• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권6호
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• pp.10-21
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• 2010

많은 노드와 넓은 지역을 커버하기 위해 클러스터-트리 형태로 구성된 모니터링 네트워크는 싱크 주변에 트래픽이 집중된다. IEEE 802.15.4가 이러한 센서 네트워크에 적용 되었을 때 싱크 주변지역에서의 트래픽 집중으로 인하여 데이터의 전송지연이 길어지고, 데이터를 잃어버릴 가능성이 높다. 본 논문에서는 LR-WPAN에서 채널을 동적으로 할당하여 채널 사용률을 높이고, 데이터 전송 성공률을 높이는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능평가를 위하여 IEEE 802.15.4의 액티브 구간길이를 다양하게 설정하여 실험하였다. 실험 환경은 클러스터-트리 형태의 모니터링 네트워크를 가정하고, 트래픽이 집중되는 지역인 싱크와 1홉 거리에서 발생하는 트래픽을 분석했다. 실험결과 트래픽이 많을수록 DCA가 우수한 성능을 보였다. 트래픽이 가장 적은 상황에 대한 실험에서 IEEE 802.15.4는 최소한의 액티브길이인 14.40ms로 동착하여 90.3%의 데이터 전송 성공률을 보이고, DCA는 11.8ms의 액티브 구간을 유지하며 98.9%의 데이터 전송 성공률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.339-438
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• 2002

본 논문은 3차원으로 표현된 가상의 옥외 공간에서 소음이 전파되는 방법을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시한다. 소음은 음원에서 발생하여 수음자로 직접전파 혹은 많은 반사를 거쳐서 간접적으로 전파되기도 한다. 결과적으로 수음자에 들리는 소음은 음원과 수음자 사이의 최단 거리, 반사 거리, 반사횟수 등에 따라 영향을 받으며, 반사시키는 물체의 특성 및 주파수에 따라서 전달되는 양의 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 음원에서 수음자에 전달되는 소리를 추적함에 있어서 정방향 추적 (forward tracing)을 사용하는 방법에 대한 문제점들을 제시하고, 다른 접근방법인 기하학적 계산에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 즉 소리 추적벡터 (tracing vector)를 정의함에 있어서 음원에서 발생하는 소리벡터를 추적하는 정방향 추적 및 음원과 수음자간 발생 가능한 전파 경로를 기하학적으로 계산하는 기하학적 추적 방법에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 기하학적 계산 방법은 정방향 추적을 사용하는 경우와 비교할 때 불필요하게 버려지는 추적 벡터의 수를 현저히 줄일 수 있으므로 효과적 이라고 할 수 있다. 실험결과는 가상현실 모델링 언어 (VRML: Virtual Reality Modeling Language)로 가시화해서 보다 명확하게 알아볼 수 있다. 본 방법은 3차원 가상현실 (virtual reality)이나 멀티미디어 (multimedia), 또는 실내, 실외 등의 소음측정 시뮬레이션에도 적용이 가능하므로 확장성이 좋다고 할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권1호`
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• pp.39-47
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• 2005

고속 데이터 전송에 대한 요구가 높아질수록 고속 처리에 대한 요구가 증가하게 되고, 그 결과 통신 시스템에서 하드웨어 구현의 범위가 더 확장되고 있다. 본 논문에서 고려하는 802.16 표준을 기반으로 설계된 BWA 시스템에서는 전송할 MAC PDU를 생성하기 위해 필요한 정의를 생성하는 MAC 계층의 상위부는 소프트웨어에 의해 처리하고, 이 정보를 받아서 MAC PDU를 생성하는 단계부터 실제 전송이 이루어지는 모뎀은 하드웨어에 의해 구현한다. 본 논문에서는 MAC과 PHY 계층 간의 효율적인 메시지 전달을 수행하는 인터페이스 하드웨어를 설계한다. 이 회로는 전송수렴 부계층(transmission convergence sublayer; TC)을 포함한 다음의 기능을 수행한다. (1) MAC PDU(protocol data unit)와 TC PDU 간의 포맷팅, (2) RS 부호화 또는 복호화, (3) DL MAP과 UL MAP을 해석하여 전송 슬롯과 버스트 프로파일의 변조 기법에 맞추어 상향 링크와 하향 링크의 트래픽을 제어하고, 모뎀에 그 정보에 대한 제어 신호를 제공하는 기능을 수행한다. 이외에도 가입자국에는 경쟁 방식의 메시지 전송시 충돌을 피하기 위해 TBEB(truncated binary exponential backoff) 알고리즘을 수행하는 블록이 포함된다. 이상의 모든 기능들을 수행하는 VLSI 구조를 VHDL에 의해 구현 및 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.69-76
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• 2011

