실내에서 측위를 위해 주로 사용되는 무선 센서 네트워크(WSN)는 수신 신호 강도(RSSI)의 정확성에 의존한다. 이 RSSI는 간섭을 유발하는 여러 요인에 민감하며, 그 중 온도가 실내/외 환경에서 RSSI에 큰 영향을 미친다는 국외 연구 사례가 있다. 실내에서는 열원이나 공조 시스템으로 인해 실내 공간의 온도가 고르지 않으며, 특정 위치에서는 잦은 온도 변화가 발생한다. 특히, 실내 화재 상황 시 대피 경로 안내를 위해 정확한 측위 시스템이 요구되지만 Receiver 주변에서의 화재로 인해 국부적으로 높은 온도가 형성되어 RSSI 값에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 SoC 내부 및 국부 온도와 RSSI의 상관관계 분석을 통해 RSSI에 미치는 영향을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.
농업가뭄은 관측과 예측이 용이하지 않고 정량적으로 나타내기도 어려운 자연현상이며, 우리나라의 경우 농업용수 이용량이 많고, 농업용 저수지, 양수장 등 이용형태가 다양하므로 강수 부족으로 농업가뭄이 발생한다고 해도 실제로 농업현장에서 느끼는 가뭄은 시·공간적으로 다를 수 있다. 농업용수 공급은 수문관리원이 경험을 통한 수문관리를 해오고 있으며, 그 방법 또한 정확한 계측이 아닌 경험으로 이루어지고 있어 공급량 관리가 정성적이고 제한적인 한계가 발생한다. 따라서, 수원공에서 수로조직 및 포장에 이르기까지의 용수공급 모의를 통해 농업용수 공급의 합리적인 분배, 말단 수로 및 포장까지 안정적인 용수공급을 위한 물공급 및 분배 효율 분석이 필요하다. 또한, 기존 농업용 수리시설물의 물 공급 능력 평가 및 들녘단위의 평야부 물 부족지역과 과잉공급된 지역의 정확한 파악을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 농업용 저수지 및 양수장의 주목적인 관할 수혜구역에 대한 농업용수공급 안정성 및 관개효율을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 상주지역의 덕가 저수지를 대상으로 양수장 위치에 따라 가상의 3가지 용수공급 시나리오를 구성하고 각 시나리오별 수로 네트워크 모의를 통해 평야부의 공급량 및 관개효율을 비교 분석하고자 한다. 2017년부터 2019년까지 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS) 저수율 데이터를 구축하였고, 유체의 흐름에 대한 수리적 특성을 모의할 수 있는 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 통해 관개기 동안의 농업용수 분배 모의와 공급효율을 분석하고자 한다.
하나의 수계 또는 용수구역 내에서 작물생육기간 동안 지하수자원 수요량의 집중적인 증가로 인해 지역적 지하수 고갈이 발생하여 농작물 피해가 발생하고 있으며 과잉양수로 인한 지하수위 하강으로 사용자간 갈등도 빈번하다. 또한, 기후변화로 인해 극한기후인 가뭄의 잦은 발생은 이러한 현상을 가속화 한다. 지하수 산출성이 좋은 대수층의 공간적 분포는 복잡한 지질구조로 인해 균일하지 않으며 같은 대수층 내에서도 양수 위치에 따라 산출성은 다르게 나타난다. 이러한 지하수 수요와 공급 및 대수층 분포로 인한 지하수자원 불균형의 해소를 위해 지하수가 풍부한 지역에서 부족한 지역으로 지하수를 공급하는 방법을 적용할 수 있다. 이때 기술적용 지역의 지하수 사용 상황 및 공급 가능량을 정량적으로 평가하고 이를 기반으로 지하수 공급을 제어하는 것이 매우 중요하다. 지하수자원의 수요-공급 불균형이 발생할 때 즉각적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 지하수 현황을 감시하고 이를 기반으로 공급 가능량을 산정할 필요가 있으며 이는 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)에 기반한 관정연계관리체계(Well Network System, WNS)를 구성하는 기술 중 하나인 관정군집제어 기술로 구현될 수 있다. 수계 내에 설치된 기존의 양수정과 새롭게 추가된 관측정들을 4G LTE 네트워크를 통해 하나의 관정군으로 묶고 중앙 서버를 통한 자료 분석 및 양수 펌프 제어를 통해 대수층의 공급 능력과 사용자의 수요 현황에 따른 지하수자원의 체계적 분배를 구현하고자 하였다. 관정군집제어는 관정별 지하수위 및 양수정 양수량을 실시간으로 관측하고 이를 분석서버에 전송하여 해당 지하수계의 공급 가능량 및 인접관정 간섭 등을 분석하여 양수정의 펌프를 실시간으로 제어하고 양수된 지하수를 수요 지역으로 이송한다. 본 연구를 통해 관정군집제어 기술의 구현에 필요한 구성요소를 정의하고 이에 대한 구현 방법을 기술하여 WNS를 구성하는 하나의 요소기술 모델로 제시하고자 하였다.
