Earticle

최근 사물인터넷의 급부상으로 배터리 기반 사물인터넷 기기를 위한 전력절감 기술이 주목받고 있다. 사물인터넷 기기는 일종으로 실시간시스템으로, 전력절감을 위해 프로세서의 전압을 동적으로 조절하는 방법이 각광받아왔으나, 최근 연구에 따르면 전력소모 중 메모리가 차지하는 비중이 급격히 증가한 것으로 분석되고 있다. 이에 본 논문은 프로세서의 전압조절 기법에 저전력 비휘발성메모리 기술을 결합하여 실시간시스템의 전력소모를 더욱 줄이고자 한다. 이는 낮은 전압의 프로세서로 태스크의 스케줄링이 가능한 시점에는 메모리의 성능이 낮아지더라도 여전히 스케줄링이 가능성할 것이라는 점에 착안한 것이다. 본 논문은 이기종메모리 상의 태스크 할당 문제를 프로세서의 전압조절 기법과 결합한 후 두 기법의 전력절감 효과를 분석하고, 이들을 결합하여 전력절감을 극대화한다.

Due to the recent advances in IoT technologies, reducing power consumption in battery-based IoT devices becomes an important issue. An IoT device is a kind of real-time systems, and processor voltage scaling is known to be effective in reducing power consumption. However, recent research has shown that power consumption in memory increases dramatically in such systems. This paper aims at combining processor voltage scaling and low-power NVRAM technologies to reduce power consumption further. Our main idea is that if a task is schedulable in a lower voltage mode of a processor, we can expect that the task will still be schedulable even on slow NVRAM memory. We incorporate the NVRAM memory allocation problem into processor voltage scaling, and evaluate the effectiveness of the combined approach.

용의자가 어떤 행위를 했는지 특정하기 위한 경우와 같이 디지털 조사에서 특정한 행위나 이벤트의 발생시간 을 확인하기 위해 타임스팸프에 의존하는 시스템이 많다. 하지만 객체의 갱신은 실제 이벤트의 발생시점보다 약간의 시간차를 두고 이루어지게 된다. 이 논문에서는 타임스탬프와 관련된 객체를 가진 디지털시스템의 간단한 모델을 정의 한다. 이 모델은 타임스탬프와 관련된 객체의 갱신 패턴을 예측하는데 사용되며 갱신 시간차 범위에 대한 예측을 가능 하게 한다. 경험적 연구를 통해 타임스탬프 갱신패턴이 동시적이지 않다는 것을 보이고 특정한 시스템에서 보다 정확 한 행위시점을 결정하기 위한 타임스탬프 갱신 분포를 계산하는 방법을 제시한다.

Many systems rely on reliable timestamps to determine the time of a particular action or event. This is especially true in digital investigations where investigators are attempting to determine when a suspect actually committed an action. The challenge, however, is that objects are not updated at the exact moment that an event occurs, but within some time-span after the actual event. In this work we define a simple model of digital systems with objects that have associated timestamps. The model is used to predict object update patterns for objects with associated timestamps, and make predictions about these update time-spans. Through empirical studies of digital systems, we show that timestamp update patterns are not instantaneous. We then provide a method for calculating the distribution of timestamp updates on a particular system to determine more accurate action instance times.

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨 터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별 화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층 네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복 적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능 력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈 련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특 징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁 력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

The person Re-identification is the most challenging part of computer vision due to the significant changes in human pose and background clutter with occlusions. The picture from non-overlapping cameras enhance the difficulty to distinguish some person from the other. To reach a better performance match, most methods use feature selection and distance metrics separately to get discriminative representations and proper distance to describe the similarity between person and kind of ignoring some significant features. This situation has encouraged us to consider a novel method to deal with this problem. In this paper, we proposed an enhanced recurrent neural network with three-tier hierarchical network for person re-identification. Specifically, the proposed recurrent neural network (RNN) model contain an iterative expectation maximum (EM) algorithm and three-tier Hierarchical network to jointly learn both the discriminative features and metrics distance. The iterative EM algorithm can fully use of the feature extraction ability of convolutional neural network (CNN) which is in series before the RNN. By unsupervised learning, the EM framework can change the labels of the patches and train larger datasets. Through the three-tier hierarchical network, the convolutional neural network, recurrent network and pooling layer can jointly be a feature extractor to better train the network. The experimental result shows that comparing with other researchers’ approaches in this field, this method also can get a competitive accuracy. The influence of different component of this method will be analyzed and evaluated in the future research.

본 논문은 웹하드, 토렌트 및 해외 웹사이트를 통해 불법적으로 유통되고 있는 웹툰 저작물에 대상으로 모니 터링 및 식별 기술을 개발하여 불법 유통을 효과적으로 차단함으로서 웹툰 저작물의 저작권을 보호하고 건전한 시장을 조성하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 웹툰 서비스 사이트로부터 웹툰 저작물을 자동으로 수집하고, 수집된 웹툰 저 작물로부터 특징점을 추출하여 이를 데이터베이스에 저장하기 위한 기술을 다룬다. 이를 위하여 시스템의 성능 및 기 능 요구사항을 분석하고 웹툰 서비스 사이트의 구조를 분석하여 웹툰 저작물 자동 수집 및 특징점 등록 시스템을 제시 하고자 한다. 제시된 시스템을 통해 웹툰 저작물이 게시되어 특징점이 등록될 때까지 소요되는 시간 동안 발생하는 불 법유통에서 매우 중요한 초기 차단도 가능해진다.

