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안테나 스위칭을 위한 에너지 검파 기반의 백스캐터 신호 검출기법
심이삭,황유민,이선의,김진영 한국위성정보통신학회 2016 한국위성정보통신학회논문지 Vol.11 No.2
본 논문에서는 백스캐터 통신 주파수의 검파한 에너지의 평균을 이용하여 신호를 판단하는 법을 제안한다. Bistatic scatter radio 구조에 해당 모델을 적용시켜 Radio Frequency(RF) 에너지 하베스팅을 수행한다. RF 에너지 전송 시 태그가 모든 RF 신호를 하나의 Frequency Shift Keying(FSK) 대역폭으로 모두 반사하여, 수신기에서 하베스팅 신호와 백스캐터 신호의 차이를 판별할 수 있게된다. 수신기는 이를 이용해 최적의 안테나 선택을 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 적절한 파라미터 설정을 통해 효과적으로 신호를검출할 수 있는 것을 확인하였다. In this paper, we proposed a scheme for signal detection based on average of detected energy of frequencies for backscatter communications. We applied this scheme on the bistatic backscatter radio architecture for RF energy harvesting. Tags reflected entire RF signals on a same bandwidth when transmitted energy signals. Receivers can optimal switching antenna by this scheme. Simulation results show that the proposed scheme can precisely detect signals from tag with properly calculated parameters.
A Survey for Vulnerability Attack and Defense Method of Satellite-Link Based Communication System
심이삭,정진우,윤상범,임윤식,서정현 한국인터넷방송통신학회 2023 International Journal of Internet, Broadcasting an Vol.15 No.4
Satellite based communication is networks in which users in a wide area can access without wired-based ground infrastructure. In particular, the need is emerging due to the recent Ukraine-Russia war. Satellite network systems acquire data that is difficult to observe on Earth as well as communication networks and are also used for research and development, which allows additional data to be produced. However, due to the nature of communication networks existing in outer space, certain vulnerabilities are revealed, and attacks based on them can be exposed. In this paper, we analyze vulnerabilities that may arise due to the nature of satellite communication networks and describes current research, countermeasures, and future research directions.
이기종 통신 시스템을 위한 EMD 기반 노이즈 완화 기법의 성능
심이삭,황유민,양병문,김진영 한국위성정보통신학회 2016 한국위성정보통신학회논문지 Vol.11 No.1
본 논문에서는 이기종 통신 시스템에서 Empirical Mode Decomposition(EMD) 기법을 활용하여 통신 신호의 잡음을 완화시키는 방안을 제시하였다. EMD는 노이즈가 인가된 신호를 여러 개의 Intrinsic Mode Function(IMF)로 분할하여 노이즈가 포함된 IMF를제거하는 방법으로 노이즈를 줄이는 방법이다. 본 논문에서는 EMD의 연산량을 줄이기 위해 새로운 반복 중지 규칙을 제시하였다. EMD의 적용 방법을 수식 및 알고리즘으로 구현하였다. 3종류의 잡음이 인가된 신호를 시뮬레이션을 통해 효과적으로 잡음이 완화되는 것을 확인하였다. In this paper, we proposed a scheme to mitigate noises based on the EMD scheme for heterogeneous communication systems. Noise-corrupted data can be decomposed into a finite number of IMF components. Using the EMD method, we can mitigate noise with eliminate noise-corrupted IMF components. We proposed iteration stop rule for reduce EMD computation time. Simulation results show that proposed EMD scheme based on proposed algorithm for iteration stop rule efficiently mitigates 3 types of noise and reduces its computational time.
IoT 센서의 시계열 데이터 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 분류 기법
김진영,심이삭,윤성훈,Kim, Jin-Young,Sim, Isaac,Yoon, Sung-Hoon 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.4
As the parallel computing capability for artificial intelligence improves, the field of artificial intelligence technology is expanding in various industries. In particular, artificial intelligence is being introduced to process data generated from IoT sensors that have enoumous data. However, the limitation exists when applying the AI techniques on IoT network because IoT has time series data, where the importance of data changes over time. In this paper, we propose time-weighted and user-state based artificial intelligence processing techniques to effectively process IoT sensor data. This technique aims to effectively classify IoT sensor data through a data pre-processing process that personalizes time series data and places a weight on the time series data before artificial intelligence learning and use status of personal data. Based on the research, it is possible to propose a method of applying artificial intelligence learning in various fields. 인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.
채널 센싱 기반의 무전원 백스케터 센서 네트워크의 성능
홍승관,심이삭,황유민,김진영 한국위성정보통신학회 2016 한국위성정보통신학회논문지 Vol.11 No.3
본 논문은 무전원의 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅 시스템에서 주파수 자원의 효율을 높이기 위한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 연구했다. 송신기 측에 스팩트럼 센싱 알고리즘을 이용해서 유휴주파수 대역을 찾고, 찾은 유휴주파수 대역 중에서 페이 딩 영향이 적은 채널을 선택한다. 알고리즘을 적용한 송신기는 페이딩의 영향이 적은 신호를 송신하여, 수신측에서 수신신호의 간섭 을 완화시키고, 수신신호강도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅에 스팩트럼 센싱 알고리즘 이 적용된 송신기를 사용하고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 백스케터 통신의 BER과 수신거리별 수신세기, 그리고 RF 에너지 하비스팅의 성능이 이전보다 향상하는 것을 확인하였다. In this paper, we studied a spectrum sensing algorithm for the efficient use of available spectrum in RF energy harvesting system combined with backscatter communication. We first looked for white spaces and then, selected low fading channel among white spaces using spectrum sensing algorithm at a transmitter. The transmitter employing the algorithm alleviates signal interference and improves the received signal strength indication through signals transmitted by low fading channel. The proposed RF energy harvesting system combined with backscatter communication is used the transmitter employing the algorithm. As a result of computer simulations, we can find the performance improvements of RF energy harvesting, BER of backscatter communication, and the received signal strength per distance of backscatter tag.