오늘날 생체신호의 종류 및 크기가 방대해짐에 따라 생체신호를 빅데이터로 정의하고 이를 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 생체신호를 빅데이터로 처리함에 있어 소셜 네트워크에서 발생하는 빅데이터 처리와 비슷한 방법을 이용하고 있다. 생체신호 빅데이터는 특징값을 추출하여 이를 별도로 저장하고 다양한 분석기기로 분석할 수 있어야 한다. 즉 데이터의 상호운용성과 호환성이 보장되어야 하며 분석도구에서의 지표 표현이 간결해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 생체신호를 표준화된 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현하고 OMG의 표준 수학적 명세 언어인 OCL을 이용하여 생체신호를 분석하는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 이용하여 심전도 데이터를 이용한 칼로리 소모량을 구해봄으로써 활용 가능성을 확인한다.

이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.

현재 전 세계적으로 ICT 스마트시티의 일환으로 도시교통 문제해결을 위한 차세대 지능형 교통시스템인 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 추진하고 있다. C-ITS와 함께 자율주행 서비스를 실현하기 위해서는 첨단 도로 인프라의 역할이 중요하다. 그리고 중장기적인 C-ITS, 자율주행서비스의 연구와 함께 단기적으로 도로 교통안전을 위한 보다 현실적인 솔루션 제시가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS의 필수 요구정보인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지·분석하여, 도로 현장에 즉각적인 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안한다. 지능형 IoT 가드 레일은 장기적으로 C-ITS와 자율주행 서비스에서 요구하는 실제 도로 현장에서의 데이터를 제공하는 지능적 첨단 도로 인프라로서 활용될 것으로 기대된다.

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.

혈관내 초음파(IVUS)는 인간 관상 동맥의 혈관 벽 구조를 관찰하고 평가하는데 적용되는 영상이다. IVUS는 정기적으로 관상 동맥에서 죽상 동맥 경화 병변을 찾는 데 적용된다. 혈관 구조의 자동 분할은 관상 동맥 장애를 감지하는데 중요하다. 따라서 본 논문에서는 혈관 내 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 효과적으로 내막/외막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 혈관을 탐색하기 위해 기본적으로 퍼지 이진화 기법을 적용하지만 픽셀 강도의 상이한 균질성을 갖는 경우에는 평균 이진화 기법을 적용한다. 우리는 퍼지 이진화 결과와 평균 이진화 결과를 IVUS 이미지와 차별화하여 혈관벽의 내부/ 외부를 감지하기에 효과적인 자동 분할 방법을 구현하였다. 제안된 방법의 구현 결과로부터 Intima-Media Thickness (IMT) 또는 대상 영역의 부피와 같은 중요한 통계를 쉽게 계산할 수 있도록 하였다.

컴퓨터 비전 분야에서 영상의 특성을 유지하면서 영상을 간소화하여 계산량을 줄이는 방법으로 전처리 단계에서 슈퍼픽셀 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 슈퍼픽셀 단계에서는 영상의 특성을 고려하는 것 보다는 화소의 값을 기준으로 일정한 크기와 형태의 슈퍼픽셀을 생성하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 응용에 맞게 영상의 특성을 고려하여 슈퍼픽셀을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어지며, 첫 번째 단계에서 영상을 과분할 하여 영상의 경계 정보들이 잘 보존되게 한다. 두 번째 단계에서는 과분할 된 슈퍼픽셀들을 유사도를 기준으로 병합하여 원하는 개수의 슈퍼픽셀을 생성한다. 이때 슈퍼픽셀의 최대 크기를 제한함으로써 슈퍼픽셀의 형태를 제어한다. 실험 결과는 제안하는 방법으로 생성된 슈퍼픽셀이 기존 방법에 의해 생성된 슈퍼픽셀 보다 정확하게 경계 정보를 보존하는 것을 보여준다.

