• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1689-1695
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• 2008

저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1493-1499
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• 2007

센서 네트워크 환경에서 실시간 응용이 원활하게 동작하기 위해서는 센싱 노드에서부터 싱크 노드까지의 실시간 전송이 요구된다. 기존의 혼잡 제어 기 법들은 센서 네트워크에서 혼잡 문제를 해결하기 위한 방법들을 제안하였으나 보고주기를 변경하거나 중간노드에서 전송을 억제하는 방식이므로 전송 지연 발생이 가능하여 실시간 센서네트워크 응용에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 데이터에 대해 전송 지연을 감소시키고 throughput을 증가시킬 수 있는 새로운 메커니즘을 제안하였다. 이 메커니즘에서는 데이터를 실시간성을 기준으로 분류하여 실시간성을 유지하고 있는 데이터를 우선 처리하고 실시간성을 잃은 데이터는 비실시간성 데이터와 함께 처리토록 하였다. 또한 본 논문에서 제안한 전송 지연 개선 기법을 IEEE 802.15.4 MAC 계층에 적용하기 위해 수정된 프레임 포맷도 함께 제안하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법을 적용하는 경우 전송지연 및 throughput 측면에서 어느 정도의 성능개선이 이루어지는지를 확인하기 위해 ns-2를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였으며 본 논문에서 제안한 기법이 실시간성이 중요한 응용에 적용될 경우 기존의 기법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권9호
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• pp.29-35
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• 2019

The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1068-1072
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• 2018

지상의 무선 통신 환경과 비교하여 수중 환경은 전력제한, 긴 전파지연, 낮은 전송율, 큰 전파손실 등 통신에 불리한 많은 제약적인 특성들이 존재한다. 전파의 신호 감쇠가 심하여 상대적으로 전송 손실이 낮은 음파를 이용하여 통신하게 되는데 음파의 수중 속도는 약 1,500m/s로 지상의 전파속도에 비해 매우 느린 속도를 가진다. 따라서, 지상 통신을 위해 제안된 기존의 MAC 프로토콜들은 바로 수중 통신에 적용될 수 없고 수중 환경에 적합하게 새로운 설계가 필요하다. 본 논문은 무선망의 대표적인 CSMA 기반 MAC 프로토콜들에 대해 수중 환경에서 그 성능을 비교 분석하여 수중통신에 적합한 MAC 프로토콜 설계를 위한 중요 고려 사항들을 제시하였다. 분석결과, 수중환경에서는 제어 패킷의 개수가 MAC 프로토콜의 성능에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었고, 이 결과는 수중 통신에 최적인 새로운 MAC 프로토콜을 제안하는 연구들에 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제57권2호
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• pp.117-125
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• 2019

Malarial infection induces tissue hypoxia in the host through destruction of red blood cells. Tissue hypoxia in malarial infection may increase the activity of $HIF1{\alpha}$ through an intracellular oxygen-sensing pathway. Activation of $HIF1{\alpha}$ may also induce vascular endothelial growth factor (VEGF) to trigger angiogenesis. To investigate whether malarial infection actually generates hypoxia-induced angiogenesis, we analyzed severity of hypoxia, the expression of hypoxia-related angiogenic factors, and numbers of blood vessels in various tissues infected with Plasmodium berghei. Infection in mice was performed by intraperitoneal injection of $2{\times}10^6$ parasitized red blood cells. After infection, we studied parasitemia and survival. We analyzed hypoxia, numbers of blood vessels, and expression of hypoxia-related angiogenic factors including VEGF and $HIF1{\alpha}$. We used Western blot, immunofluorescence, and immunohistochemistry to analyze various tissues from Plasmodium berghei-infected mice. In malaria-infected mice, parasitemia was increased over the duration of infection and directly associated with mortality rate. Expression of VEGF and $HIF1{\alpha}$ increased with the parasitemia in various tissues. Additionally, numbers of blood vessels significantly increased in each tissue type of the malaria-infected group compared to the uninfected control group. These results suggest that malarial infection in mice activates hypoxiainduced angiogenesis by stimulation of $HIF1{\alpha}$ and VEGF in various tissues.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.194-202
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• 2021

