무선 센서 네트워크를 위한 잔여 수명 기반 클러스터링 통신 프로토콜

장백철(Jang, Beakcheol) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.4

무선 센서 네트워크는 넓은 지역을 위한 분산 센싱 시스템을 구현하는 데에 큰 잠재성을 가지고 있다.각 센서의 배터리 교환이 대체로 어렵다고 생각되기 때문에,무선 센서 네트워크의 수명 향상은 매우 중요한 연구 주제 이다.클러스터 링 방식은 각 각의 센서 노드가 패킷을 원거리의 싱크 노드에게 보낼 필요 없이,가까운 거리의 클러스터 헤드에게 보내면 되므로 에너지 효율적이다.이 논문에서 우리는 잔여수명을 기반으로 클러스터 헤드를 선정하는 무선 센서네트워크를 위한 클러스터링 통신 프로토콜을 제안 한다.우리가 제안한 알고리즘을 평가하기 위해,대표적인 무선 센서네트워크 클러스터링 알고리즘 중의 하나인 LEACH와 그 성능을 비교 한다.실험 결과는 우리의 알고리즘이 LEACH보다 트래픽 양 측면에서 20% ~ 30%,그리고 확장성 특면에서 30% ~ 40% 만큼 노드들의 평균 수명을 향상 시킨다는 것을 보여 준다. Wireless sensor networks (WSNs) have a big potential for distributed sensing for large geographical area. The improvement of the lifetime of WSNs is the important research topic because it is considered to be difficult to change batteries of sensor nodes. Clustering communication protocols are energy-efficient because each sensor node can send its packet to the cluster head near from itself rather than the sink far from itself. In this paper, we present an energy-efficient clustering communication protocol, which chooses cluster heads based on the expected residual lifetime of each sensor node. Simulation results show that our proposed scheme increases average lifetimes of sensor nodes as much as 20% to 30% in terms of the traffic quantity and as much as 30% to 40% in terms of the scalability compared to the existing clustering communication protocol, LEACH.

트위터 데이터를 위한 효과적인 단어 임베딩

김인환(Inhwan Kim),장백철(Beakcheol Jang) 한국통신학회 2018 韓國通信學會論文誌 Vol.43 No.11

상용 실내 내비게이션 시스템 기술 동향

서재민(Jae-Min Seo),장백철(Beakcheol Jang) 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.1

In this paper, we introduce commercial indoor navigation systems being deployed and serviced in many fields of industry focusing on their indoor positioning technologies. Indoor positioning technology is a technology that locates people or targets in the interior of a building. To do that, it utilizes radio waves such as WiFi, and bluetooth, magnetic fields, or other sensory information from smart phones. We present indoor navigation systems categorizing them into their indoor positioning technologies. We define important performance issues for indoor positioning technologies and analyze them according to the performance issues. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor navigation systems.

Performance Evaluations of Text Ranking Algorithms

Myung-Hwi Kim(김명휘),Beakcheol Jang(장백철) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.2

텍스트 순위 알고리즘은 키워드 추출을 위한 대표적인 방법이며 그 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭킹 알고리즘에서 대표적으로 사용되는 TF-IDF, SMART, INQUERY, CCA 알고리즘이 적용된 최근 연구와 실험해 비교한다. 먼저, 각 알고리즘을 설명한 후 뉴스와 트위터 데이터를 기반으로 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험 결과에 따르면 네 가지 알고리즘 모두 뉴스 데이터에서 특정 단어의 추출 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 그러나 Twitter의 경우 CCA는 특정 단어를 추출하는 최고의 성능을 가지며 INQUERY는 가장 낮은 성능을 보여준다. 또한 6 가지 비교 메트릭을 통해 알고리즘의 정확성을 분석한다. 실험 결과 CCA가 뉴스 데이터에서 최고의 정확도를 보여주고, 트위터의 경우 TF-IDF와 CCA는 비슷한 성능을 보이며 높은 정확도를 보인다. The text ranking algorithm is a representative method for keyword extraction, and its importance is emphasized highly. In this paper, we compare the performance of recent research and experiments with TF-IDF, SMART, INQUERY and CCA algorithms, which are used in text ranking algorithm. After explaining each algorithm, we compare the performance of each algorithm based on the data collected from news and Twitter. Experimental results show that all of four algorithms can extract specific words from news data equally. However, in the case of Twitter, CCA has the best performance to extract specific words, and INQUERY shows the worst performance. We also analyze the accuracy of the algorithm through six comparison metrics. The experimental results present that CCA shows the best accuracy in the news data. In case of Twitter, TF-IDF and CCA show similar performance and demonstrate good performance.