LBS(Location-Based Service)로 센서 혹은 이동 단말의 위치를 인식할 수 있는 장비들이나 모듈들을 사용하여 산악지역이나 건물이 밀집한 도심지역 혹은 이동 단말들이 쉽게 이동할 수 있는 공간에서 이동 단말들의 위치를 드론을 기반으로 위치를 확인하는 것은 쉬운 일이 아닐 것이다. 그러나, 기술의 발전으로 인한 GPS의 성능이 발전하였지만 아직 GPS모듈을 이용한 위치 인식시스템에는 해상 및 육상에서의 위치 인식에서 많이 사용되고 있으며 보다 많은 활용 여지가 많이 남아 있다. 현재 대부분의 기존 센서네트워크의 위치 인식은 다수의 이동형 기지국이 GPS에 의존한 위치정보를 가지고 이동 단말에게 최소 3개 이상의 위치 파악 송신 정보 메시지를 보내주어야 하지만, 가속도 센서를 활용하여 어느 정도의 이동 속도를 유지하는 이동식 중계기의 위치 인식은 효율적인 통신망 연결을 위해 필요하다.
본 논문에서는 2가지의 시나리오를 가지고 클라우드 기술 기반 VoD 시스템의 구성 방안을 제안하였다. 첫번째 시나리오는 기존 VoD 시스템에서 DMC 및 각 SO의 콘텐츠 스트리지와 스트림 서버를 가상화하여 추가적으로 필요한 저장용량 및 스트림 서버의 사용을 효율적으로 하는 방법이며, 두 번째 시나리오는 VoD 시스템과 더불어 케이블 방송 시스템을 클라우드화 하는 방법으로 가입자 STB은 네트워크에 연결할 수 있는 최소한의 프로그램과 저장 공간만을 가지고 기존 가입자 STB에 있던 운영체제 및 미들웨어는 클라우드 데이터 센터로 이동하는 방법을 제안하였다. 또한 기존 시스템의 STB 교체비용과 클라우드 VoD 시스템의 구축비용의 비교 등 케이블 방송 환경에 클라우드 기술을 적용하였을 때의 경제성 분석을 통해 클라우드 VoD 시스템의 구축으로 인한 케이블 방송 사업자의 비용절감을 분석하였다.
전장 환경에서 점차 네트워크의 중요성이 확대되고 있다. 시간이 지날수록 한국형 합동 전술데이터링크 체계에서 사용하는 전술데이터링크의 종류가 많아지고 있으며 그만큼 전술데이터링크 시스템을 탑재한 군의 무기체계가 증가하고 있다. 광범위해지는 전장에 안정적인 소프트웨어를 제공하기 위해 철저한 품질 검증이 요구된다. 본 연구는 한국형 합동 전술데이터링크 체계사업의 안정성 검증을 위해 리눅스 컨테이너 환경을 이용하여 최소한의 물리적 공간과 하드웨어 자원으로 다양한 모의시험을 수행하는 방안에 대해 살펴본다. 이를 통해 유사한 성격의 리눅스 기반 체계사업에서도 한정된 시험환경에서 최대한의 시험 역량을 확보하여 보다 높은 안정성과 신뢰성을 확보하는데 기여하고자 한다.
클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.
이 논문에서는 정부의 청년창업지원정책과 관련한 각종 정보를 분석하여 스포츠전공 대학생의 맞춤형 창업촉진 전략을 제안하여, 창업효능감을 증대시키는 데 목적을 두었다. 1차적으로 문헌연구를 수행하였으며, 2차적으로 전문가 인터뷰를 토대로 스포츠전공 대학생의 창업촉진을 위한 대안을 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 제안을 하였다. 첫째, 창업정책에서 스포츠 분야의 부가가치성 및 개별성을 인정해야 한다. 둘째, 스포츠전공자의 창업네트워크 및 플랫폼 구성이 필요하다. 셋째, 스포츠창업을 위한 공간 구성(Startup Co-Space)을 해야 한다. 넷째, 창업동아리 구성과 지원이 필요하다. 다섯째, 캡스톤디자인 및 취창업진로세미나 교과목에서 창업경진대회를 활성화시킨다. 여섯째, 창업멘토링을 통한 스포츠전공학생들의 창업효능감을 증대시켜야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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