최근에 사용자 스마트 폰의 위치정보를 활용한 다양한 종류의 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 시대적 동향을 기반으로 우리는 위치정보 기술의 한 분야인 지오펜싱 기술을 활용한 새로운 형태의 학습 지원 시스템의 설계를 하였다. 본 시스템은 학습자가 스마트 폰을 휴대한 채로 가상울타리 영역으로 설정한 강의실 안으로 진입을 하는 경우 학습자의 스마트 폰의 위치정보를 이용하여 강의실의 위치를 식별하고 학습자의 스마트 폰으로 필요한 학습콘텐츠를 자동으로 제공을 한다. 우리의 시스템은 학습 콘텐츠들을 메시지나 모바일 쿠폰의 형태와 유사한 형태로 제공을 하고 있으며, 학습자들은 이러한 모바일 서비스 환경에 매우 익숙하다. 따라서 본 시스템으로 제공되는 학습콘텐츠의 이용은 학습자의 학습 효과를 향상하는데 도움을 줄 있을 것으로 기대된다.

공공 안전은 스마트 시티(Smart City)의 주요 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 공공 안전에 도움을 줄 수 있는 차량 추적 시스템을 제안하고서 관련 애플리케이션을 설계 및 구현하였다. 제안하는 차량 추적 시스템의 목적은 경찰에게 도난 차량의 위치 정보를 실시간으로 제공해서 보다 효율적으로 도난 차량을 추적하는 것이다. 차량 소유자가 차량 추적을 요청하면, 이 요청을 수신한 공공 안전 서버 프로그램은 공간 정보 질의(Geospatial Query) 기법을 사용하여 도난 차량과 가장 가까운 경찰을 찾아 도난 차량의 위치와 시간, 거리 및 경로와 같은 정보들을 제공한다. 구현한 시스템의 유효성을 입증하기 위해 타임 스탬프(Time Stamp)를 이용한 트랜잭션 시뮬레이션을 수행하였으며, 이 시뮬레이션을 통해 1.2초 이내의 빠른 시간 내에 차량 소유자의 요청이 경찰에게 전달되는 것을 확인할 수 있었다.

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.

사물인터넷을 이화학, 약학, 생물학 및 의학 등 다양한 연구실험분야에 적용한 경우 다양한 센서와 기기를 부착하여 지능적으로 연구장비 및 환경을 모니터링하고 제어함으로써 연구실험자의 안전성과 편의성을 증대시킬 수 있다. 시약의 정확하고 편리한 기록관리 및 실험과정의 연구이력과 근거, 역추적성 등을 위해서는 실시간 시약 계량 및 등록의 연구지원 자동화 서비스를 제공해야 한다. 현재 기존 시약관리방법은 전산 관리방법을 이용하지만 시약등록과 관리가 일체화된 자동화가 많이 이루어져 있지 않다. 또한 수기에 의한 기록 관리가 대부분으로 실험에 대한 기록오류 및 많은 시약에 대한 계량 및 등록에 대한 소요시간이 큰 점 등 번거로움과 문제점들이 많다. 이에 본 논문에서는 영상인식 및 NFC(Near Field Communication) 방식에 의한 시약 등록과 동시에 전자저울로 계량 측정된 시약정보를 자동으로 관리할 수 있는 IoT 기반 실시간 시약 계량 및 등록 방법을 연구하였다.

컨테이너 표면에는 적재된 화물의 위험 여부에 따라 다양한 플래카드가 부착된다. 위험물이 적재된 컨테이너는 일반 컨테이너 별도로 관리되어야 하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 컨테이너의 후면을 촬영한 영상에서 플래카드의 형태적인 특징을 이용하여 자동으로 플래카드 영역을 추출하고 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 플래카드 인식에서는 특히 컨테이너의 표면 굴곡에 의해 다양한 왜곡이 발생할 수 있으므로 영역 추출 및 인식 과정에서 주의가 필요하다. 제안하는 시스템은 플래카드가 다이아몬드 형태를 가지며, 클래스 번호가 아래 꼭지점 바로 위에 기입된다는 특징을 사용하여 관심 영역을 자동으로 추출하고, 플래카드를 자동으로 인식할 수 있다. 제안하는 시스템을 실제 이미지에 적용하였을 때 오류 없이 플래카드를 인식할 수 있었으며, 사용한 영상 분석 기법은 다양한 영상 분석 시스템에 적용될 수 있다.

