• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.565-572
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• 2007

3G Long Term Evolution (3G LTE)은 OFDMA와 MIMO기반 무선접속 기술을 이용해 다양한 모바일 멀티미디어 서비스를 제공하는 차세대 이동통신 시스템이다. 기존 WCDMA기반 시스템과 여러 면에서 차이가 있지만, 3G LTE는 Physical Resource Block (PRB)을 무선전송 자원으로 사용하고, 모든 서비스가 PS 도메인을 통해 이루어진다는 점에서 새로운 자원관리 방식의 개발을 필요로 한다. 본 논문은 Adaptive Partitioning 기반의 다운링크 호 수락제어 방식을 제안한다. 실시간과 비실시간 호를 구분하여 호 종류별로 최대 사용가능 자원량을 미리 지정하고, 한계 초과시 잉여자원량에 비례하여 확률적으로 호를 수락하는 방식이다. 이러한 adaptive 개념은 이미 다른 호 수락제어에서 사용되어 왔지만, PRB의 특징을 활용한 적용방식을 고안하고 PRB utilization과 payload ratio을 이용해 기지국 자원사용량을 측정하는 것은 본 논문의 특징이다. 시뮬레이션을 통해 다른 방식들과 성능 비교한 결과, 실시간 신규 호의 수락을 우선할 수 있었으며, 전체 시스템 성능 또한 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2A호
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• pp.113-123
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• 2009

최근에 무선 메쉬 네트워크는 기존의 무선 네트워크의 단점을 해결하기 위한 차세대 네트워크 기술로서 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히, mobile WiMAX 기반의 무선 메쉬 네트워크는 여러 가지 측면에서 많은 장점을 가지고 있어 더욱 주목받고 있다. 이 논문에서 우리는 mobile WiMAX 기반의 무선 메쉬 네트워크를 위한 2계층 핸드오버 방안을 제안한다. Mobile WiMAX의 2계층 핸드오버 방안은 무선 메쉬 네트워크의 특성을 고려하지 않기 때문에, mobile WiMAX 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 많은 핸드오버 실패를 유발한다. 제안하는 핸드오버 방안은 기존의 핸드오버 방안보다 핸드오버 시에 더 적은 지연시간을 달성하면서 데이터 손실이 발생하지 않는다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 핸드오버 방안이 핸드오버 시에 발생할 수 있는 핸드오버 지연 문제와 데이터 손실 문제를 개선할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.100-103
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• 2019

'융합과 연결'이라는 4차 산업혁명으로 인하여 '고연결성 사회', '고지은성 사회'에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 관련한 대상은 오토메이션과 커넥티드 카등으로 국한되지 않는다. 사물인터넷은 4차 산업혁명의 주 관심사이며 이로 인한 차세대 이동통신 서비스의 기반 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 여러 국내외 기업들은 사물인터넷 기반 구축을 위하여 여러 종류의 LPWAN에 관하여 연구 중에 있으며, 대표적으로 Semtech사의 LoRaWAN 기술이 있다. LoRaWAN은 장거리 저전력 네트워크로 수많은 디바이스, 센서를 관리하기 위함이며, 적게는 수백 개에서 많게는 수천 개에 달하는 디바이스, 센서와 통신이 이루어진다. 본 논문에서는 LoRaWAN 사용 시 자원 낭비를 줄이고 최대한의 성능을 위한 게이트웨이의 최적 노드 용량에 대해 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구는 인공지능(AI) 디바이스가 차세대 정보통신기술(ICT)의 핵심 플랫폼으로 급부상하고 있고, 소비자들의 일상에 널리 적용되고 있는 인공지능 디바이스를 통해 소비자의 사용행태 및 사용자 경험에 대해 살펴보았다. 이를 위해 AI 디바이스 사용 경험이 있는 국내 소비자 600명을 대상으로 AI 디바이스의 속성 인식과 사용행태를 도출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 속성 중 음악청취를 가장 많이 이용하였고, 날씨 정보제공과 같은 단순한 기능을 유용하게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, AI 디바이스 사용자의 주요 사용기기는 AI 스피커, 스마트폰, PC, 노트북 등으로 확인되었다. 셋째, AI 디바이스에 대한 연상 이미지는 재미있는, 유용한, 신기한, 똑똑한, 혁신적인, 친근한 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 AI 디바이스의 특성을 반영한 사용 행태를 분석함으로써 향후 AI 디바이스를 활용한 사용자의 서비스 제공에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 세라미스트
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• 제22권3호
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• pp.281-300
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• 2019

