• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.897-906
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• 2022

본 논문에서는 LoRa 네트워크의 신뢰성과 처리율을 향상시킬 수 있는 다중 게이트웨이의 수신 응답 조화 전송 기법 HAT-LoRa를 제안한다. LoRa 네트워크는 알로하류의 매체 접근 제어를 사용하여 충돌에 매우 취약한데, 데이터 패킷은 여러 게이트웨이가 수신하여 전달률을 일정 부분 보장할 수 있지만 수신응답 패킷은 단일 게이트웨이를 통해서만 이루어진다. HAT-LoRa는 LoRaWAN의 여러 확산 인자로 동시에 패킷을 수신할 수 있는 특성을 이용하여 다중 게이트웨이가 다른 논리채널을 이용해 수신응답을 동시에 전송하여 증가된 수신 기회를 제공한다. 제안 기법은 단일 게이트웨이와 이중 게이트웨이 환경에서 수신 응답의 기대 전송 시간이 각각 최대 55%와 60%, 평균 35%와 40% 줄어드는 결과를 보인다. 특히, 단말과 여러 게이트웨이와의 거리가 비슷한 환경에서 높은 성능을 나타낸다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.111-116
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• 2022

In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network(NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-6
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• 2022

본 논문은 Wake-up radio를 활용한 지역화 Time Slotted Channel Hopping (TSCH) 슬롯프레임 기반 항공 데이터 수집 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무인항공기가 대규모 서비스 영역 내 배치된 센서 기기들의 데이터를 수집할 때 소요되는 지연 시간 및 소모 에너지를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 제안 기법은 서비스 영역을 다수의 지역으로 분할하고, 각 지역 내 센서 기기들이 요구하는 셀의 수에 따라 지역별로 TSCH 슬롯프레임의 길이를 결정한다. 이후, 각 지역 내 센서 기기들의 ID를 활용하여 TSCH 슬롯프레임 내 데이터 전송 전용 셀을 할당한다. 에너지 효율적인 데이터 수집을 위해, 센서 기기는 Wake-up radio를 활용한다. 구체적으로, 센서 기기는 Wake-up radio를 활용하여 비콘 수신 및 데이터 전송을 위해 할당된 셀에서만 네트워크 인터페이스를 활성화한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 기존 기법 대비 지연 시간 및 에너지 소모 측면에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권5호
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• pp.361-368
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• 2022

The purpose of this study was to develop a hand rehabilitation training system for hemiplegic patients. We also tried to find out five hand postures (WF: Wrist Flexion, WE: Wrist Extension, BG: Ball Grip, HG: Hook Grip, RE: Rest) in real-time using multi-channel EMG-based deep learning. We performed a pre-processing method that converts to Spider Chart image data for the classification of hand movement from five test subjects (total 1,500 data sets) using Convolution Neural Networks (CNN) deep learning with an 8-channel armband. As a result of this study, the recognition accuracy was 92% for WF, 94% for WE, 76% for BG, 82% for HG, and 88% for RE. Also, ten physical therapists participated for the usability evaluation. The questionnaire consisted of 7 items of acceptance, interest, and satisfaction, and the mean and standard deviation were calculated by dividing each into a 5-point scale. As a result, high scores were obtained in immersion and interest in game (4.6±0.43), convenience of the device (4.9±0.30), and satisfaction after treatment (4.1±0.48). On the other hand, Conformity of intention for treatment (3.90±0.49) was relatively low. This is thought to be because the game play may be difficult depending on the degree of spasticity of the hemiplegic patient, and compensation may occur in patient with weakened target muscles. Therefore, it is necessary to develop a rehabilitation program suitable for the degree of disability of the patient.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.133-139
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• 2021

