최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.

최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.

경력단절여성들의 재취업을 위한 교육 훈련 등의 지원정책이 이루어지고 있으나, 효과적으로 취업과 연계되지 않고 있다. 또한, 고학력 경력단절여성의 경우에는 재취업을 위하여 이전 경력을 수정하거나 새로운 경력을 계획해야 하는 등 재진입이 어려운 상황이다. 기존 선행연구들에서는 취업기회가 높은 유망 직종 등 재취업을 위한 근본적인 문제를 해결하기 위한 연구가 부족하였다. 따라서 경력단절여성들을 위한 교육과정 개발 시 교육 대상자의 연령 및 학력별로 취업에 도움이 되는 교육직종을 선별할 필요성이 있다. 본 연구는 경력단절여성들의 직업훈련 교육 데이터를 활용하여 연령 및 학력별로 취업률이 높은 교육직종을 분석하였다.

세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.

굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

4차 산업의 발전과 고성능의 컴퓨팅 환경 구축으로 다양한 산업분야에서 인공지능이 적용되고 있다. 의료분야에서는 X-Ray, MRI, PET 등의 의료 영상 및 임상 자료를 이용하여 암, COVID-19, 골 연령 측정 등의 딥 러닝 학습이 진행되었다. 또한 스마트 의료기기, IoT 디바이스와 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 ICT 의료 융합 기술 등이 연구되고 있다. 이러한 기술 중 의료 영상 기반 딥 러닝 학습은 의료 영상의 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도가 필요하다. 따라서 본 논문은 흉부 X-Ray 이미지 기반 딥 러닝 학습 과정에서 손실률을 도출하는 손실 함수 중 영상분류 알고리즘에서 사용되는 Cross-Entropy 함수들의 성능을 비교·분석하고자 한다.

스마트 홈을 구현하기 위해 증강현실과 사물인터넷 기술이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하기 위한 방법으로 두 가지 기술을 융합하는 새로운 형태의 서비스가 요구되고 있다. 증강현실은 사물을 인식하고 인식된 사물위에 증강된 콘텐츠를 화면에 투영하는데 이 기술은 사물을 인식하기 위한 방법으로 주로 마커와 같은 영상처리 방법을 이용한다. 본 논문에서는 마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼을 개발하였다. 사물에 고유한 마커를 정의하여 카메라에 보여지는 고유한 식별자를 구분하였다. 사물을 통제하기 위한 제어기를 호출하여 스마트 홈 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 증상현실을 통해서 사물의 상태정보를 수신하고 제어 명령어를 전달한다. 제안하는 플랫폼을 가정용 전등 조작하는 방식으로 검증하였다.

최근, 양자컴퓨터를 활용하기 위한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 양자컴퓨터는 양자 얽힘, 양자중첩과 같은 다양한 양자역학의 현상과 특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 기존 컴퓨팅 환경에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 이러한 양자컴퓨터를 구동하기 위해서는 연산에 활용되는 양자게이트의 구성뿐만 아니라 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 물리적인 양자컴퓨터의 요소를 반영한 알고리즘이 구성되어야 한다. 따라서 양자컴퓨터 구성요소들의 상호간 영향을 포함한 구성 정보를 직관적으로 파악할 수 있는 회로 시각화가 필요하다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 양자칩 정보와 양자컴퓨팅 회로 데이터를 3D로 시각화하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 시각화 하여 직관적인 정보를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

가상 환경 속의 참여자는 가상 객체와의 상호작용을 통해 실제와는 다른 몰입감과 인지적 경험을 하게 된다. 최근에는 누구나 쉽고 저렴하게 가상 환경을 경험할 수 있는 스마트폰 기반의 머리 착용형 디스플레이(HMD)들과 광시야각의 고품질 HMD들도 폭넓게 상용화되고 있다. 하지만, HMD의 근본적 수렴-초점조절 불일치 구조와 현실 세계에서 학습된 인지 차이로 인한 어지러움, 메스꺼움 등의 부작용은 여전히 극복해야 할 문제로 남아 있다. 본 연구는 여러 인지 차이 요인 중 가상 객체와의 상호작용에 중요한 일관된 크기 인지에 초점을 두고 있다. 실제 환경에서 물체의 크기 인지에 영향을 주는 시각도가 가상 환경에서도 주된 요인인지 검증하고, 그 시각도와 가상 객체 크기 인지에 도움을 주는 환경 구성 요소인 그림자와 격자 표현과의 관계를 분석한다. 회귀 분석 결과 시야각이 작은 HMD 환경에서 시각도는 크기 인지에 영향을 미치며, 그림자와 격자 표현도 크기 인지와 유의미한 결과를 얻었다.

