• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권10호
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• pp.46-54
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• 2006

본 논문에서는 기존의 아날로그 트랜시버가 가지고 있는 단점을 극복하기 위한 디지털 트랜시버를 제안한다. 제안된 트랜시버는 불연속적인 협대역 채널들로 구성된 환경에서 사용된다고 가정하였다. 그리고 어느 정도의 보안성을 가지며 개인 대(對) 개인뿐만 아니라, 개인 대(對) 그룹, 그룹 대(對) 그룹의 음성 및 데이터 통신이 가능하여야 하며, 음성과 데이터를 동시에 전송할 경우 1 Mbps의 데이터 율을 가져야 한다고 가정하였다. 주파수 대역의 제한 때문에 FH-SS(Frequency Hopping-Spread Spectrum) 방식을, 구현의 복잡성 때문에 D8PSK(Differential 8 Phase Shift Keying) 방식을 채택하였다. 반송파와 심볼 타이밍 복원을 위해 IEEE 802.11 FHSS 프레임 구조를 바탕으로 새로운 프리앰블 구조를 제안하여 검출 확률을 높였다. 전산 모의 실험과 전력 계산을 통하여 제안된 시스템은 아날로그 워키토키와 같은 간단한 무선 통신에 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.43-51
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• 2010

본 논문에서는, 실내 환경 LED-ID 통신 시스템에서의 고속 데이터 전송을 위한 라인코딩 기법에 대해 연구하였다. LED-ID 기술은 LED를 통해 방사되는 가시광을 이용한 차세대 통신 시스템으로, 유비쿼터스 네트워크 서비스 구축 시 에너지 절감 효과를 가져올 수 있다. 또한 LED-ID 통신 시스템은 기존 인프라를 활용하여 고출력 전송이 가능하며 유지 보수 비용을 절감할 수 있다. 그러므로, 기존 RF 시스템에 비해 실내 무선 통신 구축에 있어서 다양한 장점을 가진다. 이러한 장점을 바탕으로, 본 논문에서는 실내 환경의 LED-ID 통신 채널을 분석하고, 분석된 채널에 적합한 라인 코딩 (NRZ, AMI, 4B5B, HDB3, 8B10B)을 도출하여 고속 데이터 전송을 실현하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권2B호
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• pp.125-136
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• 2002

셀간 비동기 방식의 WCDMA 시스템에서 셀간 동기를 맞추는 일은 매우 중요하며, 3 단계 셀탐색 과정에 의해 수행된다. 셀 탐색은 셀 탐색 시간을 줄이기 위해 각 단계가 파이프라인으로 동작하는 단계별 병렬 처리 방식으로 동작할 수 있다. 각 단계에서 실행 시간을 동일하게 설정할 경우 2단계는 최소한 1프레임의 처리시간을 소요하므로 1단계와 3단계에서 과도한 누적이 야기된다. 일반적으로 누적의 횟수가 증가할수록 사후적분 검파의 잇점은 감소한다. 따라서 단계별 병렬 처리로 인한 성능 개선은 그다지 크지 않다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 WCDMA 시스템에 대한 셀 탐색의 단계별 병렬 처리의 성능을 해석한다. 본 해석을 통해 각 단계에서 사후 검파 적분의 횟수와 채널간 전력 할당비 등 셀 탐색 파라미터에 대한 영향을 조사한다. 또한 각 단계의 처리 시간을 적절히 조절함으로써 단계별 병렬 처리 셀 탐색의 성능을 개선하고, 관례적인 단계별 직렬 처리 방식과 성능을 비교한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.207-214
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• 2011

본 논문에서는 Zigbee 기반 무선센서네트웍과 레고 마인드스톰 NXT 모듈을 이용하여 이동로봇의 원격주행제어시스템을 개발하였다. 기존 회전센서(encoder)에 의한 이동로봇 위치제어의 오차 문제(미끄러짐 등)를 해결하고 좀 더 정확하게 이동로봇을 제어하기 위해 본 논문에서는 무선센서네트웍상의 초음파모듈을 사용하였다. 초음파의 문제점인 직진성과 협소한 감지범위의 단점을 극복하기 위해 이동로봇에 부착된 이동 노드를 360도 회전시킴으로써 4개의 고정 노드로부터 각각의 거리를 측정하여 삼각측량법에 의해 로봇의 정확한 위치를 추정하였다. 또한 이동로봇의 전면에 부착된 USB 웹 카메라를 사용하여 스마트폰으로 영상이 송신되도록 하였다. 그 결과 스마트폰을 통해 로봇의 위치와 이동로봇의 주변상황을 확인함으로써 이동 로봇을 정확하게 제어할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권1호
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• pp.33-40
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• 2009