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

방사선 사고 지역 및 제염이 필요한 지역에서의 안전하고 신속한 제염작업을 진행하기 위해서는 방사선 오염원에 대한 다양한 정보 획득이 필요하다. 특히 방사선원의 정확한 위치와 분포 정보의 파악은 신속한 후속 조치 및 오염원 제거를 위해 반드시 필요하며, 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 방사선원의 위치와 분포 정보를 획득하기 위해서는 방사선 분포 탐지 장치를 사용한다. 방사선 분포 탐지 장치의 경우 일반적으로 탐지 센서 부가 단일 센서로 구성되며, 단일 센서의 물리적 한계로 인해 탐지 범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 방사선 오염 분포 영상화 장치에 사용되는 단일 센서의 탐지 감도 제어를 위하여 보정 검출기를 적용하였으며, 이를 통해 제한적이었던 선량률 탐지 범위를 향상하였다. 또한 감마선 조사 시험을 통해 방사선 분포 탐지 범위의 개선을 확인하였다.

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.

기업의 비즈니스 클러스터는 가치연쇄 및 가치창출 활동을 통하여 국경없는 비즈니스 네트워크를 만들고 있다. 기술개발속도가 빠르고 제품수명주기가 짧은 IT분야의 클러스터는 지역 경계를 넘어선지 오래이다. 현상을 파악하기 위해서 IT기업을 대상으로 가치 활동을 분석하였던 바, 사례기업의 글로벌 확장은 제한적이었으나 지역경계를 넘는 비즈니스클러스터를 확인하였다. 다만 비즈니스 클러스터의 질서는 생산성에 집중되어 있기 때문에 고도의 혁신질서가 요구된다. 즉 신기술개발 또는 신시장 진입을 위한 가치창출 프로세스를 설계하고 실현하여야 클러스터의 성장을 가져올 수 있을 것이다. 빠른 속도로 진화하는 IT분야의 특성을 감안할 때 새로운 가치창출형 비즈니스 클러스터의 지향은 필수적이다.

빅데이터를 활용한 다양한 가능성에 대해서는 최근 수년 동안 지속적으로 이야기되어 왔다. 한편으로 개인정보보호의 중요성 또한 점차 강조되고 있는 것이 현실이다. 빅데이터의 활용성을 높이기 위해 개인과 관련된 다양한 정보들을 취합하는 과정에서 개인을 어느 정도까지 특정할 것인가 또는 빅데이터를 구축하고 활용하는 여러 기업들이 개인정보를 어느 수준까지 활용하여 개인화 서비스를 제공해야 하는가와 같은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 개인정보의 보호와 관련하여 유럽의 GDPR과 미국 캘리포니아주의 CCPA 사례를 살펴보고 국내의 빅데이터3법 개정안에 대해 살펴보았다. 또한 개인정보의 빅데이터 활용에 있어 비식별화된 정보의 재식별 가능성에 대한 고려, 개인정보 사용 동의의 사회적 비용 측면, 민간과 정부의 빅데이터 구축과 결합에서 발생가능한 문제, 규제환경 형성에서의 정책적 시사점에 대해 논의하였다.

심리 상담이나 심리치료에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 전문가들은 보다 효율적으로 내담자를 돕기 위해 노력하고 있다. 사이버 상담이 지닌 여러 가지 장점을 고려할 때 사이버 상담은 전통적인 대면 상담의 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 국내에서의 사이버 상담 및 심리치료 동향을 살펴보았다. 그 결과, 전통적인 상담과 사이버 상담을 비교해 볼 때 사이버 상담은 접근성, 편리성, 비용 절감, 대면상담에서의 불편감 감소 등의 장점을 지니고 있었다. 또한 국내에서의 사이버 상담은 1980년대 후반부터 시작되었고 정보통신 기술에 익숙한 청소년층을 대상으로 한 연구가 많았다. 마지막으로 현재 국내의 사이버 상담 및 심리치료 활용 현상을 간략히 살펴보았는데 현재 화상, AI, VR 등을 활용한 사이버 상담 및 심리치료적 개입이 이루어지고 있었다. 그러나 다학제간 접근은 다소 부족하여 다학제간 접근을 통한 다양한 프로그램 개발 및 효과 검증이 필요하다.

