• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2019

360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.301-304
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• 2009

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.227-229
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하지만 충전이나 교체가 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링 기반 통신 구조를 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 클러스터를 재구축한다. 대표적인 클러스터링 기반 통신 프로토콜로 LEACH 프로토콜이 있다. 그러나 CH 노드가 랜덤으로 선택되기 때문에, CH 노드들의 분포가 균일하지 못하거나 한곳에 몰려 있을 수 있고, CH 노드에서 싱크노드까지의 거리가 멀다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LEACH 프로토콜의 단점을 해결하기 위한 알고리즘으로 CH 노드를 네트워크 전체에 균일하게 분포시키고 CH 노드에서 싱크노드까지 계층적으로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.119-122
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 이동하는 물체 추적 실패시 이를 복구하기 위하여 많은 센서들의 에너지를 소비하기 때문에 이동 물체 추적 복구는 전체 센서 네트워크의 생명주기 연장에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 물체의 이동정보를 고려한 동적 클러스터링 환경에서 이동물체의 추적 실패시 이동물체를 효율적으로 재 탐지할 수 있는 이동물체 추적 복구 기법을 제안함으로써 이동하는 물체추적 실패후 재 탐지에 성공하는 복구율을 증가시켜서 센서 노드의 에너지 소모를 최소화 하여 전체 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키고자 한다. 시뮬레이션 결과가 증명하는 바와 같이 제안한 방식은 보다 높은 복구율을 달성하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.384-389
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• 2012

In this paper, we examine the problems of the low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol and present ideas for improvement by selecting the cluster head node. The main problem with LEACH lies in the random selection of cluster heads. There exists a probability that the formed cluster heads are unbalanced and may remain in one part of the network, which makes some part of the network unreachable. In this paper, we present a new version of the LEACH protocol called the improved LEACH (ILEACH) protocol, which a cluster head is selected based on its ratio between the current energy level and an initial energy level, and multiplies by the root square of its number of neighbor nodes. The simulation results show that the proposed ILEACH increases the energy efficiency and network lifetime.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.365-367
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• 2012

클러스터링 기법은 반복적인 setup phase와 steady phase의 반복으로 네트워크를 재구성하는 방법을 사용하며, 이 방법으로 일부 노드에 부가되는 부하를 네트워크에 분산하여 네트워크를 장시간 동안 안정적으로 유지시키는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법의 가장 큰 문제는 setup phase에서 소비되는 에너지가 간과할 만한 수준이 아니라는 데에 있다. 이에 몇 논문은 이러한 반복적인 setup을 제거하여 네트워크 성능 향상을 꾀하기도 하였다. 그러나 setup의 에너지 분산 효과를 고려하면, setup phase의 삭제는 바람직하지 않다. 본 논문에서는 고정 주기를 갖고 발생하는 setup phase의 반복을 네트워크 환경에 맞게 적응적으로 발생시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.397-401
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• 2008

센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.267-276
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• 2016

Human detection technologies are widely used in smart homes and autonomous vehicles. However, in order to detect human, autonomous vehicle researchers have used a high-resolution LIDAR and smart home researchers have applied a camera with a narrow detection range. In this paper, we propose a novel method using a low-cost and low-resolution LIDAR that can detect human fast and precisely without complex learning algorithm and additional devices. In other words, human can be distinguished from objects by using a new human characteristics function which is empirically extracted from the characteristics of a human. In addition, we verified the effectiveness of the proposed algorithm through a number of experiments.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.410-413
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• 2008

Existing Outlier detections have been widely studied in geosensor networks. Recently, machine learning and data mining have been applied the outlier detection method to build a model that distinguishes outliers based on anchored criterion. However, it is difficult for the existing methods to detect outliers against incoming time-variant data, because outlier detection needs to monitor incoming data and classify irregular attacks. Therefore, in order to solve the problem, we propose a time-variant outlier detection using 2-dimensional grid method based on unanchored criterion. In the paper, outliers using geosensor data was performed to classify efficiently. The proposed method can be utilized applications such as network intrusion detection, stock market analysis, and error data detection in bank account.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권2호
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• pp.200-207
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• 2007

The passive direction finding cross localization method is widely adopted in passive tracking, therefore there will exist masses of false intersection points. Eliminating these false intersection points correctly and quickly is a key technique in passive localization. A new method is proposed for passive locating and tracking multi-jammer target in this paper. It not only solves the difficulty of determining the number of targets when masses of false intersection points existing, but also solves the initialization problem of elastic network. Thus this method solves the problem of multi-jammer target correlation and the elimination of static false intersection points. The method which dynamically establishes multiple hypothesis trajectory trees solves the problem of eliminating the remaining false intersection points. Simulation results show that computational burden of the method is lower, the elastic network can more quickly find all or most of the targets and have a more probability of locking the real targets. This method can eliminate more false intersection points.