• Advances in robotics research
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• v.2 no.3
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• pp.219-236
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• 2018

This research focuses on controlling robots and their formations using rough mereology as a means for spatial reasoning. The authors present the state of the art theory behind path planning, robot cooperation domains and ways of creating robot formations. Furthermore, the theory behind Rough Mereology as a way of implementing mereological potential field based path creation and navigation for single and multiple robots is described. An implementation of the algorithm is shown in simulation using RoboSim simulator. Five formations are tested (Line, Rhomboid, Snake, Circle, Cross) along with three decision systems (First In, Leader First, Horde Mode) as compared to other methods.

• Journal of Information Technology Services
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• v.18 no.1
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• pp.141-151
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• 2019

To protect workers from industrial accidents, IoT hazard detection system using LoRa network was designed and fabricated. LoRa networks can operate with low power consumption, wide coverage, and low usage fees. The hazard detection system consists of a sensor unit, a transceiver module, a LoRa base station, ThingPlug, and a monitoring device. We have designed an optimal risk-determining algorithm that can send information quickly in a working environment. As measured by TTA, the implemented system has been found to be able to deliver the worker's location, ambient temperature, and carbon monoxide density to the administrator through the user interface. The implemented system showed a bit rate of 290bps and a maximum application range of 6 km.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1098-1101
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• 2013

물류업계는 배차 운송하기 위한 많은 알고리즘, 차량경로문제, 차량일정계획, GIS, GPS 등의 여러 연구를 진행하고 있다. 하지만 물류시장에 배송물량은 늘어나지만 배송을 하기 위한 차량과 기사는 한정되어 있으며 다단계 거래구조로 인해 수수료가 발생하여 최말단에 있는 화물차주만 수익이 감소한다. 이런 문제에 의해 차량주인(차주)는 운송장소와 운송비에 중점을 두고 배송 건을 선택하여 운송을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 물류기업의 배차문제와 차주 운임비 문제 해결을 위하여 운송비 기반배차 시스템의 정보화를 실현하기 위한 기초적인 데이터 구조를 제안하고, 운송비 중심의 배차 알고리즘이 적용된 배차 시스템을 물류업체에 적용한 결과를 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1340-1342
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• 2013

최근 대량으로 발생되고 있는 유전체 정보 해석 과정 중의 하나로 유전체 내에서 유전자 기능 분석을 수행하기 위하여 본 논문에서는 C-Hunter 알고리즘을 이용하여 계통 발생 다양성을 대표하는 8종의 생물데이터를 이용하여 유전자 클러스터들을 다양한 OS에서 GUI환경으로 기능 해석을 수행 할 수 있도록 구현하였다. 본 연구를 통하여 NGS 수행 시 대량 생산되는 유전체의 유전자 기능 분석을 보다 빠르고 정확하게 다양한 환경에서 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.599-602
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• 2013

국민소득 수준 향상과 더불어 개인의 행복 추구에 대한 요구가 증대되고 있으며 스마트폰 확산에 따른 사회적 생활환경이 개인 중심으로 급격한 변화가 이루어지고 있다. 이에 따른 개인화, 고령화된 미래사회에서 요구될 융합 환경에 맞는 개인맞춤형웰니스 서비스가 요구되고 있다. 따라서 개인의 라이프 스타일을 포함한 개인화웰니스기록의 체계적 분석과 모니터링 및 맞춤형 서비스를 실현하는 스마트 웰니스 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 일상생활에서 중요하게 사용되는 개인화웰니스기록을 활용하여 이에 대한 서비스를 제공하는 개인맞춤형웰니스 관리 시스템을 설계 및 구현하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.497-500
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• 2013

사물지능통신(Machine to Machine, M2M) 기술이 부각됨에 따라, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하고 있다. 따라서 다수의 단말로부터 전송하는 데이터가 이동통신 네트워크를 이용함에 있어 트래픽이 한계상황에 도달하여 원활하지 못한 통신망 운용을 초래할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1132-1134
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• 2013

K-Means 클러스터링 기법은 데이터마이닝 분야 중 클러스터링 분야에서 가장 널리 쓰이는 방법 중 하나로 주어진 데이터 셋에서 k개의 클러스터를 중심으로 데이터를 분할하는 기법이다. 최근의 데이터는 여러개의 속성을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 K-Means 클러스터링 기법을 소개하고, 또 K-Means 클러스터링 기법을 여러 개의 속성을 고려하기 위하여 다차원 데이터에 적용한 실험을 소개한다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.10 no.4
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• pp.117-125
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• 2014

In this paper, a novel hardware architecture of the LT codec is presented where non-BP based decoding algorithm is applied. Novel LT codec architecture is designed with an efficient degree distribution unit using Verilog HDL. To perform permutation operation, different initial valued or time shifted counters have been used to get pretty well permutations and an effect of randomness. The codec will take 128 bits as input and produce 256 encoded output bits. The simulation results show expected performances as the implemented distribution and the original distribution are pretty same. The proposed LT codec takes 257.5 cycle counts and $2.575{\mu}s$ for encoding and decoding instead of 5,204,861 minimum cycle counts and 4.43s of the design mentioned in the previous works where iterative soft BP decoding was used in ASIC and ASIP implementation of the LT codec.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.210-218
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• 2021

CNN (Convolutional Neural Network), a type of deep learning algorithm, is a type of artificial neural network used to analyze visual images. In deep learning, it is classified as a deep neural network and is most commonly used for visual image analysis. Accordingly, an AI autonomous driving model was constructed through real-time image processing, and a crosswalk image of a road was used as an obstacle. In this paper, we proposed a low-cost model that can actually implement autonomous driving based on the CNN model. The most well-known deep neural network technique for autonomous driving is investigated and an end-to-end model is applied. In particular, it was shown that training and self-driving on a simulated road is possible through a practical approach to realizing lane detection and keeping.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.437-442
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• 2021

In this study, a recommendation algorithm was implemented by learning a deep learning-based classification model for consumer data. For this purpose, a meaningful result is presented as a result of learning using ResNet50, which is commonly used in classification tasks by converting user data into images.