순환신경망을 이용한 자기장 기반 실내측위시스템

배한준,최린,박병준 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.6

Conventional RF signal-based indoor localization techniques such as BLE or Wi-Fi based fingerprinting method show considerable localization errors even in small-scale indoor environments due to unstable received signal strength(RSS) of RF signals. Therefore, it is difficult to apply the existing RF-based fingerprinting techniques to large-scale indoor environments such as airports and department stores. In this paper, instead of RF signal we use the geomagnetic sensor signal for indoor localization, whose signal strength is more stable than RF RSS. Although similar geomagnetic field values exist in indoor space, an object movement would experience a unique sequence of the geomagnetic field signals as the movement continues. We use a deep neural network model called the recurrent neural network (RNN), which is effective in recognizing time-varying sequences of sensor data, to track the user's location and movement path. To evaluate the performance of the proposed geomagnetic field based indoor positioning system (IPS), we constructed a magnetic field map for a campus testbed of about 94m x 26 m dimension and trained RNN using various potential movement paths and their location data extracted from the magnetic field map. By adjusting various hyperparameters, we could achieve an average localization error of 1.20 meters in the testbed. BLE 는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신 호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화과 같은 규모 실내 환경에 용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시스를 인식하는 데 효과인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 재 치와 이 동 경로를 추한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측시스템의 평가를 해 약 94m x 26m 크기의 교내 테 스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측 오차를 달성할 수 있었다.

다양한 사용자의 실제 이동을 반영하기 위한 LSTM 을 이용한 자기장 기반 실내 위치 인식 시스템

배한준,최린 한국차세대컴퓨팅학회 2021 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2021 No.05

자기장 신호는 BLE나 Wi-Fi와 같은 RF 신호와 달리 벽, 가구 등의 실내 구조로 인해 다중 경로 전파, 회절 및 산란 등이 발생하지 않아 신호가 안정적이기 때문에 높은 측위 성능의 기반이 될 수 있다. RF는 여러 AP를 이용해 한 곳에서 여러 신호를 측정할 수 있는 것과 달리 실내에서 측정되는 자기장 신호는 하나로 유사한 신호가 같은 실내 공간에 여럿 존재하는 문제를 보완할 필요가 있다. 반면, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 따라서 우리는 자기장 데이터의 시간에 따라 변하는 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 Long Short-Term Memory이라 불리는 심층 신경 네트워크 모델을 사용하여 사용자의 이동 경로를 추적한다. 또한, 실제 사용자의 이동에 따라 발생할 수 있는 상황들을 반영하기 위해 학습 데이터를 생성하는 과정에서 걸음길이 및 자기장 데이터 노이즈에 랜덤성을 반영하였다. LSTM 모델의 평가를 위해 약 94m x 26m의 testbed에서 테스트를 진행하였다. 랜덤성 없이 학습한 모델은 랜덤성이 반영된 데이터셋에 대하여 테스트 하였을 때, 2.74 미터의 평균 측위 오차를 보인 반면, 랜덤성을 반영하여 학습한 모델은 1.49 미터의 평균 위치 오차를 달성 할 수 있었다.

