단일 인터페이스를 사용하는 Wireless Mesh Network에서의 채널할당시간 조절 기법

김의직(Eui-Jik Kim),윤주상(Joo-Sang Youn),염성관(Sung-Kwan Youm),성두현(Doo-Hyun Sung),강철희(Chul-Hee Kang) 한국통신학회 2005 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2005 No.6

Survey on Industrial Wireless Network Technologies for Smart Factory

장지은,김의직 아이씨티플랫폼학회 2016 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.4 No.1

Recently, smart factories are being developed in and around advanced countries. With the rapid progress of ICT, the studies on new manufacturing systems using ICT are being carried out actively. Therefore, it needs to develop a technology to handle flexibly and intelligently complex systems such as distributed control of industrial process as well as factory automation. Accordingly, the need to develop an industrial network technology for real-time factory monitoring & controlling and connecting the inside and outside of a factory is also growing. In this study, based on the analysis of the global trend of smart factory and standardization of industrial network and the survey on future development of smart factory and its expected effects, we propose the direction of future research on industrial network.

Wake-Up Radio를 활용한 지역화 TSCH 슬롯프레임 기반 항공 데이터 수집 연구

권정혁,최효현,김의직 한국사물인터넷학회 2022 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.8 No.2

This paper presents a regionalized time slotted channel hopping (TSCH) slotframe-based aerial data collection using wake-up radio. The proposed scheme aims to minimize the delay and energy consumption when an unmanned aerial vehicle (UAV) collects data from sensor devices in the large-scale service area. To this end, the proposed scheme divides the service area into multiple regions, and determines the TSCH slotframe length for each region according to the number of cells required by sensor devices in each region. Then, it allocates the cells dedicated for data transmission to the TSCH slotframe using the ID of each sensor device. For energy-efficient data collection, the sensor devices use a wake-up radio. Specifically, the sensor devices use a wake-up radio to activate a network interface only in the cells allocated for beacon reception and data transmission. The simulation results showed that the proposed scheme exhibited better performance in terms of delay and energy consumption compared to the existing scheme. 본 논문은 Wake-up radio를 활용한 지역화 Time Slotted Channel Hopping (TSCH) 슬롯프레임 기반 항공데이터 수집 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무인항공기가 대규모 서비스 영역 내 배치된 센서 기기들의 데이터를수집할 때 소요되는 지연 시간 및 소모 에너지를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 제안 기법은 서비스 영역을다수의 지역으로 분할하고, 각 지역 내 센서 기기들이 요구하는 셀의 수에 따라 지역별로 TSCH 슬롯프레임의 길이를결정한다. 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 radio 를 활용하여 비콘 수신 및 데이터 전송을 위해 할당된 셀에서만 네트워크 인터페이스를 활성화한다. 시뮬레이션 결과는제안 기법이 기존 기법 대비 지연 시간 및 에너지 소모 측면에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 보여주었다.

심층 인공신경망을 활용한 Smoothed RSSI 기반 거리 추정

권혁돈,이솔비,권정혁,김의직 한국사물인터넷학회 2023 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.9 No.2

본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output (MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer 에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.

토론 수업 채점을 위한 클라우드 기반 평가 시스템 설계 및 구현

안미영(Mi-Young An),김의직(Eui-Jik Kim) 한국디지털콘텐츠학회 2019 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.7

As cloud services are becoming more popular recently, they are also being used in education. Cloud-based systems are being developed as a learner assessment tool, especially as tools for evaluating education are being diversified. In this paper, we present the appropriate cloud-based discussion method for problem-based learning and evaluation system to students who are familiar SNS. To evaluate students problem-based learning abilities, discussion methods using apps and discussion evaluation methods using cloud services were designed and implemented. The proposed evaluation method uses the Android app to create a discussion room and stores the conversations of students gathered in the discussion room in the cloud service. In addition, The system was designed and developed to evaluate problem-based learning skills through the analysis of student participation and keywords stored in the cloud.

전자파 인체영향 연구논문에 대한 연구형태 자동분류 연구

이상우,권정혁,김남,최형도,김의직 한국전자파학회 2020 한국전자파학회논문지 Vol.31 No.10

본 연구는 전자파 인체영향 연구논문 데이터베이스의 활용성과 객관성을 높이기 위한 연구형태 자동분류 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 문서 임베딩(embedding) 모델인 Doc2Vec을 사용하여 연구논문의 텍스트 데이터를 벡터로 표현하고, 동물실험, 세포실험, 역학조사에 해당하는지 판단하는 3가지 연구형태 이진분류기를 학습시켜, 전자파 인체영향연구논문의 연구형태를 자동으로 분류한다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위하여 전자파 인체영향 관련 연구논문120개 중 90개를 학습 세트로, 30개를 테스트 세트로 하여 제안하는 기법을 실험하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 평균88 %의 높은 정확도로 전자파 인체영향 연구논문의 연구형태를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

