대부분의 사람들은 하기 싫은 일을 하지 않기 위하여 분쟁을 일으킨다. 이에 본 연구에서는 역할 분담을 쉽고 재미있게 하기 위하여 이동식 룰렛 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 역할 분담을 하는 방식은 스마트폰에 설치된 모바일 애플리케이션을 통하여 룰렛을 회전시키고 다트를 던져 모바일 애플리케이션으로 결과를 확인하는 방법이다. 본 연구를 통하여 대부분의 사람들이 하기 싫어하는 역할 분담을 게임처럼 재미있게 정할 수 있고, 가족끼리의 역할 분담으로 인한 분쟁이 줄어들 수 있다. 또한 무조건 역할만 주어진 것이 아니라 여가 활동을 하는 부분에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

최근 지구 온난화와 열대야로 인하여 선풍기의 사용량이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 장시간 선풍기를 가동하면 전력 과부하로 인한 폭발 위험뿐만 아니라 약간의 전기 요금과 환경 오염이 우려된다. 따라서 이 연구에서는 실내 온도에 따라 선풍기를 자동으로 켜고 끄는 장치를 개발하여 폭발 위험성을 감소시킬 뿐만 아니라 에너지를 절감할 수 있도록 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 선풍기가 자동으로 켜지고 꺼지는 기능과 모바일 애플리케이션에 온도를 표시하는 기능을 제안하였다. 선풍기가 켜지고 꺼지는 기능은 실내의 온도가 일정 이상으로 올라간다면, 선풍기가 스스로 켜지게 한다. 반대로 실내의 온도가 일정 이하로 내려간다면, 선풍기는 꺼지도록 한다. 두 번째로 온도 표시 기능은 모바일 애플리케이션을 통하여 실내의 온도를 확인하는 기능이다. 본 연구에서 제안한 자동 ON/OFF 기능으로 폭발 위험성을 감소시키고 에너지를 절감하는데 기여할 수 있을 것이다. 하지만 실내에 사람이 없더라도 실내가 일정 온도 이상으로 올라간다면 선풍기는 켜질 수 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서 기대하는 바는 적절한 온도에서 선풍기가 가동되고 꺼지는 기능을 통하여 폭발의 위험성과 전기 요금, 환경오염을 줄일 수 있다는 점이다.

최근 도어록은 대중화 되어 있다. 하지만 기계식 열쇠로 여는 방식보다 편리하고 안전하다는 인식 때문에 도어록의 취약점을 제대로 알고 대비하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 도어록의 기능을 개선하고 취약점을 보완하여 강화 하였다. 도어록은 화재 발생시 열에 취약하여 문이 열리지 않을 수 있으므로 열 감지 센서를 부착하여 화재 현장의 내부 온도가 일정 이상이 되면 문이 자동으로 열리게 하였다. 그리고 실내에서는 비밀번호를 누르지 않아도 문이 자동으로 열리게 하였다. 본 연구에서 제안한 기능을 통하여 화재 발생시의 인명피해 예방을 기대할 수 있을 것이다.

오래전부터 화재 예방을 위한 여러 가지 포스터 및 광고 등으로 화재의 위험성을 지속적으로 알리고 있다. 이렇게 화재를 경고하는 이유는 화재의 피해가 크기 때문이다. 더불어 2차 피해가 발생한다면 피해 규모가 더욱 커질 것이다. 본 연구에서는 열 감지센서에 일정온도의 값을 설정하고 그 값 이상으로 올라간다면 자동으로 전력을 차단시키는 자동 전력차단기를 설계할 것이다. 본 연구를 통하여 화재 2차 피해를 최소화 시킬 수 있을 것이다.

본 논문에서는 교육기관에서 이루어지는 컴퓨터 실습 등과 같이 사용자 호스트의 외부망 접속 제한이 필요한 때에, 저비용으로 간단히 접속 제어 시스템을 구축하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중 간자 공격 기법(Man In The Middle, MITM) 중 하나인 ARP Spoofing을 이용하여 LAN 클라이언트에서 출발한 패킷이 게이트웨이 바깥으로 포워딩되지 않도록 하는 방식으로 클라이언트의 외부망 접속을 차단한다. 따라서 클라이언트 호스트에 별도의 방화벽이나 Agent를 설치할 필요가 없기 때문에 간편하고 경제적인 시스템 구축이 가능하다.

본 논문에서는 우리가 사는 4차 산업 시대에 많은 사람들이 사용하는 인터넷을 연결할 때 사용하는 LAN의 종류를 구분하고 속도를 비교 해보았다. 가장 빠른 802.11n의 전송속도가 최대 300Mbps인데 두 번째로 빠른 무선 네트워크 속도가 54Mbps인걸 비교하면 802.11n이 약 6배 빨라졌으므로 앞으로의 무선 랜의 전송 속도는 더욱 빨라질 것으로 예상된다.

본 논문은 암호화폐 거래정보의 유사성과 거래패턴을 파악해서 군집화를 하고 학습을 통해서 다른 거래정보를 자동으로 분류해내는 모델을 제시한다. 유전알고리즘의 특성을 이용하여 군집화 과정에서 불필요한 요소를 최대한 제거하여 더 좋은 군집화 성능을 보여준다. 군집화 값이 포함된 거래정보를 훈련 데이터로 정하고 분류 알고리즘을 통해 거래정보의 예측이 가능해진다. 이는 암호화폐의 다양한 거래정보들로부터 자동으로 비정상 거래를 검출하는데 활용될 수 있다.

의사결정나무를 이용한 토마토 스마트 팜 용 전문가시스템을 설계하여 각 하우스의 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 보다 농민의 결정과 비슷한 의사결정구조를 가진 제어시스템을 구축한다. 현재 스마트 팜의 제어시스템은 지금까지 농민들이 해온 방식과 유사하게 스스로 제어하지 못하였기에 스마트 팜 제어시스템의 의존율은 여전히 높지 못하다. 스마트 팜 내의 센서 값 등 주변 환경을 기준으로 한 환경제어에 농민들의 직접적인 개입이 필수불가결 하다. 그래서 보다 농민의 의사결정과 비슷한 시스템을 만들기 위하여 전문가시스템에 의사결정나무를 접목시킨 제어기를 설계하는 것을 목표로 하였다. 하우스 내의 장비를 제어하기에 앞서 여러 환경요소 중에 가장 직접적인 영향을 미치는 것을 자동으로 선정한 후, 농민들의 의사결정 선정기준을 포함시켜 복합적인제어를 위하여 전문가시스템을 구축한다. 이번 연구는 무거운 툴을 사용하지 않고 데이터를 이용하여 결과를 도출하는 것에 초점을 맞추어 진행하였다. 현재 많은 농장에서 스마트 팜을 이용한 데이터들이 쏟아져 나오고 있고 이것을 농민들이 손쉽고 빠르게 접근하여 직접적인 개입을 줄일 수 있는 방법론에 대한 표준이 될 수 있을 것으로 예상 한다.

본 논문에서는 다중 입력 에너지 하베스팅 시스템을 위한 저전력 벅-부스트 변환기를 설계하였다. 설계된 회로는 3개의 입력 채널로부터 수확되는 에너지를 실시간 병합한 후, 저장 커패시터에 저장하는 역할을 한다. 하나의 외부 인덕터를 사용하고 Arbiter를 이용한 시간분할 기법을 적용하여 벅-부스트 변환기의 구조를 간략히 하였다. 또한 시스템의 효율을 향상시키기 위해 변환기의 컨트롤러 회로들은 전류소모가 최소화 되도록 설계하였다. 제안된 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 3개의 입력 채널이 모두 활성화 되었을 때 최대 490nA의 전류를 소모하며, 최대 전력효율은 92%이다. 설계된 회로의 칩 면적은 $1310{\mu}m{\times}1100{\mu}m$이다.

본 논문에서는 DC 유형의 에너지 하베스팅을 위한 저전력 MPPT 인터페이스 회로를 설계하였다. 제안된 회로는 크게 MPPT controller, bias generator, voltage detector로 구성된다. MPPT controller는 schmitt trigger로 구성된 MPG(MPPT Pulse Generator)와 에너지 유형(빛, 열)에 따라 동작하는 logic gate와 sample/hold 회로로 구성된다. Bias generator는 beta multiplier 구조를 적용하여 설계되었으며, voltage detector는 bulk-driven comparator와 2단 buffer를 이용하여 설계되었다. 제안된 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 3V 이내의 입력전압에서 100nA보다 작은 전류를 소모하며, 최대 전력효율은 99.7%이다. 설계된 회로의 칩 면적은 $1151{\mu}m{\times}940{\mu}m$이다.

본 논문에서는 진동 에너지 수확을 위한 MPPT 제어기능을 갖는 인터페이스 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 수확된 교류 형태의 에너지를 시스템 구동에 필요한 직류 형태의 에너지로 정류하고, MPPT Controller를 통해 Open Circuit Voltage(Voc)를 주기적으로 샘플/홀드한 뒤, 입력전압을 최대 가용 전력점의 1/2되는 전압으로 유지시키면서, 수확된 전력을 부하에 전달하는 동작을 한다. 모든 회로들은 0.35-um CMOS 기술을 기반으로 설계되었으며, 모의실험을 통하여 동작을 검증하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 3V 입력전압에서 98nA의 전류를 소모하며, 최대 전력효율은 99.21%이다. 설계된 회로의 칩 면적은 $1.281mm{\times}1.236mm$ 이다.

본 논문은 IoT전용 망인 LoRa망을 이용하여 무인이동체와 관제 서버 시스템간의 통신을 통하여 무인이동체들을 통제가 가능한 시스템에 대한 설계이다. 작은 공간인 집이나 혹은 사무실 병원 에서부터 공장까지 LoRa망을 적용한 무인이동체 관제 시스템을 설치하여 무인이동체가 특수한 작업을 할 때, 더욱 효율성을 높여준다. 본 논문에서는 네비게이션 경로에 대한 간략화에서부터 다른 이동체 주변에서 일어난 이벤트들에 대한 소통이 가능해 짐으로써, 무인이동체에 대한 사회적 활용도를 더욱 높여주는 시스템에 대한 설계에 대한 내용을 다룬다.

본 논문에서는 선박의 위치, 침로, 속력, 해도 정보, 수심 등의 수로 정보를 표시하는 장치인 전자해도 표시정보시스템의 기능을 활용하여 기존 선박 항해 중심의 전자해도 표시정보시스템과 달리 등부표와 같은 해양교통시설의 정보 수집, 설치, 운용 그리고 유지보수 중심 전자해도 뷰어시스템을 구현한다.

미국과 중국 그리고 일부 유럽국가에서는 교통혼잡 해결하기 위해 2인 이상 탑승한 차량만 운행 가능한 다인승 전용차로(HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)를 도입하여 운영하고 있다. HOV를 도입한 도시에서는 나 홀로 운행 차량이 많이 감소 되어 교통 혼잡 문제를 조금이나마 해결 할 수 있었다. 현재 HOV에서는 차량 내부의 탑승 인원수를 확인하기 위한 시스템을 사용하고 있다. 기존의 해당 시스템은 HOV에 지나간 차량을 자동으로 적외선 카메라를 통해 촬영하여 사람이 직접 검수하는 방식이다. 기존 방식은 사람이 직접 검사하는 방식이라 이를 위한 많은 인력과 시간이 소모되는 점, 그리고 사람마다 확인한 결과가 다를 수 있는 등 여러 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 HOV의 차량 내부 탑승 인원 확인 기술의 여러 단점을 극복하기 위해 Deep Learning과 Computer Vision을 이용한 새로운 기술 설계를 위한 연구한 내용을 다룬다.

최근 '융합과 연결'이라는 4차 혁명에 관심이 높아지고 있으며, '고연결성 사회'를 눈앞에 두고 있다. 이에 따라 사물인터넷에 대한 관심이 사상 최고치에 달하고 있으며, 그 관심의 대상이 오토메이션과 커넥티드카 등으로 국한되지도 않는다. 따라서 사물인터넷은 차세대 이동통신 서비스의 생태계 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 어떤 통신이 사물인터넷에 적합한 것인지와 사물인터넷을 위한 통신들에 대한 기술동향에 대해 소개하고자 한다.

In Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), the robot acquire its map of environment while simultaneously localize itself relative to the map. Now a day, a map acquired by the mobile robots limit to specific area, in an indoor environment and cannot able to navigate autonomous between different floors. We propose a design that could able to overcome this issue in order to navigate multiple floors with one end goal mission to a target destination in the course of autonomous navigation. In this research, we consider all the floors have identical structural arrangement. Internet of Things (IoT) playing crucial role in bridging between "things" and Robot Operating System (ROS) enabled mobile robots.

현재의 한국의 의료 기술은 세계에서 인정받고 있을 만큼 최고의 수준이다. 그에 따라 여러 의사들은 다양한 장애나 질병에 대해 전문적인 지식을 가지고 더 좋은 방법으로 치료를 진행하고 있다. 이렇게 높아지는 의료 기술에 따라 시술이나 수술의 성공확률의 증대와 동시에 환자에게 높은 신뢰성을 제공할 수 있게 되었다. 시술이나 수술 이후에 있을 부작용을 줄이고 빠른 완치를 위해 행하는 재활치료도 의료의 일종이다. 하지만, 이 부분에서의 사정은 조금 다른 점이 있다. 재활에 관련된 기구, 동작 등 개발하려는 움직임은 있으나, 현재는 대부분을 외국에 의존하고 있다. 우리가 흔히 알고 있는 재활치료는 동작에 의한 형태가 주를 이룬다. 하지만, 환자의 증상이 어느 정도인지, 얼마만큼 나아졌는지 알아보는 것 또한 재활의 일종이며, 그 또한 의사가 판단하는 하에 그 지표를 마련하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 음식물 삼킴 동작에 문제가 있는 것을 심각 정도에 따라 파악하는 VFSS 검사에 딥러닝을 활용하여 눈으로 보이는 지표를 마련해 프로그램을 개발하는 것을 연구해 보았다.

This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.

최근 병원에서 근무하는 근로자의 수가 증가보다 노령화가 들어 서면서 환자의 수가 더 많이 증가함으로 한명의 의료 근로자가 담당해야 하는 환자수가 증가 하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 의료 시설에서 실시간으로 환자의 위치를 확인하고, 응급 상황을 보다 신속하게 내용 체계를 마련할 수 있도록하는 웹 모니터링 시스템에 관하여 연구를 하였다. 본 모니터링 시스템은 웹기술인 node js와 ajax, mysql을 바탕으로, 실시간으로 모니터 황면에서 위치와 상태를 나타내어 확인을 한다.

대한민국의 제조 산업을 둘러보면 현재 노후화된 제조 공장이 많다. 실제로 제조 공장에서 제품의 재고관리나 제품의 단가 관리 등을 전부 엑셀을 만들어 수기로 작성하거나 그것을 이용하여 공장을 운영 하고 있다. 또한 작업자가 작업 시 해당 제품을 만들기 위해 설비에 대해 고장을 예측 할 수가 없다. 이에 관한 문제점으로 관리자 및 작업자 사이의 지시 및 작업 과정에서 해당 문서가 손실 될 수 있으며 관리자와 작업자의 의사소통이 제대로 되지 않아 재고관리나 해당 지시한 작업에 대해 제대로 작업량을 채우지 못하고 또한 작업자가 해당 설비에 대해 고장을 인지하지 못하고 그 설비를 계속 사용하여 작업을 진행하는 상황이 발생한다. 이에 따라 효율적인 재고관리와 단가관리, 생산량 파악 및 작업자의 해당 설비의 고장예지를 미리 예측하여 제품의 생산성 및 생산량을 높이기 위해 본 연구인 노후화 된 제조공장의 고도화 방법에 관한 연구를 진행 해보자 한다.

사물인터넷(IOT : Internet of Things) 기술은 다양한 제품과 서비스를 통해 우리생활 곳곳에서 빠르게 현실화 되고 있다. 현재 사물인터넷 서비스에 대한 인식이 보편화되고 있으며, 일반 소비자들이 사물인터넷 기기들을 구매할 의향이 높아지기 시작함에 따라 B2C(Business to Consumer) 시장이 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 사물인터넷 기반 스마트홈 분야의 경제효과는 매우 큰 것으로 알려져 있고 글로벌 제조사들은 스마트홈 서비스를 주축으로 소비자 중심의 다양한 제품들을 출시 하고 있다. 그러나 현재의 스마트홈 서비스 제품은 제조사 마다 독립적인 플랫폼을 개발하고 이에 연동되는 특정 디바이스 및 서비스만 제공하기 때문에 폐쇄적인 시스템이라 할 수 있다. 사물 또는 서비스 간 연계를 통해 지능적인 스마트홈 서비스를 제공 할 수 있는 환경이 필요하고 스마트한 제어를 할 수 있는 컨트롤러가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 디바이스 및 서비스를 제어할 수 있는 스마트 홈 리모컨을 제안한다. 제안하는 스마트홈 리모컨은 제조사마다 독립적인 플랫폼을 IFTTT 자동화 서비스 플랫폼을 통해 사용자가 직접 서비스를 구출 할 수 있는 환경을 제공한다.

최근 국민들의 삶의 질이 높아짐에 따라 국외 여행의 수요가 급증하고 있으며, 늘어난 국외여행 수만큼 국외에서 여행자들의 다양한 사건사고 피해가 증가되고 있다. 하지만 국외 여행자들이 이용할 수 있는 안전시스템은 부족하다. 따라서 여행자들을 위한 국가별 재난 범죄 및 위험지역에 대한 정보제공 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 국외 여행자의 상황별 긴급 대처를 위한 웨어러블 디바이스 기반의 스마트 안전 알림서비스 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 재난 범죄 및 위험지역에 대한 정보제공이며 보호자 및 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.