소프트웨어 교육은 4차산업혁명 시대를 살아가는 학생들에게 창의적 사고, 비판적인 사고를 신장시켜주며, 그들 스스로가 소프트웨어 관련 산업의 직업을 선택하는 데 많은 도움이 된다. 이 연구는 소프트웨어 격차 해소와 교육의 공평성을 달성하기 위해서 지역아동센터의 취약 계층 학생들에게 적용한 소프트웨어교육의 사례이다. 이 교육은 충남, 충북, 대전 지역의 20여개 기관의 170명의 학생을 대상으로 언플러그드, 엔트리 코딩, 피지컬 컴퓨팅 수업으로 진행하였다. 교육과정에서는 총 4종의 학생 및 교사의 수준별 교재를 활용하였고 기관별 총 수업 시간은 총 10시간이었다. 또한 대상 학생과 기관의 설문을 통해 이 교육이 학생들의 소프트웨어교육에 대한 관심 그리고 추후에 계속적인 소프트웨어 교육에 대한 열망에 영향을 주었음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 UML 다이어그램에 대응되는 코드 생성을 위하여 요구되는 정보를 저장하기 위한 레포지토리를 구축하는 방법을 제시한다. 객체 지향 프로그래밍에서는 객체 간의 상호 작용이 핵심이므로, UML 다이어그램들 중에서 클래스 다이어그램과 시퀀스 다이어그램에 대해서 논의를 전개한다. 클래스 다어어그램을 기반으로 실행 시간에 객체가 상호 동작하는 절차를 보이는 시퀀스 다이어그램으로부터 상응하는 코드를 생성하게 되며, 이를 위해서는 코드생성에 필요한 정보를 추출하여 정보 저장소인 레포지토리를 구축하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램의 메시지 유형을 다섯 개로 분류하고 이들로부터 각각의 레포지토리를 구성하기 위하여 필요한 항목과 그 값에 대한 정보를 추출하여 구조적으로 정보를 저장하는 방법을 제시한다. 시퀀스 다이어그램은 이들 메시지들로 구성되므로, 각 메시지에 대한 구조화된 레포지토리를 순차적으로 수집하여 최종적인 레포지토리를 구성한다.

스마트 로봇게임은 근래 코딩교육 수업을 통해 시장을 확장하고 있는 새로운 형태의 하나로 기존 게임과 달리 로봇을 사용하면서도 스마트폰으로 디지털 게임을 조작한다. 특히 현실세계의 로봇과 가상세계의 게임이 동일한 룰을 통해 서로의 데이터를 주고받으며 진행되는 특징을 보인다. 본 연구는 스마트 로봇의 매체적인 특징과 놀이적 특징을 분석하고, 그 특성을 개발 요소로 활용한 스마트 로봇 보드게임 개발 사례를 제시함으로써 스마트 로봇게임 개발에서 고려해야 할 사항을 제안한다.

본 연구에서 우리는 혼합현실 애플리케이션을 활용해 어린이들에게 다양한 교통상황을 간접적으로 체험하게 하고, 사고의 위험에서 스스로 방어 행동을 할 수 있도록 도움을 주는 "Zetton 어린이 교통안전교육" 애플리케이션을 개발했다. 개발된 애플리케이션은 어린이 교통사고 중 사망률이 높은 사고 유형을 분석해 학습 목표를 정하였고, 목표 달성을 재미있게 체험을 할 수 있도록 개발되었다. 플레이어는 여러 교통상황을 정해진 시나리오를 플레이하는 과정에서 신호체계와 교통정보를 자연스럽게 습득할 수 있도록 체험 중심 콘텐츠가 되도록 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 교육 효과성 검증을 위해 방과 후 교육 활동으로 어린이들에게 교통안전교육을 했다. 그 결과 교육 전보다 교육 후에 교통안전에 대한 인식과 학습 목표와 관련된 질문에 올바른 대답 빈도가 높아졌다.

ECC (Elliptic Curve Cryptography)와 RSA를 기반으로 하는 다양한 공개키 암호 프로토콜 구현을 지원하는 하드웨어 가속기 설계에 관해 기술한다. NIST 표준으로 정의된 소수체 상의 5가지 타원곡선과 3가지 키길이의 RSA를 지원하며 또한, 4가지 타원곡선 점 연산과 6가지 모듈러 연산을 지원하도록 설계되어 ECC와 RSA 기반 다양한 공개키 암호 프로토콜의 하드웨어 구현에 응용될 수 있다. 저면적 구현을 위해 내부 유한체 연산회로는 32 비트의 데이터 패스로 설계되었으며, 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬, 타원곡선 점 연산을 위해서는 자코비안 좌표계, 그리고 모듈러 곱의 역원 연산을 위해서는 페르마 소정리를 적용하였다. 설계된 하드웨어 가속기를 FPGA 디바이스에 구현하여 EC-DH 키교환 프로토콜과 RSA 암호·복호 둥작을 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였다. 180-nm CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과, 50 MHz 클록 주파수에서 20,800 등가게이트와 28 kbit의 RAM으로 구현되었으며, Virtex-5 FPGA 디바이스에서 1,503 슬라이스와 2개의 BRAM으로 구현되었다.