질량 분석기의 질량 스펙트럼에서 높은 피크값을 갖는 스펙트럼에 인접한 낮은 피크값의 스펙트럼은 서로 연결되어 분리가 어렵다. 이러한 스펙트럼간 겹칩은 질량 스펙트럼의 검출 성능과 해상도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 잔류 가스 분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능과 피크값의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 이온 신호블록의 특성에 따른 유형 판별과 피크위치오차에 대한 사전 보정은 인접한 스펙트럼에 연결된 낮은 피크값의 스펙트럼 분리 및 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 질량분석기에서 얻은 실제 이온 신호를 사용하여 제안한 방법과 기존 방법을 비교하였다.

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

기술사업화 과정을 통해서 시장에 진입하는 신생기업은 높은 불확실성에 직면한다. 특히 경쟁시장에 진출하는 ICT관련 기업은 더욱 복잡한 상황을 처리해야 한다. 불확실성 해결을 위한 심도 있는 연구가 이루어졌지만 기업의 사업화 프로세스에 대한 이해는 여전히 부족하다. 논의를 위해서 본 연구는 기술사업화 모델과 결정요인을 (정책, 재무, 작업 팀, 조직 문화, 어려움 극복 등) 제시한다. 연구대상은 연구개발특구의 연구기관에서 기술을 이전받은 ICT 관련 스핀오프 기업이다. 연구결과는 조직역량의 지속성이 기술사업화프로세스의 준수만큼 중요하다는 사실이 나타났다. 조직역량이 줄어들 때 기술사업화의 추진동력 또한 약해지는 결과가 나타났기 때문이다. 따라서 기술사업화 프로세스는 시장 진입의 성공을 보장하는 것이 아니며 시장 접근의 수단으로 이해된다. 조직역량의 강화가 이루어지지 않으면 성공적인 기술사업화 프로세스도 존재하지 않는 것이다.

본 연구는 3D프린터의 지각된 인식 및 사용자 특성이 지각된 가치와 지속사용 의도에 미치는 영향이 무엇인지를 살펴보았다. 자료수집은 국내에 거주하고, 3D프린터를 사용해 본 직장인 등을 대상으로 300명의 설문을 수행하였다. 연구결과, 첫째, 지각된 인식은 지각된 가치와 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 특성은 지각된 가치 및 사용 의도에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가치와 지속적 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 따라서 소비자들에게 3D프린터의 유용성과 용이성을 충분히 인식시키고, 소비자 중심의 편의성, 신뢰성을 함께 지각시킴으로써, 소비자들의 3D프린터 지속적 사용 의도를 제고 하여 3D프린터가 보급화, 대중화, 활성화를 할 수 있도록 관련 업계와 학계 등 많은 관심과 노력을 기울인 전략이 수립되면 효과적일 것이라고 사료 된다.

프로그래밍 학습은 오랫동안 어려운 과목으로 인식되어왔다. 이를 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 학습자 특성 중 하나인 성별을 기반으로 프로그래밍 학습에서 이탈하려는 동기에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 분반과 파이썬을 학습하는 분반을 남학생과 여학생으로 나누어 학습이탈동기의 사전-사후 설문을 진행하였다. 연구 결과로는 남학생이 여학생보다 프로그래밍 학습에 대한 자신감은 높았으나 전체적인 항목에서는 큰 차이가 없었다. 또한 성별마다 학생들이 선택한 전공에 따라서 학습이탈동기의 차이를 발견할 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습에서 학습자 특성을 고려하여 학습 효율 및 만족도를 높일 수 있는지 개선하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.

이진결정도는 고장수목 해석에서 기존의 Boolean Logic 해석법의 잘 알려진 대체 방법이다. 고장수목의 규모가 커짐에 따라 계산에 필요한 컴퓨터 연산시간과 자원이 급격하게 증가한다. 이진결정도로부터 단절집합 및 최소단절 집합을 효과적으로 계산하기 위해 새로운 고장경로 탐색법과 고장경로 재구성 방법이 제안되었다. 고장경로 그룹화와 Bottom-Up 탐색법은 고장경로의 탐색에 효율적임을 증명하였고, 최소단절집합 계산을 위한 단절집합의 비교계산 횟수를 줄이기 위해 경로 재구성 방법을 사용할 수 있음을 증명하였다. 새로 제안된 방법을 적용하고, 기존의 근사확률 공식인 MCUB 확률공식과 동일한 새로운 ASDMP 확률공식을 사용하여 정상사상 확률을 계산 할 수 있다.