최근 무선통신 사용자들의 기술 요구사항과 고속 데이터 기술 개발의 필요성이 증가되면서 비면허 무선접속 기술 개발이 주목되고 있다. 더 높은 주파수와 더 넓은 대역폭을 가진 WiFi (Wireless Fidelity)와 같은 저전력 근접 무선통신 서비스와 더불어 광범위한 비면허 기술의 응용성을 위해 다양한 주파수 대역에서의 스펙트럼 공존 및 공유 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 지하철 내의 6GHz 비면허 대역의 WiFi와 기존 무선업무인 이동방송중계 시스템간의 간섭의 정도를 평가하고 공존을 위한 두 서비스간의 이격거리를 제안한다. 간섭 평가를 위해 최소결합손실 (MCL: Minimum Coupling Loss)방법과 몬테카를로 (MC: Monte Carlo)방법 기반의 간섭 시나리오를 설정하였으며, 두 시스템간의 동 대역과 주파수 이격에 따른 이격거리를 도출하였다.

노드 이동 모델은 활용 서비스 및 목적에 따라 제안되어야 한다. 현재 가장 널리 활용되는 무작위 이동 모델은 간편하고 구현하기가 쉽다는 장점이 있다. 이 모델에서 노드 이동 특성은 이동 속도와 이동 방향을 무작위 속성으로 처리하며, 매번 노드들의 이동이 서로 독립적으로 발생한다. 본 논문에서는 모바일 애드혹 네트워크 이동 환경에서 적용 가능한 확률론적인 이동 모델을 제안한다. 제안 확률 이동 모델에서는 네트워크의 전체 노드 이동 특성을 표현하기 위하여 이동하는 노드 수와 노드 이동 거리가 특정 확률 분포 특성을 가지도록 랜덤 변수로 처리한다. 또한, 제안 이동 모델을 대표적인 무작위 이동 모델과 비교하여 노드들의 이동 변화에 안정적인 특성을 나타냄을 보이고, 기존 라우팅 프로토콜에 제안 모델을 적용하여 에너지 소비 효율 측면에서 향상된 특성을 보임을 확인한다.

본 논문에서는 DAMA 기반 MF-TDMA 위성시스템에서 Full Mesh 라우팅을 지원하기 위해 제한적 BMA네트워크 구조와 D-ARP 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크 구조를 통해 기존의 상용 라우터 및 라우팅 프로토콜을 위성통신시스템에 바로 적용할 수 있으며, 라우팅 프로토콜에 의한 메시지 오버헤드를 경감시킬 수 있다. 또한, 브로드캐스팅 통신이 제한되는 네트워크에서 원격지 단말들의 MAC 주소 정보를 개별 단말에서 획득할 수 있는 D-ARP 기법을 제안한다. D-ARP 기법은 Hub 단말이 획득한 Spoke 단말들의 IP 주소 및 MAC 주소 정보를 브로드캐스팅 채널을 통해 Spoke 단말들에게 공유한다. 마지막으로 네트워크 시뮬레이션을 통해 제안하는 네트워크 구조 및 D-ARP 기법의 성능을 분석한다.

성능과 하드웨어 복잡도 사이에 높은 확장성과 유연성을 갖는 확장 가능형 ECC 구조를 제안한다. 구조적 확장성을 위해 유한체 연산을 32 비트 워드 단위로 병렬 처리하는 처리요소의 1차원 배열을 기반으로 모듈러 연산회로를 구현하였으며, 사용되는 처리요소의 개수를 1~8개 범위에서 결정하여 회로를 합성할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈과 몽고메리 역원 연산의 확장 가능형 알고리듬을 적용하였다. 180-nm CMOS 공정으로 확장 가능형 ECC 프로세서 (sECCP)를 구현한 결과, N_PE=1인 경우에 100 kGE와 8.8 kbit의 RAM으로 구현되었고, N_PE=8인 경우에는 203 kGE와 12.8 kbit의 RAM으로 구현되었다. sECCP가 100 MHz 클록으로 동작하는 경우, N_PE=1인 경우와 N_PE=8인 경우의 P256R 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 각각 초당 110회, 610회 연산할 수 있는 것으로 분석되었다.

