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HMM에 의한 원형 마이크로폰 어레이 적용 드론 위치 추적
정형찬 ( Hyoungchan ),임원호 ( Jeongwonho ),곽준봉 ( Limjunfeng Guo ),이시티아크아메드 ( Isitiaq Ahmad ),장경희 ( Kyunghi Chang ) 한국항행학회 2020 韓國航行學會論文誌 Vol.24 No.5
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계 하여 음성판독 회로설계에 반영하였다. In order to reduce the threat by illegal unmanned aerial vehicles, a tracking system based on sound was implemented. There are three main points to the drone acoustic tracking method. First, it scans the space through variable beam formation to find a sound source and records the sound using a microphone array. Second, it classifies it into a hidden Markov model (HMM) to find out whether the sound source exists or not, and finally, the sound source is In the case of a drone, a sound source recorded and stored as a tracking reference signal based on an adaptive beam pattern is used. The simulation was performed in both the ideal condition without background noise and interference sound and the non-ideal condition with background noise and interference sound, and evaluated the tracking performance of illegal drones. The drone tracking system designed the criteria for determining the presence or absence of a drone according to the improvement of the search distance performance according to the microphone array performance and the degree of sound pattern matching, and reflected in the design of the speech reading circuit.
Harmonic Line Association 기반 특징벡터 추출에 의한 드론 음향 식별 및 분류
정형찬 ( Hyoungchan Jeong ),임원호 ( Wonho Lim ),하유경 ( Yujing He ),장경희 ( Kyunghi Chang ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.6
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다. Drone, which refers to unmanned aerial vehicles (UAV), industries are improving rapidly and exceeding existing level of remote controlled aircraft models. Also, they are applying automation and cloud network technology. Recently, the ability of drones can bring serious threats to public safety such as explosives and unmanned aircraft carrying hazardous materials. On the purpose of reducing these kinds of threats, it is necessary to detect these illegal drones, using acoustic feature extraction and classifying technology. In this paper, we introduce sound feature vector extraction method by harmonic feature extraction method (HLA). Feature vector extraction method based on HLA make it possible to distinguish drone sound, extracting features of sound data. In order to assess the performance of distinguishing sounds which exists in outdoor environment, we analyzed various sounds of things and real drones, and classified sounds of drone and others as simulation of each sound source.
VANET 이동성 시뮬레이터 SUMO(Simulation of Urban Mobility)
임원호(WonHo Lim),정형찬(HyoungChan Jeong),지준호(JunHo Ji),장경희(KyungHi Chang) 한국통신학회 2015 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.06
본 논문에서는 VANET 인프라 및 이동성 시뮬레이터를 실행하기 위한 MOVE와 SUMO 및 GLOMOSIM의 연관관계를 살피고, MOVE에서의 입력 파라미터로 SUMO와 GLOMOSIM을 실행하기 위한 제어방법을 알아본다. MOVE는 VANET 시뮬레이터로써 Vehicle의 움직임을 실환경에 적용하기에 앞서 가상의 망에서 분석하여 최적의 망을 구축하게 해준다. MOVE는 도로망에 따른 인프라와 Vehicle사이의 트래픽을 분석할 수 있도록 해주며, 자율주행 자동차의 제어인프라에도 사용 가능하다.
안전망과 철도망 공존환경에서 협력통신을 이용한 아웃티지 및 수율 관리
임원호 ( Wonho Lim ),정형찬 ( Hyoungchan Jeong ),아마드이쉬티아크 ( Ishtiaq Ahmad ),장경희 ( Kyunghi Chang ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.6
우리나라에서는 재난안전통신망(PS-LTE) 주파수로 철도망(LTE-R)에 이미 지정되어 있는 700 MHz 대역이 할당되었다. 따라서 동일채널간섭으로 인한 아웃티지를 줄이고 수율을 높이기 위한 연구가 필요하다. 본고에서는 안전망과 철도망이 공존하는 LTE-R 네트워크 다운링크 환경에서 RAN 공유시와 비 RAN 공유시, 또한 협력통신(CoMP)을 적용시와 미적용시에 PS-LTE UE 수율의 향상과 LTE-R UE 아웃티지 감소를 비교 분석한다. PS-LTE 와 LTE-R 네트워크의 공존 시나리오를 수행방법에 기반하여 네가지로 구분하고, 각각의 시나리오별로 UE의 아웃티지와 평균 수율을 측정한다. 열차제어신호는 최상위 MCS (mission critical service)에 해당되기에, PS-LTE UEs가 LTE-R 네트워크의 RAN 공유시, LTE-R UE에 더 높은 우선권을 주어 자원을 할당한다. RAN 공유 환경에서 협력통신인 CS CoMP를 적용하는 경우, 최고의 수율과 최소의 UE 아웃티지 성능을 보임을 알 수 있다. In the Republic of Korea, the LTE-based public safety (PS-LTE) network is being built for the 700 MHz frequency band. However, the same bands are also assigned to the LTE-based high-speed railway (LTE-R) network. Therefore, it is essential to utilize the co-channel interference management schemes for the coexistence of two LTE networks in order to increase the system throughput and to reduce the user outage probability. In this paper, we focus on the downlink (DL) system for the coexistence of PS-LTE and LTE-R networks by considering non radio access network (RAN) sharing and LTE-R RAN sharing by PS-LTE users (UEs) to analyze the UE throughput. Moreover, we also utilize the cooperative communications schemes, such as coordinated multipoint (CoMP) for the coexistence of PS-LTE and LTE-R networks in order to reduce the UE outage probability. We categorize the coexistence of PS-LTE and LTE-R networks into four different scenarios, and evaluate the performance of each scenario by the important performance indexes, such as UE average throughput and UE outage probability.
불법드론 탐지를 위한 PSO 기반 군집드론 최적화 정찰궤적계획
임원호 ( Wonho Lim ),정형찬 ( Hyoungchan Jeong ),호등 ( Teng Hu ),아람기르 ( Alamgir ),장경희 ( Kyunghi Chang ) 한국항행학회 2020 韓國航行學會論文誌 Vol.24 No.5
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance areapriority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다. The use of unmanned aerial vehicle (UAV) have been regarded as a promising technique in both military and civilian applications. Nevertheless, due to the lack of relevant and regulations and laws, the misuse of illegal drones poses a serious threat to social security. In this paper, aiming at deriving the three-dimension optimal surveillance trajectories for group monitoring drones, we develop a group trajectory planner based on the particle swarm optimization and updating mechanism. Together, to evaluate the trajectories generated by proposed trajectory planner, we propose a group-objectives fitness function in accordance with energy consumption, flight risk. The simulation results validate that the group trajectories generated by proposed trajectory planner can preferentially visit important areas while obtaining low energy consumption and minimum flying risk value in various practical situations.