현재 軍(육군) 입대 장병은 신병훈련소에서 신체에 대한 치수 측정(자동, 수동) 및 샘플 피복을 착용해 본 후, 희망하는 치수로 피복을 지급받고 있다. 하지만, 민간 평상복보다 상대적으로 매우 세분화된 치수 체계를 적용하고 있는 軍에서는 이와 같은 치수 측정 과정에서 발생하는 측정된 치수의 낮은 정확도로 인해 지급받은 피복이 제대로 맞지 않아 피복을 교체하는 빈도가 매우 빈번히 발생하고 있다. 뿐만 아니라 서구적으로 변화된 MZ 세대의 체형변화를 반영하지 않고, 10여 년 전(前)에 수집된 구세대 체형 데이터 기반의 치수 체계를 적용함으로써 재고량이 비효율적으로 관리되는 문제점이 있다. 즉, 필요한 규격의 피복은 부족하고 불필요한 규격의 피복재고는 다수 발생하고 있다. 따라서, 피복 교체빈도를 감소시키고 재고관리의 효율성을 향상하기 위해 딥러닝 기반의 신체 치수 자동측정과 빅데이터 분석 및 머신러닝 기반의 "입대 장병 개인 맞춤형 피복 자동 추천 시스템"을 제안한다.
유지관리에 활용되는 계측 센서들은 교통 수단 통행 및 강우와 같은 다양한 환경적인 요인에 지속적으로 노출됨으로써 손망실 가능성이 점차 증가하게 된다. 관련 연구에 따르면, 국내 지하철 터널 유지관리 계측 센서는 설치 후 약 5~6년이 경과한 상태에서 평균 14.2~14.8%의 손망실율을 보이고, 국외의 경우에는 동일 기준 약 13.9%로 국내외 평균 15%의 유지관리 계측 센서가 5~6년이 지난 후 정상적인 계측 값을 제공하지 못한다는 것을 알 수 있다. 원활한 유지관리를 위해서는 손망실 계측 센서에 대한 보수 및 교체를 통해 해당 계측 데이터를 확보해야 하지만, 일부 손망실된 계측 센서의 경우에는 설치 후 매립되어 유지보수 비용에 단순한 장비 구입만이 아닌 재시공까지 포함되는 등 계측 센서 보수에는 많은 시간 및 비용이 소요되고 이로 인한 지속적인 데이터 손실이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 손망실 계측 센서의 보수 및 교체 기간 동안 일시적으로 손실되는 데이터를 추정치로서 보완하여 끊김 없는 인프라 유지관리를 지원할 수 있는 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법을 제안한다.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트는 무선망을 통해 서버와 연결된 후에서야 데이터를 획득 및 처리할 수 있다. 그러나, 이동 호스트는 낮은 대역폭과 이로 인한 지연, 네트워크 단절(disconnection)과 같은 무선망의 특성으로 인하여 사용상에 많은 불편함과 비효율성이 발생하고 있는 실정이다. 특히, 이동 호스트가 네트워크 단절로 인해 서버에 접근이 불가능하고 작업에 필요한 데이터가 캐쉬에 없을 경우에는 작업 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 이동 호스트가 미래에 작업할 데이터를 미리 인출해서 캐쉬에 저장하는 선인출 메카니즘을 제안하였다. 본 논문의 선인출 메카니즘을 기록기, 분석기, 선인출 목록 생성기, 그리고 비교기로 구성된다. 기록기와 분석기는 이동 호스트의 파일 참조 패턴들을 기반으로 프로파일을 생성하며, 선인출로 인한 성능 감소를 최소화하기 위해 선인출과 캐쉬 교체 전략을 통합한 선인출 메카니즘을 제시하였다.
본 논문에서는 ATSC 지상파 DTV 방송시스템의 효율적인 관리를 위해 부가데이터 송수신 기술을 이용한 방송망 관리시스템을 제안한다. 제안된 방송망 관리시스템은 기존 송/중계기의 교체 없이 방송망을 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 추가적인 주파수 할 당 없이 수 Mbps의 데이터를 추가로 전송할 수 있다.
새로운 지식과 패턴을 발견하고자 하는 데이터 마이닝 알고리즘들은 큰 수의 규칙들을 생성하는 문제점을 가지고 있다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 유용성(Interestingness) 연구들이 데이터 마이닝의 후처리 단계에서 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근방법들 역시 지식을 습득하기 위한 과정에서 병목현상을 보여줌으로써 수많은 상식수준의 규칙을 정제하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 상식을 기반으로 하는 Common-Sense 척도를 정의하고 구현한다. 규칙이 얼마나 상식에 가까운지를 시맨틱 차원교체 기법을 이용한 유사도 분석을 통해 측정한다.