This paper aims to develope the technology for monitoring and identifying webtoon works that are being illegally distributed through the web-hard, torrent and overseas websites. The technology is to effectively prevent the illegal distribution and protect the copyrights of the webtoon works, leading to create a healthy market. This paper deals with the technology for (a) automatic collection of webtoon works from the webtoon service sites, (b) extraction of the features from the images of the collected webtoon works, and (c) registers them in the feature database. For these purposes, the required system performance and features were analyzed and the structures of webtoon service sites were examined, through which the system for automatic registration of webtoon works and features was developed. The system can work for the early stage blockage of illegal distributions of webtoon works which occur during the period from webtoon posting to feature registration.

본 연구는 현재 한국에서 가장 대중적인 인터넷 방송 Afreeca TV에서 나타나는 인기 채널에 대하여 탐구한 다. 기술의 발전으로 인해 일반인이 장비를 통해 개인 방송을 할 수 있는 시대가 도래 하였으며, 이에 따른 다양한 학 술적 논의가 태어나고 있다. 인터넷 방송은 기존의 미디어와는 다르게, 시청률의 개념은 존재하지 않으며. Afreeca TV 는 특정 공식을 이용하여 인기 채널을 집계한다. 이러한 상황에서 본 연구는 Afreeca TV에서 나타나는 인기 채널을 1) 성별 2) 프로필 사진 3) 장르 4) 애청자 5) 팬클럽 6) 서포터 7) 방송시간 8) 누적 시청자의 방식으로 구분하여, 어 떠한 특징이 있는지 살펴보도록 한다. 더 나아가, 인터넷 방송의 미래에 대해서 고찰한다.

This study explores the popular channels of Afreeca TV, which is the most famous Internet Broadcasting Service in South Korea currently. Due to the developments of technology, the era has come that ordinary people are able to do broadcasting individually with some equipment. Unlike traditional media, Internet Broadcasting does not have a concept of ratings, and Afreeca TV utilizes the specific formula for counting popular channels. In this situation, this study analyzes the popular channels on Afreeca TV by 1) Gender 2) Profile Photo 3) Genre 4) Enthusiast 5) Fanclub 6) Supporter 7) Amount of Airtime 8) Cumulative Audience, and then it reveals the traits of those popular channels. Then, it further discusses the future of the Internet broadcasting.

본 연구에서는 국내 콘텐츠 생산 및 유통방식의 급격한 변화에 따른 방송장비 구매 수요처의 절대적인 장비 구매 인식을 비교하였으며 이에 수요자가 지각하는 국산 방송장비의 기술 신뢰도, 시스템 안정성 등의 정보의 정도가 장비구매에 미치는 영향을 연구모델을 통해 분석하였다. 방송 장비 수요에 관한, 기존 연구 데이터의 미진함으로 인하 여 방송장비 전문가들과의 심층인터뷰와 설문조사를 병행하였다. 분석 결과로 외산장비에 비해 국내 장비의 단품구매와 시스템, Block구매의 경우가 많아 호환 경쟁력이 미흡하고 기술발전이 늦다. 국내 방송장비수요처가 인식하고 있는 국 산방송 장비에 대한 선호, 만족도의 향상을 기하기 위한 기술 신뢰도 증진과 핵심 주요장비의 개발이 시급하며 소출력 송신기 안테나, 모니터장비에 국한되어있는 국산 장비의 공급을 확장하기 위한 개발이 시급하고 해외진출과 시장을 확 보하기 위한 국내육성 지원도 요구된다.

In this study, we compared the perception of absolute purchase of equipment for broadcasting equipment purchasing demand according to the rapid change of domestic content production and distribution method, and the degree of information such as technical reliability and system stability of domestic broadcasting equipment perceived by consumer The effects were analyzed through a research model. Due to the lack of existing research data on broadcasting equipment demand, we conducted in depth interviews with surveys of broadcasting equipment and surveys. As a result of analysis, compared to foreign equipments, there are many cases of purchase of domestic equipments, systems, and block purchases. To improve the preference and satisfaction of Korean broadcasting equipment, which is recognized by domestic demand for broadcasting equipment, it is urgent to improve the technical reliability and to develop core key equipment and to expand the demand of domestic equipment limited to small power transmitter antenna and monitor equipment. It is urgent to develop in order to develop overseas and to support the domestic market to secure the domestic market.

마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산 시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실 시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비 스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.

Micro-service Architecture is a service architecture optimized for large-scale distributed systems such as real-time realistic broadcasting systems, so that are fiercely adopted by Global leading service platform vendors such as Netflix and Twitter due to the merit of horizontal performance scalability enabling the scale-out technique. In addition, micro-service architecture makes it possible to execute image processing and real-time data analysis using an asynchronous-based processing that are difficult to handle in Web API such as REST. In this paper, an event stream processing framework applicable to asynchronous based micro services is proposed in the sense that the accountability of event processing order is not guaranteed in the events such as IoT sensor data analysis or cloud-based image editing because these are the situations where the real-time media editing generates multiple event streams and asynchronous processes in the platform.

최근 이동 단말의 급격한 증가와 함께 통신망 구축의 용이성, 단말의 자유로운 이동성 및 세션의 연속성, 유 선에 비견되는 데이터 전송 대역폭 등을 제공하는 무선 통신 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 이러한 무선 통신은 신호전달 특성상 도청이나 DOS 공격, 세션 하이재킹, 재밍 등과 같은 악의적 무선 사이버 공격에 취약하다는 단점을 갖는다. 이와 같은 무선 사이버 공격을 막는 다양한 방법 중 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 MTD(Moving Target Defense) 기술은 시스템이 공격 받을 수 있는 요소들을 지속적으로 변경시킴으로써 방어 시스템의 보안 능력 을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 자가 방어 및 복원력이 있는 무선 통신 시스템 구축을 위해 변복조 방법, 동작 주파수, 전송 패킷 길이 등을 동적으로 변화시키는 MTD 기법이 적용된 SDR(Software Defined Radio) 무선통신 테스트베드를 개발하고, 악 의적 사용자의 공격 성공률에 대한 성능분석 수식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능분석 결과의 타당성을 검증하였 다.