Ever since the network-based malicious code commonly known as a 'worm' surfaced in the early part of the 1980's, its prevalence has grown more and more. The RCS (Random Constant Spreading) worm has become a dominant, malicious virus in recent computer networking circles. The worm retards the availability of an overall network by exhausting resources such as CPU capacity, network peripherals and transfer bandwidth, causing damage to an uninfected system as well as an infected system. The generation and spreading cycle of these worms progress rapidly. The existing studies to counter malicious code have studied the Microscopic Model for detecting worm generation based on some specific pattern or sign of attack, thus preventing its spread by countering the worm directly on detection. However, due to zero-day threat actualization, rapid spreading of the RCS worm and reduction of survival time, securing a security model to ensure the survivability of the network became an urgent problem that the existing solution-oriented security measures did not address. This paper analyzes the recently studied efficient dynamic network. Essentially, this paper suggests a model that dynamically controls the RCS worm using the characteristics of Power-Law and depth distribution of the delivery node, which is commonly seen in preferential growth networks. Moreover, we suggest a model that dynamically controls the spread of the worm using information about the depth distribution of delivery. We also verified via simulation that the load for each node was minimized at an optimal depth to effectively restrain the spread of the worm.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.109-115
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• 2019

북의 단거리 발사체 및 미사일은 S-300 계열 이스칸데르급으로 사거리는 270-420km, 고도는 40-50km 내에서 타격이 가능한 무기체계로 우리가 보유하고 있는 탐지레이더나 타격무기로는 대응이 매우 어렵다. 북이 서울 불바다를 운운하는 것도 이러한 단거리 로켓과 미사일에 핵이나 화학무기를 장착하여 수도권을 타격하겠다는 의도를 파악 할 수 있기 때문에 하루 빨리 대응무기의 전력화나 도입이 매우 시급하다. 북의 단거리 미사일 방어에 즉각 대응하기 위한 무기체계로 이스라엘에서 운용하고 있는 아이언 돔 및 아이언 빔 체계가 적합함으로 조기 도입하고 장기적으로 국내 자체적으로 단거리 미사일 방어를 위한 한국형 미사일방어와 타격체계인 Kill Chain을 지속 개발하고 국방과학연구소, 한국과학기술원, 방산 업체들과 협업하여 자체 기술력 확보로 북의 무모한 도발에 상시 대비할 수 있도록 만반의 준비태세를 갖추어야 하겠다.

• 센서학회지
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• 제18권5호
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• pp.402-407
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• 2009

In this study, plastic optical fiber sensors which can measure thermal neutron dose in a mixed neutron-gamma field are developed and characterized. Using $^{252}Cf$ and $^{60}Co$ sources, the scintillators suitable for thermal neutron detection, are tested and the scintillating lights generated from a plastic optical fiber sensor in the Kyoto University Critical Assembly (kuca) core are measured. Also, the distributions of thermal neutron and gamma-ray are measured in a mixed field as a function of the distance from the center of the reactor core at KUCA and the distribution of thermal neutron is obtained using a subtraction method. Sensitivity of the fiber-optic radiation sensor system is about 0.49 V/mW according to power of the KUCA core and its relative error is about 1.2 %.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.95-100
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• 2019

본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.677-684
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• 2021

본 논문은 절대 시간 측정 가능한 시간 디지털 변환기에 대한 논문으로 제안하는 시간 디지털 변환기는 0.18-um CMOS 공정을 이용하여 설계 되었고 IC로 제작하여 검증하였다. 설계된 시간 디지털 변환기는 라이다 시스템에 적용하기 위하여 긴 측정시간과 절대적인 50ps를 측정할 수 있어야하는데 위상고정루프의 625MHz 클록을 기준클록으로 사용하기 때문에 절대시간의 측정이 가능하며 디지털 보정회로를 이용하여 어떤 상황에서 든 50ps의 분해능을 가질 수 있다. 기준클록을 카운터하여 큰 시간 단위의 측정을 할 수 있어 최대 800ns의 시간이 측정가능하고 딜레이 체인을 이용하여 정밀한 시간 값을 측정 할 수 있다. 결과적으로 제작된 시간 디지털 변환기는 50ps 단위로 시간을 측정할 수 있는데 최대 오차는 INL 0.8-LSB정도이며 1.8V 인가전압에 전력 소모는 약 70mW 정도이다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권2호
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• pp.15-23
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• 2023

In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.