동적 디렉터리 테이블 : 공유 캐시 블록의 디렉터리 엔트리 동적 할당

배한준,최린 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.12

In this study we present a novel directory architecture that can dynamically allocate a directory entry for a cache block on demand at runtime only when the block is shared by more than one core. Thus, we do not maintain coherence for private blocks, substantially reducing the number of directory entries. Even for shared blocks, we allocate directory entry dynamically only when the block is actively shared, further reducing the number of directory entries at runtime. For this, we propose a new directory architecture called dynamic directory table (DDT), which is implemented as a cache of active directory entries. Through our detailed simulation on PARSEC benchmarks, we show that DDT can outperform the expensive full-map directory by a slight margin with only 17.84% of directory area across a variety of different workloads. This is achieved by its faster access and high hit rates in the small directory. In addition, we demonstrate that even smaller DDTs can give comparable or higher performance compared to recent directory optimization schemes such as SPACE and DGD with considerably less area. 디렉터리 기반의 캐시 일관성 유지 프로토콜을 사용하는 멀티 코어 시스템은 성능 향상을 위해 더 많은 코어를 집적하려 하지만 캐시 일관성 유지를 위한 오버헤드가 커져 코어 수를 늘리는 데에 제한이 생긴다. 기존의 연구들은 주로 디렉터리 엔트리의 크기를 줄이는 데에 집중하고 있다. 이 논문에서는 캐시 블록이 두 개 이상의 코어에 의해 공유될 때에 디렉터리 엔트리를 동적으로 할당하는 디렉터리 구조를 제안한다. 이에 따라 하나의 코어에 의해서만 접근되는 블록들에 대해 디렉터리 정보를 관리하지 않음으로써 디렉터리 엔트리의 수를 줄일 수 있다. 우리는 PARSEC 벤치마크에서의 시뮬레이션을 통해 풀맵에 비해 훨씬 적은 수의 디렉터리 엔트리에서 높은 DDT hit rate을 가져 shared cache의 디렉터리 정보를 충분히 관리할 수 있음을 확인함과 동시에 풀맵과 비슷한 성능으로 디렉터리의 크기를 풀맵 대비17.84%까지 줄일 수 있음을 확인했다.

실제 이동에 따른 자기장 랜덤성을 반영한 LSTM 기반 실내 위치 인식 시스템

배한준,최린 한국차세대컴퓨팅학회 2021 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.17 No.3

자기장 신호는 RF 신호와 달리 벽, 가구 등의 실내 구조로 인해 다중 경로 전파, 회절 및 산란 등이 발생하지 않아 신호가 안정적이기 때문에 높은 측위 성능의 기반이 될 수 있다. 반면, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호 는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 따라서 자기장 데이터의 시간에 따라 변하는 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 LSTM 모델을 사용하여 사용자의 이동 경로를 추적한다. 또한, 다양한 사용자의 실제 이동에 따라 발생할 수 있는 상황들 을 반영하기 위해 학습 데이터를 생성하는 과정에서 걸음 길이, 걸음 인식 및 자기장 데이터 노이즈에 랜덤성을 반 영하였다. LSTM 모델의 평가를 위해 약 94m x 26m의 testbed에서 테스트를 진행하였다. 랜덤성이 반영된 데이 터셋에 대하여 랜덤성이 반영되지 않은 모델 대비 랜덤성을 반영하여 학습한 모델은 측위 오차를 3.11미터에서 1.26미터로 감소시킴으로써 측위 성능 향상을 보였을 뿐 아니라 측위 결과의 수렴 속도 또한 20걸음에서 10걸음으 로 크게 줄일 수 있었다. Magnetic field does not generate multi-path propagation, diffraction, and scattering due to the indoor structures such as walls and furniture, so that the signal is much more stable over time than those of RF signals, which would potentially enable higher accuracy IPS. As a sequence of the geomagnetic field vectors grows longer, the sequence can uniquely identify the current position of the object. In order to memorize the contiguously changing patterns of geomagnetic vector sequences, we use a LSTM model which is good for recognizing the time-varying sequence of data. In addition, in order to reflect situations that may occur according to actual movement of various users, we reflect the randomness in terms of the step length, step detection, and magnetic field noise in the process of generating training data set. To evaluate our geomagnetic-field IPS based on our LSTM models, we use Hana Square testbed whose dimension is 94m x 26m Compared to the model that does not reflect randomness with respect to the data set that reflects randomness, the model with randomness substantially improve the localization performance, which could achieve the positioning error of 1.26 m. Also, the localization errors converge to a small value after the first 10 steps.