With the rapid increase in the number of mobile terminals, demand for wireless technologies has sharply increased these days. While wireless communication provides advantages such as ease of deployment, mobility of terminals, continuity of session, and almost comparable transmission bandwidth to the wired communication, it has vulnerability to malicious radio attacks such as eavesdropping, denial of service, session hijacking, and jamming. Among a variety of methods of preventing wireless attacks, the MTD(Moving Target Defense) is the technique for improving the security capability of the defense system by constantly changing the ability of the system to be attacked. In this paper, in order to develop a resilient software defined radio communication testbed system, we present a novel MTD approach to change dynamically and randomly the radio parameters such as modulation scheme, operating frequency, packet size. The probability of successful attack on the developed MTD-based SDR communication system has been analysed in a mathematical way and verified through simulation.

차량의 전자화가 진행됨에 따라 차량내 전자제어장치의 사용이 증가하고 있으며 각 제어장치들은 급증하는 정보의 처리를 위해 차량 통신 네트워크에 연결되고 있다. 본 논문에서는 FlexRay-CAN의 이종 통신망에 연결된 액 추에이터의 네트워크 기반 제어를 위한 FlexRay-CAN 게이트웨이를 구현하고 FlexRay 슬롯의 2분법을 사용하여 할 당된 최소한의 FlexRay 프레임 ID (Frame ID)를 사용하여 필요한 센서 정보를 제어 안정성을 보장하는 최대 허용 지 연시간 이내로 전송하기 위한 패킹 알고리즘 제안한다. 접촉 힘 센서 정보를 대상으로 패킹맵을 구성하였으며 제안된 알고리즘은 이종의 네트워크에 분산되어 있는 시스템의 제어에 적용할 수 있다.

Recently, the use of electronic control units in vehicle has increased. The ECUs are connected to invehicle networks to process a large amount of information. In this paper, for an actuator that is interconnected to CAN and FlexRay, a FlexRay-CAN gateway is presented and a data packing algorithm with a bisection method of a FlexRay slot is proposed. And, a network based actuator control system and packing map is implemented. With the proposed packing method, contact force sensor data are transferred within the maximum allowed delay to ensure the stability. The proposed method is useful for control of distributed system.

본 논문에서는 거리계산 보정 알고리즘을 이용하여 거리 인식 측정을 LED 디밍제어를 통해 구현하였다. 원거 리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용 시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback, 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 –61dBm에서 최소 –52.5dBm으로 약 –2dBm에서 –6dBm 정도로 불규칙하고 높은 값이 다소 감 소하는 것을 확인하였다. 정확도 향상을 위한 거리계산 보정 알고리즘을 응용하였으며 이를 통하여 거리가 증가함에 따라 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하였 으며, 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 적용 시행하였다. 또한 거리판별과 신호의 안정도를 표시하 기 위해 LED로 RGB 색상을 구현하였다.

In this paper, Distance recognition measurement using distance calculation correction algorithm, was realization through LED dimming control. The calculation values for the RSSI average filtering and the RSSI feedback filtering were calculated and applied to reduce the error of the RSSI value measured from a long distance. It was confirmed that the RSSI values through the average filtering and the RSSI values measured by setting the coefficient value of the feedback filtering to 0.5 were ranged from –61 dBm to - 52.5 dBm, which shows irregular and high values decrease slightly as much as about –2 dBm to -6 dBm as compared to general measurements. A distance calculation correction algorithm to improve the accuracy was applied, which confirmed that as the distance increases, the range of errors decreases. In conclusion, unstable signals were corrected using the RSSI measurement result filtering, and the distance calculation correction algorithm was applied and performed to reduce the range of errors. In addition, RGB colors were implemented by LED to indicate the distance determination and the signal stability.

최근 연안지역에 선박 통항량이 증가하고 있어, 그에 따른 해양사고도 증가하고 있다. IMO에서 안전운항을 위 하여 안전 장비를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. 대부분의 중대형 선박은 거의 안전운항 장비를 구비하고 있 지만, 소형 선박은 선주의 재정상 어려움 또는 무관심 때문에 구비하지 않는 경우가 많이 있다. 그러므로 여안 지역에 서 소형선박의 안전을 위하여, 좌초, 침몰, 그리고 충돌 등과 같은 해양 사고를 미리 예방하거나 또는 사고 발생 시 신 속히 대처할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 이와 같은 기능을 수행하는 소형선박용 안전 장비를 개발하였다. 이 장비 는 선원의 스마트폰 및 저렴한 전용 단말상에 이런 상태를 표시해 주고 동시에 이런 상태를 제어센터와 인근에 있는 선박에 전송함으로써 무방비 상태에 있는 소형 선박의 안전을 상당히 보장해 줄 수 있다.

These days as there are a growing vessel volume in the costal area, the marine accidents has being increased. IMO recommend that all vessels have to be equipped with the safety equipments mandatorily for the safety navigation. Almost medium and large size vessels are equipped with the safety navigational equipments, But many small size vessels are not equipped with those ones because of its owner’s financial hardship or indifference. So for the safety of small size vessels in the coastal area, the marine accidents such as stranding, sinking, collision, and so on, have to be protected in advance or the occurred accidents has to be treated quickly. In this paper, the safety equipment for small size vessels having these functions has been developed. This equipment can guarantee the safety of small size vessels in defenseless state considerably by displaying these states in seamen’s Smart phone or the cheap dedicated terminal and also informing the control center and nearby other vessels of these states.

