RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 위하여 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0 기반의 다중센서 데이터 처리를 위한 모듈의 설계 및 구현에 대해 기술하며, 실시간 다중센서 데이터 처리를 위한 스케줄링 사전분석 기술에 대해서도 기술한다.
스마트폰 시장의 성장과 더불어 안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드기반의 다양한 어플리케이션에 대한 수요가 많아지고 있다. 그러나 그 응용에 보안이 추가된 전자경매응용프로그램은 아직 개선여지가 많다. 본 논문에서는 안드로이드 기반으로 실시간 경매정보제공과 모바일 경매를 지원하는 시스템의 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 또한 웹과 함께 온라인 서비스를 연동하여 지원하기 위해서 xml 과 Json 을 이용하여 서버와 모바일간에 적절한 데이터통신이 가능하도록 지원한다. 이 시스템은 전자상품 경매 뿐만이 아닌 실시간 경매를 필요로하는 경매시스템에 모델이 될 수 있으며 이를 기반으로 확장이 기대된다.
본 논문에서는 의료영상 중 X-ray 영상을 대상으로 영상을 분류하고 분류 결과에 따라 다중 키워드를 생성하는 방법을 제시한다. X-ray영상은 대부분 그레이 영상임으로 Local Binary Patterns (LBP)을 이용하여 픽셀간의 연관성을 특징으로 추출하고, 실시간 학습 및 분류가 가능한 Random Forests 분류기로 영상들을 30개의 클래스로 분류한다. 또한, 미리 정의된 신체 부위간의 관계 가중치를 분류 스코어에 결합하여 신뢰값을 생성하고 이를 기반으로 영상에 대해 다중 주석을 부여하게 된다. 이렇게 부여된 다중 주석은 키워드 기반의 의료영상을 가능케 함으로 보다 쉽고 효율적인 검색 환경을 제공할 수 있다.
반도체 공정 과정에서 설비의 효율의 높이고 생산성 향상을 도모하며 라인의 품질 사고 방지를 위하여 공정 진행 과정을 실시간으로 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 반도체 공정의 전반적인 작업현황을 실시간으로 파악하고 비정상적인 상황이 발생하는 경우 즉각적으로 대응하기 위해 생산현장의 임베디드 PC들과 통신하여 공정 처리 데이터를 저장하고 이상 발생과 이력 정보 등을 제공하는 웹기반 모니터링시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 작업라인의 현황을 실시간으로 파악하는 온라인 시스템을 구축하여 인력의 고도화를 도모하고 기업의 생산성 증대와 제품의 품질 향상에 기여하는 것이다.
2020학년도 1학기는 외부 환경 요인으로 인해 대학교육시스템에 큰 변화가 발생한 시기라고 할 수 있다. 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 수업 방식을 온라인 수업에 활용하여 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문 조사를 통해 실시간 수업을 선호하는 학습자들이 수업목표인 프로그램 개발 능력을 타 학습자들보다 잘 습득하여 수업 만족도가 높았고, 이를 통해 온라인 수업에서 실시간 수업이 능동적인 학습자들에게는 대면 수업과 동등한 수준의 학습 효과가 있었음을 조사·분석하였다.
본 연구에서는 유역 출구에서의 첨두유속과 Clark 모형 매개변수 간의 관계를 검토하였다. 첨두유속과 집중시간의 관계가 먼저 검토되었으며, 이후 집중시간과 저류상수의 관계가 검토되었다. 이를 위해, 다년간의 수위 관측 및 유속 및 유량 측정 성과가 있는 지점들이 선정되었다. 분석을 위해 관측 수위 및 수위-유량 곡선이 존재하는 호우사상들이 고려되었으며, 이 중 첨두유속 자료가 존재하는 사상들이 첨두유속과 집중시간 관계 검토를 위해 고려되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 호우사상 규모가 커짐에 따라 첨두유속은 크게, 집중시간은 작게 나타나며, 이 둘은 선형적인 관계를 가진다. (2) 집중시간과 저류상수는 호우사상 규모에 관계없이 유역별로 어느 정도 일정하게 나타나며, 이는 유역의 상사성과 높은 상관을 가진다.
검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.
교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.
본 논문은 안드로이드에서 화면 캡쳐와 OCR을 통한 실시간 번역 애플리케이션 개발을 주제로 한다. 코틀린으로 개발된 애플리케이션은 사용자가 원하는 화면 영역을 캡쳐하여 해당 텍스트를 OCR로 추출하고, 구글 Cloud Vision API와 Cloud Translation API를 활용해 번역한다. 이를 통해 외국어 애플리케이션 사용의 편의성을 향상시키고, 정보의 이해와 공유를 도울 수 있음을 제시한다. 이 기술은 더욱 다양한 분야에서의 활용 가능성을 열어놓고 있다.
랜덤 플레이 댄스 라는 오프라인 이벤트를 언제 어디서나 참여할 수 있도록 실시간 온라인 앱 서비스로 제시한다. 실시간 플레이를 위해 앱으로 사용자 영상에서 바로 스켈레톤을 추출하고 웹소켓으로 스켈레톤 데이터를 주고받으며 스켈레톤 추출, 시각화, 송출을 한다. 플레이가 끝나면 안무동작 정확도 알고리즘을 통해 사용자가 자신의 춤 정확도를 가늠할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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