Surface enhanced Raman scattering (SERS) was first discovered in 1974 by an unexpected Raman signal increase from Pyridine adsorbed on rough Ag electrode surfaces by the M. Fleishmann group. M. Moskovits group suggested that this phenomenon could be caused by surface plasmon resonance (SPR), which is a collective oscillation of free electrons at the surface of metal nanostructures by an external light source. After about 40 years, the SERS study has attracted great attention as a biomolecule analysis technology, and more than 2500 new papers and 500 review papers related to SERS topic have been published each year in recently. The advantages of biomaterials analysis using SERS are as follows; ① Molecular level analysis is possible based on unique fingerprint information of biomolecule, ② There is no photo-bleaching effect of the Raman reporters, allowing long-term monitoring of biomaterials compared to fluorescence microscopy, ③ SERS peak bandwidth is approximately 10 to 100 times narrower than fluorescence emission from organic phosphor or quantum dot, resulting in higher analysis accuracy, ④ Single excitation wavelength allows analysis of various biomaterials, ⑤ By utilizing near-infrared (NIR) SERS-activated nanostructures and NIR excitation lasers, auto-fluorescence noise in the visible wavelength range can be avoided from in vivo experiment and light damage in living cells can be minimized compared to visible lasers, ⑥ The weak Raman signal of the water molecule makes it easy to analyze biomaterials in aqueous solutions. For this reason, SERS is attracting attention as a next-generation non-invasive medical diagnostic device as well as substance analysis. In this review, the principles of SERS and various biomaterial analysis principles using SERS analysis will be introduced through recent research papers.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5288-5293
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• 2014

본 논문은 차세대 ROADM을 구성하는 핵심기술인 파장선택스위치에서 기존에 사용되는 MEMS소자 기술대신에 LCOS 디스플레이 기술을 적용한 파장선택스위치의 특성을 고찰한 논문이다. LCOS소자를 이용한 5개의 포트를 갖는 파장선택 스위치 시스템을 구성하고 응답특성과 빔제어 특성, insertion loss와 channel isolation등 파장선택 스위치로서의 기본적인 특성들을 검토하였다. 본 파장선택스위치의 응답특성은 11.6 mS 로 양호하며 LCOS상에서의 grating 이미지 패턴에 따른 입사빔의 편향특성이 잘 구현되었다. C밴드내의 40개 채널에 대한 Insertion loss 측정에서 채널에 따라 5.5~12.7 dB 사이의 값이 측정되었으며 인접채널간의 channel isolation 측정은 16~18 dB 값이 측정되었다. 기존의 MEMS소자를 이용한 파장선택스위치 상용화된 제품에 비해 특성은 아직 다소 부족하지만 향후 보완연구에 의해 LCOS소자를 이용한 파장선택스위치 시스템의 기술경쟁력이 충분히 확보될 것으로 기대한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권3호
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• pp.337-346
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• 2021

In the fourth industrial revolution, fashion students are expected to work with various technologies to show creativity. This study aimed to conduct project-based learning(PBL) in collaboration with industry experts to design and operate artificial intelligence(AI) in the practice subject of fashion curation through the industrial academic teaching method. We first looked at teaching methods and strategies incorporating PBL in various academic fields. Next, we analyzed fashion projects and fashion curation services applying AI. Then through the question-and-answer method and by consulting with industry experts, we developed a curriculum for AI fashion curation, applying PBL(fashion market and trend analysis; new styles and time, place, and occasion planning; AI machine learning data set production; curation model development; and evaluation) suitable for the university's educational environment, information technology company conditions, and fashion students. As part of a close cooperation system with the industry, we conducted a 15-week Fashion Project II (Capstone Design) course and evaluated the outcomes and student satisfaction with the course. Students were able to develop new style, and time, place, and occasion categories and to utilize strategies for AI fashion curation services reflecting the unique needs of Millennials and Generation Z. Students showed high satisfaction with the curriculum. Further, it was confirmed that the study successfully applied PBL in class using AI technology in fashion education.