본 논문에서는 사회관계구조에 초점을 맞춘 사회관계망 분석을 고려한다. 사회관계망은 많은 사회집단으로 구 성되어 있으며, 사회관계 구조 특성으로 인하여 같은 사회집단 내의 노드들은 서로 강한 유대관계를 가지고 있으며 다 른 사회집단에 속한 노드와는 상대적으로 약한 유대를 가지게 된다. 사회관계망에서의 사회관계구조 검출은 사람들의 행동 및 상호작용의 분석과 예측을 가능하게 한다. 본 논문에서는 사회관계구조와 사회집단을 검출하기 위하여 사람들 이 소지하는 스마트기기의 실제 블루투스 접촉 데이터를 이용한다. 네트워크 노드 간 유대를 추정하기 위한 다양한 유 사도 측정 방식과 클러스터링을 기반으로 하는 사회관계구조 검출 방안을 제시한다. 제안하는 방안을 검증하기 위하여 교유관계 특성을 이용하는 성능측정방안을 이용한다.

In this paper, we consider social network analysis that focuses on community detection. Social networks embed community structure characteristics, i.e., a society can be partitioned into many social groups of individuals, with dense intra-group connections and much sparser inter-group connections. Exploring the community structure allows predicting as well as understanding individual's behaviors and interactions between people. In this paper, based on the interaction information extracted from a real-life Bluetooth contacts, we aim to reveal the social groups in a society of mobile carriers. Focusing on estimating the closeness of relationships between network entities through different similarity measurement methods, we introduce the clustering scheme to determine the underlying social structure. To evaluate our community detection method, we present the evaluation mechanism based on the basic properties of friendship.

본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 완전도체띠 격자구조에 의한 TE(transverse electric) 산란 문제는 전자 파 수치해석 방법으로 알려진 PMM(point matching method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구 하기 위하여 이용하였고, 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였고, 도체띠의 해석을 위해 완전도체 경계 조건을 적용하였다. 완전도체띠의 폭과 주기, 2중 유전층 사이의 비유전율과 두께 및 입사각에 대해 정규화된 반사전력 과 투과전력을 계산하였다. 최소값을 가지는 변곡점들의 대부분의 반사전력은 입사각 이외의 다른 방향으로 산란된다. 본 논문의 제안된 구조에 대한 수치결과들은 기존 논문의 수치해석 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.

In this paper, TE(transverse electric) scattering problems by a conductive strip grating between a double dielectric layer are analyzed by applying the PMM(point matching method) known as a numerical method of electromagnetic fileld. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients, the scattered electromagnetic fields are expanded in a series of Floquet mode functions, and the conductive boundary condition is applied to analysis of the conductive strip. The numerical results for the normalized reflected and transmitted power are analyzed by according as the width and spacing of conductive strip, the relative permittivity and thickness of the double dielectric layers, and incident angles. The most normalized reflected powers of the sharp variations in minimum values are scattered in direction of the other angles except incident angle. The numerical results for the presented structure of this paper are shown in good agreement compared to those of the existing papers.

본 논문은 마크-젠더 변조기를 사용하여 광 신호를 생성하는 광 듀오바이너리 송신기들의 전송 특성을 이론 적으로 분석하였다. 특히 단일 모드 광섬유를 통하여 분산 보상 방법에 대한 고려 없이 1550nm 파장에서 25Gbps 광 듀오바이너리 신호를 전송하는 여러 가지 형태의 송신기들에 대한 성능을 평가하였다. 각 송신기의 특성에 따라 광 듀 오바이너리 신호 생성 방법이 다르기 때문에 광 파워 스펙트럼과 광 신호의 눈 열림에 특징이 있었으며 이로 인하여 전송 거리에 따른 분산 내성도 차이를 보였다. 모의실험 결과와 송신기 구조의 복잡성 및 제한 조건을 고려하여 25Gbps 전송에 적합한 송신기를 확인 할 수 있었다.

This paper presents a theoretical study of transmission performance for optical duobinary transmitters employed a Mach-Zehnder modulator. Especially, we have investigated the performance of the various transmitters for transmitting 25Gbps optical duobinary signals at a wavelength of 1550nm without any dispersion compensation methods over single mode fiber. Due to the characteristics of generating their duobinary signals, each transmitter has a distinct optical power spectrum and an eye opening shape. By these, there was a difference in the dispersion tolerance. We could find a suitable transmitter for 25Gbps transmission considering the structure complexities and the restricted conditions with the simulation results.

제주지역에 산재된 錠木올레와 드러누워 있는 세계 최대 피라미드인 墓의 神門올레를 조사하고 제주인의 풍속 Protocol을 현대 과학과 접목시키는 Link를 구성했다. 3개의 이승 정낭과 2개의 墓의 저승 神門은 올레길 공간체로 연 결되어 있다. 그 공간체에는 삶과 죽음사이의 相生과 相剋이 공존하는 相補性(complementarity) 원리가 제주 文化에 숨어있다. 對와 待이다. 즉 반대되는 것은 서로 보완적이다. (Contraria Sunt Complementa 라틴어) 서로 대립하면서도 서로 의존하는 관계로 서로가 서로를 품은 관계를 뜻한다. 정낭은 통신 원리를 사용될 뿐 아니라 인체의 DNA Codon 에 기본 원리으로 사용된다.

We investigate the God gate olleh of the largest tomb, pyramid, in the world which is scattered in Jeju Island and construct link which is connecting Jeju people’s custom to modern science. The three sacred gates and the two tombs are connected to the olegil space. In this space, the principle of complementarity in which coexistence exist between life and death is hidden in Jeju culture. It is a question and wait. Contrarily, the opposite is complementary. (Contraria Sunt Complementa Latin) This refers to the relationship of each other in relation to one another and in a mutually dependent relationship. Seminal vesicles are used as basic logic in DNA codon of human body as well as communication principle.