최근 시간적, 공간적, 의료기술 적용의 한계를 극복하기 위하여 의료 기술과 IT 기술의 융합을 시도하고 있다. 본 연구에서는 응급 의료 서비스를 위한 원격 의료 지도를 지원하기 위한 앱을 개발하였다. 개발된 스마트 원격 의료 지도 지원 앱은 원격지에 있는 의사가 응급 구조사로부터 응급 환자의 상황을 실시간으로 전달 받을 수 있다. 또한 환자의 상태 진단 및 응급 치료를 지도할 수 있으며 응급실에서의 대응이 신속하게 이루어질 수 있도록 할 수 있다.

헬스케어 웨어러블 디바이스(Healthcare Wearrable Device)는 신체에 부착하거나 신체의 한 부분으로 결합시켜 인체의 건강에 대하여 사용자의 의지에 따라 관리 할 수 있도록 돕는 모든 기기를 의미하며 한때 웨어러블 기기에 대한 소비자들의 관심이 높아 많은 종류의 디바이스 개발 및 상품이 나왔으나 사용자들의 사용빈도와 새로운 사용자의 감소가 이루어지고 있다. 이에 사용자로써 감소에 대한 원인 분석 및 대책 방안 마련을 위한 연구이다.

카메라를 이용하여 특정 범위에 객체 침입을 탐지하는 시스템이 많아지고 있다. 하지만 이러한 카메라를 이용한 객체 침입 탐지는 실내에 설치되어 사용되는 경우가 많고, 외부에서 사용할 경우 환경적인 요인(비, 바람 등에 날리는 물체들)에 의해 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 또한, 센서만 사용하여 침입을 탐지하는 시스템은 센서의 감지 범위에 따라 설치할 수 있는 공간이 제약되고 일정 크기 이상의 공간에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 침입 탐지 시스템은 레이저, 초음파, 인체감지 센서의 단점인 감지 범위를 보완할 수 있는 레이더 센서와 카메라를 이용하여 감시 영역 내의 침입을 탐지하는 시스템을 설계하였다.

스마트시티 개념의 등장과 함께 국민의 삶의 질에 대한 정부의 관심이 증가하고 있다. 국민의 삶의 질을 향상시키는 것은 하수도와 같은 도시기반시설이며, 정부에서는 이를 지속적으로 유지관리 하여 주거환경 개선, 공중위생관리, 침수방지 등을 위해 노력하고 있다. 최근에는 하수시설의 노후화 와 서비스 범위의 변화에 따른 하수 서비스 품질에 대해 국민적 관심이 증가하고 있다. 또한 급격한 기후변화에 따른 도시 침수와 같은 재해가 빈번하게 발생함에 따라 재난 관리 측면에서도 하수도는 매우 중요한 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스와 IoT 기술을 활용하여 하수시설 모니터링 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 하수시설의 데이터를 수집하고 모바일 어플리케이션을 통해 사용자에게 알려준다.

원서접수를 위해 페이지를 일회성으로 방문한 사용자는 별도의 설치가 필요한 CS기반의 시스템은 불편할 수밖에 없다. 하지만 JSP는 JSP엔진에 의해 서블릿으로 컴파일 되는 방식이기 때문에 별도의 설치가 필요하지 않다. 본 논문에서는 JSP기반으로 개발한 자체원서접수 시스템의 프로세스와 구축과정을 D대학교의 사례로 연구했다.

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

최근 플로팅 홀로그램이 새로운 콘텐츠로써 상용화되어지고 있다. 주로 한 방향에서 관람할 수 있는 단반향 플로팅 홀로그램으로 공연과 전시관에 활용되고 있으며 구현 방식은 하나의 발현 매체를 통해 $45^{\circ}$로 기울어진 반사 유리에 영상 콘텐츠가 반사되어 공중에 떠 보이는 방식이다. 이는 $45^{\circ}$로 기울어진 반사 유리의 남는 공간만큼 비효율적인 공간이 생기게 되는데 영상 콘텐츠를 더욱 크게 표현할 경우 이러한 비효율적인 공간도 더욱 커지게 된다. 따라서 단방향 플로팅 홀로그램의 설치 공간의 제약을 받게 된다. 본 논문은 현재 상용화되어있는 단방향 플로팅 홀로그램의 효율적인 설치 공간을 고려하여 개발한 상, 하향식 플로팅 홀로그램을 이용해 사운드 출력 시스템을 융합하고 기존에 없던 새로운 형식의 스피커 제품을 제작 함으로써 사용자의 만족도를 높이고자 한다.

개인용 컴퓨터 사용자들은 키보드와 마우스를 장시간 사용 시 손목에 피로를 느끼거나 질환이 생길 수 있다. 그리고 손이 불편한 지체 장애우는 키보드와 마우스를 사용해 컴퓨터를 조작하기 힘들다. 이를 해결하기 위한 키보드와 마우스 대체품은 기능이 제한되거나 가격이 비싼 문제가 있다. 이 논문에서는 아마존 에코와 아마존 웹 서비스의 람다 함수를 이용하여 음성명령으로 개인용 컴퓨터를 조작하기 위한 시스템을 구현한다. 구현한 시스템은 사용자의 음성 명령을 아마존 웹 서버에서 처리하여 개인용 컴퓨터로 전송한다. 개인용 컴퓨터는 전송 받은 명령을 처리하고 이를 이용하여 응용 프로그램을 조작한다.

치과의 모든 정보뿐만 아니라, 공급 사슬관리, 고객의 정보까지 포함하여 통합적으로 관리해야 하므로 특정한 기능을 수행하는 기술개발의 범위보다는 환자의 구강 정보의 원활한 처리를 위한 서버 구축 및 영상의 질 및 촬영의 용이함을 위한 실시간 스트리밍 기술이 필요하다. 영상정보 판독을 통해 치주염의 위험을 보고 환자들의 치과 방문을 유도하는 것이 치료 적기를 놓치지 않기 위해 반드시 필요하다. 이 논문에서는 구강 질환 예방 및 관리를 위한 스트리밍 기반 모바일 촬영 시스템을 제안한다. 특히 환자 자신이 구강 내의 이미지를 클라이언트 앱을 통해 환부를 직접 확인해 가며 조절하여 촬영가능하도록 스트리밍 기법을 제시하며, 이 과정에서 프레임의 버퍼링 및 딜레이 현상을 사용자의 개입없이 자동 조절하는 기능을 제안한다.

보통 서울 시 하루 평균 대중교통 이용자 수는 약 1000만 명 정도가 있으며, 이는 2008년부터 현재까지 약간의 차이는 있지만 계속 약 1000만 명 이상을 유지하고 있다. 본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 활용되는 NFC 기술을 이용하여 대중교통들 중에서 버스에 탑승한 승객 수를 어플리케이션을 통해 알려주는 시스템을 제안한다. 버스에 설치된 NFC 리더기를 통해 승 하차하는 승객 수를 계산해서 웹서버를 통해 어플리케이션으로 확인할 수 있다. 이를 통해 타야할 버스의 승객 수를 확인하여 다른 버스 또는 지하철을 이용하는 등의 선택을 할 수 있게 도움을 준다.

모바일 IT 기기 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 이 논문에서는 대표적이고 우수한 모바일 데이터베이스인 SQLite3를 선택하여 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 실시한다. 실험 결과를 평가하기 위하여 동일한 환경의 Oracle 데이터베이스의 결과와 비교한다.

박물관은 문화유산을 직접 확인할 수 있는 역사교육의 산실로서 매우 중요한 역할을 함에도 불구하고 관람객이 지속적으로 감소하여 왔다. 이에 대한 주요 요인으로는 전시내용의 고정 및 콘텐츠의 부족, 일방적인 정보 전달에 치중함으로써 관람객의 흥미 유발을 이끌어 내지 못하는 것을 들 수 있다. 일부 박물관은 모바일 장비를 이용한 가상 및 증강현실 관람을 도입하고 있으나, 기술적인 한계와 조작의 불편함, 몰입도의 부족으로 인해 큰 효과를 보지 못하고 있다. 본 논문에서는 관람객이 재방문하고 싶은 박물관을 만들기 위해 혼합현실을 기반으로 한 박물관 전시 콘텐츠를 제작한다. 제작된 콘텐츠는 혼합현실을 이용함으로써 가상, 증강현실 콘텐츠보다 몰입감과 현실감을 높일 수 있다. 또한, 관람객과 상호작용할 수 있도록 혼합현실 기반 웨어러블 기기를 사용함으로써 생생한 전시물 체험을 할 수 있다.

본 논문에서는 클라우드 환경에서 빅데이터를 비용 효율적으로 분석하기 위한 기법을 연구한다. 전자의무기록의 클라우드 저장이 최근 가능해짐에 따라 중소병원에서의 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, EMR 환경에서 비용 효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안한 기법을 적용하면 클러스터 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터 규모를 계산할 수 있으므로, 보다 적은 비용으로 빅데이터 분석을 효과적으로 처리할 수 있다.

oneM2M 글로벌 IoT 표준 미들웨어 플랫폼을 활용한 스마트시티 서비스 데이터 모델 지원 및 FIWARE NGSI 기반 Orion Broker 연동 개발 사례를 소개한다. 또한 flexContainer 리소스 타입을 활용한 서비스 데이터 모델 개발 및 oneM2M 릴리즈 3에서 공개된 Interworking Framework (TS-0033) 기반의 FIWARE NGSI 인터페이스 연동 개발 내용을 소개한다. 이를 통해 기존 contentInstance 리소스 타입 기반대비 데이터 모델 엘리먼트에 대한 직접 엑세스를 통한 구독/통지 기능을 활용할 수 있고 Interworking Framework을 활용한 FIWARE NGSI 인터페이스 연동을 표준 기반으로 구축하여 서비스 종속성 없는 스마트시티 플랫폼 간 데이터 연동을 구축할 수 있다.

최근 우리나라의 노인 인구는 급속하게 증가하고 있으며, 노인 인구의 증가 및 노인들의 인지저하와 관련된 의료 문제는 큰 사회적 이슈로 대두되고 있다. 본 연구에서는 인지저하 노인들의 IADL(수단적 일상생활활동) 향상을 목표로 하는 인지재활 프로그램을 개발하기 위해 과업 분석을 실시한다. 특히 ATM 사용을 통한 금융관리 과업 분석에 초점을 맞추었다. 본 연구를 통해 개발된 과업 분석 시나리오는 인지저하 노인들의 IADL 향상을 위한 교육용 프로그램 개발의 기초가 된다.

본 연구는 VR 테마파크를 국내 설치하여 운영하는데 발생되는 문제점을 고찰하고 이에 대한 해결방안을 모색하는데 목적이 있다. VR은 신산업으로서 4차산업혁명의 주도적인 역할을 할 것으로 기대되지만 실제 현장에서 그 가치를 체감하기 힘든 현실이다. 이는 기존의 법 테두리에서 VR 바라보기 때문에 VR의 본질보다는 기존의 법 망에 갇혀 한 발짝도 움직이지 못하는 현실이다. 이는 VR을 유원시설의 유기기기로 바라보기도 하고 게임물로 간주하기도 함에 따라 전자는 관광진흥법에 법률 적용을 받고 후자는 게임산업법에 적용을 받는다. 하나의 콘텐츠와 하드웨어가 두 가지 법률에 동시에 적용을 받고 그에 따른 규제를 받다보니 VR의 특성이 제대로 반영된 운영이 현실적으로 불가능하다. 이를 해결하기 위해서는 각 법률에서 각각을 조금씩 조정하는 방법과 VR 자체를 적용할 수 있는 법 개정이 필요하다. 본 연구는 VR 테마파크를 국내 조성함에 있어서 궁극적인 쟁점을 제시함으로써 VR산업의 활성화에 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 매직영화인 '해리 포터'를 대상으로 영화 속 건물과 배경에 대한 관객의 감성을 탐색적으로 접근하였다. 이를 위해 영화 속 건물배경에 적합한 감성어휘를 도출하였다. 영화의 건물 배경이 관객에게 감성적인 영향을 줄 수 있을 것으로 예상하며 서양 고전적 고딕 양식과 문화를 감성적인 측면으로 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

온라인 게임이든 스탠드 얼론 게임이든 궁극적으로 시각 효과에 대한 사실적 표현의 정도를 높이기 위한 연구는 결코 멈추지 않을 것이다. 최근 현실적으로 표현된 캐릭터가 게임 속에 자주 등장하고 있다. 특히 가상현실 기술의 발달로 인해 시뮬레이션 기반의 현실적인 이미지를 갖춘 RPG 게임이 선풍적인 인기를 끌고 있다. 플레이어는 게임에서 게임의 이야기를 경험하고 각 레벨별 난이도를 경험 할 수 있다. 다른 플레이어, 팀원, 또는 적 캐릭터들이 현실적인 캐릭터로 등장하며 게임의 에피소드가 확장되면서 더 많은 플레이를 할 수 있도록 사실적인 게임 캐릭터의 중요성이 높아지고 있다. 고전적인 영화 캐릭터를 기반으로 현실적인 게임 캐릭터를 게임에 추가하면 플레이어가보다 사실적이고 흥미로운 시각 경험을 얻을 수 있다. 본 연구는 사실적인 캐릭터 스타일이 게임의 재미와 시각효과에 어떠한 영항을 미칠지에 대한 탐색적 연구를 하고자 한다.

우리나라는 최근들어 급속한 고령화 사회로 진입하고 있다. 고령화 사회로 인한 노인들의 문제는 여러 분야에서 나타나게 된다. 신체적 취약점으로 인한 문제 뿐 아니라 인지적 저하로 인한 문제 역시 많은 문제가 발생하게 된다. 인지적 저하는 노인들의 일상생활을 수행하는데 어려움을 야기시키게 되며 이로인한 노인들의 삶의 질 역시 부정적으로 나타나게 된다. 본 연구에서는 인지적 저하 노인들을 대상으로 일상생활 수행이 원활하게 이루어질 수 있는 금융관련 교육콘텐츠를 개발하기 위한 사용자 분석을 실시하고자 한다. 이를 통해 인지저하가 나타날 수 있는 대표적 노인 사례를 개발하고 이를 기반으로 금융관련 교육콘텐츠 개발의 기반을 마련하고자 한다.

소규모 게임 개발사가 많아지고 있는 지금, 금전적 자금이 부족한 개발사는 다양하고 퀄리티 있는 맵을 제작하기 어려움이 따른다. 그러나 무작위로 맵을 생성하여 게임에 적용하면, 시간적 비용과 인적 비용을 현저히 절감할 수 있다. 본 연구에서는 랜덤하게 생성한 스무스 노이즈맵을 활용하여 게임에서 사용 가능한 3D 맵을 제네레이팅 하는 방법을 기술한다.

제1형 당뇨 발병 시 환아들이 학습하는 당뇨 교육에 대한 환경이 매우 열악한 사실을 알 수 있었다. 따라서 환아들에게 혈당 변화에 대처하는 학습을 위한 환경을 조성하는 것이 필요하다. 그래서 본 연구에서는 제1형 당뇨 환아를 대상으로 이러한 혈당 변화 대처 요령에 대한 지식과 행동치료를 위한 디지털 콘텐츠를 제안하고자 한다. 이를 통해 아동들이 전문 지식을 학습함에 있어 효율성을 높여주는 하이브리드 방식을 사용한 교육형 게임 콘텐츠를 제안하고자 하였다. 본 연구를 위해 당뇨병 전문가를 대상으로 인터뷰를 진행한 결과를 토대로 환아에게 필요한 교육 내용으로 구성된 혈당 변화 대처 콘텐츠를 제안하였다. 본 연구 결과 어린이들에게 전문 지식인 당뇨를 게임을 통해 학습하는데 있어 하이브리드 요소가 효과적이라는 것을 알 수 있었다. 이러한 당뇨 교육형 게임 콘텐츠는 교육 환경이 열악한 지역의 당뇨 환아들이 보다 쉽게 학습을 할 수 있는 환경을 제공할 것으로 기대된다.

최근 맞벌이 가구의 수가 늘어나고 출산율도 함께 저하되면서 집에 홀로 방치되는 초등학교 학생이 전체 초등학생의 3분의 1이 넘는다고 한다. 전국 초등학교에서는 방과 후 돌봄 교실이란 정책을 시행하고 있지만 그것마저도 교실의 수를 정부에서 줄이고 있는 상황이다. 이처럼 보호자들은 아이들의 집에 혼자 두는 것을 피할 수 없고 방치 된 아이들의 하루를 궁금해 할 수밖에 없는 현실이다. 이런 보호자들과 초등학교 고학년 학생들을 위해 자기 일과를 스스로 계획하고 실천 할 수 있는 서비스를 제안하고자 한다. 이 서비스로 인해 아이는 자기조절학습능력을 키울 수 있고 보호자들은 홀로 집에 방치되어 있는 아이가 스스로 어떤 계획을 세우고 실천하고 있는지 앱을 통해 피드백을 받아 안심할 수 있다.

인간의 발달 시기 중 유아기에는 급격한 정서발달이 진행되는데, 정서 조절은 긍정적인 정서발달에 영향을 미친다. 따라서 유아기에는 유아가 자신의 정서를 조절하는 방식을 학습하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 유아의 정서조절능력의 향상시킬 수 있는 음악 기반의 미디어 콘텐츠를 제안하고자 한다. 본 연구는 유리드믹스 음악 교육을 바탕으로 음악에 맞추어 신체의 움직임을 통해 여러 가지 악기를 연주하는 프로젝션 기반 인터랙티브 콘텐츠를 제안한다. 즉 유아들이 손, 팔, 다리를 활용한 신체 동작으로 베이스, 드럼, 탬버린, 캐스터네츠, 마라카스의 5가지 악기를 연주하도록 하여, 신체활동이 유아의 정서조절에 긍정적 영향을 미치도록 하였다. 이러한 음악 기반의 인터랙티브 콘텐츠는 유아들의 이목을 집중시켜 보다 재미있게 정서조절의 향상에 도움을 줄 수 있는 환경을 제공할 것으로 기대된다.

