시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 정보를 전달받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래함에 있어서 실시간으로 움직이는 대상물의 위치를 알아내는 기술은 가장 근본적이며 필수적인 요소라 할 수 있다. 추측항법(Dead Reckoning)은 움직이는 대상물에 외부의 도움 없이 자신의 방향각과 가속도, 시간을 관측할 수 있는 관성항법장치(Inertial Navigation System)를 장착하여 이전의 위치 정보를 바탕으로 현재의 위치를 관측하는 방법이다. 또한 RFID(Radio Frequency IDentification)는 이러한 유비쿼터스 근거리무선통신의 핵심 기술로서 본 논문에서는 RFID에 기반한 위치 결정 시스템에 실시간 변화하는 대상물의 위치를 예측하기 위해 추측항법과 칼만필터(Kalman-filter)의 개념을 적용시켰다. 또한 RMSE(Root Mean Square Error)값을 통해 칼만필터의 적용에 따른 정확도의 향상과 각 디자인 요소들의 변화에 따라 위치의 정확도가 어떠한 변화를 갖는지를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 칼만필터를 적용했을 때 이전보다 RMSE값이 현저히 작아지는 결과를 통해 위치의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다. 또한 RFID의 탐지 범위는 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있는 주된 요소가 아니며, RFID 탐지 범위의 표준편차가 작을수록 위치 정확도는 높아지고, RFID 태그의 탐지 확률이 높을수록 RMSE 값의 변동이 작은 안정된 시스템을 갖으며 위치의 정확도 또한 높아진다는 것을 확인하였다.
IoT 시대가 도래함에 따라 실시간으로 대규모 데이터가 발생하고 있으며 이를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 분산 처리 및 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 아파치 스파크는 RDD 기반의 인 메모리 처리 방식을 지원하는 분산 처리 플랫폼으로 다양한 기계 학습 라이브러리와의 연동을 지원하여 최근 차세대 빅 데이터 분석 엔진으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 아파치 스파크 기반 기계 학습 라이브러리 성능 비교를 통해 아파치 스파크와 연동 가능한 기계 학습라이브러리인 MLlib와 아파치 머하웃, SparkR의 데이터 처리 성능을 비교한다. 이를 위해, 대표적인 기계 학습 알고리즘인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용했으며 학습 시간 및 예측 시간을 비교하여 아파치 스파크 기반에서 실시간 데이터 처리에 적합한 기계 학습 라이브러리를 확인한다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.
디지털 시대가 도래하면서 지식 또는 정보의 신속하고 편리하며 효과적인 전달 수단을 강구하기 위한 기술이 빠른 속도로 발전하고 있다. 컴퓨터 기술과 네트워크 기술 등의 발전으로 사람의 업무 영역을 컴퓨터가 대신하는 분야는 크게 증가하고 있는데, 대표적인 것 중의 하나가 무인안내 시스템 (Information KIOSK System) 이다. 무인안내시스템은 사람을 대신해서 또는 사람이 할 수 없었던 정보의 전달을 멀티미디어를 이용하여 간단한 조작만으로 손쉽게 각종 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템으로, 시간과 장소의 구애를 받지 않고 24시간 신속하고 정확한 정보 제공이 가능하며, 새로운 정보를 쉽고 빠르게 제공할 수 있고 운영 비용이 저렴하기 때문에 개발 초기에 시스템을 구축하는 비용이 많이 소요되고 아직 많은 사람들이 컴퓨터에 친숙하지 못함에도 활용하는 사례가 크게 확대되고 있다. 특히 인터넷의 발전으로 더욱 빠른 속도로 유인안내소를 대치하고 있다. 무인안내시스템 개발에 필요한 기술 분야와 관련된 많은 연구논문과 기술문서 등이 존재한다. 그러나 무인안내시스템을 성공적으로 개발하는 데에는 기술적인 면 이외에 성공적인 개발을 위해 고려해야 할 중요한 요소들이 많이 있지만, 공학적인 측면의 일반적인 내용을 언급한 문서들만이 존재하며 이와 관련된 현실적이고 체계적인 문서는 없는 실정이다. 본 논문에서는 성공적인 무인안내시스템의 개발을 위하여 기술적인 측면 이외의 대규모의 무인안내시스템의 개발에 필요한 제반 사항을 살펴보았다.
기존 산업에서는 제한적 모니터링 및 정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 등의 예방정비의 형태로 보전을 실시하였다. 하지만 4차 산업혁명이 도래되고 광업, 제조, 석유 및 가스, 상업적 농업을 포함한 많은 산업 분야에서 실시간 모니터링이 가능하고, 정비로 인한 유휴 시간의 최소화를 원하게 되었다. 특히, 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 예측하여 유지 보수함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화 할 수 있는 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 스마트 팩토리의 장비의 이상 상태를 사전에 검증이 가능하고 이상 상태를 실시간 모니터링이 가능한 예지보전 기술에 대해 살펴본다.