센서 네트워크는 배터리 교체가 어려운 저가의 소형, 저전력 센서 노드들로 구성되며 멀티 홉 방식으로 통신하기 때문에 센서 네트워크 수명을 연장하기 위한 라우트 선정 방법은 중요하다. 그러나 다수의 라우팅 기법은 노드의 정적인 상태 정보만 이용하여 라우트를 선택하기 때문에 링크 상태에 따른 데이터 손실이나 특정 노드의 에너지 부족에 의해 발생하는 패스 손실과 같은 동적인 상황은 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이웃 노드들의 상황을 인지하여 가장 데이터를 전달 받기 좋은 상황에 있는 노드를 라우트로 선택하는 기법을 제안하며, 제안하는 기법을 SARS(Situation Aware Route Selection)라 부르겠다. 제안하는 SARS는 이웃 노드들의 상황을 고려하여 라우트를 선택하기 때문에 데이터 손실이나 패스 손실에 의한 재전송 노드의 수를 최소화 할 수 있고, 이를 통해 센서 네트워크 수명이 연장되는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
최근 아날로그 TV는 디지털 TV로 교체되고 있는 추세이다. 이는 오디오/비디오 스트링 뿐만이 아닌데 데이터를 수신기에 전송할 수 있는 디지털 TV의 장점에 기인한다. 그러나 그러한 데이터를 프로세싱할 수 있는 규격이나 규약이 존재하지 않는다. 그래서 대부분의 회사와 개발자들은 자신들의 각각의 방식으로 그 데이터를 프로세싱하는 방법을 택하고 있다. 이러한 규격과 규약의 부재는 많은 혼동과 시간, 비용, 인력의 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 표준적인 측면이 아닌 방법적인 측면에서 이를 해결하고자 한다 그 해결책은 방송 콘텐츠를 생성하고 표현하는데 XML을 이용하는 것이다. 이 해결책은 많은 인력과 비용을 절약해 주고. 값비싼 방송 콘텐츠의 재사용률을 높여줄 것이다.
모바일 디바이스는 PDA, 휴대전화 등 고정된 역할을 수행하는 임베디드 개념에서 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 역할을 동시에 처리하는 스마트 개념으로 진화하고 있다. 이러한 변화에 따라, 모바일 디바이스는 가정용 및 일반 상업용에 국한되지 않고, 산업용 유무선 원격 컨트롤러, 디지털 정보 안내 시스템 등 산업 현장에서도 관심과 역할이 증대되고 있으며 적용분야를 점차 확대하고 있다. 기존의 모바일 디바이스는 내부 메모리에 단일한 운영체제를 탑재하여 다양한 운영체제를 사용하고자 하는 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 다른 운영체제 사용을 위한 추가적인 가상화 프로그램 사용으로 인해 제한된 자원을 소모하게 만들며 사용자 데이터는 내부 메모리 혹은 단일한 외부 메모리에 저장하여 디바이스 분실이나 파손시에 데이터의 손실과 개인정보의 유출 등의 문제를 가지고 있다. 본 논문은 모바일 디바이스의 외부 메모리 슬롯을 증설하고 운영체제를 외부 메모리에 탑재하여 외부 메모리 교체를 통한 다기종 운영체제의 사용과 필요시 추가적인 데이터 저장 용도의 외부 메모리를 사용할 수 있는 모바일 플랫폼을 제안한다.
본 논문에서 기존의 이미지 캡셔닝의 문제점인 행동 인식 관련한 문제를 해결한다. 이미지 캡셔닝 모델의 학습 데이터의 행동 부분 즉, 동사 부분으로 행동 인식 데이터 셋을 만들었을 경우 많은 클래스, 각 클래스에는 적은 데이터로 구성됨을 보였다. 따라서, 본 논문에서 행동 인식 모델을 추가하고, 임계값을 두어 이미지 캡셔닝의 동사 부분의 정확도가 낮을 경우, 그리고 행동 인식 모델의 정확도가 높을 경우 두 결과물을 교체하는 방식으로 이미지 캡셔닝의 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 모델에 대한 설명과 구현 과정 및 행동 인식에 강인한 이미지 캡셔닝 실험 결과를 보인다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서를 활용하기 때문에 센서의 업무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각 된다. 기존의 계층척 WSN 알고리즘들에서 나타나는 제한점은 데이터 진행방향에 대한 역방향 전송이 이루어 질수 있다는 것이다. 본 논문은 데이터 방향성을 고려한 DDACM(Data Direction Aware Clustering Method) 방법을 제안한다. 데이터 역방향 전송 방지를 위해 클러스터헤더는 데이터 전송 방향에서 싱크노드와 가장 가까운 노드가 먼저 임명되고, 에너지 레벨이 일정량 이하 시 클러스터 헤더를 교체하는 방법융 제안한다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)방식과 비교하여 데이터 역방향 전송올 최소화하여 에너지 소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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