모바일 기기 사용이 늘어남에 따라 사용자는 주어진 작은 디스플레이 안에서 사용자 본인의 위치와 가상공간을 인식하고 찾아가야 하는 상황에 놓인다. 본 연구는 기차, 버스와 달리 위치 정보 전달에 어려움이 따르는 지하철 열차 내부 공간을 연구 대상으로 선정하여 사용자에게 인지적 차이를 줄이기 위한 인터페이스를 제안하는 것을 목표로 하였다. 첫 번째 실제 환경을 관찰 후 경험 요소를 도출한다. 두 번째, 익숙한 대상을 통해 익숙하지 않은 특정 대상을 이해하거나 경험하는 행위인 메타포를 활용해 경험 요소를 메타포로 전환 후 UX 원칙에 따라 인터페이스를 디자인한다. 마지막으로 사용자 경험 평가를 통해 사용성을 평가하고 문제점을 도출한 뒤 추후 연구에서 보완할 예정이다. 본 연구는 경험 요소를 통한 메타포를 활용해 사용자가 모바일 인터페이스 내에서 사용자의 위치를 쉽게 인식할 수 있도록 도움으로써 공간 인터페이스의 사용성이 높아지고 다양한 서비스로 응용될 것을 기대한다.

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software-Defined Networking) 기술은 기존의 네트워크 장비와는 다르게 중앙 집중화된 SDN 컨트롤러가 다수의 스위치를 관리하여 어떠한 네트워크 요구사항도 쉽게 적용할 수 있는 차세대 네트워크 기술이다. 하지만 최근 몇 년간 SDN에 대한 연구가 급격하게 진행되면서 이에 대한 보안 문제도 중요하게 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서는 SDN에서 가능한 주요 보안 문제들을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 방안으로 블록체인(Blockchain) 기술을 SDN에 적용할 수 있는 방법론을 소개한다.

지난 몇 년간, 링크 플러딩 공격이라는 새로운 형태의 분산 서비스 공격 (DDoS) 이 제안되었다. 링크 플러딩 공격은 기존 DDoS 공격과는 다르게 선택적으로 라우터 간 코어 링크를 혼잡 시킴으로써 보다 넓은 범위에 지대한 영향을 끼친다는 점에서 큰 차이가 있다. 기존 네트워크 구조에서는 링크 플러딩 공격을 완화하는 것이 어려운데, 이는 공격자가 traceroute를 이용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고 링크맵을 구축할 수 있는 원인에 기인한다. 기존에 링크 플러딩 공격을 감지하여 대응하기 위한 여러 연구가 제안되었으나 이들은 모두 목표 링크에 실제 공격이 발생한 직후에 이를 완화하는, 즉 사후 조치를 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 링크 플러딩 공격 시나리오에서 공격자가 링크맵을 구축할 수 있다는 점에 주목하고 이를 사전에 방지하고자 하는 접근법을 제안한다. 소프트웨어 정의 네트워크의 장점을 활용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고, 주변에 허니팟을 배치함으로써 중요한 링크를 공격자로부터 은닉하는 시스템인 SDHoneyNet을 보인다.

본 논문에서는 안전 관리 시스템 개발을 위하여 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합 시스템 개발을 위한 플랫폼 설계와 상황인식 개발을 위한 객체인지 시스템 대한 연구를 제시한다.

본 논문에서는 GPS 센서 정보와 영상정보를 이용한 객체 검지에 대한 개발과 중앙의 제어장치에 전송되는 GPS 센서 정보와 영상정보를 통한 상황관리 모니터링 시스템 개발을 위한 하드웨어 구성 설계에 대해 고려한다.

본 논문에서는 GPS 센서와 영상 센서로부터 전송되는 객체 정보의 검색 및 관리를 위한 DB 구성에 대해 고려한다. 또한 상황에 따라 인지된 객체에 대해 영상센서를 제어하여 객체를 추적하는 객체 추적 개발을 위한 설계를 고려한다.

대부분의 건설 재해는 공사장 안전수칙을 지키지 않거나 복장 및 보호장비 미착용, 안전 불감증 및 근로자의 건강 등의 인재로 분석된다. 이러한 건설 재해 예방을 위해서는 현장관리직이 근로자의 건강을 점검할 필요성이 있으나 매 시간 근로자의 상태를 확인하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 단순한 보호구 기능에서 벗어나 근로자의 산소포화도와 맥박 수를 체크하여 자동으로 건강 상태를 파악할 수 있는 디지털 안전모의 설계를 제안하였다.

정보통신기술 발전에 따라 일반 사용자들의 생활의 편리성이 많이 향상되고 있다. 또한, 정보통신 기술에 의한 건강 측정과 관리가 인간의 수명을 증가시켜주고 있다. 이에 따라 건강에 대한 관심 증가와 함께 이상 증상에 관한 일반인들의 관심도도 증가되어지고 있다. 이에 본 연구에서는 신체 이상증상에 따른 건강을 관리하기 위하여 다리의 이상증상에 관한 연구를 진행한다. 특히, 하지정맥류 이상증상을 측정하기 위한 장치개발에 관한 내용에 관하여 살펴본다.

생활 수준 향상과 더불어 건강에 대한 관심도가 많이 증가하고 있다. 현대인의 생활 패턴이 편리하고 다양해짐으로써 상대적으로 움직임은 줄어들고 있다. 이러한 생활 패턴변화는 우리의 건강에도 영향을 미치고 있으며, 이를통해 나타난 건강 이상신호도 다양하고 복잡하게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 하지정맥류로 인한 이상증상을 측정하기 위한 장치가 필요하며, 이와 같은 장치개발을 위해서 하지정맥류 기초연구자료에 관하여 살펴보고자한다. 이를 통해 향후 장치개발을 위한 기본 연구로 활용하고자 한다.

대중교통 운전자들의 열악한 근무 환경은 근로자의 정신적 스트레스와 피로누적을 초래할 뿐만 아니라 대중교통 사고의 주요 원인과 직결된다. 스트레스와 피로누적은 심리적, 육체적으로 건강에 영향을 미치기 때문에 생체신호와도 밀접한 연관성을 가진다. 본 논문에서는 심전도와 맥박 수, 체온을 측정하여 운전자의 건강상태를 파악할 수 있는 디지털 의류를 설계하였다. 또한, 이상이 있을 경우를 가정하여, 측정된 생체신호를 블루투스를 통하여 스마트폰 앱으로 전송하고 스마트폰 내장 GPS를 활용하여 운전자의 현재 위치를 서버로 전송해주는 시스템을 제안하였다.

본 논문은 헬스케어의 한 분야로 엄지손가락에 대한 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대하여 알아보도록 한다. 손허리손가락관절굽힘은 엄지 손허리 손가락 관절을 구부리는 것을 말하고 손가락뼈사이관절굽힘은 엄지손가락뼈사이 관절을 구부리는 것을 말한다. 관절을 구부릴 때 일정한 정해진 각도에 미달하거나 통증을 느끼면 이상이 발생한 것이다. 또한 엄지손가락 관절의 이상에 대한 예방법과 치료법도 제시하였다.

이 논문에서는 일반적인 팔꿈치 질환에서 굴곡 및 신전의 이상을 논의하고자한다. 굴곡 및 연장은 90 도가되도록 설정되어있는 동안 팔의 굴곡 및 연장을 나타냅니다. 이 경우 팔의 각도가 현저히 작거나 통증이 동반되면 팔꿈치에 이상이 생깁니다. 우리는 50 대 100 명의 팔꿈치 굴곡 및 연장을 테스트하고 각 경우의 사람 수를 계산했습니다. 그 후 굴곡 및 신전시 이상이있는 환자를 분류하여 각각의 치료 방법을 제시 하였다. 본 논문에서는 근골격계 질환 치료를위한 시스템을 구축했다.

최근 자율주행 및 음성인식 등 인공지능 분야에서 기계학습을 이용한 방법이 활발히 연구되고 있다. 디지털 영상에서 특정 사물이나 영역을 인식하기 위해 고전적인 경계검출 및 패턴인식 등의 고전적인 영상처리 방법으로는 많은 한계를 가지고 있으나 deep-learning 등 기계학습 방법을 이용하면 사람의 인지수준에 근접한 결과를 얻을 수 있다. 하지만 기본적으로 deep-learning 등 기계학습은 방대한 양의 학습데이터가 확보되어야 한다. 따라서 환경 분석을 위한 항공사진처럼 데이터의 양이 매우 적은 경우 영역 구분을 위해 기계학습을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 입력영상의 dataset 크기가 적고 입력 영상의 형태가 training dataset의 category에 포함되지 않는 경우 사용할 수 있는 transfer-learning 기법을 적용하며 이를 이용하여 영상 내에서 특정 영역 검출을 수행한다.

JPEG은 가장 널리 사용되는 표준 이미지 압축기술이다. 본 논문에서는 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 배열은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역 이산여현변환 (IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다.

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 본 연구에서는 빅데이터 분석도구인 소셜 메트릭스를 활용 식용곤충에 대한 메타분석을 진행하였다.

개인의 얼굴 표정을 인식하고 그 사람에게 적합한 음악을 재생하는 시스템 인 Face Song Player가 제공됩니다. 얼굴 윤곽선 정보를 학습하고 평균을 추출하여 얼굴 모양 정보를 획득합니다. MUCT DB는 학습을위한 DB로 사용되었습니다. 얼굴 표정을 인식하기 위해 표정이 없는 이미지를 기반으로 각 표현의 특성 차이를 사용하여 알고리즘을 설계했습니다.

본 논문에서는 Secure Hash Algorithm3-512 (SHA3-512) 해시 함수의 최적 하드웨어 설계조건을 분석하였다. SHA3-512 해시 코어를 64-비트, 320-비트, 640-비트, 960-비트 그리고 1600-비트의 5가지 데이터 패스로 설계하여 RTL 시뮬레이션을 통해 기능을 검증하였으며, Xilinx Virtex-5 FPGA 디바이스로 합성한 결과를 바탕으로 최대 동작주파수, 처리율 그리고 슬라이스 수를 비교하였다. 분석 결과로부터, SHA3-512 해시 코어를 1600-비트의 데이터 패스로 설계하는 것이 가장 우수한 성능을 갖는 것으로 확인되었다.

NIST 표준으로 정의된 이진체 상의 5가지 pseudo-random 타원곡선과 5가지 Koblitz 타원곡선을 지원하는 타원곡선 암호 (Elliptic Curve Cryptography; ECC) 프로세서를 설계하였다. Lopez-Dahab 투영 좌표계를 적용하여 모듈러 곱셈과 XOR 연산으로 스칼라 곱셈 (scalar multiplication)이 연산되도록 하였으며, 32-비트${\times}$32-비트의 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 이용한 고정 크기의 하드웨어로 다양한 키 길이의 ECC가 구현될 수 있도록 설계하였다. 설계된 ECC 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, 0.18-um CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 100 MHz의 동작 주파수에서 10,674 GEs와 9 킬로비트의 RAM으로 구현되었고, 최대 154 MHz의 동작 주파수를 갖는다.

일반적인 실리콘 트랜지스터는 단방향성특성을 갖는다. 도핑 물질에 따라서 p형 혹은 n형 반도체 물질로 케리어가 달라지고 동작 영역도 달라지기 때문에 반도체 소자는 조건에 따라서 한쪽 방향으로만 동작한다. 이러한 특성은 문턱전압에 의해서 구분된다. 반도체소자인 트랜지스터의 안정성은 문턱전압의 의존도가 높아서 문턱전압이 너무 낮을 경우 한쪽방향으로 동작하는 단방향성 반도체소자를 만들기가 어려워진다. 트랜지스터의 안정성은 반도체센서의 감도에 직접적인 영향을 미치게 되며 현재까지 나와 있는 전자센서들의 감도를 높이기 위해서는 다양한 형태의 화합물의 감지를 전기신호로 변환할 때 얼마나 낮은 전기신호를 감지할 수 있는지에 따라서 달라지며 고감도 센서로써 전자소자의 안정성이 결정된다. 트랜지스터의 안정성을 높이기 위하여 ~ nA 수준의 전기신호에 대한 반응성을 조사 분석하여 고감도의 신호 반응을 나타내는 소재 물질의 양방향성 전달특성에 대하여 분석하고 조사하였다.

본 연구에서는 $H_2Pc$ 층이 삽입된 OLED의 전기적 특성 및 발광 특성을 분석하고, 이를 TCAD program을 이용한 전산 모사를 통해 확인하였다. $H_2Pc$ 층은 tunnel barier로서 동작함을 실험 결과로부터 얻을 수 있었고, 전산 모사에서 에너지밴드가 가해진 전기장에 따라 레조넌트 터널링이 가능한 구조임을 확인하였다.

본 연구에서는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다.

본 논문에서는 기존 ImageNet과 Oxford-IIIT Pet Image의 Dataset에서 제공하는 개 품종 이미지와 인터넷 상에서 개 품종 이미지를 데이터 마이닝을 통해 획득된 개 품종 이미지를 결합하고 Random-Label을 추가 하여 개 품종 122개의 클래스와 개 품종이 아닌 1개의 클래스를 인식하는 방법에 대해 소개 한다. 기존 DB만을 사용하였을 때 개 품종 인식률 대비 기존 DB와 수집 DB를 모두 사용한 개 품종 인식률이 Top-1에 대해서 1.5% 개선되었다. 개가 아닌 이미지 인식은 랜덤 DB를 10000장의 경우 93% 인식률을 확인했다.

This research was conducted to identify adolescent problems in internet articles. This research defines adolescent problems as diverse issues related to adolescents and examine how it was dealt in the media to find out how different categories and the aspect of adolescent problems are changing by time. The result of the research was that in 1990's, education policy and family were mainly dealt with when it came to adolescent problems. As the era is changing, adolescent problems were far diversified compared to the past, and each problems are dealt with similar importance. This research is significant in that it does not only examine the social trend adolescent problems but also expand the range of adolescent counselling and utilizes quantitative analysis in considering diversity to provide new information.

세계보건기구 WHO(World Health Organization)에서 발표한 자료에 따르면, 2016년 실내대기오염으로 인한 사망자 수는 약 380만 명이라고 한다. 많은 사람들은 실외 대기 오염에 대해서는 경각심을 가지고 있지만 실내 대기오염에 대해서는 그만큼의 관심을 받지 않고 있다. 하지만 최근에는 사회적으로도 실내대기오염 또한 큰 문제로 대두되고 있으며, 여러 문제점들을 제기한다. 실내에서 빈번하게 발생할 수 있는 취사, 난방 등의 행동으로 인해 다양한 오염 물질이 생겨나고, 이로 인해 면역력이 약한 영유아, 노인들은 오염물질에 노출되어 폐 기능 저하, 호흡기 질환 등의 건강에 큰 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 AQ(Air Quality) 센서를 활용해 실내의 대기를 측정하고 모니터링 하는 IoT(Internet of Things) 플랫폼을 개발하여 가정의 대기 상태를 어플리케이션, 반응형 웹을 통해 실시간으로 데이터를 모니터링 할 수 있도록 한다.

OECD (경제협력개발기구) 발표에 따르면 2009년부터 우리나라 노인 자살률은 높은 수치를 기록하고 있으며 관련 이유로 젊은 시절과 비교되는 사회적 참여도와 우울증이 있다. 정보화시대에 접어들어 커뮤니티 사이트의 영향으로 유대관계의 형성 및 확장이 쉬워졌다. 하지만 노인을 위한 커뮤니티 사이트가 부족하고 이마저도 고령친화적이지 않은 인터페이스 때문에 이용하기 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 노인의 사회적 고독감 해결 및 정보화 사회 참여를 위한 커뮤니티 모바일 앱에 관한 내용을 서술하고자 한다. 노인이 커뮤니티 사이트를 사용하기 힘든 이유에 대해 분석하고, 사용자 평가 모델 중 하나인 PACMAD를 바탕으로 사용자 시나리오에 초점을 맞추어 신체적, 인지적 조건을 고려한 커뮤니티 모바일 앱 인터페이스 및 콘텐츠를 제안한다. 이로써 고령층의 정보화 사회 참여를 이끌어내는데 바탕이 되고자 한다.

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.

본 기법은 한화시스템에서 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation 사업 중 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 DSP의 서비스 큐로 유입되는 다양한 외부 요청을 최적으로 재구성하여 끊김없는(Seamless) 서비스를 제공하는 방법이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답하기 위해서는 DSP가 응답데이터를 구성하는데 소요되는 시간과 선박이 요구하는 서비스를 사전에 예측하는 행위가 필요하다. 따라서 단기간에 DSP로 유입되는 다수의 요청들을 병렬로 예측분석하고 응답 큐를 재구성하여 응답 시간을 단축하는 기법을 구현함으로써 데이터의 크기나 서비스 동시 요청 수에 관계없이 DSP가 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있게 하였다.

복잡한 문제를 효과적으로 해결하고 기술을 개발할 수 있는 능력은 21세기의 새롭고 필수적인 리터러시 기술이다. 디지털 리터러시는 거의 모든 학문과 직업을 뒷받침하는 필수 도구이다. 우리나라는 2015개정교육과정에서 소프트웨어 교육을 통해 다양한 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 사고력을 함양하고 협업적 문제해결 과정을 통해 의사소통능력, 공동체 의식을 함양하고자 하였다. 본 논문에서는 2015개정 교육과정이 디지털 리터러시 능력을 함양할 수 있는지에 대해 소프트웨어 교육과정의 교육내용을 통해 분석하였다.

컴퓨팅 사고란 일반적으로 자동화된 프로세스 설계를 용이하게 하는 정신적 기술(mental skills)을 의미한다. 21세기를 살아갈 학생들에게는 매우 필요한 기술로 인간의 정신 능력과 컴퓨팅 능력을 필요로하는 문제들을 해결하기 위해 핵심이 되는 새로운 사고 방법인 컴퓨팅 사고 배양이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 사고 정의에 대한 인식들이 어떻게 변화하고 있는지와 SW교육을 통해 학습자들의 심리적, 행동적으로 변화되는 기질이 무엇인지를 알아보는 방법에 대해 살펴보았다.