베체트병 환자에서 발생한 횡단 척수염

배한준 ( Han Jun Bae ),정창규 ( Chang Gyu Jung ),이주형 ( Ju Hyung Lee ),김태열 ( Tae Yul Kim ),이선영 ( Sun Young Lee ),채진녕 ( Jin Nyeong Chae ),장혁원 ( Hyuk Won Chang ),이현아 ( Hyon Ah Yi ),김상현 ( Sang Hyon Kim ) 대한류마티스학회 2012 대한류마티스학회지 Vol.19 No.1

Behcet`s disease (BD) is a multisystem disorder presenting recurrent oral and genital ulcerations as well as ocular lesions, involving the nervous system in a subgroup of patients. BD develops at a young age and is frequently presented with an acute or subacute brainstem syndrome or hemiparesis, as well as with other various neurological manifestations, the syndrome is often included in the differential diagnosis of multiple sclerosis, stroke of the young adult, and other neurological disorders. Transverse myelitis (TM) is a clinical syndrome in which an immune- mediated process causes neural injury to the spinal cord, resulting in varying degrees of weakness, sensory alterations and autonomic dysfunction. Spinal Neuro-behcet`s disease is rare case. We reported a 33 -year old man who had been treated for BD for 3 years.

동적 디렉터리 테이블

배한준(HanJun Bae),최린(Lynn Choi) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06

3차원 공간에서의 정확한 움직임 측정을 위한 3축 센서 기반의 이동거리 및 방향전환점 추정

배한준(HanJun Bae),최린(Lynn Choi) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.12

공간상의 제스처 인식을 위한 3차원 입력 시스템

배한준(HanJun Bae),최린(Lynn Choi) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

국내 사슴벌레붙이(Leptaulax koreanus)의 종 정보와 향후의 연구 방향

배한준,한태만,이영보,김남정,박해철 한국응용곤충학회 2013 한국응용곤충학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.10

사슴벌레붙이는 1992년 광릉에서 처음 채집되어 Leptaulax koreanus Nomura, Kon, Johki et Lee로 명명되었고, 한국고유종으로 알려져 있다. 이 종은 외형적으로 사슴벌레와 유사하여 ‘사슴벌레붙이’란 국명이 붙었으며, 사슴벌레붙이과(Family Passalidae) 속한다. 1993년에 처음 확인된 이래로 서식지인 광릉지역이 국립수목 원의 보존지역으로 묶여 사슴벌레붙이에 대한 생물학적 정보는 알려지지 않았다. 하지만, 최근 사슴벌레 서식지 조사를 하는 과정에서 광릉수목원 밖의 남양주와 포 천일대에서 사슴벌레붙이의 서식을 확인하였다. 이에 원래 분포가 알려진 광릉수 목원을 중심으로 반경 15-20km 범위의 산지를 2년(2012-2013년)에 걸쳐서 방사 상으로 정성 조사를 하였다. 현지조사 결과, 사슴벌레붙이가 성충과 유충이 집단 분포한 경우도 있으나, 성충들만 있는 집단이 훨씬 많게 확인되었다. 또한 한 집단 에 20-30개체가 있었고, 많은 경우 50개체까지 함께 서식하였다. 사슴벌레붙이의 집단서식지 내에 먹은 자리에 공서하는 곤충으로 5종을 확인하였다. 광릉수목원을 중심으로 남쪽으로 8km구간 대부분의 낮은 산지에서 사슴벌레붙이의 군집을 확 인하였으며 포천보다는 남양주지역에서 가장 많은 개체수가 확인되었다. 향후 국 내 사슴벌레붙이의 정확한 종 현황과 생태 특성을 파악하기 위하여 정량적 조사가 필요하며 아울러 일본 등 다른 나라를 산지로 하는 종과의 유전자 분석 등 보다 세 밀한 연구가 요구된다.

중절삭용 하이브리드 가이드 개발 연구

배철기(C. K. Bae),고동연(D. Y. Ko),강정석(J. S. Kang),윤주혁(J. H. Youn),한준안(J. A. Han) 한국정밀공학회 2016 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.5월