본 논문은 16-QAM과 같은 스펙트럼 효율적인 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 SE-MMA (Signed Error-Multiple Modulus Algorithm)와 QE-MMA (Quantized Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능을 비교하였다. 기존 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호 가 필요하게 되는데, SE-MMA는 연산량을 줄이기 위해 오차 신호의 극성만을 이용하며, QE-MMA는 오차 신호의 극성에 유한 비트의 2의 승수 양자화 성분까지 고려하게 되므로 이로 인하여 서로 상이한 등화 성능을 갖게 된다. 이 들의 성능을 비교하기 위하여 동일한 채널과 환경에서 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, SER을 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 결과 모든 성능 지수에서 QE-MMA가 SE-MMA보다 우월함을 확인하였다.

This paper compares the SE-MMA (Signed Error-MMA) and QE-MMA (Quantized Error-MMA) adaptive equalization algorithm in order to compensates the intersymbol interference due to channel in the transmission of spectral efficient nonconstant modulus signal such as 16-QAM. In the currently MMA adaptive equalizer, the error signal is needed for the updating the tap coefficient. The SE-MMA uses the polarity of error signal for reduce the computational operation in that process, the QE-MMA consider the this polarity and finite bit power-of-2 quantized component in that process, so they has different equalization performance. In order to comparing these performance, the computer simulation was performed in the same channel and environment, the output signal constellation of equalizer, residual isi and maximum distortion, MSE, SER were applied. As a result of computer simulation, the QE-MMA have more superior performance than the SE-MMA in every performance index.

본 논문에서는 nonconstant modulus 신호에서 기존 MMA 알고리즘의 수렴 속도를 개선하고 SE-MMA 알 고리즘의 높은 MSE를 줄일 수 있는 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘을 제안하며, 이 의 등화 성능을 해석하였다. NM-MMA에서는 비용 함수로서 기존 MMA와 SE-MMA 비용 함수의 gradient vector 를 적절한 가중치의 합으로 구성하여 탭 계수 갱신에 이용하므로서 수렴 속도와 MSE 성능을 개선할 수 있다. 이를 위하여 동일한 채널과 스텝 크기 및 신호대 잡음비를 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 성능 해석을 위한 지수로는 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 제안 NM-MMA는 기 존 MMA의 수렴 속도를 개선하고, SE-MMA보다 적은 MSE 성능과 SER 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

This paper propose the NM-MMA (Novel Mixed-MMA) that is possible to improving the convergence speed of current MMA algorithm and reducing the high MSE of SE-MMA algorithm, and its equalization performance were analyzed. The cost function of the NM-MMA configured as the sum of appropriate weights of gradient vector of current MMA and SE-MMA, and then it used for the updating the tap coefficient of equalizer. The computer simulation was performed applying the same environment in the channel, step size and signal to noise ratio, and the same performance index in equalizer output signal constellation, residual isi, MSE, SER was used. As a result of computer simulation, the proposed NM-MMA has fast convergence time than MMA, and less in MSE and SER performance compared to SE-MMA.

TCP/IP 표준을 개발하는 IETF의 상위 기구인 IAB는 작은 사물에도 TCP/IP protocol stack을 붙이기로 결 정했다. 이는 하나의 작은 사물도 하나의 통신 노드로 인정하여, 이를 다섯 개의 전 계층이 올라간 스마트 오브젝트로 확장하겠다는 상징적인 의미를 가진다. 이러한 배경 아래서 등장한 것이 웹을 기반으로 사물 간 지능적으로 네트워크 를 구성해 통신하는 IoT/WoT이다. CoAP는 제한된 환경 내에서 사용할 수 있는 프로토콜로 사물이 인터넷에 연결될 것을 예상하여 만든 표준 규약이다. 이에 따라 본 논문에서는 CoAP 네트워크가 구축된 환경에서 CoAP와 연결되어 관련 사물들의 데이터를 수집하며 관리할 수 있는 Middleware API를 제안하고자 한다.

Developing the TCP/IP standard IBA which is higher organization of IETF decided to attach the TCP/IP protocol stack to small things, such as sensor. This means small object is also considered as on of the communication node, it has symbolic meaning that expand smart object has all five layer. Under this background, IoT/WoT configure the intelligent network between objects based on the internet to communication was introduced. Things has own IP address on IoT environment and are smart object that a lot of people communicate over the internet on Application Layer. In other words, IoT is that smart object are commercialized space. According to the interest of IoT, IETF establish CoAP for use as IoT protocol. CoAP is expected that standard protocols created by things is connected to the Internet protocol that can be used within a constrained environment. Accordingly, in this paper, we proposed Middleware API that can manage and collect the data of objects that connected CoAP network.

본 논문은 LTE 사용단말 증가에 따른 주파수 부족현상 개선과 기존의 비효율적인 WiFi의 접속방법으로 인 한 트래픽 몰림 현상을 해결하고자 한다. 제안한 LTE-WIFI Vertical Handover 방식은 LTE를 통하여 AP의 사전인 증 방법과 RADIUS 서버를 이용하여 단말의 접속 AP를 통제하는 방법이 사용되었다. 제안한 방법은 모의실험을 통하 여 기존연결방식대비 AP의 접속속도가 95%가량 향상된 것을 확인할 수 있었고 연결 속도는 기존대비 18%가량 개선 된 것을 확인할 수 있었다. 사전인증시스템을 통한 끊김 없는 AP제공과 AP접속 분배를 통한 무선네트워크 속도 향상 으로 LTE주파수 부족 문제 해결과 무선네트워크 이용 만족도를 향상시킬 수 있다.