네트워크 기술의 비약적인 발전으로 모바일 디지털 콘텐츠 분야에서도 콘텐츠 보안 기술에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그동안 콘텐츠 보호는 불법 복제 방지, 인증 그리고 인증서 발급/관리 등에 한정되었지만, 여전히 비밀정보 공개나 인증의 측면에서 많은 취약점이 존재한다. 본 연구는 휴대전화 번호 또는 단말기 번호를 통한 콘텐츠 다운로드 권한의 이중 관리를 기반으로 콘텐츠에 대한 비밀정보를 강화하고자 한다. 또한 3단계 사용자 인증 프로세스를 바탕으로 디지털 콘텐츠가 안전하게 배포되도록 강인한 모바일 DRM(Digital Right Management) 시스템을 구축하여 재전송 공격을 방지하고자 한다. 그리고 불법 복제 차단 및 저작권 보호를 위하여 사용자 인증을 기반으로 1차/2차 프로세스 과정에서 블록체인 기반 콘텐츠 보안 강화에 대해 연구하였다. 또한 정상적인 사용자가 제3자에게 본인 소유의 콘텐츠를 재분배하여 비정상적으로 콘텐츠를 사용할 때에도 이를 위해 3단계에 걸친 최종적인 권한 발급을 통해 Client 인증 과정을 더욱 향상시켰다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.57-65
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크를 활용한 PBL 수업 적용이 작업치료과 학생들의 문제해결능력을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 2019년 3월부터 6월까지 K대학교 작업치료과 3학년 재학생 총 35명의 학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜네트워크를 활용한 PBL을 적용하였을 때 문제해결능력의 세부항목에서 문제인식, 분석능력, 의사결정, 기획력, 평가, 피드백 영역에서 향상을 나타냈다. 둘째, 학생들의 일반적인 특성에 따라 학습할 때 모바일 기기 이용 선호도와 전공만족도에 따라 문제하결능력에 유의미한 차이를 보였다. 이러한 연구결과에 따라 작업치료과 재학생들의 문제해결능력을 향상시키기 위한 학습도구로 소셜네트워크를 활용한 PBL을 활성화시켜 학습에 대한 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국광학회지
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• 제33권3호
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• pp.106-112
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• 2022

이중 링 add/drop 필터와 all-pass 지연 필터로 구성된 이차원 optical code division multiple access (OCDMA) 인코더/디코더를 제안하고, 설계 예시 및 수치해석을 통하여 실현 가능성을 확인하였다. 제안된 OCDMA 인코더/디코더의 칩 면적은 지연 도파로를 사용하는 기존 OCDMA 인코더/디코더에 비하여 1/3 정도로 줄어든다. 제안된 소자의 성능을 모델링하기 위하여 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT) 및 전달 행렬 기법을 사용하였다. 정확한 코드로 디코딩된 펄스의 중심에서 자기상관 피크 값은 어긋난 파장 호핑 코드 및 스펙트럼 위상 코드로 디코딩된 경우의 최대 교차상관 레벨에 비하여 3배 이상으로 관측되었다. 이를 통하여 forward error correction (FEC) 한계에 해당하는 10^-3 이하의 비트 에러 오율을 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.1-12
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• 2023

A public address (PA) system installed in a building is a system that delivers alerts, announcements, instructions, etc. in an emergency or disaster situation. As for the products used in PA systems, with the development of information and communication technology, PA products with various functions have been introduced to the market. PA systems recently launched in the market may be connected through a single network to enable efficient management and operation, or use voice recognition technology to deliver quick information in case of an emergency. In addition, a system capable of locating a user inside a building using a location-based service and guiding or responding to a safe area in the event of an emergency is being launched on the market. However, the new PA systems currently on the market add some functions to the existing PA system configuration to make system operation more convenient, but they do not change the complex PA system configuration to reduce facility costs, maintenance, and management costs. In this paper, we propose a novel PA system configuration for buildings using audio networks and control hierarchy over peer-to-peer (Anchor) technology based on audio over IP (AoIP), which simplifies the complex PA system configuration and enables convenient operation and management. As a result of the study, through the emergency signal processing algorithm, fire broadcasting was made possible according to the detection of the existence of a fire signal in the Anchor system. In addition, the control device of the PA system was replaced with software to reduce the equipment installation cost, and the PA system configuration was simplified. In the future, it is expected that the PA system using Anchor technology will become the standard for PA facilities.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.147-155
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• 2010

우리나라를 둘러싼 동북아시아를 비롯하여 동남아시아의 도시에 이르기까지 지진, 태풍, 쓰나미 등의 환경재해가 빈발하고 있는 상황이다. 또한 최근 아이티, 칠레에서의 지진 발생뿐만 아니라 국내 수도권에서도 지진이 발생하여 자연재해에 대한 우려가 많아지고 있다. 현대의 건축물들은 다양한 자연재해로부터 취약할 수밖에 없으므로, 이를 최대한 빠르게 확인하여 경보하는 것만이 인명 및 재산의 피해를 최소화할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 구조물 건전성 진단을 위한 통합 모니터링 시스템에 대하여 소개한다. 통합모니터링 시스템을 웹페이지로 제작함으로써, 관리자는 인터넷이 되는 어디에서나 실시간으로 구조물의 상태를 확인할 수 있으며, PDA나 스마트폰과 같은 모바일 기기를 활용하여 실시간으로 통합 모니터링 시스템에 접근하여, 해당 구조물의 상태를 확인함으로써 피해 상황을 파악한다. 시설물 유지 관리자에게 건전성 유무를 판단할 자료를 실시간으로 제공하는 것은 조기대응으로 인한 현재의 피해를 최소화할 수 있으며, 추후 발생할 수 있는 추가적인 피해를 예방할 수 있는 장점이 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.19-26
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• 2023

뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.