최근 들어 각 대학에서는 교양과목에서 프로그래밍 관련 강좌를 많이 개설하고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 매우 어렵게 생각하고 있으며, 관심과 흥미를 높이기 위한 노력들이 계속되고 있다. 특히 기존 연구에서는 남학생과 여학생의 프로그래밍 학습에 대한 차이가 있음이 많이 발견되었다. 본 연구에서는 교양 프로그래밍 강좌의 수강생들의 회복탄력성을 분석하였다. 399명을 대상으로 사전검사를 진행하였는데, 남학생이 여학생보다 회복탄력성의 평균은 높지만 편차가 더 크다는 것은 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습에 대한 학습자의 학습전략을 위한 방안을 모색할 수 있다.

프로그래밍 학습은 학습자들이 어렵게 느끼기도 하며, 프로그래밍 학습에 흥미를 잃거나 포기하는 사례도 많다. 이러한 상황에서 학습자들이 딛고 일어서서 탄력을 받아 학습에 자신감을 얻게 하는 능력이 회복탄력성이다. 또한 프로그래밍 언어 및 도구에 따라서 학습자들이 느끼는 인지적인 부담과 학습 동기가 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 교양 프로그래밍 강좌의 스크래치 강좌와 파이썬 강좌의 수강생들을 대상으로 회복탄력성의 차이를 비교 분석하였다. 연구의 결과로 파이썬 강좌와 스크래치 강좌의 회복탄력성 차이는 유의미한 수치로 차이가 있었으나 두드러지지는 않았다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 언어 및 도구와 학습자 성향에 따른 학습 전략을 세울 수 있었다.

구조물 건축분야에서의 슬라이딩 공법의 우수성에도 불구하고 유압식 동력제어 방식의 문제점을 개선하기 위하여 AC 유도전동기 서보제어장치를 구조물 건축 분야의 동력제어기술로 활용함으로서 정밀제어 및 생산성 향상에 기여 할 수 있다. Induction Motor Servo Controller를 기반으로 PC와 MITY(MS) Servo의 복잡한 조합을 이용한 이동성슬라이딩 공법 시스템 개발을 제안 하였다.

최근에는 다양한 생체신호 분석 툴을 활용하여 건강관리서비스가 개발 및 연구되고 있다. 대부분의 생체신호 분석 연구는 Matlab 및 R Programming을 활용한다. 그러나, Matlab과 R Programming으로 개발한 알고리즘을 시스템에 적용하기 위해서는 소스 코드의 변환 작업이 필요하다. 본 논문은 소스 코드의 변환 작업을 생략할 수 있는 스마트 인터페이스를 제공하고자 한다.

매년 국내 자동차 등록은 계속 증가하고 있으며, 차량이 많아짐에 따라 교통사고 또한 많아지는 중이다. 교통사고가 발생하는 경우 가해자와 피해자를 판단하여 상황에 맞게 처리해야한다. 이러한 상황을 판단할 때, 현장에 있었던 목격자를 제외하고 증거가 될 수 있는 것이 차량용 블랙박스이다. 차량용 블랙박스는 교통사고에 대비해 자동차에 필수 불가결한 장치가 되어가는 중이다. 그러나 블랙박스는 디지털 증거인만큼 증거 훼손, 조작 등으로 인해 무결성을 입증할 방법이 없다. 이에 따라 본 논문에서는 무결성 입증을 위해 PingPong-256 암호알고리즘을 이용하여 생성된 Hash값을 통해 영상의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.

시민생활의 안전을 위협하는 자연재난, 사회재난, 사이버재난 등에 대해 재난정보를 수집, 저장 및 지능적인 분석을 통해 사전에 대응책을 제시하는 만족할 만한 수준의 능동적인 생활안전 플랫폼이 부재하였다. 본 연구에서는 시민생활의 안전을 능동적으로 서비스하는 생활안전 플랫폼 설계를 통해 과학기술의 발전에 따른 삶의 질 향상에 기여하고자 한다.

정부는 국내산 풀사료의 경쟁력을 강화하기 위해 풀사료용 기계장비 및 제조비 등의 지원에 해마다 1,000억 이상의 예산을 사용하고 있다. 이에 수반한 보조금의 공정한 집행을 위한 절차와 서류는 매우 복잡하기 때문에 집행 및 정산에 상당한 행정비용이 발생하여 국내 생산 확대의 걸림돌로 적용하고 있는 실정이다. 또한 풀사료는 생산시점의 환경(습도, 온도 등), 수분함유량, 압축압력, 풀사료 품종 등에 따라 품질이 달라지는데 품질기준이 미흡해 유통활성화에 걸림돌이 되고 있다. 풀사료 생산이력 정보 수집에 필요한 센서, IoT 통신기술 등은 상용화 수준에 도달했으나 풀사료 생산현장에 적용하기 위해서는 풀사료 수확기 등과의 통합이 필요하고, 데이터에 기반한 과학적 정책 입안을 위한 기반 데이터 축적이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 국내산 풀사료의 생산량 증대 및 유통 활성화를 위한 IoT 기반의 풀사료 생산이력관리 시스템을 개발 중으로, 우선 관리 기준이 되는 표준 데이터를 정립해 DB화(化) 하고, 풀사료 수확현장에서 필요한 데이터를 확보하기 위한 생산이력 생성장치 및 생산이력 수집장치와 이를 IoT망을 활용해 전송하기 위한 생산이력 송신장치를 개발하며 수집된 데이터를 통합 데이터베이스화(化) 하여 다양한 사용자에게 유무선 인터넷을 활용해 정보를 제공하는 웹/앱을 개발 중이다. 개발을 위한 핵심 기술로는 풀사료 수확기에 부착된 다양한 센서에서 생성되는 압력 등의 데이터를 실시간으로 취득하는 기술, 제어용 컨트롤러 설계 기술, 센서 데이터 가공 기술, IoT망을 이용한 실시간 전송 기술, 풀사료 통합 DB 구축 기술, Full Stack JavaScript 기술 등이 있다. 본 시스템를 풀사료 현장에 적용하면 풀사료 현장 조사 시간 및 비용 절감, 풀사료 생산/유통/보조 업무 전반의 효율화 및 투명화, 생산이력제 정착으로 풀사료 온라인 유통 활성화 및 물류비 절감, 센서, 측정장치, 표기장치 판매 및 유지보수 등 농업분야 신규사업 창출이 가능하다.

주변 환경 변화에 따라 무선 수신 신호가 변화되는 현상을 활용한 Internet of Things(IoT) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 고정된 송수신기 간 주기적 신호 교환 시, 수신 신호가 주변 온도 변화에 따라 변화함을 증명하고, 수신 신호 변화를 활용한 화재 감지 기법을 제안한다. 제안 기법은 수신 신호 변화 감지부와 수신기 내부 온도 감지부로 구성되며, 수신기 내부 온도 감지부는 무선 채널 환경 변화에 따른 수신 신호 변화를 화재 발생으로 감지됨을 방지한다. 제안 기법은 화재 감지를 위해 별도의 장치 추가 없이 기존 수신기에 소프트웨어 개선을 통해 지원가능하다는 장점을 지닌다.

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단과 화소 변화를 통해 영상을 복원하였으며, 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하는 모습을 보였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

미국은 직접적 잠재적 위협국에서 발사하는 탄도미사일 공격으로부터 본토를 방어하기 위해 탄도미사일 방어체계를 구축하여 운용하고 있다. 미사일 방어국(Missile Defense Agency)은 해상에서는 탄도미사일 방어체계가 탑재된 이지스함(Aegis BMD), Sea-Based X-band 레이더(SBX) 등을, 육상에서는 Ground-Based Interceptor(GBI), Early Warning 레이더, THAAD 등을 운용하고 있으며, 이에 추가하여 하와이에 탄도미사일 방어용 레이더(HDR-H)를 설치 할 예정이다. HDR-H가 전력화되면 아시아-태평양 지역에서의 탄도미사일 도발에 대한 대응 능력이 향상될 것으로 기대된다.

사물인터넷의 응용분야가 다변화 되면서 센서의 정보를 실시간으로 서버에 저장할 필요성이 높아지고 있다. 그러나 일반인이 서버를 구축해서 데이터를 수집하기 위해서는 기존의 PC와 저장공간을 확보하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 쉽게 낮은 가격으로 쉽게 클라우드 시스템을 구축할 수 있는 방안을 제시한다. 본 시스템은 Raspberry 오픈 하드웨어와 오픈소스인 Node-Red를 이용하여 간단하게 클라우드 시스템을 구축하는 방법을 제안하고 구현하는 과정을 제시한다.

본 논문에서는 IoT 표준을 적용한 유무선 통합게이트웨이에 대한 연구를 다루고 있다. 이번 연구를 통해 개발하는 통합게이트웨이는 다양한 IoT 서비스 중 에너지 정보 수집에 활용할 수 있도록 설계하였으며, 스마트그리드와 같은 서비스의 핵심 인프라인 지능형원격검침인프라로서 역할을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 통합게이트웨이는 스마트그리드에서 사용 중인 유선, 무선 네트워크 기술과 IoT 표준을 적용할 수 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 통합게이트웨이는 에너지 정보 수집을 필요로 하는 중 소규모 수용가에 적용할 수 있다.

스마트공항은 ICT 신기술을 공항에 적용하여 공항 이용자인 여객 입장에서는 편리하고 안전한 서비스를 제공받고, 공항 운영자 입장에서는 공항 시스템의 효율적인 관리를 위하여 추진하는 미래 공항 서비스로써 적용 범위는 랜드 사이드, 터미널, 에어 사이드 등 공항의 전반적인 분야를 포함한다. 본 논문에서는 스마트공항 실현을 위한 다양한 범위 중에서 여객 편의성을 제공하는 터미널의 공항 프로세스에 대한 기술적 해결방안에 대해 제안한다. 공항 프로세스를 스마트화하기 위해서는 웹 또는 모바일 체크인, 셀프 체크인/태깅/백드롭/보딩 등 셀프 서비스가 강화되어야 하며, 자동출입국, 스마트 보안검색, AI기반 수화물 자동검색 등의 기술이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 스마트 공항과 스마트 프로세스에 대한 개념을 설명하고, 기술적 고려사항에 대해 제언하고자 한다.

일상생활 속 바른 자세 관리를 위해서는 객관적 자세 평가 방법과 적절한 처방 및 관리가 필요하다. 자세 평가 프로그램은 비교적 쉽고 안전하게 자세를 평가 할 수 있는 방법으로 많이 사용 되고 있다. 하지만 기존 자세 평가 프로그램은 골격계 위치를 활용해 평가가 이루어지지만 자세 이상의 원인이 되는 근육 정보가 부족하고 평가 결과에 대한 피드백이 부족해 프로그램의 효율이 떨어진다. 그래서 기존 자세평가 프로그램을 개선하여 객관적인 결과를 SOAP 메시지를 통해 서버가 평가 결과를 측정하고 저장 한 피드백을 바탕으로 적절한 운동 처방으로 바른 자세 관리를 도와주는 시스템 설계를 다룬다.

초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.

본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환유무에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 자료를 보건소 단위로 매칭하였다. 연구결과 남자의 경우 나이가 어릴수록, 도시지역에 거주하는 경우 학력이 높은수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 배우자가 있는 경우 삶의 질이 높았다. 지역 사회 요인의 경우 인구밀도가 낮을수록, 고령인구비율이 낮을수록, 의료기관 종사의사주가 많을수록, 재정자주도가 높을수록 삶의 질이 높았다. 지역다음은 요약문 입니다.

우리나라의 1인 가구 비중은 증가하고 있으며 여성이나 노인들의 위험 상황에 지원하기 위한 시회적인 요구가 증가하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 누구나 모션 센서가 내장된 핸드폰을 가지고 있으며 범죄나 건강상의 응급 상황에 핸드폰의 간단한 동작을 통해 병원의 응급센터나 경찰에 신고하는 체계적인 방법이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 모바일 앱의 백그라운드 상태에서 사용자의 모션 인식을 통해 응급 신고 처리를 위한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추가된 하드웨어 없이 비용이 저렴하고 간단한 손동작으로 실내와 실외 환경에서 응급 처치 서비스를 제공한다.

IoT(Internet of Things)는 빠르게 증가하고 있으며 모바일 장치 및 웹과의 상호 연결을 통해서 일상생활에서 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 가전제품에 IoT 기술을 접목하여 센서와 연결된 모바일 장치를 이용한 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 모바일 감지를 통한 원격 제어를 향상시키기 위한 임베디드 시스템을 제안한다. 일반 가전제품들이 센서와 연결된 임베디드 시스템의 사용으로 우리의 노동력을 줄일 수 있다. 모바일 앱은 가전제품의 제어를 위한 메뉴 상태를 모니터링하고 원격 제어를 수행하여 사용자의 지식, 경험 및 인식을 향상시켜 보다 나은 삶을 누리게 하는데 기여할 수 있다.

본 논문은 모바일 폰을 이용한 자동차 제어를 위한 임베디드 시스템을 설계하고, 아두이노 자동차 모델의 제어에 적용한다. 아두이노 자동자 모델에 여러 가지 센서를 부착하여 실제 상황에서 발생할 수 있는 사건들을 모의 실험하고, 자동차의 주변 환경에서 발생할 수 있는 장애물 감지와 자동차 간의 거리 측정을 통하여 상황에 대처하기 위한 자동 제어 알고리즘을 설계한다. 그리고 제안된 시스템의 타당성을 분석한다.

최근 들어 화재, 지진, 집중호우, 폭설 등과 같은 자연재해로 인해 발생되는 피해 규모가 증가하고 있다. 또한 터널, 교량에서의 결빙, 안개, 화재 등으로 인한 교통사고도 빈번히 발생되고 있다. 이러한 재난 상황에서 해당 시설 및 지역을 관리하는 담당자의 신속한 대처는 매우 중요하다. 재난 대응에 있어서 피해가 예상되는 다수에게 동시에 상황을 전달하기 위해 재난방송시스템이 사용되고 있다. 그러나 기존 재난방송시스템은 방송실과 스피커가 유선으로 연결되어 거리의 제약이 있어 제한된 위치에만 설치가 가능했다. 그리고 방송을 위해서는 담당자가 반드시 방송실로 이동해야하기 때문에 긴급을 요하는 재난방송이 지체될 수 있는 문제점을 갖고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE모뎀을 활용한 재난방송 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 방송 담당자가 휴대전화 및 일반전화를 이용하여 어느 곳에서나 방송시스템에 전화를 걸어 방송할 수 있도록 하였다. 전화를 통한 방송은 시스템에 사전 등록된 전화번호만 가능하며 관리자에 의해 등록/삭제 될 수 있도록 하였다. 등록 전화번호와 착신 안내음성 파일 그리고 자동방송용 안내음성은 시스템 내부 SD메모리에 저장하여 관리가 편리하도록 하였다. 본 재난방송시스템을 통해 신속하고 편리한 재난방송에 기여할 것으로 기대된다.

제안 논문은 의료영상을 대상으로 영상처리 기법을 이용해 관심영역을 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 강건한 경계선 분할 기법은 잡음 영상에서 영상 특성과 방향성을 고려한 경계선의 최적 분할을 통해 영상 획득 시 발생하는 다양한 잡음과 방향을 갖는 대상 경계선에서 강건하고 정확한 분할 결과를 제공한다. 본 논문에서는 영상 대상의 구조적 정보에 적응적인 필터 유형과 크기가 가능하고 다양한 대상 객체의 경계선 분할에 적용할 수 있다. 또한, 초음파 영상, 이나 광학 영상 등의 다양한 잡음 영상에서의 경계선 분할이 가능하다.

공공시설에서 청각장애인은 음성 알림을 제공받지 못하기 때문에 정보 획득의 수단으로 시설에 대한 전용 애플리케이션을 사용한다. 하지만, 각 시설마다 전용 애플리케이션을 사용해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 청각장애인을 위한 알림 서비스 구독 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MQTT 프로토콜을 사용하여 알림 서비스를 설계하고, 애플리케이션을 통해 QR 코드를 스캔하면 알림 서비스를 구독한다. 알림 서비스를 구독한 청각장애인은 해당 알림 정보가 게시되는 경우 메시지를 전달받는다.

서비스 로봇에서는 산업용 로봇에서 많이 사용하던 로봇 머니퓰레이터 대신에 여유자유도형 인간형 로봇 팔이 사용어야한다. 여유자유도 인간형 로봇팔은 산업용 로봇 팔에 비하여 자유도 수가 많아서 특이점 및 장애물 회피에 더욱 우수한 성능을 가지고 있어 정해지지 않은 복잡한 환경에서 동작해야 하는 서비스 로봇에 적합하다. 여유 자유도 로봇 팔의 제어 문제는 구동 알고리즘에서 역기구학 및 자코비언을 사용하기 때문에 복잡한 연산 및 그 계산량이 많다는 것이 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 수치해석적인 역기구학 해법 및 가중 의사역 행열 제어 알고리즘을 제안하며 이를 시스템으로 구현하여 실험으로 효용성을 입증하였다.

최근 Industrial-IoT(IIoT) 솔루션은 2016년 기준 최대 55%를 차지하였고, 기술 혁신과 다양한 신규 비즈니스 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 IIoT 디바이스를 다양한 환경에서 적용하고, 손쉽게 센서를 추가/변경/삭제하기 위해 블록형 IIoT 디바이스 연동이 가능한 온톨로지 시스템을 구현한다. 제안된 시스템은 IIoT 디바이스, 블록형 모듈과 온톨로지 서버로 구성되어있다. IIoT 디바이스에 블록형 모듈이 연결되면 온톨로지 서버를 통해 적합한 드라이버를 설치하고, 펌웨어를 다운로드한다. 블록이 추가/변경/삭제되어도 자동으로 업데이트가 가능하다. 실험을 통해 서버의 정상 구동과 소프트웨어의 업데이트 및 다운로드가 정상적으로 구현되는 것을 확인하였다.