본 논문에서는 광대역 전력선통신을 실현할 수 있는 유도성 커플러를 Fe계 나노결정립 합금을 이용하여 제작하고 성능을 분석하였다. 배전자동화시스템의 주상 및 지상개폐기에 적용하여 현장시험을 수행한 결과, 광대역 전력선통신의 주요 주파수대역에서 제작된 커플러는 분기 유무에 따라 통신속도의 차이는 있으나 비교적 우수한 데이터통신을 달성하는 것으로 측정되었다. 또한, 배전선로에서 발생되는 대전류 환경에서도 통신거리에 따라 전송률의 차이는 있으나 실시간 데이터 전송이 가능한 통신속도를 유지하는 것으로 확인되었다. 따라서 제작된 유도성 커플러는 접근성이 낮은 지역에 위치한 배전자동화시스템의 배전설비 상시 감시 및 원격제어에 활용함으로써 지능형 전력망 실현을 위한 핵심소자로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.

본 논문에서는 일반화 공간변조 시스템을 위한 저복잡도 강인 최대우도 수신기를 제안한다. 이 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대우도 수신기의 계산량을 낮추기 위해 전송 안테나 조합 분할의 방법을 사용한다. 최소평균제곱오차 필터링 결과를 기반으로 전송 안테나 조합을 해일 가능성이 높은 영역과 낮은 영역으로 분할하고, 해일 가능성이 높은 영역에서 우선적으로 최대우도 탐색을 실시한다. 이렇게 구해진 해의 신뢰도를 판단하고, 그 결과에 따라 해일 가능성이 낮은 영역에서도 탐색을 실시할 지를 결정한다. 이와 같은 분할 탐색을 통해 기존 강인 최대우도 수신기의 성능을 유지하면서도 계산량을 크게 줄이도록 한다. 모의실험을 통해 제안 수신기가 기존 수신기의 성능을 유지하면서 계산량을 큰 폭으로 낮춘 이점을 확인하였다.

본 논문에서는 MIMO (Multiple-Input Multiple Output, 다중입출력) 시스템을 위한 적응형 섭동을 이용한 기회적 프리코딩(Adaptive Perturbation-aided Opportunistic Precoding) 방식을 제안한다. 제안 프리코딩 방식에서는 MIMO 시스템을 위한 프리코딩 행렬을 생성할 때 랜덤한 섭동 뿐 아니라 사용자로부터 받은 전송률 정보에 의해 결정되는 적응적 변화값을 함께 이용한다. 이전 시간의 랜덤 섭동이 전송속도를 상승시켰을 경우 적응형 섭동을 이전 랜덤 섭동과 동일하게 하고, 그렇지 않을 경우 이전 랜덤한 섭동 값의 음의 값에 해당하는 값을 적용시킨다. 또한 전송 속도 최적화를 위해 스케줄링에서 현재 생성된 프리코딩 행렬 뿐 아니라 메모리에 저장된 최근 프리코딩 행렬 정보도 함께 이용한다. 모의실험 결과에서 기존 프리코딩 방식에 비해 제안한 섭동 기반 기회적 프리코딩 방식이 높은 전송속도를 얻으며, 특히 사용자의 수가 적은 환경에서 전송 속도 이득이 큰 것을 확인할 수 있다.

이동통신 시스템의 급격한 발전과 함께 다양한 모바일 융합서비스가 등장하고 있으며 이에 따른 데이터 트래픽도 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 급증하는 디바이스를 지원하기 위한 기지국의 수도 함께 증가하고 있기 때문에 통신사업자의 관점에서는 이러한 네트워크를 통해 소모되는 에너지 소모량을 줄이는 것이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 사용자 밀집도 기반 클러스터링 기술 중 하나인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 사용자가 밀집된 영역을 추출하고 이렇게 추출된 서브네트워크 별로 씨닝 과정을 적용하여 기지국의 모드를 효율적으로 제어한다. 시뮬레이션을 통해 면적 당 수율과 에너지 효율 측면에서 제안 방안이 기존 방안 대비 높은 성능 결과를 가지는 것을 보인다.

