• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제32권1호
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• pp.78-88
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• 2022

Objectives: To develop the smart sensor to protect worker's health from chemical exposure by adopting ICT (Information and Communications Technology) technologies. Methods: To develope real-time chemical exposure monitoring system, IoT (Internet of Things) sensor technology and regulations were reviewed. We developed and produced smart sensor. A smart sensor is a system consisting of a sensor unit, a communication unit, and a platform. To verify the performance of smart sensors, each sensor has been certified by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). Results: Chemicals (TVOC; Total Volatile Organic Compounds, Cl₂: Chlorine, HF: Hydrogen fluoride and HCN: Hydrogen cyanide) were selected according to a priority logic (KOSHA Alert, acute poisoning statistics, literature review). Notifications were set according to OEL (occupational exposure limit). Sensors were selected based on OEL and the capabilities of the sensors. Communication is designed to use LTE (Long Term Evolution) and Wi-Fi at the same time for convenience. Electronic platform were applied to build this monitoring system. Conclusions: Real-time monitoring system for OEL of hazardous chemicals in workplace was developed. Smart sensor can detect chemicals to complement monitoring of traditional workplace environmental monitoring such as short term and peak exposure. Further research is needed to expand the scope of application, improve reliability, and systematically application.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1250-1251
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• 2022

Measuring management is an important part of preventing the collapse of retaining walls in advance by evaluating their stability with a variety of measuring instruments. The current work of measuring management requires considerable human and material resources since measurement companies need to install measuring instruments at various places on the retaining wall and visit the construction site to collect measurement data and evaluate the stability of the retaining wall. It was investigated that the applicability of the current work of measuring management is poor at small and medium-sized urban construction sites(excavation depth<10m) where measuring management is not essential. Therefore, the purpose of this study is to develop a laser sensor-based hardware to support the wall displacement measurements and their control software applicable to small and medium-sized urban construction sites. The 2D lidar sensor, which is more economical than a 3D laser scanner, is applied as element technology. Additionally, the hardware is mounted on the corner strut of the retaining wall, and it collects point cloud data of the retaining wall by rotating the 2D lidar sensor 360° through a servo motor. Point cloud data collected from the hardware can be transmitted through Wi-Fi to a displacement analysis device (notebook). The hardware control software is designed to control the 2D lidar sensor and servo motor in the displacement analysis device by remote access. The process of analyzing the displacement of a retaining wall using the developed hardware and software is as follows: the construction site manager uses the displacement analysis device to 1)collect the initial point cloud data, and after a certain period 2)comparative point cloud data is collected, and 3)the distance between the initial point and comparison point cloud data is calculated in order. As a result of performing an indoor experiment, the analyses show that a displacement of approximately 15 mm can be identified. In the future, the integrated system of the hardware designed here, and the displacement analysis software to be developed can be applied to small and medium-sized urban construction sites through several field experiments. Therefore, effective management of the displacement of the retaining wall is possible in comparison with the current measuring management work in terms of ease of installation, dismantlement, displacement measurement, and economic feasibility.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.1-27
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• 2019

정보기술의 발전으로 스마트한 관광서비스가 가능해졌는데, 관광산업이 기존 산업 범위를 벗어나 다른 산업과 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델이 지속적으로 창출되기 위해서는 관광객들의 소비유형, 서비스 이용패턴 등을 정확히 이해하도록 빅데이터를 이해하고 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 제주 스마트 관광 활성화 방안을 제시하고자 제주도를 방문한 국내외 관광객의 카드사용 데이터와 위치기반 데이터를 기반으로 관광 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석결과 사드의 영향으로 중국인 관광객의 제주도 방문율이 감소한 것을 알 수 있다. 소비현황분석 결과, 공항과 면세점이 위치한 북부지역에서 중국인 관광객 소비 대부분이 발생하고 있으며, 다른 지역에서의 중국인 관광객 소비수준은 매우 낮게 나타났다. 제주시 구도심 및 서귀포시 지역 경제는 전반적인 정체를 보이며, 정책 변화가 없는 한, 현재 지역 특성에 따른 소비트렌드 및 성장성이 유지될 전망이다. 셋째, 젊은 관광객의 고객 수뿐만 아니라 소비금액 비중도 증가하는 추세로, 젊은 세대들이 한 공간에서 먹고, 마시고, 쇼핑할 수 있는 제주도 복합쇼핑몰 설립으로 지속적 유입을 유도할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 마지막으로 제주도의 와이파이 경로 분석을 통해, 관광객의 이동경로를 파악하여 날씨, 쇼핑, 편의시설, 교통 등 생활밀착형 서비스를 제공할 필요가 있다. 이러한 분석결과를 토대로 제주 관광객의 관광 행동을 이해하고 활성화 방안을 위한 공공정책과 마케팅 전략을 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1461-1464
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• 2019

본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드 개발을 제안한다. 제안하는 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 임베디드 보드는 신호 처리부, 통신부, 전원부, 메인 제어부 등으로 구성된다. 신호 처리부에서는 차폐설계, 노이즈 저감 기술 및 전자파 차감 기술 등을 적용한다. 통신부에서는 WiFi 방식을 사용하여 통신하도록 설계한다. 메인 제어부에서는 전력 소모를 최소한으로 줄이고 작고 밀도가 높으면서도 낮은 발열성을 통하여 높은 고성능 시스템을 구성한다. 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드는 재난 및 화재현장 등 열악한 환경에 노출되어 운영하는 장비이므로 방수와 내열성을 고려한 외형도 설계 및 제작을 한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 방수 등급은 소방관용 장비의 특성 상 재해 현장에서 물에 의한 침수 시에도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 IP67 등급을 달성하였다, 동작 온도는 재해현장에서의 폭넓은 환경변화에 대응할 수 있는 -10℃~50℃의 범위에서 측정이 되었다. 배터리 수명은 붕괴사고 등의 비상 재난 상황에 대처할 수 있는 1회 충전 후 144시간 사용 가능함이 측정되었다. PCB를 포함한 최대 통신 거리는 재난 상황 시 지휘통제 차량과의 직선거리에서 기존의 50m보다 넓은 범위인 54.2m에서 작동하는 것이 측정되었다. 따라서 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 그 효용성이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.143-155
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• 2011

본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.