제안 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용해 모바일 환경에서 변종 악성코드 탐지 알고리즘을 제안한다. 안드로이드 기반의 행위 기반의 악성코드 탐지 방법의 문제점을 해결하기 위해 시그니처 기반 악성코드 탐지방법과 머신 러닝(Machine Learning)기법을 활용한 실시간 악성파일 탐지 알고리즘을 통해 높은 탐지율을 증명하였다.

최근 실험실을 관리하기 위한 시스템들은 IoT 기반의 다양한 센서들을 활용하여 실시간으로 관리할 수 있는 서비스를 제공한다. 시스템은 센서 데이터를 수집한 뒤 서버로 전송하고 위험상황을 식별하여 기기들에게 동작 명령을 전송한다. 이러한 시스템들은 중앙 집중형 구조로써 여러 곳의 실험실을 관리할 경우 데이터 처리 속도가 늦어지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 처리 환경에서 실험실을 관리하여 위험상황의 식별 및 관리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 센서 모듈을 이용하여 실험실을 제어하고 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행할 수 있게 한다.

본 논문은 합성곱 신경망(Convolution Neural Network) 기법을 기반으로 이미지 처리 시스템을 제안한다. 합성곱 신경망 모델을 활용하여 이미지 분류를 진행하였고 84%이상의 정확도로 이미지들을 분류하였다. 제안하는 시스템은 다양한 플랫폼에서 동작될 수 있도록 구현하였다. 시스템을 이미지를 분류하는 분야에서 활용할 경우 정확도를 기존 모델에 비해 높기 때문에 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

기존의 농장 관리 방식은 사람이 직접 농작물에 물을 공급하고, 농약을 뿌리는 등 1세대적인 관리 방식이다. 하지만 현재 우리나라 농업은 농촌인구의 감소 및 고령화, 농가소득 정체, 한반도의 기후변화 심화 등의 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 그로 인해 IoT 기술 기반의 효율적인 무인 농장 관리 시스템의 필요성이 강조되었고 계속해서 개발되고 발전해 나가고 있다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신, 웹서버, 안드로이드 어플리케이션을 이용한 무인 농장 시스템을 구현하였다. 아두이노의 와이파이, 온습도, 릴레이 모듈 등을 이용하여 통신 연결을 하고 각종 환경, 제어정보들을 HTTP 통신을 이용하여 웹서버와 통신하여 전달하고 제어한다. 그 후 웹서버에서 받은 데이터를 웹 데이터베이스에 저장하고 관리하여 안드로이드 어플리케이션에서도 농장의 정보를 모니터링할 수 있고, 농기계 등의 기계의 전원을 제어할 수 있는 방법을 제안한다.

기업 간에서 정보를 전달할 때, 중요한 정보를 숨기는 정보 보안 방법으로는 크게 워터마킹, 크립토그래피, 스테가노그래피 3가지가 있다. 워터마킹은 텍스트, 이미지와 같은 컨텐츠에 소유주만이 아는 마크를 사람의 육안이나 귀로는 구별할 수 없게 삽입하여 추후 소유주가 삽입한 마크를 추출함으로써 저작권 행사의 중요한 증거로 사용되는 방법이며, 스테가노그래피와 크립토그래피는 비슷하면서 다른 정보 보안 방법인데, 크립토그래피는 암호화 알고리즘을 작성하여 상대방이 이해할 수 없게끔 메시지를 작성하고 그 안에 비밀을 숨겨놓는 방식이며, 스테가노그래피는 정상적으로 보이는 컨텐츠 안에 메시지를 숨김으로써 겉으로 보기에 무해해 보이는 객체에 비밀 메시지를 은닉해 전달하는 방법으로 앞서 말한 워터마킹과는 다르게 조금 더 보안 쪽으로 치중되어 있는 방법이다. 본 논문에서는 정보 보안 방법으로 워터마킹과 스테가노그래피를 이용하는 정보 보안 알고리즘을 설계한다.

최근 차량과 모든 사물을 연결하는 V2X(Vehicle to Everything) 기술의 진화가 빨라지고 있다. 특히 이동통신망을 활용한 C-V2X(Cellular V2X) 기술과 이와 결합된 서비스가 빠르게 발전하고 있는 추세를 확인할 수 있다. 하지만 우리나라는 교통사고 부상자 긴급 구난(e-Call, emergency Call) 서비스 분야에서 발전한 통신 기술에 비해 상대적으로 미흡하다고 볼 수 있으며, 사고 후 골든아워 내 구조차량의 도착비율도 현저히 낮고, 보행자 사고 비율도 높은 편이다. 따라서 본 논문은 C-V2X 통신과 안드로이드 운영체제를 적용한 통신 아키텍처를 설계하였고, 이를 기반으로 한 V2N(Vehicle to Nomadic Device) 통신을 이용하여 기존 e-Call 서비스의 개선 방안을 제시하였다.

빠른 자율주행 기술의 발전으로 승용차뿐만 아니라 화물차 및 버스의 자율주행 상용화가 가까운 미래로 다가왔다. 세계 각국에서 자율주행 상용화를 위한 연구가 활발하게 진행 중인 가운데, 기술의 발전에 따라 본 논문에서는 더욱 효과적인 버스의 자율주행을 위하여 C-V2X를 기반으로 한 새로운 개념의 군집주행 기술을 적용한 버스를 제안한다. 군집주행 버스를 실현하기 위해서 군집주행의 핵심 통신인 차량 간 통신, 차량 대 인프라 통신에 기존에 사용하던 V2X를 보완한 C-V2X를 활용하여 보다 효율적인 군집주행 버스를 제안한다.

본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.

인건비 상승으로 여러 치킨 프렌차이즈 업체들이 무인 자동화 치킨 조리기를 개발을 진행하고 있으나, 포스와의 연동이 미흡하여 완전한 무인 자동화 치킨 조리기로 완성이 되고 있지 않은 실정이다. 그리고 포스 정보는 이더넷 기반으로 다수의 명령 전달에 대해 반영이 되어 있지 않아 다수의 데이터로 병목현상이 발생하여 지연시간이 증가하는 문제점을 보유 하고 있으며, 추가 네트워크 장치로 인해 기존에 구축된 안정적인 환경을 해칠 수 있는 우려가 있다. 그래서 본 논문에서는 기존 포스 정보 데이터를 수집하여 치킨 조리기에 데이터를 전송할 수 있는 유무선 통신모듈과 통신 모듈 추가로 인해 발생할 수 있는 문제 해결이 가능한 데이터 교환 프로토콜을 제안한다.

본 논문에서는 다종의 가스 센서를 이용하여 향 정보를 수집하기 위한 향 수집기의 구현 결과를 기술하였다. 제안된 향 수집기는 솔레노이드 밸브, 진공 펌프, 4개의 가스 센서 및 챔버, Raspberry Pi 모듈로 구현되었다. 제안된 향 수집기를 검증하기 위해 5종류의 향에 대한 향 수집 실험을 수행하였다.

Beam-forming 방식을 적용한 배열 안테나의 무선전력전송(WPT)은 송신기와 수신기를 접촉하지 않고 서로 떨어져도 높은 효율의 무선전력전송이 가능하다. 하지만 이 방식은 송신기와 수신기의 떨어진 거리에 따른 전자파에 대한 인체안전기준을 만족해야 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 2.4 GHz용 $4{\times}8$ 배열 안테나를 모델링하고 배열 안테나의 단일 안테나에 각각 1W의 2.4 GHz 정현파를 인가하여 배열 안테나로부터 떨어진 거리에 따른 전기장 세기 및 머리에 대한 10 gram 평균 SAR (Specific Absorption Rate)를 구하였다. 그리고 이 값들과 2018 ICNIRP (International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection) 가이드라인 초안의 인체안전기준치와 비교하였다. 그 결과, 원거리장의 전기장 세기로부터 도출된 전력밀도가 $33.257W/m^2$로 직업인에 대한 전력밀도의 인체안전기준치는 만족하나 일반인에 대한 전력밀도의 인체안전기준치를 초과하였다. 10 gram 평균 SAR 또한 인체안전 기준치를 초과하였다.

본 논문에서는 기존 오 결측 데이터 분석 기법인 평균 대체법, 상관계수 수치분석, 그래프 상관성 분석 및 통계 전문가 분석 등 통계적 방법으로 대체 가능성을 조사하여 정수처리 공정에서 계측되는 각종 이상 데이터를 정제하기 위한 방법을 다양한 분석연구로 진행하였다. 또한 물 정보 데이터 오 결측 저감 정제 알고리즘의 신뢰성 및 검증에 있어 분위수 패턴과 딥러닝 기반의 LSTM 알고리즘으로 동작하는 시스템을 모델링하고, Keras, Theano, Tensorflow 등의 오픈 소스 라이브러리로 구현할 수 있는 체계를 연구하였다.

Internet of Things (IoT) data is collected in real time and is treated as highly reliable data because of its high precision. However, IoT data is not always highly reliable data. Because, data be often incomplete values for reasons such as sensor aging and failure, poor operating environment, and communication problems. So, we propose the methodology for solve this problem. Our methodology implements multiple LSTM networks to individually process the data collected from the sensors and a single LSTM network that batches the input data into an array. And, we propose an efficient method for constructing LSTM in IoT environment.

본 연구에서는 분산 제어와 광 위상 공액이 적용된 링크에서 단일 모드 광섬유 길이와 중계 중간 당 잉여 분산 (RDPS)의 크기가 인위적으로 분포하고 이들이 일정한 간격마다 반복하는 구조의 광 전송 링크를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 광 전송 링크의 구조가 양호한 성능을 얻으면서 전체 전송로의 길이를 늘릴 수 있다는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 분산 제어와 광 위상 공액이 적용된 링크에서 단일 모드 광섬유 길이와 중계 중간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)의 크기가 랜덤하게 분포하는 분산 제어 링크에서 전반과 후반 전송 구획에서의 평균 RDPS 각기 다르게 갖는 경우의 파장 분할 다중 채널의 왜곡 보상 정보를 분석하였다.

인터페로미터 방향탐지 시스템은 두 개 혹은 그 이상의 소자로 구성되는 안테나 시스템으로 수신되는 무선신호의 위상차를 사용하여 수신신호의 방향을 추정한다. 방탐정확도 향상을 위해, 방향탐지 시스템은 장치에서 발생하는 위상오차를 최소화하는 위상보정을 수행한다. 본 논문에서는 인터페로미터 방향탐지 시스템에서 수행되는 위상보정 방법에 대해 분류하였으며, 각 방법의 장단점에 대해 비교하였다.

추적 레이더는 표적을 추적하기 위해 각도, 거리 및 주파수 추적루프를 사용한다. 특히, 레이더의 거리 추적루프 대역폭은 신호대 잡음비 및 표적의 거리에 따라 타협된 값으로 결정될 수 있다. 반면에 전자전은 레이더가 표적을 추적하지 못하도록 전자공격을 수행한다. 이때 전자전은 레이더의 추적루프 방해를 위해 기만 및 잡음재밍이 수행될 수 있다. 전자전에서는 레이더의 거리추적 대역폭을 추정하여 전자공격에 이용할 수 있다. 이를 위해 레이더 수집변수를 활용하여 레이더 거리추적 대역폭을 추정하는 방법에 대해 연구하였다.

인간의 활동은 척추 옆굽음증, 골반 뒤틀림과 같은 개개인의 신체적 특징부터 기쁨, 분노, 슬픔 등의 감정들까지 다양한 요인들에 영향을 받는다. 하지만 이러한 동작의 특성은 오랜 시간에 걸쳐서 변화하며, 단기적으로 행동의 특성은 크게 변하지 않는다. 사람의 활동 데이터는 시간 흐름에 따라서 변화하는 시계열 적 특징과 각 행동별로 일정한 규칙성을 갖는다. 본 연구에서는 시계열 적 특징을 다루기 위한 순환신경망의 한 종류인 LSTM을 활동유형을 인식하는 기술에 적용하였으며, 측정시간과 LSTM 모델의 구성요소들에대한 파라미터 최적화로 활동유형의 인식률을 개선하였다.

본 논문에서는 물체 탐지 알고리즘 중 하나인 Faster R-CNN과 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 차선 변경이 가능한 고속도로나 국도, 일반 도로 등의 블랙박스 영상에서 다른 차량이 자신의 차선으로 차선 변경을 시도할 때 위험을 감지 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 또한, 구현한 시스템의 성능을 평가하여 성능이 나쁘지 않음을 증명하였다.

본 논문은 매핑 되지 않은 입력 음성과 목표음성 사이에 음성 변환하는 비 병렬 음성 변환 네트워크를 제안한다. 기존 음성 변환 연구에서는 변환 전후 스펙트로그램의 거리 오차를 최소화하는 방법을 주로 학습 한다. 이러한 방법은 MSE의 이미지를 평균 내는 특징으로 인하여 생성된 스펙트로그램의 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 또한, 병렬 데이터를 사용해 연구를 진행했기 때문에 데이터를 수집하는 것에도 어려움이 많았다. 본 논문에서는 입력 음성의 발음 PPGs를 사용하여 비 병렬 데이터 간 학습을 진행 하며, GAN 학습을 통해 더욱 선명한 음성을 생성하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해서 기존 음성 변환 시스템에서 많이 사용하는 GMM 기반 모델과 MOS 테스트를 진행하였으며 기존 모델에 비하여 성능이 향상되는 결과를 얻었다.

기존의 파프리카 스마트팜 시스템의 경우 여러 센서 값을 기준 값에 추종하도록 설정 되어 있기 때문에 다른 외란의 값이 들어오면 시스템이 최적의 판단을 하지 못하는 경우가 많아 파프리카 생장에 유해한 경우가 발생한다. 이를 의사결정 나무 기법을 활용하여 파프리카 스마트팜용 전문가 시스템을 설계하여 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 농민의 경험치와 유사한 의사결정 구조를 가진 제어 알고리즘을 구축한다. 현재의 스마트팜 제어시스템의 경우 농민이 설정해둔 기준 값에 센서 값들을 추종하도록 시스템화 되어 있기 때문에 주변 환경의 외란에 대한 사용자의 개입이 필수적이다. 파프리카 스마트팜 장비를 제어하기 전 여러 환경 요소 중 가장 영향력을 미치는 것을 선정한 후 농민들의 경험치와 표준 의사결정 기준이 반영된 복합 환경제어를 위한 전문가 시스템을 모델링하였다. 설계된 모델은 내외부 환경 데이터에 의해 학습된 의사결정트리 기반의 파프리카용 전문가시스템으로 서, 사용자의 간섭을 최소화한 제어기를 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 연구를 통해 여러 데이터를 복합 시키면서 각 환경 요소들이 상호관계를 갖고 있으며, 나아가 여러 주변 환경 요소들이 생장에 영향을 미치고 있기에 전문가용 파프리카 스마트팜을 만들 때 표준이 될 수 있는 제어 알고리즘이 될 것으로 기대한다.

본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완한다. 몸을 자연스럽게 움직일 수 없는 전신마비, 루게릭 환자들을 위한 시스템으로, 눈동자의 모션을 인식하여 FPGA에서 텍스트를 실시간으로 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 전신마비 환자인 것을 기반으로 눈 검출 기능의 연산을 최소한으로 줄여 모션인식의 속도를 향상키는 알고리즘을 제안한다.

본 논문에서는 이전에 발표한 "Convolutional neural network를 이용한 눈동자 모션인식 시스템 구현"을 OpenCV의 눈 영역 검출을 이용해 보완하고 신경망 구성 및 연산에 Numpy를 이용한 눈동자 모션인식 시스템에 대해 소개한다. Numpy를 이용해 신경망을 구성하고 OpenCV를 이용해 얼굴영역과 눈영역을 검출해 내고 눈영역 이미지를 이용해 신경망을 학습하고 학습된 신경망으로 눈동자의 움직임을 인식한다. 이 시스템은 SOC 보드인 DE1-SOC 보드 위에 구현했다.

무접합 나노선 터널 전계 효과 트렌지스터(junctionless nanowire tunnel field-effect transistor; JLNW-TFET)에서 소스(p+), 채널(i), 드레인(n) 물질으로 실리콘 및 게르마늄을 사용하여 이 구조에 대한 문턱전압 이하 기울기(subthreshold swings; SS)와 구동전류를 관찰했다. 소스-채널을 게르마늄-실리콘일 때 실리콘-실리콘, 실리콘-게르마늄, 게르마늄-게르마늄 구조보다 구동전류가 최대 1000배 증가하였고, 실리콘-실리콘 구조가 다른 구조에 비해 최소 SS가 최대 5배 이상 감소하였다.

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 덥고 습한 실내에서 온도,습도에 의해 움직이는 팬을 적절하게 조절하여 쾌적 환경을 조성하고자 한다. 이를 위해 실내 온도와 습도를 이용한 퍼지 기반의 팬 제어를 제안하고, 이를 아두이노를 이용하여 실내 온, 습도 등의 환경 데이터 수집하고, 블루투스 통신으로 전달하고, 퍼지 로직에 따라 팬의 동작 시간을 조절한다. 먼저 이를 위해 아두이노 하드웨어에 온도 습도 센서를 연결하고, 컴퓨터에 있는 아두이노 프로그램을 이용해서 소스코드를 작성하고 아두이노에 코딩한다. 그뒤 아두이노로부터 온도와 습도 등의 환경 데이터 수집하고 나서 얻은 환경 데이터를 아두이노 제어 모듈에 블루투스 통신으로 전달한다. 전달 받은 환경데이터를 퍼지 로직을 이용하여 온도 습도 등 환경 데이터에 따라 팬이 동작하는 시간을 조절한다. 이 과정이 끝나면 팬이 온도,습도에 따라 동작하여 환경을 쾌적하게 조성 한다. 이 연구를 통해 아두이노는 더욱 간단하고 일반인들도 쉽게 사용이 가능하고, 아두이노 하드웨어, 데이터 수집, 퍼지 로직, 제어 등을 이용하여 실생활에 활용할 수 있다.