해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권8호
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• pp.9-18
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• 2004

IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜은 무선 매체의 공유를 위하여 단말간 경쟁기반의 분산 채널접근 방법을 제공한다. 그러나, 이 방법은 단말 수가 증가함에 따라 많은 충돌(Collision)을 야기한다. 따라서, 지연 지터 그리고 효율측면에서 IEEE 802.11 DCF의 성능은 급격하게 감소한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF 시스템의 성능을 향상시키기 위해 간단하고 효율적인 DCF/VG(Distributed Coordination Function with Virtual Group) 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서, 각 단말은 캐리어 검출을 통해 현재 채널의 경쟁 수준(Contention Level)을 측정하고 경쟁 수준에 따라 독립적으로 가상 그룹 주기(Virtual Group Cycle)를 결정한다. 가상 그룹 주기는 하나 이상의 가상 그룹들로 이루어지며 하나의 가상 그룹은 한번의 유휴 기간(Idle Period)과 한번의 번잡 기간(Busy Period)을 갖는다. 단말은 가상 그룹 주기 중에서 자신이 선택한 가상 그룹에서만 동작하며 다른 그룹에서는 동작하지 않는다. 즉, 단말이 선택한 가상 그룹에서는 IEEE 802.11 DCF처럼 유휴 슬롯을 검출하면 백오프 카운터(Backoff Counter)를 감소시키고 백오프 카운터가 0이 되면 데이터 패킷을 전송한다. 그러나 다른 가상 그룹에서는 유휴 슬롯을 검출하더라도 백오프 카운터를 감소시키지 않는다. 제안하는 방법을 수학적 분석과 시뮬레이션을 통해 IEEE 802.11 DCF와 성능을 비교 분석한다. 성능 비교 분석 결과, 제안하는 방법이 다양한 경쟁 수준 환경에서 높은 효율과 낮은 지연 및 지터를 가짐을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.655-663
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• 2017

ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.21-30
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• 2012

무선센서네트워크는 전력 공급이 제한적인 대규모의 센서 노드들로 구성되어 있다. 에너지 비용의 최소화와 여러 홉을 거쳐 싱크 노드까지 안정적으로 데이터전송의 신뢰성을 높이는 것은 매우 중요한 요소이다. 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 방안으로 다중경로 라우팅 방안이 제시되고 있다. 플러딩 기반의 다중경로 라우팅 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서도 효과적으로 다중경로를 구성할 수 있는 장점이 있지만 전원 공급에서 제약이 많은 무선센서네트워크에서는 적합하지 않은 라우팅 방식이다. 그러나 최소의 오버헤드를 가진 지역 위치정보를 이용하는 위치기반 라우팅 방식은 비플러딩 방식으로 무선센서네트워크에서 효율적인 방식이지만 다중경로 구성 시 데이터 패킷의 충돌을 유발할 수 있다. 패킷 충돌을 제어할 수 있는 방안으로 다중경로 파이프라인 개념을 도입하였지만 홀과 같은 불규칙적 네트워크에서는 파이프라인을 구성하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가상 그리드 좌표 상에서 위치기반 포워딩 방식과 다중경로 상의 홀 회피 알고리즘이 결합된 새로운 다중경로 라우팅 방식을 제안한다. 제안된 다중경로 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서 효율적이고 전송 신뢰성을 높일 수 있는 노드 분리된 다중경로(multipath) 파이프라인을 구성할 수 있는 방식이다. 시뮬레이션 결과는 이러한 주장의 타당성을 제공한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.74-81
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• 2024

곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.