GNSS (global navigation satellite system)측정치 보정 후에 남아 있는 전리층 잔류 오차에 대해 시뮬레이션 기반의 영향분석(오차 및 서비스 영역 분석 등)을 수행하기 위해서는 위해서는 전리층 잔류 오차에 대한 통계적 모델링이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 국내 GNSS 측정치 및 Klobuchar 모델을 활용하여 국내 정상상태 전리층 환경에서의 전리층 잔류 오차에 대한 보수적인 표준편차의 해석적 모델을 도출하였다. 다양한 전리층 활동 상태를 포함하기 위해 미(美) CAT I (category I) LAAS (local-area augmentation system) 전리층 통계치 산출일 중 ROTI (rate-of-tec index) 지수를 활용하여 전리층 활동이 비정상적인 날짜는 제외하고 GNSS 분석 데이터를 구성하였다. GNSS 데이터 처리를 통해 전리층 잔류 오차를 계산하고, 잔류 오차 거동의 특성을 근거하여 지역 시 및 위성 앙각에 따라 통계치를 산출하였다. 마지막으로 전리층 잔류 오차의 확률적 거동을 보수적으로 포함할 수 있는 표준편차값에 대한 해석적 모델을 감쇠 지수 접합을 통해 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.127-134
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• 2020

음란 동영상, 마약, 개인정보, 해킹 도구 유포사이트 등을 포함하는 유해 사이트는 최근 사회적으로 심각한 문제를 초래하고 있다. 하지만 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인터넷환경의 특성상 접속자를 효과적으로 통제하기 어렵고, 사이트 운영자는 차단을 우회하기 위해 도메인을 변경하면서 운영한다. 따라서, 한번 확인된 사이트라 하더라도 그 지속성은 낮다. 본 논문에서는 이와 같은 유해 사이트의 변화를 추적하여 동일 또는 유사한 콘텐츠를 포함한 유해 사이트의 도메인 주소가 변경되는 것을 효과적으로 추적할 수 있는 기술인 다채널 도메인 추적기술을 제안한다. 제안하는 기술은 OSINT 기술을 이용하여 도메인의 정보를 지속적으로 추적할 수 있는 기술이다. 우리는 실험을 통해 90.4%의 추적률(실험대상 73개의 도메인 중 66개의 변경을 감지)로 제안한 기술이 도메인추적에 효과가 있음을 검증하였다.

• Composites Research
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• 제34권6호
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• pp.387-393
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• 2021

본 논문에서는 습식 식각으로 제작된 구리 전극을 가진 다중벽 탄소나노튜브 PDMS 복합재료 변형율 센서의 전기적 특성을 고찰하였다. MWCNT의 질량분율에 따라 MWCNT-PDMS 변형율 센서를 제작한 후, 전극 부착 표면을 습식 식각한 후 은-에폭시 전도성 접착제를 이용하여 구리 박판을 부착하였다. 2-프로브 방법으로 변형율 센서의 전기 전도성을 측정한 결과, 초기 저항은 MWCNT 함량과 식각 시간에 반비례하였지만 30% 변형율에 대한 저항 변화율은 MWCNT 함량과식각 시간에 비례하였다. 100회 반복 하중 시험 후 저항 변형율 감소는 MWCNT 함량이 증가할수록 식각 시간이 짧아질수록 상대적으로 작게 나타났다. 이는 식각에 의해 MWCNT-PDMS 변형율 센서의 초기 저항 감소에 기인한 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.91-102
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• 2022

With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.

• 지질공학
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• 제32권2호
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• pp.271-280
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• 2022

정착해빙은 극지역 해안에 형성되는 고착된 해빙으로, 해양 생태계와 해안에 위치한 과학기지들의 운용에 큰 영향을 끼치는 중요한 인자이기 때문에 지속적인 관측이 중요하다. 본 연구에서는 6, 12, 18일의 시간 기선을 가지는 Sentinel-1 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 간섭 긴밀도 영상들을 레이어 병합하여 동남극 장보고 과학기지 주변의 정착해빙을 탐지하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 총 50장의 간섭 긴밀도 영상을 제작하였으며, 이로부터 1년간의 정착해빙 면적 변화를 도출하였다. Campbell 빙하설을 기준으로 동쪽과 서쪽에서 정착해빙의 면적이 최대가 되는 시기가 상이함을 확인하였다. 이 연구를 통하여 SAR 간섭 긴밀도를 활용한 정착해빙 탐지 가능성을 확인하였으나, 생성 시간이 짧거나 부드러운 표면을 가져 작은 레이더 후방산란을 보이는 정착해빙과 Campbell 빙하설의 흐름 및 붕괴로 인해 급작스러운 움직임을 보이는 빙하설 인접 지역에서의 정착해빙이 미탐지 되는 한계점은 개선이 필요할 것으로 보인다.