최근 IoT 기기 및 플랫폼들의 발전 및 확장과 더불어 IoT 관련 기기 내 연산 성능도 지속해서 향상하고 있다. 그러나 기기 향상과는 별개로 IoT 기기, 특히 소형 단일 보드 컴퓨터의 제한적인 크기 및 연산 자원은 해당 기기 내 통신 시스템 구현 설계를 위한 중요 고려사항 중 하나이다. 현재 다양한 무선 통신 시스템을 활용할 수 있게끔 소프트웨어 정의 라디오 (SDR) 기술을 IoT 기기에 적용 시 소형 단일 보드 컴퓨터의 하드웨어 제한 사항으로 인한 열화 가능성으로 인하여 실제 시스템의 원활한 적용을 위해 해당 컴퓨터 성능에 대한 분석 및 조사가 필요하다. 본 논문에서는 소형 단일 보드 컴퓨터 내 SDR 적용 스펙트럼 센싱 시스템 디자인을 위한 시스템 연산 분석 및 실험을 진행한다. 먼저 단일 보드 컴퓨터를 위한 SDR 기반 스펙트럼 센싱 시스템을 설계하고 시스템 성능에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소를 실험을 통해 조사하며. 이를 통한 중요 고려사항 및 디자인 가이드 절차를 도출한다.

본 논문에서는 WLAN (wireless local area network) 응용을 위한 소형 인쇄형 모노폴 안테나의 새로운 설계에 대해 연구했다. 선폭이 다른 패치와 계단 모양의 접지면이 있는 복사체는 안테나 크기를 줄이기 위해 사용된다. 안테나의 크기는 16 × 17 × 1 ㎣이며 포토리소그래피(photolithography) 기술로 제작되었다. 시뮬레이션 및 측정 결과가 잘 일치한다. 연구된 안테나의 공진 주파수는 약 5.2 GHz이며 측정 결과 1 GHz의 임피던스 대역폭을 가진다. 또한 측정된 방사패턴을 제시하고 필요한 WLAN 5 GHz 주파수 대역 (5.15 - 5.825 GHz)에서 측정된 이득 및 효율을 제시했으며, 5 GHz 대역 WLAN 안테나로 사용할 수 있음을 확인했다. 연구된 안테나는 소형, 경량, 저비용, 전방향성 복사패턴, 고이득 및 고효율을 갖는다.

본 논문은 이동 속도 감응형 폐순환 무선전송기법 및 성능 분석에 관한 것으로서, 이동 속도에 따라 송신부에서 파일럿 신호를 전송하는 주기를 변경하고, 폐순환 동작을 위해 수신부에서 필요한 변경된 파일럿 신호 전송 주기에 대한 정보를 송신부에서 직접 전송하지 않더라도 수신부에서 전송된 파일럿 신호에 기반하여 간접적으로 이에 대한 정보를 추출할 수 있도록 하는 이동 속도 감응형 폐순환 무선전송기법을 제안하고, 제안된 기법의 우수성을 입증하기 위하여 페이딩 채널 환경에서 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 성능 검증결과, 기존 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법은 추가 전송되는 오버헤드 없이도 기존 방법의 성능을 뛰어넘는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

산업 통신에는 다양한 네트워크가 있으며 여러 가지 통신 방식을 사용한다. 기업에서는 생산 라인 확장, 공장 업그레이드, 네트워크 세분화, 시스템 통합 등을 위하여 산업용 장치와 네트워크 간에 통신 변환이 필요하다. 이것은 많은 제조회사가 제작한 설계자가 다른 다양한 기계 장치를 네트워크에 연결하고 전송하기 위하여 데이터 또는 프로토콜 변환을 위한 통신 장비가 제공되어야함을 의미한다. 본 논문에서는 적층형 통신 모듈을 사용하여 산업 통신 프로토콜 변환을 지원할 수 있는 산업용 통신 게이트웨이를 설계하였다. 제작된 게이트웨이는 RS485 시리얼 통신을 이용하는 개별 통신 모듈을 다층으로 연결하는 구조를 가지고 있다. 각각의 통신 모듈은 아날로그 데이터 카드, 디지털 데이터 카드, CAN 및 LAN 지원 카드로 구성하였다. 메인 보드 프로세서는 Atmega micro-processor를 사용하였고, RS485 시리얼 슬롯을 배치하여 적층형 통신 모듈 구조를 가지도록 하였다. 본 논문에서 제작된 적층형 산업용 통신 게이트웨이는 아날로그 및 디지털 I/O 기능과 CAN과 LAN을 지원할 수 있기 때문에 산업용 통신 제어 및 모니터링에 폭넓게 활용될 수 있다.