본 연구에서는 2.4-GHz CMOS 전력 증폭기의 저 출력 전력 영역에서의 전력 변환 효율을 개선시키기 위한 이중모드 증폭기 구조를 제안하였다. 이를 위하여 출력 정합 회로 및 발룬의 역할을 하는 출력부 변압기의 1차 측을 두 개로 나누고, 그 중 하나는 전력 증폭단의 출력부와, 나머지 하나는 구동 증폭단의 출력부와 연결 되도록 구성하였다. 이를 통하여, 전력 증폭기가 고 출력 전력 영역에서 동작 할 경우, 일반적인 전력 증폭기 동작과 동일하게 동작 하며, 반대로 전력 증폭기가 저출력 전력 영역에서 동작 할 경우, 전력 증폭단은 작동을 하지 않으며, 구동 증폭단의 출력이 전력 증폭기의 최종 출력부로 전달 되도록 구성하였다. 이 경우, 저출력 전력 영역에서는 전력 증폭단에서의 dc 전력소모가 원천적으로 차단되기 때문에 저출력 전력 영역에서의 전력 변환 효율을 개선시킬 수 있다. 제안하는 구조는 180-nm RFCMOS 공정을 통해 설계된 2.4-GHz 전력 증폭기의 측정을 통하여 그 효용성을 검증하였다.

본 연구에서는 차동 구조의 고주파 증폭기를 위한 비대칭 차동 인덕터를 제안하였다. 제안 된 비대칭 차동 인덕터는 증폭기 내 차동 신호 간 위상 오차를 완화하기 위한 것으로서, 차동 인덕터에 형성되는 Center-tap의 위치를 조정하여, 전력 증폭기를 구성하는 구동 증폭기의 차동 신호에서 바라보이는 임피던스가 동일하게 형성 되도록 하였다. 이를 통하여 기존 차동 인덕터를 사용하는 경우 대비 AM-to-AM 및 AM-to-PM 왜곡이 완화됨을 확인 하였다. 제안하는 비대칭 차동 인덕터의 효용성을 확인하기 위하여 180-nm RFCMOS 공정을 이용하여 2.4-GHz CMOS 전력 증폭기를 설계하였으며, EVM 5% 기준 20 dB의 전력 이득과 17 dBm의 최대 선형 출력 전력을 얻었다.

수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 WLAN과 WiMAX 대역에서 동작 가능하도록 삼중대역 안테나를 설계 제작 및 측정하였다. 마이크로스트립 선로를 사용하여 급전하였으며 패치면에 두 개의 분기된 선로를, 그리고 접지면에 사각슬릿을 삽입하여 삼중대역 특성을 갖도록 설계하였다. 그리고 임피던스 대역폭의 특성을 개선하기 위해 접지면에 수직 스트립 선로를 추가하였다. 제안된 안테나는 유전율 4.4 그리고 두께 1.0mm인 유전체 기판 위에 $18.0mm(W1){\times}37.3mm$ (L4+L5+L7) 의 크기로 설계되었다. 제작 및 측정 결과로부터 2.4/2.5 GHz에서는 480 MHz (2.32~2.80 GHz), 3.5 GHz 대역에서는 810 MHz (3.22 ~ 4.03 GHz), 그리고 5.0 GHz 대역에서는 1,820 MHz (5.05 ~ 6.87 GHz)의 대역폭을 얻었다. 또한 측정된 3D 방사패턴을 제시하였으며 요구되는 주파수 대역에서 측정된 이득값을 제시하였다.

CCTV 시스템은 공동주택을 비롯하여, 교통, 안전, 물리보안 등 산업분야 전반에 걸쳐 다양한 용도로 운용되고 있으며, 기존 아날로그 시스템에서 IP방식으로 전환되면서 활용도가 급격하게 증가하고 있다. 산업계 현장에서는 최근 수년간 아날로그 CCTV가 고화질(HD) CCTV로 전환되고 있으나, HD 아날로그 방식과 HD IP 방식간 기술적 장단점과 기준이 명확히 제시되지 않아 여러 방식이 혼재되고 중장기적으로 중복투자의 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 먼저 산업계를 주도하는 HD아날로그 방식과 HD IP 방식에 대해 기술적인 특성 및 이슈를 고찰하고, 각 방식별로 전환시 고려해야 할 비용 분석 기준 및 가중치를 설정하였다. 설정한 분석 기준을 공동주택 환경에 적용하여 시뮬레이션 결과를 구함으로써, 고화질 CCTV 시스템 전환시 선택 기준을 제시하고자 한다.