사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고 활용하며, 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.
사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고, 활용하며 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자의 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.
본 연구는 근접상황의 선박 간 충돌회피시스템을 개발하기 위한 연구로서 근거리 조우상황에서 발생하는 선박충돌사고를 감소시키기 위한 선박충돌회피 설계방법을 제시한다. 이 설계모델은 레이다(Radar), 선박자동식별장치(AIS : Automatic Identification System)와 자동조타장치(Autopilot)를 충돌회피시스템에 연계하여 선박 간 충돌 사고를 사전에 예측하고 자동회피 방법을 제안한 것이다.
CAS는 근접항공지원 작전으로 아군과 근접해 있는 상황에서 적을 항공기로 공격하는 작전이다. CAS의 여러형태 중에 긴급 CAS는 CAS 임무 형태 중에 사전 계획 없이 요청한 표적에 대하여 공격하는 임무로, 적절한 항공기를 분배하는 것이 임무 결과에 커다란 영향을 미친다. 하지만 긴급 CAS 분배에 관련한 이전 연구에서는 항공기의 적합도를 고려한 경우를 찾기 힘들었다. 2014본 연구는 항공기 적합도를 고려한 긴급 CAS 자원 분배 방법론을 제시하고자 한다. 방법론은 총 3단계로 이루어져 있으며 1단계에서, 표적 정보를 바탕으로 상황분석을 실시하고, 2단계에서는, 상황분석 결과를 이용하여 각 표적별로 타격 자산들을 적합도를 정량적으로 산출하며, 3단계에서는 산출한 적합도를 바탕으로 산정한 CAS 분배 추천 안을 결정권자에게 제시한다. 이 방법론은 긴급 CAS 자산 분배에 관한 정량적인 분석을 제공함과 동시에, 추천 대안을 제시함으로써 의사결정을 보다 신속하고 효율적으로 할 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 위상비교모노펄스에서 근접한 두 표적의 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 Sherman의 기법을 근간으로 하기 때문에 기존 다른 기법들과 달리 단일표적상황에서도 사용할 수 있으며, 오직 단일 펄스만을 사용하여 근접한 두 표적의 위치를 추정하기 때문에 기존 Sherman이 제시한 기법의 단점도 개선할 수 있었다. 제안한 방법의 각도 추정 정확도는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했는지 사용자에게 능동적으로 알려주는 안드로이드 앱을 소개한다. 안드로이드는 관심지점에 근접했을 경우에 알람메시지를 발생하는 개발자를 위한 함수를 제공한다. 또한 GPS(Global Positioning System) 신호나 네트워크 신호를 이용하여 현재 위치를 알려주는 함수도 제공한다. 본 논문은 안드로이드가 제공하는 개발자를 위한 함수들을 이용하여 여러 가지 방법으로 관심지점 근접 상황을 인지하는 프로그램을 구현하고 이들 간의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 훈련용 워게임모델의 근접전투 피해평가를 위한 새로운 근접전투전문가시스템을 제안하였다. 군에서 사용하고 있는 워게임모델에서 피해평가 모의논리는 아주 중요한 모의가능이다. 현재, 육군의 군사단급 워게임모델인 창조21 모델에서는 근접전투 피해평가의 핵심기능이 창조21 모델에서 계산되지 않고, 공개소스와 내부논리를 알 수 없는 미군에서 제작한 근접전투전문가시스템(일명 COBRA)에서 별도로 계산되고, 이 결과가 네트워크를 통해 창조21 모델로 전송되어 근접전투에 대한 피해평가가 이루어진다. 본 논문에서는 COBRA를 대체할 수 있는 근접전투전문가시스템을 의사결정나무를 이용해서 제안하였다. 제안하는 시스템은 실험결과 COBRA와 유사한 성능을 보였고, 시스템의 계산량이 적었고 군사작전 상황에 적합하였다.
본 논문의 목적은 Array Signal Processing에서 센서잡음들간의 상관관계가 존재하는 상황, 여러개의 신호원들이 서로 근접해 위치한 상황, 주위 환경의 영향으로 인한 신호대음비(S/N)가 저하되어 있는 상황 등의 특수한 상황들에게서도 고해상도를 가지는 도래방향각 예측방법을 제안한 뒤, 각 상황별로 기존의 방법들과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이는데 있다.
본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 근접전투 손실 모델링 분야에서 좀 더 개선된 워게임 모델링 방법론을 제시한다. 지금까지 군사 운영분석가들은 랜체스터형 미분 방정식과 같은 방정식 기반 모델링 방법론을 사용해서 전투손실 평가를 하고 있다. 방정식 기반 모델링 방법론은 워게임 모의결과를 분석 및 평가하기는 용이하나 동적인 전장환경을 모의하기에는 다수의 제한사항을 포함하고 있다. 이러한 방정식 기반 모델링 방법론의 결점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 에이전트 기반 모델링 방법론을 제시한다. 에이전트 기반 모델링 방법론은 전투손실계수 대신에 전투손실 행위에 기반하여 근접전투를 모델링한다. 2가지 모델링 방법론에 의해서 유사한 근접전투 상황 하에서 모델링 된 자료를 모의하여 비교분석 및 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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