In this paper, we try to solve the frequency shortage due to the increase of LTE terminals and the traffic jam caused by the inefficient WiFi connection method. The proposed LTE-WIFI Vertical Handover method uses a pre-authentication method of the AP through LTE and a method of controlling the access AP of the terminal using the RADIUS server. Through the simulation, the proposed method shows that the access speed of the AP is improved by about 95% compared to the conventional connection method, and the connection speed is improved by about 18% compared to the conventional method. Providing seamless AP through pre-authentication system and improving wireless network speed through AP access distribution can solve LTE frequency shortage problem and improve wireless network usage satisfaction.

세계 수산시장은 초과 수요적 현상으로 이러한 경향은 지속적으로 가속화 될 것으로 전망하고 있다. 수산물 수요가 증가되는 양식업은 어업과 비교해 볼 때 비교적 적은 자원의 투입으로도 생산량의 조절 및 표준화 등이 가능하 여 높은 성과를 얻을 수 있는 산업이다. 그러나 전통적인 양식은 자연재해, 생태계 오염 등 저생산성의 문제점을 안고 있어 최적의 양식장소로 이동할 수 있는 새로운 양식시스템의 개발이 필요하다. 최적의 장소를 찾기 위해서는 온도, 산 소 용존량 등 필요한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해야 한다. 데이터 분석은 머신러닝 기반의 K-means 클러스 터링 기법을 적용하여 반복된 자기학습으로 언제, 어디로 양식장을 이동할지 스스로 판단할 수 있도록 하였다. 제시한 연구결과가 어류 양식업 종사자에게 적용된다면 최적의 양식장소를 스스로 찾아감으로써 자연재해, 생태계 오염 등 저 생산성의 문제점을 해결 할 수 있을 것이다.

The demand for aquatic products in the domestic and overseas is increased, so that the aquaculture industry can achieve high performance by controlling and standardizing the production even with a relatively small amount of resources compared with existing fisheries. However, traditional method has problems of low productivity such as natural disasters and ecosystem pollution, and it is necessary to develop a new culture system that can move to the optimal culture site. In order to find the optimal location, you need to collect and analyze the necessary data such as temperature and DO in real time. Data analysis was performed by using K-means clustering method based on machine learning, so that it was possible to decision when and where to move the farm by repeated unsupervised learning. The proposed research could solve the problems of low productivity such as natural disasters and ecosystem pollution if applied to regressive fish farmers.

최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로 하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분 은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병 원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래 서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활 용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.

New infectious diseases such as MERS have been in need of many measures such as initial discovery, isolation, and crisis response. In addition, the culture of hospitals is changing, such as the general public 's visiting and Nursing Care Integration Services. However, as the qualifications and regulations of medical personnel in hospitals become rigid, overseas such as linens, wastes movements are replacing possible works with robots. we have developed a hospital logistics robot that can carry out various goods delivery within a hospital, and can move various kinds of objects safely to a desired location. In this thesis, we have studied a hospital logistics robot that can carry out various kinds of goods delivery within the hospital, and can move various kinds of objects such as waste, and linen safely to a desired location. The movement of a robot in a hospital may cause a collision between a person and an object, so that the collision must be prevented. In order to prevent collision, it is necessary to recognize whether or not an object exists in the movement path of the robot. And if there is an object, it should recognize whether it moves or not. In order to recognize human beings and objects, we recognize the person with face/body recognition technology and generate the context awareness of the object using 3D Vision image segmentation technology. We use the generated information to create a map that considers objects and person in the robot moving range. Thus, the robot can be operated safely and efficiently.

최근에는 슈퍼-픽셀 (super-pixel)은 컴퓨터 발전 응용에 널리 사용되고 있다. 슈퍼 픽셀 알고리즘은 픽셀을 지각적으로 실행이 가능한 영역으로 변환하여 그리드 픽셀의 경직된 특징을 줄일 수 있다. 특히, 슈퍼 픽셀은 깊이 추정, 골격 작업, 바디 라벨링 및 기능 국소화 등에 사용된다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 위해 우수한 슈퍼 픽셀 파티션을 생성하는 것은 쉽지 않다. 특히 슈퍼 픽셀은 비합, 지속, 폐쇄, 지각 불변과 같은 형태 측면을 고려할 때보다 의미있는 특징을 만족시키지는 못한다. 본 논문에서는 단순 선형 반복 클러스터링과 퍼지 클러스터링 개념을 결합한 고급 알고리즘을 제안한다. 단순 선형 반복 클러스터링 기술은 이미지 경계, 속도, 메모리 효율이 기존 방법보다 높다. 그것은 형태 측면의 맥락에서 슈퍼 픽셀 형태에 대해 양호하게 작거나 규칙적인 특성을 제안하는 것은 아니다. 퍼지 유사성 측정은 제한된 크기와 이웃을 고려하여 합리적인 그래프를 제공한다. 보다 작고 규칙적인 픽셀을 얻으며 부분적으로 관련된 특징을 추출 할 수 있다. 시뮬레이션은 퍼지 유사성 기반 슈퍼 픽셀 생성은 사람의 이미지를 분해하는 방식으로 자연적 특징을 대표적으로 나타낸다.

In recent years, Super-pixels have become very popular for use in computer vision applications. Super-pixel algorithm transforms pixels into perceptually feasible regions to reduce stiff features of grid pixel. In particular, super-pixels are useful to depth estimation, skeleton works, body labeling, and feature localization, etc. But, it is not easy to generate a good super-pixel partition for doing these tasks. Especially, super-pixels do not satisfy more meaningful features in view of the gestalt aspects such as non-sum, continuation, closure, perceptual constancy. In this paper, we suggest an advanced algorithm which combines simple linear iterative clustering with fuzzy clustering concepts. Simple linear iterative clustering technique has high adherence to image boundaries, speed, memory efficient than conventional methods. But, it does not suggest good compact and regular property to the super-pixel shapes in context of gestalt aspects. Fuzzy similarity measures provide a reasonable graph in view of bounded size and few neighbors. Thus, more compact and regular pixels are obtained, and can extract locally relevant features. Simulation shows that fuzzy similarity based super-pixel building represents natural features as the manner in which humans decompose images.