통합기관제어체계(ECS)는 함정의 추진체계 전반을 제어하고 감시함으로써 함정이 안정적으로 임무를 수행할 수 있도록 하는 제어장비이다. 최근 함정의 요구성능 및 임무가 다양해짐에 따라 함정 추진체계는 과거에 비해 구성 및 제어가 복잡해지고 있다. 복잡해지고 있는 추진체계 구성에 맞춰 운용자 입장에서 편리하고 안정적인 추진체계 제어를 위해 함정의 ECS의 자동제어 기능의 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 ECS의 안정서 및 신뢰성에 대한 검증이 요구되고 있다. 본 논문에서는 CODLOG 추진체계를 갖는 함정을 대상으로 ECS 제어로직 및 통신 프로토콜 검증을 위한 연동신호 시뮬레이터를 개발한다. 개발한 연동신호 시뮬레이터는 가스터빈, 추진전동기, 디젤발전기 외 11종의 보조기기 계통의 신호를 시뮬레이션 가능하도록 구현하였다. 개발한 연동신호 시뮬레이터는 ECS의 함 탑재이전 공작수락시험(FAT) 단계에서 ECS 콘솔과 연동하여 ECS의 통신 프로그램 및 I/O 신호의 정적 시험을 통해 ECS의 신뢰성을 검증하였다.

본 논문에서는 스텔스 무인기의 낮은 RCS를 확보하기 위한 컨포멀 형태의 Ku대역 데이터링크 안테나를 제안한다. 전기적 빔조향 기능을 갖는 위상배열안테나로 FDD 통신방식을 위해 송신부와 수신부를 각각 설계 및 제작하였다. 각각의 안테나는 12*12 평면 형태의 배열안테나로 설계하였으며 단위소자의 위상제어를 통해 Uni-directional 패턴과 Bi-directional 패턴을 형성할 수 있는 기능을 갖고 있다. 빔조향 범위는 theta 방향으로 최대 60도까지, phi 방향으로는 360도까지 빔조향이 가능하도록 설계하였다. 제작 및 측정 결과 컨포멀 형태의 레이돔은 낮은 투과손실을 갖고 있으며, 시스템 성능을 포함하여 요구 규격을 충족하였다. 스텔스 무인기 탑재에 대한 타당성을 확인하였으며, 향후 baseband 장치의 연동 및 디지털 빔조향 기능으로의 변환 등 추가 연구의 방향성을 제시한다.

객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.

UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 활용영역은 시간이 갈수록 꾸준히 확대되고 있다. 특히 네 개 이상의 수평적인 프로펠러로 구성된 VTOL(Vertical Take-Off and Landing) 기능이 가능한 UAV는 시스템 안정성 및 비교적 단순한 항공역학적 설계 및 구조에 따라 다양한 플랫폼이 등장하고 있으며 비교적 저렴한 가격으로 응용제품들이 시중에 유통이 되고 있다. UAV는 GCS(Ground Control System, 지상 제어 시스템)를 통해 임무가 수행된다. GCS는 주로 인터넷에 연결되어있기 때문에, 전자지도 및 기타 최적의 비행조건(온도, 습도, 풍향 등)을 위한 환경정보를 또한 얻을 수 있다. 본 논문은 AIS(Auto Identification System)를 통해 얻은 정보를 기반으로 식별된 선박으로의 접근 및 감시(monitoring)하기 위한 UAV의 운영기법을 설계하고 실험을 통해 AIS 시스템을 GCS에 적용하는 것이 효율적임을 입증한다.

In this paper, a miniaturized sensor interface circuit for the respiration detection system is proposed. Respiratory diagnosis is one of the main ways to predict various diseases. The proposed system consists of respiration detection sensor, temperature sensor, and interface circuits. Electrochemical type gas sensor using solid electrolytes is adopted for respiration detection. Proposed system performs sensing, amplification, analog-to-digital conversion, digital signal processing, and i2c communication. And also proposed system has a small form factor and low-cost characteristics through optimization and miniaturization of the circuit structure. Moreover, technique for sensor degradation compensation is introduced to obtain high accuracy. The size of proposed system is about 1.36 cm².