• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1840-1848
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• 2017

선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.799-806
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• 2020

스마트폰과 사물인터넷((IoT) 발달의 빠른 성장세와 모바일 동영상을 중심으로 한 폭발적인 데이터 사용의 수요는 날로 증가하고 있다. 이러한 데이터 사용의 증가는 현재 체계에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 특히 호스트 기반 네트워크는 서버 집약적으로 다수의 클라이언트들이 서로 동일한 콘텐츠를 요구할 경우 서버로의 트래픽 집중으로 인한 병목현상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 미래 네트워크 기술인 CCN이 대안으로 등장했다. CCN 기술의 중간 노드 Caching을 활용하면 대역폭 사용 또한 효율적으로 사용할 수 있다. 군의 특수한 환경에서 사용되는 사용자 요청 기반의 Pull-based 네트워크인 과학화경계시스템과 해안정보공유체계에에 CCN 적용결과 평균응답시간의 70%가 개선이됐으며 네트워크 통신량 역시 기존 체계에 비해 10%로 감소해 보다 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.745-761
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• 2014

기존 교통정보 수집시스템의 낮은 확장성과 높은 비용 등의 문제를 해결하기 위해 WSN 기반의 교통정보 수집 시스템이 최근 많이 연구되고 있다. WSN 기반 시스템은 기존 시스템에 비해 높은 확장성과 낮은 유지보수 비용을 가지는 장점이 있다. 최근에는 자기장센서, 가속도센서, 음향센서 등 다양한 센서를 이용하여 WSN 기반 교통정보수집 시스템 연구가 진행되고 있다. 하지만, 초음파센서를 이용한 WSN 기반 시스템은 아직 연구가 부족한 실정이다. WSN 기반 시스템은 배터리 동작, 낮은 컴퓨팅 파워와 같은 고유 특징으로 인해 에너지절약과 알고리즘의 경량화가 필요하다. 본 논문에서는 상세 모델링과 분석을 통해 도로환경에 따른 초음파 센서의 이상적인 에너지절약 방법을 제시한다. 또한 초음파 데이터를 이용한 차량인식 알고리즘의 경량화를 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법은 초소형 마이크로프로세서에 실제 구현되었으며 성능평가를 통해 높은 차량인식 정확성을 보임을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.187-192
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• 2007

무선 센서 네트워크(WSN)은 비교적 대역폭이 좁고 데이터 저장 메모리 용량에 한계가 있다. 인접한 센서노드들로부터 전송되는 영상을 모자이크하여 하나의 파노라믹 영상으로 만들어 저장하면 필요한 저장 영상의 수도 감소하고 보다 크고 넓은 시야각의 영상을 얻을 수 있어 센서노드 주변의 환경을 이해하는 데 더욱 효율적일 것이다. 대부분의 WSN이 탐색용으로 사용되기 때문에 실시간 처리가 가능하도록 영상획득 주기가 충분히 작아야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 노드들의 위치를 미리 알 수 있으며 고정되어 있다는 점을 이용하여 빠른 처리가 가능한 모자이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 방법에 비해 계산량이 매우 적으므로 빠르게 영상 모자이크를 수행할 수 있어 빠른 주기로 여러 개의 센서노드에서 들어오는 영상을 처리할 수 있다. 실험결과 제안하는 알고리즘이 빠른 처리 능력을 보이면서도 모자이크된 화질이 기존의 방법에 비해 크게 떨어지지 않음을 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.151-158
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• 2010

환자모니터링과같은 특수목적의 무선센서망에 요구되는 프로토콜과 연관하여 매체접속제어(MAC) 기법을 설계하기 위한 구조를 연구하였다. 의료시스템의 데이터는 엄격한 신뢰성이 요구되며 또한 본질적으로 비균질성의 트래픽 특성을 가지고 있다. 이러한 환경은 특별한 고려사항이 요구되어 미묘한 서비스 품질(QoS) 문제를 야기하게 된다. 의료용 혹은 감시시스템 등의 응용분야에서는 트래픽의 정규성 및 예측성이 어느 정도 보장이되어, 관리노드는 이웃 노드들의 자원을 관리할 수 있는 역할을 할 수 있다. 즉, 관리노드는 주어진 QoS 사양에 따라 충돌없이 타임 슬롯을 할당할 수 있다. 본 연구는 이러한 조건하에서 MAC의 핵심구조를 파악하고, 수퍼프레임 길이와 노드의 수에 따른 에너지 소비량 및 수율을 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-56
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• 2007

무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.615-622
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• 2009

무선통신과 하드웨어 기술의 발전에 의해 센서 네트워크에 사용되는 센서 노드의 성능은 점차 향상되어 가고 있다. 뿐만 아니라 최근에는 CMOS 이미지 센서 기술의 발전에 의해 센서 네트워크에 멀티미디어 데이터를 활용한 멀티미디어센서 네트워크 연구가 활발히 진행되고 있다. CMOS 이미지 센서는 기존의 CCD에 비해 저가격으로 생산이 가능하고 저전력의 특징을 가진다. 이러한 CMOS 이미지 센서를 활용한 멀티미디어 센서 네트워크는 기존의 센서 네트워크를 이용한 화재감시, 방범 시스템 등의 어플리케이션에 영상 데이터를 제공함으로써 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 CMOS 이미지 센서를 이용한 이미지 센서 모듈과 이를 활용한 멀티미디어 센서네트워크를 설계 및 구현한다. 구현된 멀티미디어 센서 네트워크를 통해 이미지 데이터 수집을 테스트하고 그 성능을 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.169-176
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• 2019

Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1943-1950
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• 2016

Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.