• 융합정보논문지
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• 제9권10호
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• pp.9-15
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• 2019

최근 차세대 전자상거래 및 금융 분야에서는 비트코인, 이더리움 등의 블록체인 기반 기술에 관심이 크다. 블록체인 기술의 보안성은 안전하다고 알려졌지만, 가상화폐 관련 해킹 사건/사고들이 이슈화되고 있다. 가상화폐 지갑에 대한 로그인 세션 탈취, 악성코드 감염으로 인한 개인키 노출, 단순한 암호 사용 등 외부환경의 취약성이 주요 원인이었다. 그러나 개인키 관리는 전용 애플리케이션 활용 또는 로컬 백업, 문서 프린트를 통한 물리적 보관 등 일반적인 방법을 권장하고 있다. 본 연구에서는 화이트박스 암호 기반 개인키 보호 기법을 제안한다. 안전성 및 성능분석 결과 개인키 노출 취약점에 대한 안전성을 강화하고, 암호화키를 알고리즘에 내장하여 기존 프로토콜의 처리 효율성을 증명하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-30
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• 2022

인적오류로 발생하는 화학사고를 예방하고자 첨단 기술을 응용한 화학사고 예방 및 대응 훈련 프로그램을 개발하였다. 기존에 구축된 파일롯 플랜트(pilot plant)를 바탕으로 가상의 공정을 설계한 후, 화학사고 대응 컨텐츠를 개발하였다. 컨텐츠 구현을 위하여 파일롯 설비 일부를 개조하여 원격제어기능을 부여하였다. 또한, 가상환경에서 설비를 제어할 수 있는 DCS 프로그램을 개발하였으며, AR과 연동하여 최종적으로 가상의 화학사고를 대응할 수 있는 화학공정 운전원 교육(OTS)을 개발하였다. 이를 통해 훈련자가 직접 장치를 조작해봄으써 운전역량을 쌓을 수 있고, 가상의 화학사고를 대응함으로써 비상시 대처능력을 기를 수 있었다. 본 연구와 같은 차세대 OTS가 화학산업에 널리 보급된다면 인적오류에 의한 화학사고를 예방하는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.579-587
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• 2016

세계적으로 자국의 에너지 수급의 안정성을 도모함과 동시에 태양광 발전시스템의 효율적인 운영을 위한 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발이 중요한 관심사로 주목받고 있다. 본 연구는 위성기반 일사량 산출기술과 태양광 발전가능량 산출기술에 대한 동향을 분석하고 관련기술 개발 전략을 제시하는데 그 목적을 둔다. 동향 분석 결과, 우리나라의 태양광 발전가능량 산출에 대한 전반적인 기술 수준은 선진국 대비 30% 이하로 아주 미미한 수준이며 이는 태양광 자원지도 제작에 국한되어있다. 이러한 기술 수준을 단시간 내에 선진국과 대등하게 끌어올리는 것은 거의 불가능할 것이다. 따라서 집중적인 연구개발을 통해 선진국 대비 80% 수준의 기술 수준을 달성하여 주요한 정보를 제공하여야 만이 실제 현업에서의 태양광 발전소 운영에 기여할 수 있을 것이다. 즉 가능한 빠른 시간 내에 현재 운영되고 있는 COMS 뿐만 아니라 차세대 고해상도 정지궤도기상위성 자료를 이용한 수백 m 급 고정밀 일사량 상세화 기술과 단기 또는 중기 일사량 예측을 위한 핵심기술이 우선적으로 확보되어야하며, 이후 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술을 개발함으로써 현업에서 활용될 수 있는 정보를 제공함이 현실적으로 타당한 기술개발 전략일 것이다.