본 논문에서는 RPL을 사용하는 사물인터넷 환경에서 노드들이 이동할 때에도 토폴로지 변경에 빠르게 적응하여 패킷 손실 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 이동성을 향상시키기 위해 모든 노드는 이웃 노드들의 이동성을 인식하고, 전체 수신 패킷과 제어메시지 수를 고려하여 이동 정도를 수치화한다. 이동 정도에 따라 DIO 타이머를 동적으로 설정하여 토폴로지 변경을 빠르게 인식하고 목적지까지의 경로를 업데이트할 수 있도록 한다. 제안 방식의 성능은 Contiki 기반 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 다양한 이동 속도에 대해서 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 패킷 전달률이 31.03% 개선됨을 확인하여 표준 RPL보다 이동성 시나리오에 잘 대처함을 보여준다.

4차 산업혁명시대에 사물 인터넷, 빅데이터 등 첨단 기술들이 출현하고 있다. 하지만 이를 이용하여 사물 인터넷을 실내 환경 분야에 적용하여 응용하는 수준은 아주 미약하다. 따라서 사물 인터넷을 활용한 실시간 모니터링으로 대기오염물질 또는 실내 공기질을 분석하는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문은 아두이노와 각종 센서를 이용하여 실내 환경 수치를 측정하고, 각종 센서로 부터 얻은 정보를 서버의 데이터베이스로 저장하는 시스템을 구현한다. 서버에 저장된 정보는 데이터베이스로 구축하여 가정 또는 회사의 실내에 설치된 환기장치나 공기청정기에서 활용하도록 하였다. 제안된 시스템에서는 사물인터넷 기술을 구현하기 위해 사용되는 센서의 비용을 줄이면서 모니터링센서 모듈의 LED 상태표시를 통해 즉각적인 실내 환경 상태를 파악할 수 있다.

최근 중학교에서 진행되고 있는 SW 교육은 주로 피지컬 컴퓨팅, 언플러그드 학습 그리고 시범 실습 교육을 위주로 진행되고 있다. 하지만 각각 비용, 흥미유발, 동기부여, 수업 집중 등 여러 가지 측면에서 어려움을 겪고 있다. 또한 체계적인 수업 설계가 이루어지지 않으면 학생들의 수업 이해도나 학업 성취도에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문의 목적은 기존 SW 교육에 활용되던 수업 도구보다 비용의 부담이 적으며 수업 설계에 보조적인 역할을 수행할 수 있는 챗봇을 개발하는 것이다. 이를 활용하여 함수 적용, 알고리즘 설계 및 프로그램 코딩과 같은 코딩이 이루어지는 메커니즘을 이해할 필요가 있는 수업 시나리오에서는 학생들이 챗봇 시스템을 통해 스스로 학습을 가능하여 학생들의 학습에 긍정적인 영향을 미쳤다.

최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.

본 연구는 다양한 기술의 융합과 체계통합기술이 고도로 복잡하게 요구되는 국방기술을 이해하고, 분야별 특성이 반영된 가치평가방법을 제안하고자 한다. 가치평가 대상 무기체계의 기술 수준의 척도, 기술 간의 통합(체계통합기술)척도, 제조준비 및 성숙도 척도를 측정요소별 항목에 맞추어 측정하여 시스템성숙도를 확인하고, 시스템의 성숙도를 활용한 핵심기술의 계량적인 가치예측모형의 틀을 제시하고자 한다. 국방기술의 가치를 기술분야별 특성을 고려하여 이에 맞는 가치평가방법을 제안하는 연구이다. 각 분야의 역량있는 기술전문가들에 의해 분야별 기술적인 특성이 반영된 평가 기준에 따라 평가되고, 전체 시스템의 완성도를 정량적인 수치로 표현할 수 있는 시스템성숙도(SRL)를 활용하여 국방기술가치를 평가하는 방안을 제안한다.

