다측면 기계학습을 사용한 스마트 이동 객체의 위치 보정 기법

권용훈(Yonghun Kwon),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.7

사물인터넷 환경에서 위치 기반 서비스를 위한 기술 중에서 블루투스 비콘은 활발하게 연구되고 있는 기술이다. 비콘에서 발산되는 신호 중 RSSI 값을 이용하여 실내에서 이동 중인 스마트 객체와 사물 간의 거리측정을 유도할 수 있다. 그러나 RSSI는 신호의 반사와 회절과 같은 현상에 의해 영향을 받아 정확도가 높지 않은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다측면 기계학습 알고리즘들을 사용하여 RSSI를 사용한 거리측정의 정확도를 높이는 연구를 진행하였다. 저주파 통과 필터와 파라미터 학습 그리고 역전파 학습을 순차적으로 진행하여 거리를 측정하였다. 제안된 다측면 기계학습 방식의 성능 평가를 위해 실험의 각 단계에서 유도된 거리와 실제 거리 간의 오차를 바탕으로 정확도를 평가하였다. 실험 결과 제안된 거리측정 방식은 제한된 거리 범위 내에서 실측값에 근접한 거리 값을 유도함을 보이므로, 사물인터넷 망에서 위치 인식 서비스 응용프로그램에 기여할 수 있음을 보였다. Bluetooth technology has been widely used for location awareness services in IoT network environments. RSSI emitted from a beacon can be utilized to measure the distance between smart mobile objects that are moving indoors. However, reflection and diffraction phenomena that affect RSSI often result in inaccurate distance measurements. In this paper, multilateral machine learning algorithms are applied to enhance the accuracy of distance measurements based on RSSI. First, a low-pass filter is used to correct estimates that overshoot among the measured RSSI data. Second, a parameter control leaning method is used and the distance translation equation is supplied with corrected RSSI data. Although this equation can predict distance from the strength of the RSSI signal it can generate errors when it comes to the range of the distances estimated. To reduce these range of distance errors, a back propagation neural network algorithm is applied. For performance evaluation, we compare the actual distance values with the estimated distance values that come from each stage during the multilateral machine learning. The estimated values were found to be close to the actual distances within the limited scope of distances tested, as such, we believe this technology can contribute to location awareness service applications in IoT networks.

WSN 기반 노변 초음파 센서를 이용한 차량인식에 대한 모델링 및 분석

조영태(Youngtae Jo),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.10

기존 교통정보 수집시스템의 낮은 확장성과 높은 비용 등의 문제를 해결하기 위해 WSN 기반의 교통정보 수집 시스템이 최근 많이 연구되고 있다. WSN 기반 시스템은 기존 시스템에 비해 높은 확장성과 낮은 유지보수 비용을 가지는 장점이 있다. 최근에는 자기장센서, 가속도센서, 음향센서 등 다양한 센서를 이용하여 WSN 기반 교통정보수집 시스템 연구가 진행되고 있다. 하지만, 초음파센서를 이용한 WSN 기반 시스템은 아직 연구가 부족한 실정이다. WSN 기반 시스템은 배터리 동작, 낮은 컴퓨팅 파워와 같은 고유 특징으로 인해 에너지절약과 알고리즘의 경량화가 필요하다. 본 논문에서는 상세 모델링과 분석을 통해 도로환경에 따른 초음파 센서의 이상적인 에너지절약 방법을 제시한다. 또한 초음파 데이터를 이용한 차량인식 알고리즘의 경량화를 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법은 초소형 마이크로프로세서에 실제 구현되었으며 성능평가를 통해 높은 차량인식 정확성을 보임을 확인하였다. To address the problems of existing traffic information acquisition systems such as high cost and low scalability, wireless sensor networks (WSN) based traffic information acquisition systems have been studied. WSN based systems have many benefits including high scalability and low maintenance cost. Recently, various sensors are studied for traffic surveillance based on WSN, such as magnetic, acoustic, and accelerometer sensors. However, ultrasonic sensor based systems have not been studied. There are many issues for WSN based systems, such as battery driven operation and low computing power. Thus, power saving methods and specific algorithms with low complexity are necessary. In this paper, we introduce optimal methodologies for power saving of ultrasonic sensors based on the modeling and analysis in detail. Moreover, a new vehicle detection algorithm for low complexity using ultrasonic data is presented. The proposed methodologies are implemented in a tiny microprocessor. The evaluation results show that our algorithm has high detection accuracy.

지능형 교통시스템에서 도시 고속도로와 램프의 교통량을 고려한 밀도 기반 램프 미터링 방법

전수빈(Soobin Jeon),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.3

램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다. Ramp metering is the most effective and direct method to control a vehicle entering the freeway. This paper proposed the new density-based ramp metering method. Existing methods that use the flow data had low reliability data and can have various problems. Also, when the ramp metering was operated by freeway congestion, the additional congestion and over-capacity can occur in the ramp. To solve this problem with the existing method, the proposed method used the density and acceleration data of the freeway and considered the ramp status. The developed strategy was tested on Trunk Highway 62 west bound (TH-62 WB) in Minnesota Twin-City and compared with Stratified Zone Metering(SZM), which had been operating in the Twin-City freeway. To constitute the experiment environment, the VISSIM simulator was used. The Traffic Information and Condition Analysis System (TICAS) was developed to control the PTV VISSIM simulator. The experiment condition was set between 2:00 PM and 7:00 PM, Oct 5th, 2014 during severe traffic congestion. The simulation results showed that total travel time was reduced by 20% for SZM. Thus, we solved the problem of ramp congestion and over-capacity.