트위터와 단어 임베딩을 사용한 인플루엔자 감지

김인환(Inhwan Kim),장백철(Beakcheol Jang) 한국통신학회 2020 韓國通信學會論文誌 Vol.45 No.1

AP들의 상대적 세기를 통한 랜드마크 맵 구축과 이를 이용한 실내 위치 추적 기술

김현중(Hyunjung Kim),장백철(Beakcheol Jang) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.1

본 논문에서는 상대적인 액세스 포인트의 신호 강도에 기초한 랜드마크를 사용하는 실내 위치 추적 기법에 대하여 제안한다. AP 신호의 절댓값은 기존의 실내 위치 추적 기술에 사용되었지만, 측정기기, 측정 환경, 그리고 측정 시기의 변동으로 인해 달라질 수 있다. 그러나 우리는 특정 장소에서는 AP의 수신 신호 세기의 흐름이 서의 일정한 패턴을 나타낸다는 사실을 알아냈다. 그 특징에 따라, 우리는 AP들 간의 상대적 강도를 파악하고, 그들이 특정 패턴을 보이는 특정 장소를 랜드마크로서 저장한다. 랜드마크 맵 배치가 완료되면, 시스템은 스마트폰의 IMU 센서를 사용하여 사용자의 위치를 계산하고 저장된 랜드마크로 보정한다. 우리의 시스템은 센서만 사용한 기술에 비하여 75.2%의 개선을, 그리고 절댓값으로 선택된 랜드마크를 사용한 기술에 비하여 39.6%의 개선을 보인다. In this paper, we propose an indoor positioning technique using the landmark based on relative Access Point (AP) signal strengths. The absolute values of AP signals are used to conventional indoor positioning technologies, but they may be different because of the difference of the measuring device, the measuring environment, and the timing of the measurements. However, we found the fact that the flow of the AP’s RSSI in certain places shows almost constant patterns. Based on theses characteristics, we identify the relative strength between the APs and store the certain places as landmarks where they show certain patterns. Once the deployment of the landmark map is complete, system calculate position of user using the IMU sensor of smartphone and calibrate it with stored landmarks. Our system shows 75.2% improvement over technology that used only sensors, and 39.6% improvement over technology that used landmarks that were selected with absolute values.

실내위치인식기술동향

김청미(Cheong-Mi Kim),장백철(Beakcheol Jang ) 한국컴퓨터정보학회 2016 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.21 No.1

In this paper, we introduce indoor localization technologies categorizing them into ON/OFF switch and senor based, wireless communication based, and image based technologies. Then we describe several representative techniques for each of them, emphasizing their strengths and weaknesses. We define important performance issues for indoor localization technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Our analyses show that ON/OFF switch based technologies are difficult to install, but accurate and not limited by light. Wireless communication technologies are not limited by light nor distance (space) and do not need additional device. Image based technologies do not need additional device but are limited by light, and their accuracies are affected by light. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor localization technologies.