본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완하고, 몸이 불편한 환자를 위한 문자 선택 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용해 눈 영역을 검출하고, 눈동자의 위치를 파악하여 FPGA로 보내 문자를 선택한다. 본 논문에서는 환자의 눈동자 움직임을 최소화하는 방법으로 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 쉽게 접근할 수 있고, 다양한 알고리즘을 사용할 수 있는 OpenCV와 비교적 개발 비용이 저렴하고, 수정가능한 FPGA를 사용하여 구현한 눈동자 모션 인식 및 문자 선택 시스템을 제안한다.

본 연구에서는 실감형 바이애슬론 시뮬레이터에서 사용자의 동작에 대한 식별과 시뮬레이터와의 상호작용을 위한 동작인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 바이애슬론 경기 활동에서 발생하는 다양한 동작 패턴을 인식하고 자세를 판단하는 과정에서 장애물 또는 중첩된 관절에 의해 가려지는 폐색현상과 빠른 동작으로 인한 부정확한 모션 데이터를 개선하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 IoT 기반의 다중 모션 인식 장치를 구성하였으며, 정상적인 동작 식별을 위한 골격 영역 보간 방법을 적용하여 바이애슬론 활동 동작에 대한 인식율을 높이고 동작 유사도 측정이 가능한 시스템을 설계하였다. 본 제안 시스템은 동계 설상스포츠 동작 분석에 적용이 가능하고, 실감형 바이애슬론 시뮬레이터 시스템 개발에 활용될 것이다.

4차 산업혁명의 핵심 기술인 가상현실(Virtual Reality)과 증강현실(Augmented Reality)의 발달로 인해 VR/AR 시장이 크게 성장하였다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 발표한 보고서에 따르면 2022년 전 세계 VR/AR 시장은 1050억 달러 규모로 성장하게 된다고 명시했다. VR/AR 시장 성장의 중요한 핵심은 사용자의 몰입감이다. VR은 디스플레이와 생체신호인식을 위한 센서 등 하드웨어의 기술의존도가 상당한데 사용자의 몰입감을 향상시키기 위해서는 센서의 데이터를 보다 정확하고 빠르게 디스플레이 기기에 전송하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 VR의 센서 하드웨어 의존도를 고려하여 센서 디바이스를 이용하여 사용자 움직임이 디스플레이에 완전히 반영되는 시간 MTP(Motion to Photon)을 낮추기 위한 여러 가지 보정방법과 필터링에 대한 비교 실험을 진행하였다.

본 논문에서는 가상현실(VR, Virtual Reality)기술을 활용해 컬러링 콘텐츠를 개발 한다. 최근 ICT 기술의 발전과 콘텐츠 제작 환경의 변화로 가상현실 기술이 급속히 확산되고 있다. 가상현실 기술은 엔터테인먼트 분야는 물론, 교육, 훈련, 가상치료, 등 다상한 산업과 융합되어 신 시장을 창출할 수 있는 미래 지향적 산업으로 발전하고 있다. 가상현실 기술의 몰입감이나 현실감이 컬러링과 결합해 컬러링의 효과가 증가 할 수 있다고 사료된다.

본 논문에서는 최근 오프라인에서 인기를 끌고 있는 방 탈출 게임을 가상현실로 구현하였다. 가상현실(Virtual Reality, VR)은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황을 의미하며 만들어진 가상의(상상의) 환경이나 상황 등은 사용자의 오감을 자극하며 실제와 유사한 공간적, 시간적 체험을 하게 함으로써 현실과 상상의 경계를 자유롭게 드나들게 한다. 개발한 콘텐츠는 가상현실 이라는 공간을 초월한 개념을 통해 오프라인에서의 공간 확보 및 유지보수 비용을 절약할 수 있고 다양한 공간구현이 가능하다는 장점이 있다. 또한 네트워크 시스템적 부분인 서버를 통한 동시참여로 보다 다양하게 즐길 수 있다.

수년전 세월호 참사로 인해 안전수칙에 대해 경각심을 가지게 된 사회 분위기를 반영하여, 학생들과 일반인을 대상으로 하는 재난 대응 교육 시스템이 매우 시급하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 재난 가운데 가장 많이 발생하는 화재 재난에 대해 가상현실을 활용한 4D 재난 대응 훈련시스템을 제안한다. 기업이나 학교 기숙사 등에서는 매년 일정한 패턴(시나리오)의 소방훈련을 받는다. 그러나 이러한 훈련은 한 번에 많은 시간과 공간이 필요하며 년1-2회로서 효율적이지 못하다. 제안하는 시스템은 가상훈련 시스템으로서 실제와 같은 체험이 가능하고 시간과 공간을 절약할 수 있으며 수시로 효율적인 소방훈련을 받을 수 있는 몰입형 4D 가상체험 시뮬레이션이다. 기존의 가상훈련 시스템은 매우 고가의 장비들이 필요하나 제안하는 시스템은 보급의 용이성을 위해, 저가의 HMD(Head Mounted Display)와 트레드밀을 이용하여, 체험할 수 있는 가상현실 4D 몰입형 재난 대응 훈련 콘텐츠이다.

본 연구는 화재 재난 발생 시 시야가 확보되지 않는 환경에서 대피할 수 있도록 비상구를 모바일 AR(Augmented Reality 이하 증강현실) 기반의 스마트폰 어플리케이션의 안내를 통해 대피할 수 있는 실용적 기술 적용에 관한 연구이다. 특히 실내 LBS(Location-Based Service)를 위한 기술을 위해 Beacon(이하 비콘)기술과의 적용 연구를 통해서 특정한 공간과 건물 내에서 화재 발생 시 활용할 수 있도록 구체적이고 실용적으로 설계와 제안되었다. 향후 실제 화재가 발생하였을 때 사용할 수 있는 증강현실 및 LBS 기술로써의 활용과 확장을 기대할 수 있을 것이다.

가상증강현실은 장비와 소프트웨어의 기술 발전에 힘입어 산업적인 비즈니스 모델들이 날로 증가하고 있으며 교육, 엔터테인먼트, 관광, 안전, 의료, 국방 등 모든 분야에서 적용에 관한 요구가 급증하고 있는 실정이다. 특히 가상증강현실의 장점인 높은 몰입도와 체감도에 대한 만족도가 요소로 여러 분야의 다양한 VR/AR 콘텐츠가 개발되고 있다. 그러나 아직 지식재산 관점에서의 침해 또는 보호에 대한 정책이 제대로 마련되어 있지 않은 상태다. 본 연구에서는 VR/AR콘텐츠에 대해서 지식재산 관점에서 침해에 대한 법률적 해석과 게임콘텐츠 저작권 보호와 같은 제도가 마련되어야 한다는 필요성에 대해 고찰하고 그 대안을 모색해 보고자 한다.

최근 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 자료의 수집 방법에 대한 방법도 다양하게 개발되어 지고 있으나 연구자가 이러한 대규모 데이터를 수집 이용하기는 여전히 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 연구자가 여러 가지 방법을 활용하여 빅데이터를 수집하는 방안을 비교 분석하여 제시하고자 한다. 본인의 연구 목적에 부합하는 수집 방법을 잘 선택하여 활용한다면 원하는 연구결과를 제공 받을 수 있을 것으로 기대한다.

도시 규모가 변화하고, 생활공간이 입체적으로 변화함에 따라, 국토교통부는 3차원 공간정보, 실내공간정보, 지하공간정보, 정밀도로지도 등 다양하고 양질의 공간정보를 지속적으로 구축하고 있다. 그러나 도시의 대형화 복잡화에 따라 각종 재난과 안전사고는 급증하고 있지만 공간정보를 활용한 안전관리는 비교적 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국내외 대표적인 공간정보 구축 사례를 비교 분석하고, 공간정보표준 기반의 재난안전 서비스를 제공하기 위한 데이터모델을 제안한다.

모바일 장치의 등장은 이미지 검색 방법을 모바일 장치의 메모리, 속도, 에너지 및 대역폭과 같은 제약에 적용해야 할 필요성이 커지고 있다. 모바일 폰에서 이미지 검색의 제약 사항을 해결하기 위한 필요성이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 이미지에 태그를 추가하여 모바일 환경에서의 이미지 관리를 위한 효율적인 검색과 이미지의 유사도를 이용한 중복 파일의 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 효율적인 면에서 추가 비용이 없으며 모바일 장치에 필요한 데이터의 양을 줄일 수 있다.

본 논문은 광대역 음성의 음질 향상을 위해 시간 영역에서 인공대역 확장 기술을 사용하여 초광대역 음성신호를 출력하여 사용자에게 개선된 음질의 음성을 제공하는 시스템을 제안한다. 시간 영역에서 소스필터 모델에 기반하여 광대역 여기신호 및 LSP를 추출하고, 각각의 대역폭 확장 알고리즘을 적용였고, 초광대역 여기신호 및 LSP를 추론하여 초광대역 음성신호를 합성한다. 주관적인 테스트를 통해 광대역 음성신호보다 초광대역 음성신호의 음질을 더 선호하는 결과를 도출하였다.

유치원이나 어린이집 통학 차량의 탑승 사고는 여러 가지 정책적 조치에도 불구하고 꾸준히 발생하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 운전자가 간편하게 조작할 수 있는 차량 탑재형 안전 통학 관리 소프트웨어와 아동의 안전 통학 여부를 관리하고 부모에게 적시에 알려주는 모바일 앱의 병행 사용이 필요하다. 본 논문은 이 중 안전 통학 관리 모바일 앱의 설계와 구현에 대하여 설명한다. 이 안드로이드용 앱은 학부모 모드에서는 정류장마다 GPS를 이용한 버스의 현재 운행 상황 및 아동의 개인 탑승 여부를 알려주고 동승 교사는 RFID 미소지자나 미인가 동승자(부모, 조부모 등)의 처리 등 예외 상황 관리도 가능하다.

심정지(Cardiac arrest)는 원인과 관계없이 심장의 박동이 정지되어 발생하는 일련의 상태를 말한다. 심장질환에 의한 심정지는 매년 우리나라 3대 사망원인에 포함되며 예측이 불가하다. 심정지 발생시 환자의 생명을 구하기 위한 유일한방법 중 하나는 심폐소생술이며 이 술기를 통하여 순환을 유지시킬 수 있다. 시각으로 받아들여진 정보는 시신경을 통하여 뇌로 전달되며, 그중 거울은 자신의 움직임과 자신의 형태를 볼 수 있게 하고, 교정과 분석이 가능하여 다양하게 활용 할 수 있다. 이에 거울을 활용한 시각적 정보에 따른 가슴압박의 질을 비교하였다. 연구결과 거울 사용에 따라 가슴압박의 평균 깊이가 유의한 차이가 있었고($48.93{\pm}6.76$, $53.86{\pm}4.56$, <0.001), 압박 대 이완 비율에도 차이를 보였다($0.87{\pm}0.13$, $0.96{\pm}0.10$, <0.002). 또한 자세를 의식하는 정도에서도 유의한 차이를 보였다($4.93{\pm}0.85$, $8.14{\pm}1.38$, <0.001).

본 논문은 RGB 영상 이용하여 하지 움직임에 대한 분석을 다룬다. 딥러닝 접근방법인 객체 인식 Segmentation 알고리즘과 자세 검출 알고리즘을 융합한 방법과 BMC(Background Model Challenge)을 활용하여 RGB 영상을 보행 분석 요소로 사용하였다. 본 연구에서 제시한 영상 보행 분석은 보행패턴 인식과 비정상적인 보행 등의 분류를 위한 변수로서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Baculovirus 발현 시스템은 박테리아 발현 시스템, 특히 복잡한 번역 후 변형을 필요로 하는 것과 비교하여 다량의 재조합 단백질을 생성하는 빠르고 비용 효율적인 방법을 포함하는 많은 알려진 장점을 갖는다. 특히 재조합 baculovirus는 광범위한 포유류 세포 유형에서 벡터를 전달하고 재조합 단백질을 발현 할 수 있다. 본 연구에서는 pcDNA3.1로부터 재구성된 baculovirus 벡터를 사용하였는데 이 벡터는 cytomegalovirus (CMV) 프로모터, uroplakin II promoter, polyhedron promoter, 수포 구내염 바이러스 G (VSVG), 녹색 형광 단백질 (EGFP), 단백질 전달 도메인 (PTD) 유전자 등 다양한 유전자들로 재조합 되어 개발되었다. 이러한 재구성 된 벡터를 다양한 세포 및 세포주에 감염시켰다. 이렇게 개발된 baculovirus 벡터는 재조합된 유전자들의 전이성 및 발현성을 기존의 일반적인 벡터와 비교하여 분석하였다. 본 연구결과로 이렇게 개발된 baculovirus 벡터는 기존의 대조군 벡터보다 전이성 및 발현성면에서 더 높은 효율을 갖는다는 것을 확인하였다.

본 연구는 뉴런 세포와 슈반 세포의 공동 배양에 의한 수초화 발생 과정과 herpes simplex virus-1 감염에 의한 탈수초화 발생과정을 전자 현미경과 분자생물학적 분석에 의하여 확인하고자 하였다. 쥐의 배아로부터 후근신경절(dorsal root ganglion, DRG)을 분리하여 슈반(Schwann) 세포와 뉴런 세포(neuronal cell)를 in vitro에서 각각 배양하였다. 유사 분열 억제인자로 처리한 뉴런세포와 정제된 슈반세포를 함께 공동 배양을 하여 수초화를 발생시켰다. 이렇게 수초화된 공동 배양 세포에 herpes simplex virus-1를 감염시켜 탈수초화를 진행시켰다. 수초 형성의 존재를 의미하는 myelin protein zero(MPZ) 항체를 사용하고 전자 현미경을 이용하여 수초 발생 및 탈수초화 과정을 관찰하였다.

휠로더는 붐과 버켓을 제어하여 굴삭 및 덤핑 작업을 수행한다. 휠로더 장비 운전은 반복 작업이 많고, 작업환경이 열악하지만 오직 사람에 의한 수작업으로 진행되고 있다. 최근 전장품에서도 무인 자동화 시스템을 적용하려는 요구가 점차 증가하고 있다. 휠로더의 자동화 시스템은 안정된 제어를 위해 정확한 각도 검출을 검출이 필수적이다. 본 논문은 노이즈에 강인 하면서 정밀 각도 제어를 위한 신호처리시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구현하여 휠로더 붐각도 시스템에 적용한 결과 약 0.1도 각도 변화 검출이 가능하였다.

이동통신기반 열차제어 시스템은 열차의 차상장비와 선로변 지상장비간 연동을 유선통신을 이용하지 않고 이동통신을 활용하여 열차의 운행을 제어한다. 기존 열차제어는 열차의 점유 정보, 열차 무결성 정보 그리고 이동권한을 유선통신 기반의 고정 폐색 방식 기반으로 운영하고 있다. 최근 들어 철도 영역에서 이동 통신 시스템을 도입함에 따라 향상된 승객 서비스를 제공할 수 있을 뿐 아니라, 비효율적 차상과 지상 설비를 무선통신으로 대체함에 따라 높은 경제적 혜택을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 각국에서 현재 운용중인 이동통신 기반 열차제어 시스템을 소개하고 각 시스템에서 사용하고 있는 무선 통신 방식의 특징과 운영 현황에 대해서 설명한다. 또한 무선 통신 시스템의 최소 성능 요구사항 연구를 통하여 열차 제어 신호가 무선망을 통하여 더욱 안전하고 효율적으로 전달될 수 있는 방안을 제시한다.

본 논문에서는 동기식 광 네트워크 SDH(Synchronous Digital Hierarchy)망의 장거리 무선 전송을 위해 필요한 연동 장치를 연구하였다. SDH 방식의 기본 전송단위인 STM-1 신호와 155Mbps급 Synchronous Etherenet의 무선 전송 구현 및 측정 방법을 제안한다. STM-1 전송과 Synchronous Ethernet 전송을 위해 클럭 동기 회복 기능을 제공하며, 안정적인 동기 확보를 위해 예비 클럭 전환 기능을 설계 하였다.

본 논문은 복수의 안테나를 보유한 기지국이 잡음제한 된(noise-limited) 셀룰러 환경에서 복수의 단일 안테나 사용자와 동시에 통신 하는 시스템을 고려한다. 각 사용자는 제한된 피드백을 통해 송신부에 자신의 채널 상태 정보를 공유하고 송신부는 공유된 채널 정보를 바탕으로 다중사용자 기반의 공간다중화를 진행한다. 채널 정보가 제한되어있기 때문에 시스템의 하향링크 데이터 율은 채널 정보의 피드백 양에 비례한다. 하지만 피드백 양이 증가하면 피드백에 사용되는 상향링크의 자원소모가 동시에 증가하기 때문에, 실제의 통신시스템은 하향링크 통신량과 상향링크 제어정보량 사이의 균형을 적절히 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 측면을 고려하여 정의된 순(net) 주파수 효율을 사용하며 이를 최대화 하는 최적의 피드백 양을 분석한다. 특히, 단말의 수신 파워가 수신 노이즈에 비해 낮을 때의 시스템의 최적 피드백 양을 주로 연구한다.

전술 무선통신은 네트워크 토폴로지의 가변성과 열악한 통신 환경으로 인하여 채널 간섭 및 통신단절 등의 통신장애 문제들이 종종 발생한다. 따라서 열악한 전술 환경에서 발생하는 무선통신망의 통신장애 문제를 효과적으로 극복하고, 생존성을 향상 시키는 것은 매우 중요한 과제라 할 수 있다. 본 논문은 사용자의 개입 없이 통신 장애의 상황을 특정하여 구분 짓고 보다 효과적인 솔루션을 수행하기 위한 이동통신 장비의 자동 제어 방법론에 대하여 기술 하였다.