멀티미디어 서비스를 위한 씬클라이언트 컴퓨팅의 성능평가 및 비교

김병길(Byeonggil Kim),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ

최근 임베디드 컴퓨팅의 눈부신 발전으로 개인이 사용하는 PC의 단위는 점점 작아지는 추세에 있으며 이로 인해 소형 컴퓨터와 단말기에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 시스템의 수형화로 인해 이러한 시스템들은 일반적인 애플리케이션은 물론 동영상과 같은 미디어 데이터를 처리할 만한 성능을 갖지 못하게 되었다. 본 논문은 VNC(Virtual Network Computing)를 이용하여 다양한 운영체제를 기반으로 미디어 데이터의 처리 성능을 측정하여 비교 연구를 하였다. 이를 통해 멀티미디어 서비스에 적합한 플랫폼을 제시하고 향후 씬클라이언트 컴퓨팅의 개발 방향을 제안하고자 한다.

라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가

권용훈 ( Yonghun Kwon ),정인범 ( Inbum Jung ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.3

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다. Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.

사물인터넷 엣지 컴퓨팅에서 효율적인 소프트웨어 아키텍쳐 설계를 위한 시뮬레이터 연구

김우재(Woojae Kim),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2019 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.12

도시고속도로를 위한 실시간 가변 속도 제한

조영태(YoungTae Jo),정인범(InBum Jung) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.10

IT 기술은 최근 바이오 기술(BT), 나노 기술(NT) 등의 다른 기술들과 융합하면서 새로운 패러다임을 창출하고 있다. 교통 분야에도 IT 기술과 융 · 복합하여 효과적인 교통 환경을 조성하는 지능형 교통 시스템(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 가변속도제한(VSL)은 ITS 연구의 한 분야로 현재 도로 상황에 알맞게 속도제한을 조절하여 도로의 안전성과 효율성을 증대하는 시스템이다. 기존에는 대부분 단일 스테이션에서의 VSL 알고리즘 연구에 중점을 두었다. 하지만 도시고속도로와 같이 다수의 스테이션이 일정한 간격으로 설치되어 있는 환경에 적용하기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 다수의 스테이션들 사이의 연계를 통해 VSL로 얻을 수 있는 효과를 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 30초 단위의 VSL 변화로 도로 상황에 빠르게 반응 할 수 있다. 알고리즘은 교통 혼잡을 유발하는 스테이션 검색 루틴과 교통 혼잡의 크기 산출 루틴, VSL 컨트롤 스테이션 개수 계산 루틴, VSL 계산 루틴의 총 4 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 도로의 안전성 향상과 차량 이동시간 변화량의 최소화를 목적으로 한다. 이동 시간을 고려하는 이유는 VSL의 도로 적용 시 운전자가 가장 민감하게 반응하는 부분이 이동시간의 변화이기 때문이다. 실험 평가를 위해 마이크로스코픽 시뮬레이터인 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 사용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 도로의 안전성 향상에 기여하고 이동시간에 최소한의 영향을 미치는 것을 보인다. Recently, the convergence of information technology with bio-technology, nano-technology or other technologies has been creating a new paradigm. In a field of transportation, the intelligent transport systems which is a convergence of intelligent technologies and transportation systems have been studied. The Variable Speed Limit(VSL), is one of ITS technologies, is thought to improve safety and efficiency of transportation while controlling speed limit based on road conditions. Legacy studies have considered only one station for VSL algorithm. However, it is not appropriate for an urban freeway installed with many stations. In this paper, new algorithm is proposed to not only enhance effectiveness of VSL based on cooperation of stations but also reflect road conditions within 30 seconds. The proposed algorithm consists of 4 steps: the first is a "searching bottleneck station" step, the second is a "calculating a size of congestion" step, the third is a "calculating the number of controlled stations" step, the final is a "calculating VSL" step. This algorithm guarantees improved safety and minimum additional travel time. The travel time should be considered because drivers would against the VSL algorithm when the proposed algorithm occurs additional travel time. In our experiments, microscopic traffic simulator VISSIM is selected to perform a modeling work. The results show that proposed algorithm provides the improved safety and minimum increase of travel time.

미디어 스트림 가속기의 설계 및 개발

방철석(Cheolseok Bang),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ

VOD 시스템에서 많은 클라이언트의 요청은 몇몇의 영화에 집중된다. 서비스 가능한 많은 영화 중에서 실제 서비스가 이루어지는 영화는 많지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 특성을 고려하여 사용자에 의해 많은 요청이 이루어지는 영화만을 위한 미디어 가속기를 설계하고 개발한다. 기존의 시스템은 하드 디스크에 영화를 저장하고 서비스를 하는 반면 본 논문에서 구현하는 시스템은 많은 요청이 이루어지는 영화에 한하여 메모리에 영화를 저장하고 서비스를 한다. 본 연구에서는 미디어 가속기를 리눅스 환경에서 구현하고 실험을 통해서 실제 서비스가 가능한 사용자 수를 측정하고 서비스에 장애가 되는 요인이 무엇인지 알아본다.

자율주행 이동체를 위한 분석 시스템 구현 및 최적화

김소영(Soyoung Kim),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.12

효과적인 미디어 스트리밍 서비스를 위한 요구 선호 버퍼 관리

방철석(Cheolseok Bang),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A

네트워크 환경이 발전하면서 사용자가 원하는 때에 서비스를 받을 수 있는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 미디어 스트리밍 서비스는 특정 시간대 선호되는 미디어들에 대한 서비스가 집중되는 현상을 발생한다. 특정한 미디어에 대한 집중적 요구를 하는 다수의 사용자들을 만족시키기 위해서는 미디어 서버내의 메인 메모리를 효과적으로 사용할 수 있는 버퍼 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 서버내의 버퍼 성능 향상을 위하여 사용자 선호도를 반영한 정책을 제안하고 평가한다.