국제 곡물가격이 연일 급등세를 보이며 세계 곡물시장이 요동치고 있다. 10년 전인 1996년 엘리뇨 현상에 따른 지구촌의 기상이변으로 곡물파동을 겪은 바 있다. 10년 이상 지난 지금까지 일부 최빈국을 제외한 대다수의 국가가 곡물파동의 아픔을 잊고 행복한 시간을 보내지 않았나 하는 생각이 든다. 세계 경제가 미국을 중심으로 민주주의와 자본주의 경제가 주축을 이루며 경제적인 부, 즉 돈만 있으면 언제든지 쌀독에 쌀을 가득 채울 수 있었기 때문에 먹거리의 중요성에 대하여 소홀하며 살아온 것 같다. 그러나, 이제 더 이상 돈만 있다고 원하는 만큼 먹거리를 확보하기란 쉽지 않는 시대가 도래하고 있다. 작년 하반기부터 국제곡물가격은 가히 폭등이라고 할 만큼 큰 폭으로 상승하였는데, 문제는 과거처럼 단순히 기상악화에 따른 작황부진과는 차원이 다르다는 것이다. 지구촌 기상이변에 더불어 세계 경제성장에 따른 소비구조 변화와 이에 따른 수급불균형이 더욱 심화되고 있다는 것이다. 이에 금년도 세계 곡물산업 현황과 가격변동 흐름을 짚어보고 향후 사료원료를 중심으로 곡물수급 전망을 조명하고자 한다.
본 논문에서는 모바일환경을 활용하여 인터넷 접근이 어렵고 인터넷 사용이 불편한 사용자를 중심으로 개발한 일상생활에서의 냉장고 정리, 쾌척 등과 같이 냉장고 사용의 편리성을 위하여 안드로이드 5.1 버전의 스마트폰 Application으로 개발하였다. 이를 해결할 시스템을 구현하기 위해 GCM(Google Cloud Messaging) Server를 활용하였고, 서버에서 특정 시간이 도래되어 클라이언트로 메시지를 전송하면 사용자의 안드로이드 폰으로 푸시 메시지(Push Message)가 수신되는 방식으로 구현하였다. 안드로이드 환경을 기준으로 실행하기 위해 APACHE CORDOVA를 기반으로 CORDOVA PLUGIN에 있는 Camera 기능을 사용하였고 사용자 안드로이드에 있는 사진을 업로드하거나 즉석에서 사진을 촬영하여 앱에 올릴 수 있는 기능을 사용자 편의성을 고려하여 개선하였다. 사용자의 편리성, 가독성 등을 고려하여 개발함으로써 사용자는 활용성이 높은 사용자 인터페이스를 통해 냉장고를 정리하고 관리할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
르네상스 시대가 도래하자 고대 그리스와 로마 문화의 부흥으로 유클리드 기하학이 다시 연구되고 실험과 관찰의 정신이 대두되었다. 이는 곧 근대의 정신인 것이다. 본 논문에서는 17, 18세기에 지식인이 추구했던 가치가 운동, 속도, 빛이었으므로 수학에서 미분적분차이 발명되고, 미술에서는 빛의 화가, 순간의 화가를 탄생시킨 근대의 시대정신과 사회적인 배경을 주목한다.
Some signals, such as in radar system, are transmitted as periodic pulse trains. If more than one pulse train are transmitted over the same communication channel, a problem is to separate them for source identification and extract each pulse train at the receiver. This is known as pulse train deinterleaving. In this paper, we present an approach for deinterleaving the pulse trains and extracting their periods combining the estimation of the frequency of each pulse train by DFT, CDIF/SDIF histogram and Sequence Search technique. Also, we present the result of deinterleaving pulse trains and extracting PRI in the complex environment which multiple signals are interleaved.
World-Wide Web으로 인하여 인터넷 상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육 자료에 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 이러한 과정의 흐름을 제공하기 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하며, 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문의 연구과정에서 개발된 가상교육 시스템은 교사가 교육용 지식문서를 작성하여 면대면(face to face) 교육에서는 직접 학생들을 교육할 수 있는 교육 자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 웹을 통해서는 학생 스스로가 부족한 부분을 원하는 시간에 학습할 수 있는 능동적인 교육 환경을 제공할 수 있다. 또한, 가상교육 시스템에 가상문서 개념을 도입함으로써 인터넷 상의 수많은 리소스들을 인용하는 것에 대한 부하를 막을 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 상의 디지털 컨텐츠를 전문적인 지식을 가진 교사가 교육과정에 맞게 쉽게 재구성해 줄 수 있도록 가상교육 시스템을 설계 및 구현한 내용에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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