• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-130
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• 2007

본 논문에서는 JPEG 압축 영역에서의 리버서블 워터마킹 기법을 제안한다. 리버서블 워터마킹은 원본을 손상시키는 기존의 워터마킹과 달리 원본을 보존하는 방법이기 때문에 인증용으로 효율적이다. 인터넷상의 대부분 영상들은 저장 공간을 줄이고 통신효율을 높이기 위해서 JPEG과 같은 압축영상을 많이 사용하므로 JPEG 영상에 리버서블 워터마킹을 연구할 필요성이 있다. 본 논문에서는 무손실 압축을 이용하여 워터마크를 삽입하고 워터마크를 추출할 때 원 영상을 복원한다. $256{\times}256$ 표준영상들에 대해 실험한 결과 QF(Quality Factor)가 75일 매 JPEG 영상과 워터마크가 삽입된 JPEG 영상의 PSNR(peak signal to noise rate)은 $38{\sim}42dB$이였고 워터마크 삽입 량은 $2500{\sim}3400bit$이였으며, Lena 영상에서 QF를 $10{\sim}99$까지 조절하여 실험을 진행한 결과 PSNR은 QF에 정비례함을 알 수 있었고, 워터마크 삽입량은 $1600{\sim}2800bit$였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.456-463
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• 2021

본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1407-1413
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• 2019

본 논문에서는 비직교 다중접속 시스템의 주파수 효율성 최대화를 위하여 다른 송신기가 동일한 주파수 대역에서 신호를 전송할 수 있다고 가정한다. 그리고 비직교 다중접속 시스템의 총 데이터 전송률의 최대화가 아닌 수신기의 데이터 전송률의 공정성 성능 개선에 집중한다. 따라서 본 논문에서는 간섭이 존재하는 비직교 다중접속 시스템을 고려하여 수신기의 평균 데이터 전송률에 대한 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 기법을 제안한다. 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 수신기의 평균 데이터 전송률을 정의하고, 높은 신호 대 잡음비의 근사법을 이용하여 평균 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 계수를 유도한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제안하는 전력 할당 기법이 간섭을 갖는 비직교 다중접속 시스템에서 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.600-608
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• 2020

머신러닝은 학습 데이터로부터 목적함수를 구성하고, 테스트 데이터를 통해 목적함수의 확인함으로써 발생하는 데이터에 대한 예측을 수행한다. 머신러닝에서 입력데이터는 전처리 과정을 통해 정규화 과정을 거친다. 이런 정규화는 입력데이터의 평균과 표준편차를 이용하여 표준화하거나, 수치 데이터가 아닌 nominal value는 one-hot 코드 형태로 변환하는 방식을 이용한다. 그러나 이 전처리 과정만으로 문제를 해결할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서 입력데이터의 정규화를 위해 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 테스트 데이터는 모바일 기기로부터 수집된 와이파이 장치의 RSSI값을 이용하고, 수집된 데이터의 노이즈와 이질적 문제는 온톨로지를 이용하여 정제하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1188-1194
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• 2019

유체의 흐름을 측정하는 여러 방법 중 열선 풍속 센서는 유체의 열전달에 의해 속도나 온도를 측정하는 장치로 비정상 속도 및 난류 속도 성분을 측정하는데 유용하다. 하지만 열선 풍속 센서는 외부의 환경 요인에 민감하며, 주변 온도, 습도, 신호 잡음 등에 의해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 온도 보상 회로를 추가하는 기술이 나오고 있지만 가격 경쟁력을 갖출 수 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온도 보상이 필요 없는 풍속 감지 센서에 대해 연구를 진행하였다. 열선식 풍속 센서는 외부 환경 요인 중에서도 주변 온도에 매우 취약하다. 주변 온도로는 전자 회로에 의한 발열의 영향이 가장 크게 미치고 있으며, 이를 개선하는 방법으로 발열체에 보조 발열체를 추가로 장착하여 보조발열체와 발열체의 일정한 온도차를 제어하는 것이다. 이와 같이 기존 기술에 비해 복잡하지 않은 방법으로 동등한 성능을 확보할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.343-364
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• 2021

In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.76-84
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• 2022

부정맥은 심장 박동이 비정상 혹은 불규칙하게 뛰고 있는 상태를 말하며, 실신이나 심장돌연사 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 심전도 신호의 개인차로 인해 분류 시 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 본 연구에서는 CNN-LSTM 하이브리드 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이후 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 8개의 합성곱 계층으로 구성하고 이를 LSTM의 입력으로 사용한 후 가중치를 학습시키고 검증 데이터로 모델을 평가한 후 정상 및 부정맥 분류의 변화를 확인하였다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 스코어가 사용되었다. 성능평가 결과, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어는 각각 92.3%, 90.98%, 92.20%, 90.72%의 우수한 분류율을 나타내었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.79-89
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• 2021

본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.519-525
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• 2022

영상 내 사람의 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 작업은 다양한 영상 처리 어플리케이션 내 전처리 또는 핵심 과정으로 사용되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 내고 있는 신경망 모델은 2차원 영상에 의존적이며, 카메라 품질이 떨어지거나, 얼굴의 초점을 제대로 잡지 못하는 등의 영상 내 노이즈가 발생할 경우, 제대로 얼굴을 검출하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 2차원 영상의 의존성을 낮추기 위해 깊이 정보를 함께 사용하는 얼굴 검출 방법에 대해 제안한다. 제안하는 모델은 기존 공개된 얼굴 검출 데이터 셋을 이용하여 깊이 정보를 사전에 생성 및 전처리 과정을 거친 후 학습하였으며, 그 결과, 평균 정밀도 기준 FRN 모델은 89.16%로 87.95%의 성능을 보인 RetinaNet 모델보다 약 1.2% 정도의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1490-1499
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• 2022

부정맥이란 심장이 불규칙한 리듬이나 비정상적인 심박동수를 갖는 것을 말하며, 뇌졸중, 심정지 등을 유발하거나 사망에도 이를 수 있는 만큼, 조기 진단과 관리가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 심전도 신호의 QRS 특징 추출에 적합한 CNN과 기존 LSTM의 직전 패턴의 수렴 한계를 해결할 수 있는 BLSTM을 연결한 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 전처리 과정을 통해 잡음을 제거한 심전도 신호에서 QRS 특징점을 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이때 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 GAN 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이 후 합성곱 계층을 통해 부정맥 신호의 패턴을 정밀하게 추출하도록 구성하고 이를 BLSTM의 입력으로 사용한 후 매개변수를 학습시키고 검증 데이터로 학습 모델을 평가한 후 부정맥 분류의 정확도를 확인하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 분류의 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 비교하였다. 성능평가 결과 각각 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06%로 우수한 분류율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.