고차변조방식을 사용하는 광대역 시스템은 무선채널환경의 변화뿐만 아니라 baseband 신호가 RF 장비를 통과하면서 발생할 수 있는 평탄도(Ripple) 특성 변화에 민감하다. 따라서 평탄도 특성 변화를 최소화 할 수 있는 설계와 RF 튜닝이 필요하지만 시스템 구현이 어렵고 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 baseband 신호가 RF 송수신 장비를 거치면서 왜곡되는 고정적인 평탄도 특성을 분석하여 보상 필터의 계수(Coefficient) 값을 추출하고 수신부에서 보상 필터로 보상을 하는 기능을 256TCM(Trellis Coded Modulation) 방식으로 구현하였다. 또한 시스템에 적용하여 시험한 결과 RF 송수신 장비의 평탄도 특성이 좋지 않은 주파수대역에서 디지털 보상필터를 적용하여 SNR 및 수신감도의 개선이 있음을 확인하였다.

현재 기후 변화를 비롯한 여러 자연재해 및 여러 재해로 인해 막대한 손실을 가져오고 있으며, 이러한 자연재해는 원천적 차단은 어렵다. 그러나 이런 재난 현장의 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 시간내에 피해를 줄이기 위한 방안으로 본 연구에서는 ICT 기술을 접목하여 대응전략을 구사하며, 미래 유비쿼터스 사회를 대비하기 위한 USN 기술을 응용한 모델이 필요하여 제안하고자 한다.

본 연구는 인공신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short-Term Memory) 기법을 활용하기 위하여 진행하였다. UTD(University of Texas at Dallas)가 공개한 27종 동작 데이터 중 3축 가속도 및 각속도 데이터를 기본 LSTM 및 Deep Residual Bidir-LSTM 기법에 적용하여 행동을 분류해 보았다.

본 논문에서는 CMOS센서 기반 가시광 통신 시스템에서 고속전송을 위한 다중 광원의 간섭제거 및 이미지 센싱 처리기술에 대해서 연구하였다. 이미지센서를 통한 광학카메라 통신에서 전송 용량을 향상 시키려면 각 LED에서 다른 데이터를 동시에 전송해야한다. 그러나 고속전송을 위한 다수의 LED광원 환경은 인접한 LED 간 간섭을 일으킬 수 있다. 이 경우, 가시광통신시스템은 일반적으로 세기 변조를 사용하기 때문에 다수의 LED가 동시에 데이터를 전송할 경우 인접한 LED의 빛 퍼짐 간섭으로 인해 각각의 LED들의 정확한 신호 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 듀얼 CMOS 센서를 사용하여 다수의 광원 LED의 ON/OFF 상태를 정확히 인식하고, 각각의 LED들의 이미지 시그널 프로세싱 기법을 제안하였다. 이러한 기법을 통해 다수의 LED픽셀을 정확하게 인식하여 다중LED OCVLC 시스템의 총 평균 비트 오류율과 처리량을 향상시킬 수 있다.

나로우주센터에서는 우주발사체 및 경비행기의 사거리(slant range)를 측정하기 위해서 전자광학추적 장비에 MFCW (Multi Frequency Continuous Wave) 거리측정 도플러 레이다를 탑재하여 운용하였다. 본 논문에서는 레이저광파 거리측정장비에서 정확히 측정된 사거리 측정값과 도플러 레이다의 트랜스폰더를 사용하여 측정된 사거리 측정값 차이를 비교분석하고 사거리 정확도를 기술하였다.

본 연구에서는 암호통신 응용을 위한 카오스 로렌츠 시스템을 다룬다. 암호통신에 필요한 카오스 신호 생성에 PIC18F 기반 마이크로 컨트롤러가 사용되며, 마이크로컨트롤러 프로그램에 XC8 컴파일러가 사용된다. Matlab 및 Preteus 프로그램을 사용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과, 카오스 신호 파형 및 2차원 및 3차원 카오스 어트랙터를 얻었고, 생성된 카오스 신호를 이용하여 암호통신 적용 결과, 성공적으로 카오스 송, 수신 특성을 보였다.

본 논문은 음성 데이터를 QR 코드에 입력 및 전송하는 기법을 연구하기 위해 실생활에 가장 많이 사용되는 AMR 음성 데이터를 분석한 결과를 제공한다. AMR은 HEADER와 Speech Data로 구성되어 있고, 비트 형식으로 전송되고 있으며 총 8개의 비트 전송률 모드를 갖고 있다. HEADER에는 Speech Data의 모드 정보가 포함되어 있으며 모드에 따라 Speech Data의 길이는 달라진다. 그 중 QR 코드에 삽입하기 가장 적절한 전송률 모드를 선택하고 해당 모드에 대한 분석을 제공한다. 각 모드에 대한 분석 및 실험을 통해 추후 음성 데이터에 대해 더 높은 압축률을 보이는 것이 최종 목표이다. 그럼으로써 음성 데이터를 보다 효율적으로 전송할 수 있다는 점에서 성능 개선을 보인다.

권고하고 있는 와이파이 통신보안 기술인 'WPA2(Wi-Fi Protected Access2)'에서도 취약점이 발견됨에 따라 공공 와이파이를 사용하는 사용자들의 개인 정보도 노출되었다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 공격에 의한 공공 와이파이의 보안 취약점을 분석하고, 보안함으로써 사용자들이 안전하게 와이파이를 이용할 수 있도록 하는 방법을 모색하고자 한다.

화재 현장은 정전과 연기와 유독가스로 인해 열영상카메라 및 제논탐조등으로도 전방 가시거리 1m를 확보하기 힘든 것이 현실이다. 화재현장의 연기입자를 분석해보면, 파장 $5{\mu}m$ 이하의 흰색 연기일지라도, 가시거리가 1미터 이상이 되면 기존의 열영상 카메라 등을 이용할 경우 전방시야 확보가 어렵다. 입자 파장 $5{\mu}m$ 이상의 검은 연기에는 화학소재와 가스, 물분자가 섞여 있어 단일 센서가 아닌 다양한 센서를 이용한 공간투과 센서 기술이 필요하다. 전방 안전시야 확보를 위해 연기투과 및 공간정보 가시화를 위한 라이다 센싱 기술이 필요하다. 본 논문에서는 32bit CPU코어 및 주변회로를 갖춘 정보처리 시스템의 인터페이스를 설계하였다. 또한 라이다 센서와의 인터페이스를 구현하고 이를 시뮬레이션 하였으며 이를 통해 향후 휴먼 증강 소방헬멧의 정보처리 시스템을 구현 가능한 인터페이스를 제공하였다.

선형 네트워크 토폴로지에서 노드간 협력을 이용한 무선 전력공급 기반 멀티홉 전송 방식을 제안한다. 제안 프로토콜은 멀티홉 경로의 생존시간의 최대화를 목적으로 멀티홉 노드의 생존시간을 동일하게 맞추어 주도록 노드별 에너지 전송 시간을 결정한다. 각 노드의 생존시간을 동일하게 만들기 위하여 새떼가 동일 속도로 날아다니는 행동양식을 모방한 flocking 알고리즘을 적용하여 노드의 생존시간을 지역적으로 분산 평균화 시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안 알고리즘이 각 노드의 생존시간을 모두 동일하게 만들어 전체 경로의 생존시간을 최대화할 수 있음을 보여준다.

본 논문에서는 마이크로파 무선전력전송에서 성능을 열화시키는 요인인 주파수 오프셋 문제와 위상 오차에 대해서 다룬다. 2.4GHz 대역을 사용하는 무선랜 표준에서 주파수 오프셋을 추정하기 위한 알고리즘을 소개하고 수신 전력을 증가시키기 위한 RF 빔포밍에 대해서 논의하였다.

본 논문은 시스템 IC 반도체의 고속(300MHz) 테스트를 위한 시스템 개발에 대한 방법을 제안한다. 하이스피드 테스트 시스템은 고속 테스트 회로 인터페이스와 노이즈 저감을 위한 PCB 설계 방법을 제안한다. 본 논문은 개발된 시스템의 성능 검증을 위한 평가 항목과 절차를 제안한다. 시스템 IC 하이스피드 테스트 시스템 개발은 국내 시스템 IC테스트 장비개발의 최적화에 도움이 될 것으로 생각한다.

트랩-보조-터널링(Trap-Assisted-Tunneling; TAT)은 실제 터널링 전계 효과 트랜지스터 (TFET)의 임계 이하 기울기를 저하시키고 시뮬레이션에서 고려되어야한다. 그러나, 그 메커니즘은 라인 터널링 타입 L형 TFET(LTFET)에서는 잘 알려져 있지 않았다. 본 연구는 dynamic nonlocal Schenk 모델을 이용한 LTFET의 TAT 메커니즘을 연구한다. 이 연구에서는 터널링 이벤트를 위해서 phonon assisted and direct band가 모두 고려되었다.

이 논문은 모놀리식 3차원 공정 시 열에 의해 생성될 수 있는 계면 포획 전하가 3차원 인버터의 특성에 미치는 영향에 대하여 TCAD 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 계면 포획 전하는 문턱 전압 및 ILD 두께에 따른 문턱 전압의 변화량에도 영향을 주었고 3차원 인버터의 입출력 특성에도 영향을 주는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 무선 이동통신 고속 통신망을 위한 LTE/WLAN용 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 $20[mm]{\times}40[mm]$이며, LTE/WLAN의 주파수대역인 2.77 [GHz]와 5 [GHz]의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다. 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 2.77 [GHz]일 때 2.034 [dBi], 5 [GHz]일 때 4.95 [dBi]이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10 [dB](WSWR 2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었다. 전세계적으로 LTE와 WLAN의 주파수대역을 많이 사용되고 있으며, 해당 주파수의 사용량도 점점 증가하고 있는 추세이다. 이러한 이유로 LTE/WLAN의 이중대역 안테나를 설계하여 많은 사용자에게 두 기술을 사용하는데 있어 좋은 방향으로 도움이 되고자 한다.

본 논문에서는 무선 근거리 고속 통신을 위한 UWB/WAS용 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 $30[mm]{\times}30[mm]$이며, UWB/WAS의 주파수대역인 3.5 [GHz]와 5.2 [GHz]의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다. 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 3.5 [GHz]일 때 1.592 [dBi], 5.2 [GHz]일 때 2.210 [dBi]이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10 [dB](WSWR 2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었다. 마이크로스트립 안테나는 소형화, 고성능, 초경량화 등이 되어 우수하고 저가의 시스템이 계속해서 개발되고 있다. 또한, 가정, 회사, 공공시설 등에서 사용되고 있는 무선 근거리 통신망 시스템을 많은 사람들이 사용하고 있다. 시스템의 발달과 수요 증가에 따른 UWB/WAS 기술이 제안되고 있기 때문에 위의 조건에 만족하는 안테나를 설계하여 해당 시스템에 적용가능한 기술을 더욱 편리하게 사용할 것이다.

본 논문은 Wi-Fi 환경내 스마트기기의 무선전력전송을 위한 유연한 소형 다이폴 안테나를 제안한다. 제안된 안테나는 중앙에 분할고리공진기를 가진 다이폴 안테나 구조이며, 크기가 32mm인 소형 다이폴 안테나이다. 분할고리공진기 다이폴 안테나는 동일 크기의 다이폴 안테나에 비해 약 20% 파장을 줄이는 결과를 보였다.

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 장비의 송수신 및 데이터 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생하며 장비의 정확성과 신뢰성에 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 통해 설정된 화소 범위를 기반으로 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 성능이 저하하는 모습을 보였으나, 제안하는 방법은 영상의 경계를 고려한 잡음 제거를 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. PSNR 및 확대 영상 등을 통해 성능을 확인하였으며, 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주었다.

4차 산업혁명의 영향으로 전자통신장비의 사용 빈도가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 여러 원인으로 발생하는 잡음으로 인해 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 본 논문은 대부분의 환경에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 영상의 경계에서 스무딩 현상을 일으켜 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 소벨 에지 검출을 이용하여 경계 영역에 적응하여 잡음을 제거하는 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 등을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.

본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 영상에서 세부 분류인 동물의 종을 인식하는 것을 목표로 한다. 영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 이용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 이용하여 더 높은 동물 객체인식 방법을 제안한다.

본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.

본 논문에서는 낮은 해상도의 적외선 영상을 대상으로 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 해상도를 향상시키는 초고해상도 기법을 제안한다. 이 기법은 적외선 카메라를 통해 입력되는 영상을 대상으로 해상도를 줄이지 않는 방식으로 DWT를 수행하여 동일한 해상도의 부대역들(LH, HL, HH)을 생성하고, 이 부대역들과 원래의 적외선 영상을 이용하여 Inverse-DWT를 수행하여 해상도가 향상된 적외선 영상을 얻는다. 실험결과 제안한 기법의 평균 SSIM 수치가 0.989861로 측정되어 기존의 Bi-linear, Bi-cubic 필터를 이용하는 기법에 비해 약 0.004 정도 향상되는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 적외선 영상의 일부 데이터만을 암호화하여 원본 영상의 시각정보를 은닉하는 방법을 제안한다. 이 방법은 적외선 영상을 R, G, B 채널로 분할한 후 세 채널 영상을 대상으로 윤곽선을 찾는다. 이후 각 윤곽선 영상을 대상으로 평균값을 계산하여 암호화 대상 채널을 선정한다. 선정된 채널을 대상으로 웨이블릿 변환을 수행하여 가장 높은 에너지가 집중되어 있는 LL 부대역만을 암호화 한다. 실험결과 제안한 암호화 방법의 경우 SSIM 수치가 0.09미만으로 측정되어 효율적으로 암호화하는 것으로 확인되었다.

고속도로 졸음쉼터의 사고예방효과로 인하여 각종 편의시설물의 확대 설치 및 관리의 중요성이 더욱 커져가고 있는 실정이다. 원거리에 위치한 졸음쉼터 화장실을 기반으로 IoT기술을 이용한 관리시스템을 도입함으로써 관리주체인 한국도로공사의 효율적인 관리체계 마련뿐만 아니라 적절한 예산을 투입함으로써 이용객들에게 쾌적한 환경조성과 관리자들에게 편리한 시스템을 제공을 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 관련 사례를 분석하고 스마트 졸음쉼터를 운영하는 방안에 대하여 연구를 수행하였다.

대다수 차량은 문제가 발생하면 사용자가 직접 정비소에 방문하여 정비가 이뤄지는 형태를 취하고 있다. 정비가 이뤄지는 동안 사용자는 운행을 하지 못하는 불편함과 함께, 대상 차량이 수익을 창출하는 차량이라면 경제적인 손실도 감수해야 한다. 실시간으로 차량 정보를 수집하고, 수집된 빅데이터를 기반으로 차량에서 발생할 수 있는 문제를 파악하여 사후 서비스 보다는 사전 서비스를 제공한다면, 안정된 차량 운행에 도움을 줄 수 있으며, 경제적 손실도 감소할 수 있다. 이에 본 논문에서는 IoT기반 게이트웨이를 설계하고, 실시간 차량 정보를 수집하여 빅데이터를 구성하여 실시간으로 차량 정보를 제공할 수 있는 플랫폼을 설계하였다.

본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.

전국 350여개의 보호소는 매년 약 10만 마리의 유기동물이 거쳐간다. 입양희망자에게 입양되지 않으면 보호소에 들어온 지 20일만에 4마리 중 1마리 꼴로 안락사를 당한다. 따라서 유기동물 발생을 방지하기 위해 손쉽게 반려동물을 등록하고 이력을 관리할 수 있는 비문 등록 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 지문처럼 반려동물을 식별할 수 있는 비문을 통한 인식 기술을 개발 하기 위해 비문 영상에서 특징점을 기술 할 수 있는 지역 기술자에 대해 제안 했으며 시물레이션을 통해 효용성을 입증하였다.

선박의 항해관련사고의 가장 큰 원인이 당직 항해사의 인적 과실에 있다는 사실은 해양사고 예방을 위한 당직 항해사의 당직 패턴분석이 필요한 가장 큰 이유이다. 대부분의 관련연구들은 설문지나 면담 등 간접적인 연구방법을 통하여 항해사의 인적 과실과 관계된 항해당직 패턴을 연구해왔다. 이 같은 연구방식은 객관성이 결여되는 점을 보완해야한다는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 웨어러블 센서를 이용하여 항해 당직자의 당직 패턴을 직접적으로 분석하여 항해사 인적 요소 분석 연구의 객관성 결여 문제를 개선하고자하였다. 선박의 특수한 환경을 고려하여 3-D 프린터를 활용하여 제작한 적외선 방식의 위치 항해사 위치 측정기를 활용하여 실제 항해환경에서 항해사의 위치를 측정하였다. 그 결과, 당직항해사가 당직의 상당한 시간을 통합항해장비(Integrated Navigation System)에 의존하고 있다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다. 이 같은 통합항해장비 의존성에 대한 연구를 통해 인적 과실 절감방안을 연구할 필요성을 확인할 수 있었다.

최근 차량 네트워크에서 포그 컴퓨팅 기능을 적용하는 새로운 연구가 진행 중이다. 특히, 최근 개발 중인 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 처리가 가능하며 이를 장법을 통해 안정된 차량 및 교통 서비스를 제공할 수 있다. 이런 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보 수집, 운전 정보 제공, 스마트 교통 통제 및 도로 안전 메시지 등의 정보를 차량에 빠르게 전달할 수 있다. 본 논문에서는 차량 포그 컴퓨팅 기술을 리뷰하고 교차로 환경에서 차량 포그 컴퓨팅 기반 안전 메시지 전달을 위한 교통 시스템을 제안한다. 특히, 제안하는 기법은 대기 시간에 민감한 안전 메시지를 빠르게 전송할 수 있는 장점을 가지고 있다.

