• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.127-138
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• 2008

현대 사회에서 자동차는 생활에 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 현대 생활의 편의성을 제공하는 자동차의 증가로 인하여 그에 따른 교통사고 또한 매년 증가하고 있다. 교통사고의 주요 발생요인은 운전부주의로써, 이 중 특히 피로운전은 일반교통사고의 $10{\sim}20%$와 관련되어 있으며, 사물감지능력 저하 및 반응시간 지연으로 치명적 사고피해를 야기한다. 이에 본 연구는 운전 중 휴대전화 사용 및 피로상태의 운전상황이 운전수행에 어떠한 결과를 미치는지 알아보고자 실시간 영상처리 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기 위하여 차량 시뮬레이터를 이용하였으며, 운전자의 눈꺼풀 움직임 추적방식에 대한 실험을 진행하기 위하여 Seeing Machines의 faceLAB 4.5를 차량 시뮬레이터의 전면부에 장착하여 운전자 눈꺼풀 상태를 정상상태와 피로상태로 나누어 비교 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.43-54
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• 2008

본 논문에서는 RF 신호를 사용하여 냉장고 내 물품에 부착된 전자태그를 비접촉 상태에서 인식하여 물품의 정보와 주변 환경정보를 자동 추출할 수 있는 RFID 기술을 활용한 물품 정보 관리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 단순 인터넷 접속 기능만을 제공하는 기존 스마트 냉장고의 한계를 극복하기 위해, 냉장고 안에 보관된 식료품에 부착된 전자태그에서 정보를 읽어 자동으로 데이터베이스에 저장하고 이 데이터베이스를 토대로 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 댁내 혹은 원격지에 위치한 사용자에게 각종 편의 정보를 제공하도록 구성되었다. 본 논문에서는 RFID 기반 스마트 냉장고의 개발시 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 효율적인 물품 인식을 위한 물품 위치 추적 방식과 태그 인식 거리를 고려하여 효율적인 RFID 안테나 이동 방식 제안, 프로토타입 냉장고 외형 제작, 태그에서 습득한 정보의 효율적 관리 및 검색을 위한 정보 관리 시스템 구현을 수행하였다. 마지막으로 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 제안한 시스템 구성 하에서 RFID 리더가 한 번에 인식할 수 있는 태그의 개수, 저장된 식품의 전자 태그 접촉면과 태그의 각도에 따른 인식 여부, 제품 검색시 RFID 리더기의 이동 속도에 따른 태그 인식 여부를 프로토타입 냉장고 상에서 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.87-97
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• 2015

항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.261-267
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• 2016

전 세계적으로 사물인터넷(IoT) 기술이 주목을 받으면서 사물 인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 진행되고 있다. 그러나, IoT를 적용한 헬스케어 서비스는 환자의 생체정보가 제3자에게 유출되어 환자의 생명을 위협하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 생체정보를 제3자에게 유출되지 않으면서 센싱된 데이터 및 자원을 이용하여 치료/행정 처리의 시간 및 절차를 간소화하기 위한 위치추적 센서 기반의 IoT 헬스케어 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 위치 정보를 이용하여 병원내 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 확인하고 응급상황이 발생했을 경우에도 신속하게 대응할 수 있다. 또한, 병원 내 의료장비에도 위치추적 센서를 부착해 치료에 필요한 장비들의 위치도 즉각적으로 확인 가능하기 때문에 의료서비스의 시간 및 절차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.69-75
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• 2007

RFID 시스템의 전자 Tag, Reader 간의 무선 통신에서, 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘은 스푸핑, 재전송, 트래픽 분석 및 위치 추적등 보안상의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘을 비교, 분석하였으며 이를 보완하기 위하여 실시간과 매 세션마다 리더로부터 수신한 난수를 이용하여 해쉬 함수를 생성하고 인증 프로토콜을 가지는 새로운 해쉬 기반 보안 인증 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RFID 무선 인증 시스템에서 다양한 유용성을 제공할 수 있으며, 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한 추후 예상되는 주변의 수많은 태그 중 필요한 태그만 선별하여 사용하며, 시간 기반으로 불필요 태그의 동작을 종료시켜 서버부담을 줄이는 방법이 될 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-6
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• 2009

현재 산업보안의 패러다임은 단순한 보안장비 설치에서 효율적인 운영 관리로 바뀌어 가고 있다. 물리적 보안시스템(출입통제시스템, 영상보안시스템 등)과 IT 통합보안관제시스템이 융합하면 기업의 위험관리 및 보안관리를 통하여 내부자의 정보유출을 획기적으로 예방, 차단하고, 사후 추적등을 가능케 해준다. 즉, 기존의 물리적 보안과 IT 보안인력의 추가적인 확충이 없어도 단시간 내에 체계적인 융합보안관리 프로세스 확립이 가능해져 전문 조직 체제를 상시 운영하는 효과를 기대할 수 있게 된다. 이제 개별 기술로 IT보안 및 물리보안 영역의 보안이벤트 수집 및 통합관리, 보안사고 발생시 사후 연계 추적 관리, 정보유출 보안위반 사항에 대한 패턴 정의 및 실시간 감시, 보안위반 정보유출 시도에 대한 신속한 판단 및 대응/조치, 단계적 체계적 보안정책 수립 및 융합보안의 통합보안관리체계 확립이 필요하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.229-234
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• 2006

Acquisition is to detect the presence of the GPS signal. Once the signal is detected, the estimated frequency and code phase are passed to a tracking loop to demodulate the navigation data. In order to detect the weak signal, multiple length of data integration is always needed. In this paper, we present five different acquisition approaches based on circular correlation and Fast Fourier Transform (FFT), using coherent as well as non-coherent integration techniques for the multiple length of collected GPS satellite signal. Moreover a general approach of determining the acquisition threshold is introduced based on noise distribution which has been proved effective, and independent of the hardware. In the end of this paper, the processing speed and acquisition gain of each method are illustrated, compared, and analyzed. The results show that coherent approach is much more time consuming compared to noncoherent approaches, and in the case of multiple length of data integration from 2ms to 8ms, the processing times consumed by the fastest non-coherent acquisition method are only 25.87% to 1.52% in a single search, and 34.76% to 1.06% in a global search of those in the coherent acquisition. However, coherent acquisition also demonstrates its better performance in the acquisition gain, and in the case of 8ms of data integration it is 4.23 to 4.41 dB higher than that in the non-coherent approaches. Finally, an applicable scheme of combining coherent and non-coherent acquisition approaches in the development of a real-time Software GPS receiver in the University of Tokyo is provided.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.203-208
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• 2021

제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.192-207
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• 2020

대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.364-372
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• 2022

본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.