본 논문에서는 불연속 네트워크(discontiguous network)의 라우팅 축약기능(summary) 알고리즘에 대한 방식의 효율화에 대해 고찰을 한다. 서로 다른 전체의 서브넷 정보를 업데이트하여 전송하는 것보다 네트워크 정보를 축약하여 축약된 업데이트 정보만 전송하면 라우팅 테이블의 축약으로 라우터의 자원의 효율화가 이루어 지며 네트워크 안정과 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 네트워크 설계과정에서 불연속적인 네트워크가 구성될 경우 네트워크 축약 기능으로 문제가 발생되며 근본적인 라우터의 효율화의 결과를 가져오지 못한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 자동 축약 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘으로, 이로 인해 라우팅 테이블의 안정성을 높이고 그 결과 네트워크 장비의 CPU Utilization을 기존 16.5%에서 6.5%까지 낮추어 효율화가 구현됨을 확인하였다.

움직임은 삶의 모든 것이며 음악은 우리의 전반적인 삶과 함께하고 있다. 움직임과 소리를 바탕으로 탄생한 예술은 기술과 밀접한 관계를 가지고 발전하며 시대를 반영해 왔으며 디지털 시대에 새로운 문화콘텐츠를 만들어가고 있다. 융합 예술과 교육에 있어 음악과 신체의 움직임이 접목되는 빈도에 비해 다양한 분야의 학문적 지식과 경험을 가진 전문가와 연구기관의 부재는 현실적 문제이다. 외국 대학의 선례를 통해 음악, 움직임을 구성하는 가장 기초적인 원리인 '리듬'을 연구하는 학문인 리드믹을 소개하고 함께 연구되는 분야인 음악생리학과 음악인의학 그리고 행위예술과학에 대해 살펴보며 국내 도입의 필요성을 제기한다. 격변하는 디지털 시대에 유일하게 '나 자신'이 주체가 되는 움직임을 생리학과 의학을 통해 체계적으로 인지하고 음악을 매개체로 과학적으로 움직이고 표현하는 연구 분야를 개척해 융합시대와 교육에 새로운 방향을 제시한다.

This paper presents a prediction structure with a Hybrid Dynamic Branch Prediction (HDBP) scheme which decreases the number of stalls. In the application, a branch history register is dynamically adjusted to produce more unique index values of pattern history table (PHT). The number of stalls is also reduced by using the modified gshare predictor with a long history register folding scheme. The aliasing rate decreased to 44.1% and the miss prediction rate decreased to 19.06% on average compared with the gshare branch predictor, one of the most popular two-level branch predictors. Moreover, Compared with the gshare, an average improvement of 1.28% instructions per cycle (IPC) was achieved. Thus, with regard to the accuracy of branch prediction, the HDBP is remarkably useful in boosting the overall performance of the superscalar processor.

Music performance techniques have been primarily trained by apprenticeship. The technique transfer, which relies on the imitation of experience and actual performance without scientific evidence, required the pianists more time and effort than necessary. However, if the players in the field discover the principles of universally applicable piano playing techniques in collaboration with scientists, they will avoid errors and prepare a new paradigm in the development of piano playing techniques. This is why music performance science is needed. Little has been studied about it in Korea, but it has been activated abroad since the mid-1990s. The core science of music performance science is expected to be computer science fitting data analysis. In this paper, we introduce music performance science for the pianist and present how computer can help it.

Hidden flame detection after allegedly extinguishing a fire cannot be emphasized enough. There are a few commercial hidden fire detection equipments which are imported, but the cost is relatively high. In this contribution, we propose a development of a low-cost, high-performance hidden flame detector using open-source hardware/software. We use Raspberry-pi based hardware board equipped with a TFT touch-screen LCD, a 3G modem, and an attachable battery device altogether integrated in a plastic case fabricated with a 3D printer. The proposed hidden flame detector shows the same performance of a commercial product FLIR E5 while consuming less than a half of the cost.