• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.11-18
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• 2011

무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 유사한 전송속도를 갖는 무선망을 구축하는 기술을 의미하며, 유선 네트워크와 비교하여 보다 효율적인 망 구축의 편의성 및 유연성을 제공한다. 이러한 무선 메쉬 네트워크는 라우터 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다양한 종류의 네트워크로 구성되는 특징으로 인해서 다중 경로의 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 등 고려되어야 하는 사항들이 많다. 그러므로 이러한 네트워크 특성에 맞는 경로 설정 기술이 반영되는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 다중 경로 설정 시 발생 할 수 있는 문제에 효과적으로 대응하기 위해 라우터 노드의 트래픽 상황에 따른 데이터 손실률과 대역폭 및 링크의 흡수를 평가 요소로 활용하여 유전 알고리즘을 통한 동적 경로 설정에 대한 해결방법으로 무선 메쉬 네트워크의 라우팅 메트릭 기법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.65-76
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• 2010

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 고속의 무선 데이터 전송이 가능한 기술이다. 하지만 OFDM과 같은 다중 반송파 시스템은 비선형 왜곡에 매우 민감하다. OFDM 시스템에서는 심볼들을 다중 반송파를 이용하여 변조 후 더하여 전송함으로써 전송 신호 진폭의 변화가 매우 심하다. 이러한 신호 진폭의 변화와 송신기 내에 사용되는 고출력 증폭기 (High Power Amplifier; HPA)의 비선형 특성으로 인해 심각한 비선형 왜곡을 겪게 된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)과 HPA에 의한 비선형 왜곡을 보상하기 위해 CPWL (Canonical Piecewise-Linear) 모델 기반의 새로운 디지털 사전왜곡기를 제안한다. 모의실험을 통하여 새로운 사전왜곡 기법의 성능을 TD (Total Degradation)와 비트오율 (Bit Error Ratio; BER) 측면에서 평가한 결과, HPA에 의해 발생하는 비선형 왜곡을 효과적으로 보상함으로써, 우수한 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1431-1439
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• 2017

보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.179-186
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• 2011

무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 비슷한 전송속도를 갖는 무선 네트워크망을 구축하는 기술을 의미하며, 기존 유선 네트워크와 비교해서 네트워크 구축에 보다 향상된 유연성을 제공한다. 또한 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다중 경로 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드와 같은 고려되어야 하는 사항들이 많아지게 된다. 따라서 이러한 네트워크 특성과 경로 설정 기술이 반영될 수 있는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목하게 된다. 본 논문에서는 다중 경로 설정에 효과적으로 대응하기 위해 유전 알고리즘의 적합성 평가 함수에 링크의 성능과 로드를 고려한 노드의 트래픽 상황과 데이터 손실률 그리고 대역폭 및 링크의 홉수를 이용한 노드의 서비스 평가 값을 적용함으로써 무선 메쉬 네트워크 라우팅의 경로 설정에 대한 해결 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.686-689
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• 2018

3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.455-464
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• 2015

최근 해외여행에 대한 관심과, 스마트폰의 사용이 증가함에 따라 여행객들의 여행 관련 응용 사용이 늘고 있다. 여행객들에게 필요한 응용은 날씨, 지도, 여행 정보 제공 응용 등이 있다. 하지만 해외에서의 네트워크는 비싸고 불안정하기 때문에, 해외여행객들에게 금전적인 부담을 주고 사용상의 불편함을 준다. 예를 들어, 지도 응용은 네트워크 연결이 필수적이며 이미지 다운로드 양이 많아서 배터리 소모가 많다. 하지만 해외여행은 야외 활동이 주를 이루기 때문에 스마트폰의 충전이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 네트워크, 배터리의 사용을 최소한으로 줄이는 방법을 목적으로 Travel Manager를 제안하며 구현한다. Travel Manager는 사용자가 네트워크의 연결 여부를 확인하여 수동으로 여행 관련 정보를 동기화할 수 있도록 한다. 그 밖에 환율을 자동 적용하여 경비를 계산하며, 사용자 간에 여행 정보를 주고받을 수 있는 기능을 제안한다. 또한 배터리의 사용을 최소화하면서 네트워크 연결 없이도 사용이 가능한 네트워크 프리 그린 네비게이션을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권4호
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• pp.237-242
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• 2019

해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.427-434
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• 2018

최근 서울시에서는 '미세먼지 비상저감조치'로 '대중교통 무료' 정책과 '시민 참여형 차량 2부제'를 시행하였다. 본 논문에서는 두 교통정책에 대한 실효성을 파악한 뒤, 향후 미세먼지 정책의 방향을 제시하였다. 교통이 미세먼지에 미치는 영향은 회귀분석으로, 두 정책에 대한 시민들의 반응과 향후 정책에 대한 시민들의 의견은 텍스트마이닝 기법을 통해 알아보았다. 분석 결과, 정책에 대한 시민들의 의견은 대부분 부정적이었고 국외 요인이 미세먼지의 주된 원인이라는 시민들의 생각과 달리 국내 요인의 영향도 상당하였다. 또 국민청원을 통해 시민들이 원하는 구체적인 정책의 내용을 알 수 있었다. 위 결과를 토대로 향후 미세먼지 정책이 나아갈 방향을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1442-1447
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• 2018

RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.