기존의 취업정보 시스템은 사용자가 원하는 취업정보를 검색했을 때 그 결과가 수많은 리스트로 나열되어 한 눈에 알아보기 어려운 단점이 존재한다. 또한 기존 시스템의 문제점에서 구인, 구직자의 만족도 제고를 위한 서비스 강 화 및 사용, 환경의 품질 향상을 위한 개선 방안이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 원하는 다양한 지역 별, 조건별 취업 정보를 웹 지도상에서 손쉽고 편리하게 검색할 수 있는 매시업 기능을 이용한 취업 정보 시스템을 개 발한다. 본 논문에서는 많은 취업정보 제공자로부터 취업 관련 정보들의 RSS를 수집하고 사용자가 원하는 다양한 지 역별, 조건별 취업 정보를 웹 지도상에서 손쉽고 편리하게 검색할 수 있는 매시업 기능을 이용한 취업 정보 시스템을 개발하였다.

Existing employment information system is the result of a number of lists list exists is difficult to determine at a glance when a user searches for a desired jobs. The service used for the strengthening and enhancement of job satisfaction, job seekers in the problems of the existing system, there is a need to improve measures for improving the quality of the environment. In this paper, we developed a system using a mashup Jobs feature that allows users to easily and conveniently search the various regions, the conditions specific jobs you want on the web map. In this paper, we collect the RSS of employment related information from many employment information providers, and we have a mashup function that makes it easy and convenient to search various regional and conditional job information desired by the user on the web map I have developed a job information system that I used.

사람의 얼굴 표정을 실제 환경에서 인식하는 데에는 여러 가지 난이한 점이 존재한다. 그래서 학습에 사용된 데이터베이스와 실험 데이터가 여러 가지 조건이 비슷할 때에만 그 성능이 높게 나온다. 이러한 문제점을 해결하려면 수많은 얼굴 표정 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 능동준지도 학습을 통해 다양한 조건의 얼굴 표정 데이터를 쉽게 모으고 보다 빠르게 성능을 확보할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 딥러닝 네트워크와 능동 학습 (Active Learning)을 통해 초기 모델을 학습하고, 이후로는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning)을 통해 라벨이 없는 추가 데이터를 확보하며, 성능이 확보될 때까지 이러한 과정을 반복한다. 위와 같은 능동준지도 학습(Active Semi-Supervised Learning)을 통해서 보다 적은 노동력으로 다양한 환경에 적합한 데이터를 확보하여 성능을 확보할 수 있다.

It is difficult to recognize Human’s facial expression in the real-world. For these reason, when database and test data have similar condition, we can accomplish high accuracy. Solving these problem, we need to many facial expression data. In this paper, we propose the algorithm for gathering many facial expression data within various environment and gaining high accuracy quickly. This algorithm is training initial model with the ASSL (Active Semi-Supervised Learning) using deep learning network, thereafter gathering unlabeled facial expression data and repeating this process. Through using the ASSL, we gain proper data and high accuracy with less labor force.

과거부터 로봇의 실생활 활용에 관한 연구가 지속됨에 따라 현대사회에서 이전까지의 실험 환경에서 벗어나 사회 각 분야로의 진출이 지속적으로 시도 되고 있다. 하지만 로봇이 실제 환경에 적용되기 위해서 기존의 로봇 플랫 폼 상용화의 가장 큰 단점으로 꼽히는 생산 비용과 인간 기준의 작업환경에서의 적응성 문제가 선결되어야 한다. 본 논문에서는 사람의 자유도와 크기를 따르는 이족보행 형태의 로봇을 제안하였으며, 엔코더를 포텐셔미터 접목모듈로 대 체하여 높은 생산 단가를 절감하고, 파트 교체가 쉬운 모듈형 설계를 채택하여 로봇의 유지 보수비용을 절감 하였다. 최종적으로 크기와 모터의 배열이 다른 두 가지의 더미로봇에 보행패턴을 적용하여 안정성을 검증하였고, 본 논문에서 는 제작된 실제 로봇들을 이용한 보행 패턴을 적용 및 보행 실험을 통하여 제안한 이족보행 로봇 적용가능성을 검증하 였다.

As research on the practical use of robots has continued since the past, advancements into each field of society are being continuously tried in modern society, breaking bounds from the previous experimental environment. However, in order for robots to be applied to the real environment, the production cost, which is considered to be the biggest disadvantage of commercializing the existing robot platform, and the adaptability issue in working environments in terms of human standards must be considered. This paper proposes a robot of biped walking form, which conforms to the degree of freedom and the size of human beings. By replacing the encoder with a combined module of potentiometer, the high cost of production is reduced, and by adopting a modular design that is easy to replace parts, the maintenance cost of robots is reduced. Finally, stability was verified by applying a walking pattern to two dummy robots of different sizes and motor arrangements. In this paper, after developing the real biped walking robots, the performance and usability were verified through walking experiments and applying the walking pattern using the developed robots.

