• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.631-634
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• 2009

최근 무선통신, MEMS 소자, 센서 및 베터리 분야의 발전은 저가, 저전력 다기능 소형 센서 노드를 가능하게 한다. 다수의 소형 센서 노드는 무선 통신을 통해 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크는 전통적인 센서를 통해 중요한 개선을 나타내며 지그비 무선 이미지 전송에 대한 연구는 산업과 과학 분야에서 주요 연구 테마가 되고 있다. 본 논문에서는 지그비 무선 이미지 센서 노드와 멀티미디어 모니터링 서버 시스템을 디자인하였다. 구현된 시스템은 임베디드 프로세서, CMOS 이미지 센서, 이미지 획득 및 처리부, 지그비 RF 모듈, 전력공급 및 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 앞으로 지그비 무선 이미지 센서 노드 및 모니터링 서버 시스템의 성능을 개선하고 에너지 효율적인 지그비 무선 이미지 전송 프로토콜과 모바일 네트워크와의 연동에 대한 연구를 진행할 예정이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.105-114
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• 2006

USN은 모든 사물에 컴퓨팅과 통신기능 및 센싱 기능을 부여하여 언제, 어디서나, 통신이 가능한 환경을 구축하는 네트워크로서, 향후에는 다양한 센싱 기능이 추가되어 이들 간의 네트워크가 구축되는 형태로 발전할 것이다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 무인 경비 시스템에 적용할 경우 나타날 수 있는 정보 보안상의 취약점을 도출하고, 현재 제안된 보안 프로토콜 중에서 SNEP(Secure Network Encryption Protocol)을 사용하여 안전한 무선 센서네트워크를 만들고자 한다. 그러나 SNEP에 사용한 CBC-MAC은 메시지의 길이가 가변일 경우 안전하지 못하기 때문에, 오직 한 개의키를 갖으면서도 임의의 길이 메시지도 안전하게 취급할 수 있는 OMAC(One-Key CBC-MAC)를 SNEP에 적용한 새로운 기법인 OMAC-SNEP을 제안하고, 구현하였다. 따라서 본 OMAC-SNEP 기법은 무인 경비시스템은 물론 기타의 무선 센서 네트워크에서도 널리 활용이 가능할 것이라 생각된다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 ICT 기술을 활용하여 에너지를 효율적으로 관리하고, 실시간으로 다수의 IoT 센서의 데이터를 수집하여 빌딩 자동화 시스템을 통해 운영 및 제어가 가능한 스마트빌딩이 주목받고 있다. 그러나 센서 데이터 관리가 개방형 환경을 통해 이루어짐에 따라 기존 빌딩 자동화 프로토콜의 보안 취약점으로 인해 스마트빌딩의 안전성이 위협받고 있다. 따라서 본 논문에서는 범용적으로 사용되는 BACnet의 주요 데이터 링크 기술을 분석하고, 무선 환경에서 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있는 OWE 기반의 효율적인 BACnet/SC를 제안한다. 제안하는 프로토콜은 OWE를 적용하여 개방형 네트워크에서도 안전한 통신이 가능하게 하며 TLS 환경에서의 BACnet/SC와 동일한 수준의 보안성을 제공한다. 결과적으로 2회의 연결 과정 감소 및 평균 소요 시간이 40% 단축되어 기존에 비해 효율적인 통신이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.13-21
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• 2008

일반적으로 센서노드간의 데이타통신은 내부처리나 센싱 작업보다 더 많은 에너지 소모를 요구한다. 본 논문에서는, 내용인지(context-aware) 라우팅 테이블(routing table)을 이용하여 인접한 노드간의 질의 송수신을 위해 필요한 패킷 송신 수를 줄여 질의 최적화를 수행하는 새로운 아이디어를 제안한다. 내용인지 라우팅 테이블에는 현재 노드로부터 도달 가능한 하위노드에서 측정할 수 있는 센서의 종류에 관한 정보가 저장되어 있다. 내용인지 라우팅 정보를 이용하여 각 노드는 자식노드에게 불필요한 질의 송신이나 결과 전달을 차단함으로써 불필요한 패킷 송신의 수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 바탕으로 한 시뮬레이션에서 최대 약 80%의 성능 효과를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.389-397
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• 2016

본 논문에서는 대부분 운전자들이 보유하고 있는 스마트 모바일 기기와 최소한의 중앙서버를 활용하여 구축 가능한 위치기반 고속도로 안전시스템을 제안한다. 이를 위해 중앙서버를 구축하여 GPS를 이용한 차량의 위치정보를 수집하며, 서버에서는 차량위치 업데이트 메시지 감소를 위한 위치예측 알고리즘을 수행한다. 차량에 장착된 모바일에서는 가속도 센서를 이용하여 차량의 위험 상황을 인지하여 상황을 서버에게 업데이트하고, 서버는 LTE 통신을 이용한 위치기반 유니캐스트를 통하여 주변 위험차량에게 신속하게 알려준다. 본 논문에서 제안하는 위치예측 알고리즘을 평가하기 위하여 실제 차량에 앱을 탑재한 모바일 기기를 설치하고 도심도로, 한적한 도로, 고속화도로 등 다양한 시나리오에서 실제 실험하고, 위험도 전파 등을 평가하기 위한 시뮬레이션을 수행한다. 또한 차량의 충돌상황을 감지하기 위한 충돌 모의실험을 진행하며, 모바일 기기가 거치대에서 이탈되는 등의 예외적인 상황을 처리할 수 있는 기법을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.208-217
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• 2013

평면센서배열을 사용하는 소나시스템에서 송수신빔을 수평, 수직방향으로 분리하여 형성할 수 있다면, 빔형성에 필요한 연산량과 공간을 줄일 수 있는 장점들이 있다. 하지만 일반적으로 소나시스템에서 사용되는 평면센서배열은 공간상 수평, 수직방향으로 분리되지 않는다. 따라서 기존의 수평, 수직방향 분리 가중치를 이용하여 송수신빔을 분리하여 형성하면 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성과 차이가 발생된다. 본 논문에서는 공간상 분리가 되지 않는 평면센서배열에 대해 효과적으로 분리된 수평, 수직 가중치를 적용하여 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성을 얻기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 평면센서 배열의 수평, 수직방향으로 영향을 미치는 유효센서수를 구해 분리된 수평, 수직 가중치에 적용시킨다. 이를 통해 목표로 하는 수평, 수직 가중치의 오차 합이 최소화되도록 반영시킴으로써 각 방향으로 목표로 하는 빔 특성을 가지도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.75-79
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크는 광범위한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 많은 수의 센서 노드 간의 통신으로 이루어지는 무선 센서 네트워크는 각 센서 노드에 부착된 센서들을 이용하여 주변 환경의 데이터를 획득한다. 네트워크 결함이나 토폴로지 변화와 같은 가변적인 상황에서도 질의 결과의 높은 정확도를 위한 설계 요구조건 및 적합한 라우팅 알고리즘을 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 결함이나 토폴로지 변화에서도 높은 정확도를 보이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 응용에 따라 수 개의 단일 경로 기반의 라우팅 트리를 생성하고 수집된 결과에서 가장 높은 정확도를 보이는 데이터를 최종 질의 결과로 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 라우팅 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 기법과 마찬가지로 정확도가 높은 결과를 보였음에도 데이터 전송량을 약 70% 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.231-238
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• 2023

자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.