• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.123-128
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• 2021

This paper present box feature estimation from LiDAR point cluster using maximum likelihood Method. Previous LiDAR tracking method for autonomous driving shows high accuracy about velocity and heading of point cluster. However, Assuming the average position of a point cluster as the vehicle position has a lower accuracy than ground truth. Therefore, the box feature estimation algorithm to improve position accuracy of autonomous driving perception consists of two procedures. Firstly, proposed algorithm calculates vehicle candidate position based on relative position of point cluster. Secondly, to reflect the features of the point cluster in estimation, the likelihood of the particle scattered around the candidate position is used. The proposed estimation method has been implemented in robot operating system (ROS) environment, and investigated via simulation and actual vehicle test. The test result show that proposed cluster position estimation enhances perception and path planning performance in autonomous driving.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.11-16
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• 2023

Vehicular networks are part of the next generation wireless and smart Intelligent Transportation Systems (ITS). In the future, autonomous vehicles will be an integral part of ITS and will provide safe and reliable traveling features to the users. The reliability and security of data transmission in vehicular networks has been a challenging task. To manage data transmission in vehicular networks, road networks are divided into clusters and a cluster head is selected to handle the data. The selection of cluster heads is a challenge as vehicles are mobile and their connectivity is dynamically changing. In this paper, a novel secure cluster head selection algorithm is proposed for secure and reliable data sharing. The idea is to use the secrecy rate of each vehicle in the cluster and adaptively select the most secure vehicle as the cluster head. Simulation results show that the proposed scheme improves the reliability and security of the transmission significantly.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.65-68
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• 2003

In this paper, we consider issues related to the autonomous management of a server cluster Server clustering technique is widely used for high available Internet servers such as a web server, because it provides very scalable and reliable service. However, it is very burden-some to manage the cluster system. For instance, installation or configuration of a new node requires skilled administrators. Also, when a node is failed, it should be recognized and recovered by a human. The management complexity gets higher while increasing the number of machines for higher throughput. Here, we are going to alleviate the management complexity by building an autonomous cluster server with Jini $_{TM}$ technology from Sun Microsystems.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.998-1007
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• 2018

The advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has led to their use in numerous applications. Sensors are autonomous in nature and are constrained by limited resources. Designing an autonomous topology with criteria for economic and energy conservation is considered a major goal in WSN. The proposed honey-hive clustering consumes minimum energy and resources with minimal transmission delay compared to the existing approaches. The honey-hive approach consists of two phases. The first phase is an Intra-Cluster Min-Max Discrepancy (ICMMD) analysis, which is based on the local honey-hive data gathering technique and the second phase is Inter-Cluster Frequency Matching (ICFM), which is based on the global optimal data aggregation. The proposed data aggregation mechanism increases the optimal connectivity range of the sensor node to a considerable degree for inter-cluster and intra-cluster coverage with an improved optimal energy conservation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.325-328
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• 2018

빠른 자율주행 기술의 발전으로 승용차뿐만 아니라 화물차 및 버스의 자율주행 상용화가 가까운 미래로 다가왔다. 세계 각국에서 자율주행 상용화를 위한 연구가 활발하게 진행 중인 가운데, 기술의 발전에 따라 본 논문에서는 더욱 효과적인 버스의 자율주행을 위하여 C-V2X를 기반으로 한 새로운 개념의 군집주행 기술을 적용한 버스를 제안한다. 군집주행 버스를 실현하기 위해서 군집주행의 핵심 통신인 차량 간 통신, 차량 대 인프라 통신에 기존에 사용하던 V2X를 보완한 C-V2X를 활용하여 보다 효율적인 군집주행 버스를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권11호
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• pp.369-382
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.1-10
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• 2009

에너지 효율적인 동작은 무선 센서 네트워크에 전체 수명을 연장하기 위한 원천적인 기술요소이다. 클러스터 기반 프로토콜은 데이터를 수집하는 과정에서 에너지를 보존하기 위한 가장 널리 쓰이는 기법이다. 본 논문은 시간 지연을 기반으로 에너지를 인식하면서 자율적으로 클러스터를 구성하는 방안을 제시한다. 제안된 방안은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 노드의 에너지 잔류를 반영한 시간 지연을 수단으로 임의 클러스터의 커버리지 효율성을 반영하여 후보 클러스터 헤더가 선정된다. 다음으로 후보 클러스터 헤더중에 클러스터 헤더를 정의하기 위해서 시간지연이 다시 적용된다. 마지막으로 임의 클러스터에 포함되지 못한 고아노드의 문제를 해결한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방안이 LEACH 방법보다 네트워크의 수명을 3배정도 늘리고 있음을 보인다. 또한 클러스터 헤더의 변화가 상대적으로 작으며, 클러스터 헤더의 에너지가 작게 소모됨을 보이고 있다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제9권1호
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• pp.9-18
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• 2016

Purpose: Wnt signaling plays an essential role in the dental epithelium and mesenchyme during tooth morphogenesis. Deletion of the Wntless (Wls) gene in odontoblasts appears to reduce canonical Wnt activity, leading to inhibition of odontoblast maturation. However, it remains unclear if autonomous Wnt ligands are necessary for differentiation of dental pulp cells into odontoblast-like cells to induce reparative dentinogenesis, one of well-known feature of pulp repair to form tertiary dentin. Materials and Methods: To analyze the autonomous role of Wls for differentiation of dental pulp cells into odontoblast-like cells, we used primary dental pulp cells from unerupted molars of Wls-floxed allele mouse after infection with adenovirus for Cre recombinase expression to knockout the floxed Wls gene or control GFP expression. The differentiation of dental pulp cells into odontoblast-like cells was analyzed by quantitative real-time polymerase chain reaction. Result: Proliferation rate was significantly decreased in dental pulp cells with Cre expression for Wls knockout. The expression levels of Osterix (Osx), runt-related transcription factor 2 (Runx2), and nuclear factor I-C (Nfic) were all significantly decreased by 0.3-fold, 0.2-fold, and 0.3-fold respectively in dental pulp cells with Wls knockout. In addition, the expression levels of Bsp, Col1a1, Opn, and Alpl were significantly decreased by 0.7-fold, 0.3-fold, 0.8-fold, and 0.6-fold respectively in dental pulp cells with Wls knockout. Conclusion: Wnt ligands produced autonomously are necessary for proper proliferation and odontoblastic differentiation of mouse dental pulp cells toward further tertiary dentinogenesis.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.63-73
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• 2024

현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권3호
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• pp.183-187
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• 2020

The general Wi-Fi network connection structure is that a number of IoT (Internet of Things) sensor nodes are directly connected to one AP (Access Point) node. In this structure, the range of the network that can be established within the specified specifications such as the range of signal strength (RSSI) to which the AP node can connect and the maximum connection capacity is limited. To overcome these limitations, multiple middleware bridge technologies for dynamic scalability and load balancing were studied. However, these network expansion technologies have difficulties in terms of the rules and conditions of AP nodes installed during the initial network deployment phase In this paper, an intelligent edge computing IoT device is developed for constructing an intelligent autonomous cluster edge computing network and applying it to real-time road danger context aware and notification system through an intelligent risk situation recognition algorithm.