• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.77-84
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• 2017

IoT 환경에서 상황인지 기반 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 건강정보와 주변 환경정보가 필요하다. 환경정보를 구성하기 위해서는 센서데이터를 수집해야 하며, 효과적으로 센서데이터를 수집하기 위해서는 이기종 센서기기의 접근 및 다양한 센서데이터 타입을 일관적으로 처리하기 위한 모델이 필요하다. 센서데이터 수집은 환경정보를 구성하기 위해 선행되어야 하는 과정이며, 이를 통합 처리하기 위한 수집 모델은 아직까지 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 센서데이터의 일관된 수집 및 처리를 위한 이기종 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 센서기기 수준에 접근하기 위한 접근정보가 담긴 수집 스키마를 가지며, 제안하는 모델을 통해 이기종 기기의 센서데이터를 일관되게 수집하여 환경정보를 제공할 수 있다. 실험에서는 이기종 센서기기에 접근하기 위한 접근정보와 수집데이터를 명시한 입력 자료를 바탕으로 센서기기에 접근하여 데이터를 수집하는 과정을 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제61권6호
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• pp.851-858
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• 2012

In this paper, we design a seismic data acquisition system(SDAS) and implement it. This system is essential for development of a noble local earthquake disaster preventing system in population center. In the system, we choose a proper MEMS-type triaxial accelerometer as a sensor, and FPGA and ARM processor are used for implementing the system. In the SDAS, each module is realized by Verilog HDL and C Language. We carry out the ModelSim simulation to verify the performances of important modules. The simulation results show that the FPGA-based data acquisition module can guarantee an accurate time-synchronization for the measured data from each axis sensor. Moreover, the FPGA-ARM based embedded technology in system hardware design can reduce the system cost by the integration of data logger, communication sever, and facility control system. To evaluate the data acquisition performance of the SDAS, we perform experiments for real seismic signals with the exciter. Performances comparison between the acquired data of the SDAS and the reference sensor shows that the data acquisition performance of the SDAS is valid.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.45-54
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• 2023

전투 모의 환경 하에서 실제 모의 대상의 탐지 성능 데이터를 모의 개체에 적절히 입력하는 것은 모의분석 결과에 큰 영향을 미친다. 주요 전투 시뮬레이션 도구에서 개체의 탐지 능력을 모의하기 위한 표적획득모델로 ACQUIRE-Target Task Performance Metric(TTPM)-Target Angular Size(TAS) 모델을 사용하며, 이 모델은 전투 개체의 조우 조건을 입력으로 받아 해당 개체 센서의 분해 곡선을 추정하고, 표적 유형에 따른 탐지 거리를 출력한다. 그런데 사용자가 입력을 원하는 새로운 탐지 개체의 성능을 표적획득모델에 적용하는 것은 쉽지 않다. 사용자는 탐지 거리를 표적획득모델에 입력하길 원하지만, 표적획득모델은 조우 조건에 따른 센서의 분해 곡선 데이터가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 표적에 대한 탐지 거리를 입력으로 하여 표적획득모델의 센서 분해 곡선 데이터를 역으로 도출하는 기법을 제안한다. 여기서 해당 센서 분해 곡선 데이터는 인원, 지상차량, 항공기의 3종류 표적 유형에 대한 각각의 탐지 거리를 동시에 만족한다. 마지막으로 여러 정찰 장비의 탐지 거리를 탐지 개체에 적용하여, 정찰 장비에 따른 탐지 효과도를 분석한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.123-131
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• 2009

Process Control Systems (PCSs) or Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems have recently been added to the already wide collection of wireless sensor networks applications. The PCS/SCADA environment is somewhat more amenable to the use of heavy cryptographic mechanisms such as public key cryptography than other sensor application environments. The sensor nodes in the environment, however, are still open to devastating attacks such as node capture, which makes designing a secure key management challenging. Recently, Nilsson et al. proposed a key management scheme for PCS/SCADA, which was claimed to provide forward and backward secrecies. In this paper, we define four different types of adversaries or attackers in wireless sensor network environments in order to facilitate the evaluation of protocol strength. We then analyze Nilsson et al. 's protocol and show that it does not provide forward and backward secrecies against any type of adversary model.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권5호
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• pp.28-37
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• 2007

IEEE 1451 standard는 네트워크와 transducer간에 표준 interface를 정의한다. 본 논문에서는 IEEE 1451 Standard 기반의 data acquisition system과 무선 smart sensor node를 구성하기 위한 구조적인 모델을 제안한다. 제안 된 Network Capable Application Processor(NCAP)은 data acquisition의 역할과 smart sensor node와 네트워크 사이에 가교 역할을 한다. 또한 무선 sensor node에게 영향을 주지 않으면서 재구성이 가능하고 DB를 이용하여 transducer의 정확한 정보를 얻는다. Smart sensor node는 그 자신에 관한 기본적인 정보를 디지털 형식으로 제공하는 능력을 가지고 있다. 이 디지털 형식은 Transducer Electronic Data Sheet(TEDS)라 하며 sensor node의 plug-and-play 기능을 가능하게 한다. IEEE 1451.4에서 정의하고 있는 TEDS와 Template를 무선 환경에서 적용하기 위해 형식을 간략화 하였으며 ad-hoc routing을 통해 전송이 이루어진다. 본 연구 시스템은 의료정보 서비스를 제공하기 위한 목적으로 체온과 ECG(Electrocardiogram) 센서를 사용하였다. Template 형식은 센서들의 data sheet를 통해 결정하였으며 센서의 특징을 정확히 표현하기 위해 재구성하였다. NCA의 DB는 다양한 센서 개발에 따라 새로운 Template 및 하부 항목의 등록이 가능하도록 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.191-199
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• 2023

본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권9호
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• pp.158-165
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• 2000

Reverse engineering is reproducing products by directly extracting geometric information from physical objects such as clay model wooden mock-up etc. The fundamental work in the reverse engineering is to acquire the geometric data for modeling the objects. This research proposes a novel method for data acquisition aiming at unmanned fast and precise measurement. This is come true by the sensor fusion with CCD camera using structured light beam and touch trigger sensor. The vision system provides global information of the objects data. In this case the number of data and position allocation for touch sensor is critical in terms of the productivity since the number of vision data is very huge. So we applied wavelet transform to reduce the number of data and to allocate the position of the touch probe. The simulated and experimental results show this method is good enough for data reduction.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.67-71
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• 2004

위성영상의 종류가 증가하고 취득이 용이해 짐에 따라 위성영상을 이용한 수치고도모형의 생성에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. SPOT의 경우 $60km{\times}60km$에 해당하는 광범위한 지역에 대한 영상을 취득할 수 있어 넓은 지역에 대한 수치고도모형을 생성 할 수 있는 이점이 있다. 기존의 엄밀센서모형(Rigorous Sensor Model)의 경우 위성의 천문력자료(Ephemeris Data)와 지상기준점을 사용하여 복잡한 과정을 거쳐 DEM을 생성하였으나 본 연구에서는 직접선형변환(DLT)에 기반을 둔 대안적 모형화 기법을 이용하여 DEM을 생성해 보았다. 결과적으로 직접선형 변환의 경우 소수의 기준점을 통하여 양호한 품질의 DEM을 취득할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.196-196
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• 2000

This paper describes a lateral guidance system of an autonomous vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the teaming pattern, teaming itself, and the adequacy of the design controller. The performance of the controller can be verified through simulation. The real autonomous electric vehicle using neural network controller verified good results.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.229-242
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• 2005

Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.