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고, 유ㆍ무선 인터넷의 보급과 더불어 악의적인 사이버 공격의 시도와 성공이 급속하게 증가하고 있다. 이것은 점차 더 많은 문제를 야기할 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응하지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권11호
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• pp.1177-1184
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• 2014

선내 유선 네트워크에서는 선내의 각종 센서와 제어기를 자율적으로 구성관리하고 원격제어를 제공하는 기능을 수행한다. 이러한 선박 내 유선 통신망에서 차등화서비스가 지원된다면, 우선순위가 높은 실시간 플로우는 최소전송률을 보장 받고 빠르게 전송되어, 지능적인 선박 통신망을 구현할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 선박 내 유선 네트워크에서 차등화 서비스를 지원하기 위해, 기존 RIO (RED In and Out) 방식보다 우수한 패킷 폐기 기술을 제안한다. 제안한 패킷 폐기기술은 개별 플로우별로 관리하지 않고 특정한 기준에 따라 몇 개의 플로우 그룹으로 나누어, 그룹별 관리를 통해서 동일 클래스 내 플로우 간 공평성을 제공한다. 시뮬레이션 결과에서는 RIO 방식보다 링크 이용률은 조금 감소하나, 다중 병목 구간을 경유하는 플로우들이 RIO 방식보다 더 많은 전송률을 보장 받음을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.5-14
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• 2018

최근 4차 산업혁명으로 인해 사물인터넷 기반의 다양한 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 사물인터넷 시대에는 기존 서버-클라이언트 구조의 중앙 집중형 운영보다는 서버에 부하를 줄이고 자율적인 사물간 데이터 통신에 적합한 피어-피어 구조의 분산형 운영방식이 요구 되고 있다. 본 논문에서는 데이터에 대한 무결성과 영속성을 지원하는 새로운 형태의 분산형 데이터베이스 기술인 블록체인에 대해 설명하고, 보안성을 분석한다. 이를 위해 블록체인의 주요한 동작을 합의 과정, 네트워크 통신 과정, 키 관리 과정으로 구분하여 각 과정에서의 가능한 공격과 대응책을 설명한다. 또한 대표적인 암호화폐 플랫폼인 비트코인과 이더리움에서 발생했던 공격들에 대해 기술한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1665-1671
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• 2007

무선 Ad-hoc 네트워크는 기지국이나 중앙 집중관리가 없는 영역에서 다수의 노드들 간에 무선데이터 통신 연결이 자율적으로 설정되는 네트워크이다. Ad-hoc 네트워크는 노드의 이동과 전원의 제약 때문에 네트워크 위상(network topology)이 자주 변화할 수 있다. 라우팅 경로를 찾는 과정에서 가장 신뢰성이 있는 경로를 선택하는 것은 Ad-hoc 네트워크 성능을 향상시키기 위해서 아주 중요하다. 본 연구에서, 우리는 수신신호 세기의 변이를 감시해서 AODV 기반의 강화된 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 노드의 이동성과 경로의 흡수로 구성된 새로운 매트릭 함수는 라우팅 경로 결정에 이용된다. NS-2를 이용한 폭넓은 실험에서, 제안된 라우팅 기법의 성능은 AODV 프로토콜에 비하여 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.813-826
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• 2022

카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 전자통신동향분석
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• 제32권4호
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• pp.67-77
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• 2017

최근 이슈가 되고 있는 자율주행차(Autonomous vehicle 또는 Self-driving car)를 실현하기 위해서는, 다양한 환경에서도 차량에 대한 끊김 없는 연결을 제공하는 커넥티드카(Connected car) 기술이 필수적이다. 현재 커넥티드카를 구현하기 위한 차량 네트워크(Vehicular network) 기술은 교통시스템 인프라 기반의 단일홉(Single-hop) 무선통신 기술이 주를 이루고 있다. 이러한 단일홉 통신은 커버리지가 교통시스템 인프라가 구축된 지역으로 제한된다. 따라서 차량 네트워크가 현재보다 더욱 넓은 지역을 커버하기 위해서는 차량 자체가 이동형 라우터 역할을 수행하여 차량 간의 전달을 통해 정보를 원거리로 전달할 수 있는 다중홉(Multi-hop) 통신 도입이 필요하다. 다중홉 차량 네트워크는 차량의 높은 동적 특성으로 인해 다수의 도전적인 기술적 이슈들을 가진다. 본고에서는 이러한 기술 이슈 중 차량 네트워크의 높은 이동성으로 발생할 수 있는 종단 노드 간 비연결성을 해결할 수 있는 기술인 지연감내형 차량 네트워킹(Delay-tolerant vehicular networking) 기술에 대한 주요 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 지연감내형 차량 네트워킹의 기술적 배경 및 주요 관련 기술들을 분석하고 이를 기반으로 향후 연구개발이 필요한 기술 이슈들을 정리한다.