전자 기기 조종을 위한 인간 동작 인식 기술 분석

최민석(Min-Seok Choi),장백철(Beakcheol Jang) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.12

본 논문에서 우리는 인간 동작 인식 기술을 카메라 기반, 추가적인 하드웨어 기반, 그리고 주파수 기반 기술들로 분류한다. 각 기술 항목에 대한 대표적인 기술사례들을 설명하고, 그들의 장점과 단점을 기술한다. 인간 동작 인식 기술에 대한 중요한 성능 이슈 항목을 정의하고, 소개된 인간 동작 인식 기술들을 정의된 성능 이슈 항목에 따라 분석한다. 분석 결과 카메라 기반 인간 동작 인식 기술들은 공통적으로 손쉽게 사용할 수 있고, 높은 정확도로 동작을 인식할 수 있지만, 비용적, 인지 범위 등의 단점이 있다. 이에 비해 추가 하드웨어 기반 동작 인식 기술들은 공간의 제약, 빛이나 소음 등의 영향을 받지 않거나 최소화하였지만, 사용자가 직접 착용을 해야 하는 단점을 가진다. 최근에는 이러한 문제점을 보완하고자 주파수 기반 동작 인식 기술들이 연구 및 개발 중에 있다. 이들은 공간의 제약을 줄이고, 추가적 장비 없이 쉽게 동작인식을 할 수 있지만 아직 상용화 되지 않은 초기 연구 단계이며, 다른 신호나 주파수가 정확도에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다. In this paper, we categorize existing human gesture recognition technologies to camera-based, additional hardware-based and frequency-based technologies. Then we describe several representative techniques for each of them, emphasizing their strengths and weaknesses. We define important performance issues for human gesture recognition technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Our analyses show that camera-based technologies are easy to use and have high accuracy, but they have limitations on recognition ranges and need additional costs for their devices. Additional hardware-based technologies are not limited by recognition ranges and not affected by light or noise, but they have the disadvantage that human must wear or carry additional devices and need additional costs for their devices. Finally, frequency-based technologies are not limited by recognition ranges, and they do not need additional devices. However, they have not commercialized yet, and their accuracies can be deteriorated by other frequencies and signals.

블루투스 기반 실내 위치 추적 기술 분석 과 RSS와 거리간의 관계에 대한 실험

김양수(Yang-Su Kim),장백철(Beakcheol Jang) 한국컴퓨터정보학회 2016 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.21 No.10

In this paper, we present indoor localization technologies using the bluetooth signal categorizing them into proximity based, triangulation based and fingerprinting based technologies. Then we provide localization accuracy improvement algorithms such as moving average, K-means, particle filter, and K-Nearest neighbor algorithms. We define important performance issues for indoor localization technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Finally we provide experimental results for correlation between RSSI and distance. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent localization technologies using the bluetooth signal.

다중 웹 데이터와 LSTM을 사용한 전염병 예측

김영하 ( Yeongha Kim ),김인환 ( Inhwan Kim ),장백철 ( Beakcheol Jang ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 “COVID-19” 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다. Infectious diseases have long plagued mankind, and predicting and preventing them has been a big challenge for mankind. For this reasen, various studies have been conducted so far to predict infectious diseases. Most of the early studies relied on epidemiological data from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), and the problem was that the data provided by the CDC was updated only once a week, making it difficult to predict the number of real-time disease outbreaks. However, with the emergence of various Internet media due to the recent development of IT technology, studies have been conducted to predict the occurrence of infectious diseases through web data, and most of the studies we have researched have been using single Web data to predict diseases. However, disease forecasting through a single Web data has the disadvantage of having difficulty collecting large amounts of learning data and making accurate predictions through models for recent outbreaks such as "COVID-19". Thus, we would like to demonstrate through experiments that models that use multiple Web data to predict the occurrence of infectious diseases through LSTM models are more accurate than those that use single Web data and suggest models suitable for predicting infectious diseases. In this experiment, we predicted the occurrence of "Malaria" and "Epidemic-parotitis" using a single web data model and the model we propose. A total of 104 weeks of NEWS, SNS, and search query data were collected, of which 75 weeks were used as learning data and 29 weeks were used as verification data. In the experiment we predicted verification data using our proposed model and single web data, Pearson correlation coefficient for the predicted results of our proposed model showed the highest similarity at 0.94, 0.86, and RMSE was also the lowest at 0.19, 0.07