• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1463-1469
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• 2018

스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.115-122
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• 2011

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2C호
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• pp.181-187
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• 2012

밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12궈1호
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• pp.47-53
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• 2006

Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.387-396
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• 2016

Multiuser communication has been an important research area of underwater acoustic communications and networking. This paper studies the use of adaptive orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) in a downlink scenario, where a central node sends data to multiple distributed nodes simultaneously. In practical implementations, the instantaneous channel state information (CSI) cannot be perfectly known by the central node in time-varying underwater acoustic (UWA) channels, due to the long propagation delays resulting from the low sound speed. In this paper, we explore the CSI feedback for resource allocation. An adaptive power-bit loading algorithm is presented, which assigns subcarriers to different users and allocates power and bits to each subcarrier, aiming to minimize the bit error rate (BER) under power and throughput constraints. Simulation results show considerable performance gains due to adaptive subcarrier allocation and further improvement through power and bit loading, as compared to the non-adaptive interleave subcarrier allocation scheme. In a lake experiment, channel feedback reduction is implemented through subcarrier clustering and uniform quantization. Although the performance gains are not as large as expected, experiment results confirm that adaptive subcarrier allocation schemes based on delayed channel feedback or long term statistics outperform the interleave subcarrier allocation scheme.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-184
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• 2009

본 연구에서는 변화하고 있는 지표를 파악하기 위하여 기존황사발원지인 고비사막과 새로운 황사발원지로 주목받고 있는 만주에 대한 토지피복 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 1999년과 2007년의 SPOT VEGETATION(VGT) 센서로부터 취득된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 10-day 자료를 사용하였다. 효율적으로 식물의 변화를 탐지하기 위해 NDVI패턴을 분석하고, 식생의 밀도에 따라 level로 분류하여 식생상태를 비교하였다. 그 결과 모든 level을 통해 황사발원지들의 동진추세를 확인할 수 있었다. 또한 기존의 황사발원지였던 고비사막과 황토고원은 positive한 변화를 보인 반면 새로운 황사발원지인 내몽골 고원과 만주는 negative한 변화를 보임을 관찰하였다. 특히 만주는 다른 황사발원지들과 다르게 사막이나 나지의 특성을 가지고 있지는 않으나 지속적으로 negative하게 변화함을 SPOT VGT의 1999년에서 2007년까지 9년 동안의 자료를 분석하여 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.157-166
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• 2022

In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.606-608
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• 2011

무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.740-748
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• 2016

도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.