Hand Accelerometer는 인간신체 운동 패턴을 실시간으로 파악하는데 널리 사용되고 있다. 그러므로 행동 유 형을 정확하게 파악하는 것은 아주 중요하다. 이 과정에서 각 행동유형의 형태를 미리 정확하게 파악하는 것이 중요하 다. 인간의 신체 행동은 센서를 통해 수집된 시계열 데이터로 표현된다. 이 데이터는 비안정적, 비선형적 성격을 가지 고 있다. 그래서 이런 성격의 데이터의 유형을 효율적으로 추출하는 방법을 찾는 것은 매우 중요하다. 힐버트-황 변환 은 비안정적 비선형적 요소를 시계열데이터에서 효율적으로 추출하는 방법이다. 이 방법을 위의 시계열 데이터에 적용 한 결과 핵심패턴이 성공적으로 추출되었다.

Hand Accelerometers are widely used to detect human motion patterns in real-time. It is essential to reliably identify which type of activity is performed by human subjects. This rests on having accurate template of each activity. Many human activities are represented as a set of multiple time-series data from such sensors, which are mostly non-stationary and non-linear in nature. This requires a method which can effectively extract patterns from non-stationary and non-linear data. To achieve such a goal, we propose the method to apply Hilbert-Huang Transform which is known to be an effective way of extracting non-stationary and non-linear components from time-series data. It is applied on samples of accelerometer data to determine its effectiveness.

스마트폰의 사용이 보편화됨에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 응용서비스가 개발되고 있으며, 추가적인 장치 없이 음향 신호를 이용하여 데이터를 송수신하거나 위치를 측정하는 기술이 활발하게 개발되고 있다. 그러나 스마트폰 장치의 한계로 음향 주파수의 선택에 한계가 있고, 음향신호 발생 장치의 전자회로의 비선형성으로 인해 인간이 감지 할 수 있는 음향신호 잡음이 발생하는 문제가 있다. 따라서 시끄러운 소리가 나므로 실용화에 어려움이 있다. 본 논문 에서는 인간이 감지하는 음향 신호의 크기 측정 방법을 제안하고, 이에 따라 여러 가지 음향 신호를 비교 분석함으로 써 음향 통신 및 위치측정 시스템 개발시에 비가청 음향 신호 설계에 활용하도록 한다.

According to the ubiquitous usage of smartphone, so many smartphone applications have been developed, and especially data communications and position measurement technologies without additional equipments have been developed using acoustic signal. But there is a limitation to select the frequency of the acoustic signal due to the smartphone hardware, and there is non-linearity in the electronic circuits in a sound generation devices, the audible sound generated from the speaker is not avoidable. And it causes critical difficulty to the commercial system deployment. In this paper, a simulation technique to calculate the power of the audible acoustic signal by human is applied to several types of acoustic signals to evaluate the loudness. These could be referred when the acoustic communications or positioning systems are designed, for the purposed of inaudible sounding to human.

본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식 별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의 한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.

In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.

무선 센서 네트워크는 환경 모니터링, 감시 시스템, 무인 우주 탐사 등의 다양한 분야에서 활용 가능하다. 하 지만 노드의 부적절한 배치로 인해 센싱할 수 없는 지역이 생기거나 특정 지역에 노드가 과도하게 중복 될 수도 있다. 이는 데이터 수집을 어렵게 하고, 에너지 낭비를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드 재배치를 통해 이러한 배치 문제 를 해결한다. 먼저 중복 배치된 노드를 찾고, 이 노드들을 센싱할 수 없는 지역으로 옮겨서 최대한 넓은 지역을 센싱할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이를 위해 필요한 효율적인 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안 방법을 검증 하였다.

Wireless sensor networks are useful to various unmanned monitoring application such as monitoring environments, surveillance system, unmanned space exploration, and so on. Due to the inappropriate placement of sensor nodes, there are some problems, for example, low connectivity and high overlapped sensing area. These problems can make it difficult for the data collection and lead to a waste of energy. In this paper, we propose a node relocating method to resolve the inappropriate placement of sensor nodes. Given monitoring area, we place sensor nodes randomly and find redundant nodes and move them to uncovered area. Through the simulation, We show that the proposed method is viable and efficient compared with the existing randomly locating method.

본 연구는 모비우스 플랫폼을 이용하여 IoT 센서 네트워크를 구현하였고 성능을 검증하기 위해 스마트 홈 서 비스에 적용 가능한 4종의 Z-Wave 센서를 구현하였다. 모비우스가 제공하는 12가지의 CSF(Common Service Function)은 센서들의 상태 감시를 비롯한 어플리케이션 서비스를 빠른 시간에 구현할 수 있도록 하였다. 표준적인 서 비스절차와 프로토콜은 시스템의 설계 과정을 생략할 수 있도록 하였고, 어플리케이션 소프트웨어 개발자, Gateway 개 발자 및 센서 개발자들 간의 규약확정을 위한 회의시간, 그리고 의견 조정을 위한 논의 시간을 단축할 수 있도록 하였 다. 구현된 센서네트워크를 기반으로 하는 어플리케이션 서비스와 IoT 센서의 구현은 개발일정을 단축시킬 수 있음을 확인하였고, 무엇보다도 시장에서 구매한 상용품을 변경개발 없이 수용이 가능함을 확인하였다. 이러한 신속성과 개방 성은 다양한 서비스의 요구에 부응할 수 있도록 하여, 서비스 확대 및 신규 시장 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대 한다.

In this study, we implemented IoT Sensor Network using Mobius Platform and implemented four kinds of Z-wave sensors applicable to smart home service to verify its performance. The 12 common service functions (CSF) provided by Mobius enable application services including status monitoring of sensors to be implemented quickly. The standard service procedures and protocols have eliminated the design process of the system and shortened the meeting time for establishing protocol between application software developer, gateway developer and sensor developer, and discussion time for adjustment of opinion. We confirmed that the application service based on the implemented sensor network and the implementation of IoT sensor can shorten the development schedule, and confirmed that most of the products purchased in the market can be accommodated without change. We hope that such speediness and openness will be able to meet the demands of various services and contribute to expanding services and creating new markets