이동국은 최소 4개 이상의 인공위성에서 제공하는 신호를 이용하여 자신의 위치 정보를 획득한다. 현대에 들어 위성항법시스템은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이동국과 위성 사이에는 측위 시, 정확도 오차를 발생 시키는 많은 요인이 존재한다. 위성 시간 오차, 궤도 오차, 전리층/대류층 굴절, 다중 경로 등의 원인으로 이동국은 정밀한 위치 정보 획득이 불가능 하다. 이러한 오차 발생을 줄이기 위한 보정 기법으로 Differential GPS(DGPS)와 Real-Time Kinematic(RTK)가 개발되었다. 따라서 본 논문에서는 이동국이 정밀한 위치 정보를 획득하기 위해서 RTK 기법이 적용된 단말을 개발하고자 한다.

최근 이동통신기술의 급속한 발달과 보급으로 LTE(Long Term Evolution) 기술은 스마트폰 서비스를 넘어 산업통신이나 긴급통신을 비롯하여 다양한 분야로 확대되고 있다. 본 연구에서는 LTE 기술의 응용 분야로서 LTE-R을 기반으로 하는 철도통신의 서비스 분야 가운데 하나인 음성서비스의 전송성능을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 LTE-R 네트워크의 응용서비스 관점에서 성능을 분석하여 응용서비스가 사용자 만족도에 미치는 영향을 살펴본다. 분석방법으로는 NS(Network Simulator)-3에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하며 분석대상 트래픽으로는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 규격 음성트래픽을 사용한다. 본 연구의 결과는 LTE-R 네트워크 구축뿐 아니라 LTE-R 네트워크를 대상으로 하는 응용서비스 개발에 활용이 가능하다. 다음은 요약문 입니다.

무선 센서 네트워크는 싱크 노드로 데이터가 집중되는 수렴적인 구조로 인해 네트워크 내 불균형적인 에너지 소모가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 소스 노드 및 싱크 노드 사이에 중계 노드를 배치하여 싱크 노드로 집중되기 전 데이터를 병합 및 처리하였다. 하지만 링크 품질을 고려하지 않은 중계 노드의 배치는 재구성된 라우팅 경로의 링크 품질에 따른 패킷 손실을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 중계 노드 선정을 위한 라우팅 경로 재구성 시 데이터 신뢰성을 고려한 링크 비용 산출 방법을 제안한다. 라우팅 메트릭 값으로 홉 수 및 RSSI를 고려한 링크 비용 산출 수식을 제안하며 센서 모듈 간 패킷 전송 실험을 통해 RSSI 임계값을 선정한다.

DOCSIS 3.1 표준을 준수하는 케이블모뎀을 개발하였고, 실제 HFC 가입자 망에서의 연동 시험을 실시하였다. 1024, 4096 QAM 등 고차 변조방식을 사용하여 2.5Gbps 이상의 고속 데이터 서비스가 가능함을 확인하였다.

본 논문에서는 Contiki-NG 운영체제를 사용하여 IEEE 802.15.4 Time Slotted Channel Hopping (TSCH) 트리 네트워크의 처리량 분석을 수행한다. 가상의 시뮬레이션 환경을 구축하여 네트워크 노드수 및 홉 수의 변화에 따른 다양한 IEEE 802.15.4 TSCH 네트워크의 처리량을 비교한다. 성능 분석을 통해 네트워크의 노드 수가 증가할수록 처리량이 증가하고, 네트워크의 홉 수가 증가할수록 처리량이 감소함을 확인할 수 있다.

에너지 하베스팅 무선센서네트워크에서 end-to-end delay를 줄이기 위해 멀티홉 라우팅기법을 적용한 매체접근제어 프로토콜 들이 연구되었다. 실제 환경에서는 소비되는 에너지 보다 충분히 많은 에너지 수집이 어려운 상황이 많이 발생하게 된다. 따라서 멀티홉 전송에서 전력이 고갈되지 않고 노드들이 안정적으로 데이터를 릴레이 할 수 있도록 하는 MAC프로토콜의 설계가 요구된다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 증가시키기 우해 잔여전력과 에너지 수집율에 따라 릴레이노드를 선택할 수 있는 전력효율적인 MAC프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교분석하였다.

교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.

도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.

손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.

최근의 미래교통시스템은 주로 교통체계를 활용한 교통정보의 수집과 관리, 제공을 함으로서 교통안전을 도모하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 활용되고 있는 교통 인프라인 교통안전표지를 활용한 교통안전을 제안하고자 한다. 교통안전표지를 호스트로 하여 센싱 된 데이터를 차량이 수신하게 됨으로서 차량간 또는 인프라간 통신을 하게 된다. 센싱 데이터의 정보를 활용함으로서 다양한 정보를 얻게 되는데, 공사구간 뿐만 아니라 교통사고 등도 활용이 가능하다. 따라서 본 논문은 센싱 데이터의 프레임을 간단하게 설계하고, 향후 지속적인 연구를 통하여 교통안전에 이바지하고자 한다.

본 연구에서는 Novel Engineering 교수학습단계를 기반으로 창의적 체험활동 시간에 이루어지는 SW 융합형 호국보훈 수업 방안에 대해 기술하고자 한다. 글짓기, 그림 그리기 등 천편일률적으로 이루어지는 호국보훈 수업에 새로운 교육 방법인 Novel Engineering을 적용한 SW 융합형 수업을 개발함으로써 학생들의 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 하는 문제해결력 신장은 물론 나라 사랑 정신을 함양할 수 있다. 순국열사의 이야기를 담은 도서를 읽고, 책 속에 제시된 역사적 장면을 추체험활동(Re-enactment)을 통해 시나리오로 작성한 후 이를 Lego WeDo 2.0을 활용해 시뮬레이션 상황을 구현한다. 이러한 SW 융합형 호국보훈 수업을 통해 학생들의 변화도를 창의적 사고력 검사지와 설문지를 통해 분석한 결과 유의미한 변화가 있음을 알 수 있었다. 향후에는 보다 다양한 학년과 교과로 그 범위를 확대하여 Novel Engineering을 적용한 SW 융합형 수업의 효과성을 일반화할 수 있도록 해야겠다.

정보통신개발 분야의 IT 직업훈련교사는 실업자 및 구직자들에게 직무기술 전달을 넘어 사람이 사람답게 살아갈 수 있도록 영향을 줄 수 있는 중요한 역할을 감당한다. IT 직업훈련교사의 직업정체감과 직업적응과정을 분석하기 위하여 질적 연구방법 중 문화기술지 방법을 선택하였고 연구대상으로는 대전의 D 모 훈련기관의 정보통신 직종 직업훈련교사들을 선정하였다. 본 연구는 교사가 바라보는 자신의 직업에 대한 이야기와 생각, 관점을 통하여 IT 분야 직업훈련교사 분야에서 연구되지 않은 교사의 직업의식 및 정체성 등 내면세계를 탐구하였다는 데에 의의가 있다.

최근 들어 각 대학에서는 4차 산업시대를 맞이하여 사회에서 필요한 창의융합 인재를 양성하기 위하여 교양과목에 프로그래밍 강좌를 많이 늘리고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 부정적인 반응을 보이는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 학습에서의 학습이탈동기를 분석하기 위하여 학습자들의 성격유형을 파악하여 분석하였다. 사전검사를 통하여 감정형과 사고형의 성격유형을 가진 학습자를 구분하여 각 성격유형별 학습이탈동기를 분석하였다. 본 연구의 결과로는 학사고형의 성격유형을 가진 학습자들이 프로그래밍 학습에 있어서 부정적인 시선이 있을 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 강의 후 사후검사를 통하여 프로그래밍 학습의 학습동기부여에 기여할 수 있는 연구를 기대한다.

최근 들어 각 대학에서는 4차 산업시대를 맞이하여 사회에서 필요한 창의융합 인재를 양성하기 위하여 교양과목에 프로그래밍 강좌를 많이 늘리고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 부정적인 반응을 보이는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 학습에서의 학습동기를 분석하기 위하여 학습자들의 성별을 분류하여 분석하였다. 사전검사를 통하여 남학생과 여학생을 구분하여 각 성격유형별 학습동기를 분석하였다. 본 연구의 결과로는 여학생이 프로그래밍 학습에 있어서 긍정적인 시선이 있을 수 있음을 확인하였다. 또한 그 편차도 더 적은 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 강의 후 사후검사를 통하여 프로그래밍 학습의 학습동기부여에 기여할 수 있는 연구를 기대한다.

플립러닝을 기반으로 학부중심 학사 구조가 4차 산업혁명시대 대학교육의 변화를 통해 학생들은 문제 해결능력을 기반으로 가치창출 능력을 배양하는 필수화 과정이 되어야 한다. 이를 위해 창안된 프로젝트기반 학습법(Project Based Learning)과 MOOC를 결합한 거꾸로 학습법(Flipped Learning)을 과감하게 도입 및 확산하고, 날로 고도화되어 가는 AI기반의 학습컨설팅(E-Advisor)의 도입과 확산에 따라 4차 산업혁명에 부합하는 "개인 맞춤교육"으로의 전환이 이루어져야 한다.

본 논문에서는 계층형 적대적 생성 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)에서 오류 판별자를 추가하여 영상 생성 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 영상 생성 방법에서는 영상 생성자가 빈번히 발생시키는 오류에 대해 별도로 학습을 수행하는 판별자를 모델에 추가하여 계층형 적대적 생성 신경망을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용하여 생성한 영상의 효용성을 검증하는 방법으로는 Inception Score를 사용하였다. 학습 데이터로 celebA의 유명인 얼굴 이미지 중 정면 이미지 155,680장을 이용하였다. 본 논문의 모델로 생성한 10,000장의 얼굴 이미지를 Inception Score로 평가한 결과, 평균 1.742p의 성능을 나타내어 기존의 영상 생성 방법보다 높은 점수를 얻을 수 있었으며, 효용성을 확인할 수 있었다.

미세먼지에 대한 인체 영향에 관한 사회적 관심이 높아짐에 따라 미세먼지 예측 알고리즘의 필요성이 증가되었다. 많은 연구에서 기상 데이터를 이용하여 통계 모델링 및 기계 학습 기법 기반 예측 모델이 제안되었으나, 해당 모델의 환경 및 세부조건을 정확히 설정하기는 어렵다. 또한 국내 기상 측정소 데이터의 경우 누락된 데이터가 존재하여 새로운 예측 모델을 설계해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다층 퍼셉트론 신경망을 활용하여 미세먼지 예측을 수행한다. 이를 위해 측정소 3곳의 기상 데이터를 기반으로 예측 모델을 설계, 실제 데이터와의 비교를 통해 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가한다.

미세먼지에 대한 이슈가 확산됨에 따라 미세먼지에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 서비스가 많아지고 있다. 그러나 미세먼지를 수집하기 위한 센서 노드의 결함이 발생할 경우 해당하는 서비스를 제공하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 미세먼지의 예측과 추론이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지를 예측하기 위해 과거의 미세먼지 및 기상 데이터를 기반으로 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측 모델을 설계한다. 또한 설계된 모델의 입력 데이터를 다양화하여 학습함으로써 예측 결과를 비교한다.

본 논문에서 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하기 위해 기계학습 모델인 SVM(Support Vector Machine)과 ANN(Artificial Neural Network)의 성능을 비교한다. 장 단파 복사선 평균, 강수량, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 두 모델을 생성하고, 실험을 통해 최적의 SVM의 RBF(Radial Basis Function) 파라미터와 ANN의 은닉층과 노드 개수, 정규화 파라미터를 도출하였다. SVM과 ANN 모델의 성능을 비교하기 위한 지표로서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하였다. 실험 결과 SVM 모델은 MAPE=21.11, MAE=2281417.65의 성능을 달성하였고 ANN은 MAPE=19.54, MAE=2155345.10776의 성능을 달성하였다.

컨테이너 표면에는 화물의 위험성을 표시하기 위해 다양한 플래카드를 부착한다. 컨테이너의 표면은 평면이 아닌 경우가 많고, 플래카드의 종류 또한 다양하므로 먼저 플래카드 영역을 찾아내는 것이 인식 속도 면에서 유리하다. 이 논문에서는 컨테이너 표면에 의해 변형된 플래카드 영역을 찾아낼 수 있는 영역 추출 방법을 제안한다.

국내 하수처리장의 수질기준이 강화되고 하수처리량이 지속적으로 증가하면서 하수처리장이 수용할 수 있는 처리용량의 한계와 이에 따른 관리 비용이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 문제들을 개선하기 위한 다양한 방법들이 시도되고 있으나, 열악한 하수 환경과 높은 처리 비용 등으로 인하여 많은 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 하수처리장으로 유입되는 하수를 오염도에 따라 하수량을 제어함으로서 하수처리장으로 유입되는 부하를 경감하여 하수 처리 비용을 줄이고, 환경 오염을 최소화 할 수 있는 친환경 하천 생태계 보존을 위한 IoT 기반 하수정보화 플랫폼을 제안하고자 한다.

4차 산업에 대한 꾸준한 투자와 기술 개발로 스마트 팩토리 기술이 더욱 안정화되고 3D 프린팅을 포함한 관련 기술개발이 더욱 활발해진다면, 스마트 팩토리 도입비용이 낮아지고 현재의 고가의 상품 제조에 집중되는 현상에서 벗어나 소량 맞춤형 주문 제작을 위한 서비스로 변화 될 것이라고 기대한다. 그러나 소량의 주문제작을 위해 제3자에게 개인정보를 제공해야 하고 복잡한 결제시스템을 거쳐야 한다면 발전되는 기술에 비해 활용도는 그에 미치지 못할 수 있다. 이 논문에서는 기존 사물인터넷의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 가져다 줄 것으로 기대하는 블록체인 기술 융합의 스마트 팩토리 환경에서 고객 맞춤형 제문제작을 위한 프로토콜을 제안한다. 제작자의 평판을 반영하여 고객 주문에 활용하고 주문 내용이 제작자 외에는 공개되지 않도록 프라이버시를 제공하는 고객 맞춤형 주문제작 방법을 제안하였다. 또한 제안하는 프로토콜의 요구사항을 검증하였고 관련연구와의 비교를 통하여 독창성을 확인하였다.

현재 실내 측위 분야에서 전파 지문을 이용하여 위치를 확인하는 기술이 광범위하게 사용하고 있다. 이때 성공적인 위치 확인을 위해서는 학습과 테스트에 필요한 데이터의 구성 및 다차원 데이터 구성이 필요하다. 즉 무선 AP, BLE iBeacon, Mobile 단말 등의 다양한 주변 전파 지문의 변화로 발생할 수 있는 환경 변화에 대응할 수 있는 위치 데이터 수집 및 데이터 관리 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 측위에 필요한 전파 지문의 환경 변화에 덜 민감한 다차원 데이터를 구성하고 관리하는 기법을 제안한다.

현재 실내 측위를 위한 기술로 전파 지문 기반의 측위 기술의 성능은 데이터 비교 알고리즘의 선택에 따라 큰 영향을 받는다. 이때 학습 구조에 필요한 데이터 확장 기법에 의해 실내 측위의 정확도가 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전파 지문을 기반으로 하는 학습 구조를 구성하기 위해 학습 데이터의 구분 및 확장 기술을 통해 실제 측위에 적용할 수 있는 학습 구조의 중요성을 논의한다.

최근 실내 위치 추적시스템과 실외 위치 추적시스템은 다른 방식으로 운영되고 있다. 실내 측위 기법으로는 WiFi와 BLE beacon을 이용한 측위를 이용하고, 실외 측위는 GPS와 PDR을 이용한다. 본 논문에서는 이를 혼용하여 위치를 측정하기 위한 기기로 모바일기기 대표적으로 스마트폰을 기반으로 측정할 때, 실내인지 실외인지를 확인하여 실내에서 운영되는 기법을 이용하다가 실외로 이동할 때 GPS로 자동으로 변환 시켜주는 방식이 필요하다. 실내에서 GPS를 이용하였을 경우 층이나 공간의 구분이 어렵다. 이를 해결하기 위한 방식을 제안한다.

최근 데이터 처리를 통한 의사결정 수단으로 기계학습 기법을 도입한 개념이 많이 등장하고 있다. 기계학습은 기존의 데이터를 기반으로 학습한 결과를 이용하여 의사결정의 수단이 된다. 기술의 발전으로 생성되는 데이터는 방대하다. 이러한 데이터를 빅 데이터라 한다. 이러한 데이터에서 필요한 데이터를 추출하는 것은 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위한 연관데이터를 기계학습을 통해서 추출하는 방법을 제시한다. 기계학습의 결과는 의미론적 관점에서 관계성을 부여할 수 있으며, 이것은 온톨로지에 추가됨으로써 어플리케이션의 요구에 따라 관계성을 지원할 수 있다.

첨단기술들이 실생활에 접목되면서 사이버 영역은 더욱 넓어지고 이를 대상으로 하는 사이버 위협은 크게 늘고 있다. 이러한 사이버 위협을 보다 효과적으로 방어하고 대응하기 위하여 사이버 위협 인텔리전스 공유체계가 필요하다. 사이버 위협정보 표현규격의 정의를 통하여 개별 보안관제 업체 또는 기관 등이 보유하고 있는 사이버 위협 정보의 신속한 공유와 일관된 분석, 그리고 자동화된 해석을 가능하도록 한다.

제품디자인 제작 설계에서 기초모델링 데이터를 생성하는 과정은 매우 중요하고 제작시간 또한 많이 소요된다는 단점이 있다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 모델링데이터를 쉽게 획득 할 수 있는 3D 스캐닝 기술이 등장하고 있다. 본 논문은 공간상의 사물을 촬영한 후 영상데이터에서 모델링데이터로 변환하는 기술을 제시하고 제품디자인에 적용할 수 있는 기초모델링 데이터를 생성한다. 또한 제품의 기초모델링 데이터를 리디자인과 활용할 수 있는 방안을 제시한다.