Block-based Self-organizing TDMA for Reliable VDES in SANETs

이솔비,Jung-Hyok Kwon,김부영,심우성,김동완,김의직 한국인터넷정보학회 2024 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.18 No.2

This paper proposes a block-based self-organizing time-division multiple access (BSO-TDMA) protocol for very high frequency (VHF) data exchange system (VDES) in shipborne ad-hoc networks (SANETs). The BSO-TDMA reduces the collisions caused by the simultaneous transmission of automatic identification system (AIS) messages by uniformly allocating channel resources using a block-wise frame. For this purpose, the BSO-TDMA includes two functional operations: (1) frame configuration and (2) slot allocation. The first operation consists of block division and block selection. A frame is divided into multiple blocks, each consisting of fixed-size subblocks, by using the reporting interval (RI) of the ship. Then, the ship selects one of the subblocks within a block by considering the number of occupied slots for each subblock. The second operation allocates the slots within the selected subblock for transmitting AIS messages. First, one of the unoccupied slots within the selected subblock is allocated for the periodic transmission of position reports. Next, to transmit various types of AIS messages, an unoccupied slot is randomly selected from candidate slots located around the previously allocated slot. Experimental simulations are conducted to evaluate the performance of BSO-TDMA. The results show that BSO-TDMA has better performance than that of the existing SOTDMA.

이상치 보정을 활용한 BLE Beacon 기반 실내 거리 측정 기법

이연희(Yeon-Hee Lee),이상우(Sang-Woo Lee),김의직(Eui-Jik Kim) 한국디지털콘텐츠학회 2021 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.5

Distance measurement using the received signal strength indicator (RSSI) value of the message transmitted by the Bluetooth Low Energy (BLE) beacon is used in various services. However, when the RSSI value is used, an error in distance measurement increases due to the occurrence of outliers due to ambient interference, multipaths, and obstacles. This paper presents a BLE beacon-based indoor distance measurement technique using outlier adjustment, which aims to minimize an error caused by the instability of the RSSI. The proposed technique adjusts the outliers of the RSSI values and measures the distance through the following 4 steps: 1) Removal of high and low RSSI values, 2) Outlier replacement, 3) Calculation of moving average, and 4) Distance calculation. To evaluate the performance of the proposed technique, we conducted the experiments. The results showed that the proposed technique achieves 42.43% lower error on average compared to the case where outlier adjustment was not used.

기상 데이터를 활용한 순환신경망 기반 태양광 발전량 예측 시스템

이상우(Sang-Woo Lee),권정혁(Jung-Hyok Kwon),김의직(Eui-Jik Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

본 논문은 기상 데이터를 활용한 순환신경망 기반 태양광 발전량 예측 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 기상정보 수집기, 2) 기상정보 데이터베이스, 3) 순환신경망 예측모델, 4) 태양광 발전량 GUI로 구성된다. 기상정보 수집기는 최근 24시간에 대한 기상정보를 수집한다. 기상정보 데이터베이스는 전달받은 기상정보와 태양광 발전량을 시간대별로 저장한다. 순환신경망 예측모델은 최근 24시간의 기상 데이터와 발전량 데이터를 입력 데이터로 사용하여, 향후 6시간에 대한 태양광 발전량을 예측한다. 태양광 발전량 GUI는 발전량 예측결과를 시각화하여 보여준다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위한 실험이 수행되었다. 실험결과, 제안하는 시스템은 평균 92%의 정확도로 6시간 이후의 태양광 발전량을 예측했다.

통학 차량 안전사고 예방을 위한 선형회귀 기반 거리 추정 모델

이솔비(Sol-Bee Lee),권정혁(Jung-Hyok Kwon),김의직(Eui-Jik Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

본 논문은 통학 차량 내 비콘 수신기와 비콘 사이의 거리를 정확하게 추정하기 위해 머신러닝 기반의 거리 추정 모델을 제안한다. 이를 위해, 통학 차량 내 비콘 수신기와 비콘 과의 실제 거리 및 비콘으로부터 수신된 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 데이터를 활용한 학습을 통해 거리 추정을 위한 선형회귀 모델을 개발한다. 선형회귀 기반 거리 추정 모델은 Python과 sci-kit learn 오픈소스 라이브러리를 사용하여 개발되었다. 제안하는 모델의 성능을 검증하기 위해, 선형회귀 기반 거리 추정 모델과 iBeacon 오픈소스 거리 추정 모델의 거리 추정 정확도를 비교하였다. 실험결과는 선형회귀 기반 거리 추정 모델이 iBeacon 오픈소스 거리 추정 모델보다 86.29% 더 높은 거리 추정 정확도를 나타냄을 보여주었다.