동 식물성잔재물의 재활용을 활성화하기 위해서는 동 폐기물에 대한 배출원, 배출량과 처리방법 등에 대한 통계가 세부적으로 작성되어 이를 재활용하려고 하는 폐기물재활용업자가 이에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있어야 하고, 법규에서 재활용을 허용하는 방법이 적정하여야 한다. 본 연구에서는 이를 위해 우리나라의 동 식물성잔재물의 세부 분류와 법규에서 허용하는 재활용 가능 유형의 적정성을 검토하였다. 또한, 세부 분류의 개선방안을 마련하기 위해 유럽과 일본의 동 폐기물에 대한 세부 분류를 문헌을 통해 조사하였고, 국내의 동 폐기물의 재활용 현황을 파악하기 위해 동 식물성유 제조업과 전분 및 당류 제조업체와 이들 업종에서 발생하는 동식물성잔재물을 재활용하는 업체에 대한 현장방문 조사를 실시하였다. 그 결과를 바탕으로 폐기물관리법 시행규칙의 세부분류와 재활용 가능 유형의 개선방안을 제시하였다.
생산성 향상과 효율적인 프로세스 관리는 기존 업무의 문제점을 올바르게 파악하는 것에서부터 시작한다. 또한 데이터 수집에서 필요한 정보를 도출하는 데 많은 시간이 소요될 경우 고객의 요구와 수요를 충족시키고 업무의 효율성을 높이기 위한 지속적인 프로세스 관리가 더욱 어려워진다. 본 논문은 실시간 정보획득 기술의 도입을 통해 제조공정 관리상 발생 가능한 여러 문제점을 개선하기 위한 방안과 기초적 의사결정을 위한 상황인지(Context awareness) 시스템을 제시하는 것을 목적으로 한다. 공정 작업 중 획득한 데이터를 바탕으로 각 작업을 자동으로 분류하는 판단규칙을 제시하여 제조 현장에서의 상황인지를 구현하고자 하였다. 그리고 제안하는 개념과 구조를 작업자가 신속하게 문제를 파악하고 지시사항을 전달할 수 있는 사례를 기본적 시스템으로 구현하였다. 생산요소 객체 및 정보시스템의 데이터 일치와 공정에 대하 지속적이 모니터링을 통해 비효율적 자원 할당 및 공정 지연을 측정하고 해결하며 가시성을 높여 업무 효율을 지속적으로 향상시킬 수 있을 것이다.
분산 멀티미디어 시스템에서는 미디어들 간에 존재하는 시간 관계성을 정확하게 표현하면서 네트워크의 가변적인 지연으로 인해 유발되는 비동기 문제를 해결할 수 있는 동기화 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 분산 환경의 멀티미디어 응용을 지원하기 위해 Petri Net에 기반한 RTPN(Real-Time Petri Net) 동기화 명세 모델을 제안한다. 제한하는 모델은 미디어의 지연관계나 중요도에 의해 주요 키 미디어와 상대 키 미디어를 정의하여 다양한 미디어 객체간의 시간 관계를 유연하게 명세 한다. 그리고 점화 규칙은 비동기 허용율에 기반한 점화 함수에 의해 즉시 발생 되어 미디어 내 및 미디어간 실시간 동기화를 지원한다. 한편 프리젠테이션 레벨의 재동기를 위한 비동기 제어 알고리즘은 보다 효율적인 QoS 보장이 가능하다.
본 논문은 유전 알고리즘을 활용하여 저궤도 위성 네트워크(LEO)와 다른 서비스 간의 주파수 공존 문제에 대한 해결 방안을 제시한다. LEO 위성을 이용하는 비지상 네트워크(NTN)는 동적 특성을 가지고 있으며, 전파 규칙에 따라 타 서비스와 주파수를 공유할 때 발생할 수 있는 간섭 문제를 해결해야 한다. 본 연구에서는 3GPP에서 제안한 NTN 운용 시나리오를 기반으로 간섭 시나리오를 모델링하고, 유전 알고리즘을 통해 NTN이 지상 서비스를 보호하면서도 최소한의 서비스 품질(QoS)를 만족하는 최적의 채널 할당방안을 도출하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존의 고정 할당 방식이나 그래프 컬러링 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 효율적인 주파수 공유가 가능함을 확인하였다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.
무인지능형로봇 시스템에 있어서 자세의 정확도를 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응된다. 이와 같은 시스템은 운용 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 잘 제거해야 요구되는 위치 정도로 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 로봇에 대한 자세 제어 분야는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어 기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학식을 알아야 하며, 구현하기 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하는 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 둥에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 PMSM 모터모델 시뮬링크 블록을 구성하여 검증된 외란 관측기 제어 알고리즘을 검증한다. 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 모터 실험 시스템에 실제 적용함으로써 타당성을 검증하여 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.
퍼지이론의 응용은 대부분 퍼지추론을 이용하는 것이다. 그러나 퍼지추론은 입력변수의 수가 많아지거나 각 입력변수에 많은 수의 퍼지라벨을 설정할 경우 그 추론에 필요한 계산시간이 많아지게 되며 이러한 것은 컴퓨터 연산의 대수곱(arithmetic product)의 수에 의해 결정된다. 더구나 퍼지추론의 응용이 가장 활발한 퍼지제어분야에서는 이러한 추론시간은 실제 시스템에 적용 시 가장 큰 제약조건이 된다. 특히, 마이크로프로세서를 이용하거나 PC-based 제어기를 설계할 때 이러한 추론시간은 매우 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 추론시간을 효율적으로 줄이기 위해, 즉 추론 시 필요로 하는 곱 연산의 수를 줄이기 위하여 삼각형 소속함수를 이용하는 퍼지시스템에 적용 가능하며 정보의 손실이 발생되지 않는 간단한 고속 퍼지추론 알고리즘을 제안한다. 이것은 퍼지추론 시 입력상태공간의 분할과 간단한 기하학적 해석을 통해 얻어지는 것이며 결과적으로 퍼지규칙의 수를 줄이는 것과 같다.
연구목적: 대량전상자 발생 시 신속하고 정확한 환자분류가 진행되어야 최대한 많은 환자를 회복시켜 전장으로 돌려보낼 수 있다. 그러나 복잡한 전투현장에서 적은 의료인력으로 대량전상자의 환자분류를 시행하기란 임무는 과다하고 환경은 불확실하다. 따라서, 전투현장에서 의료인력을 보조하고 대체할 수 있는 인공지능 모델에 대해 논의하고자 한다. 연구방법:인공지능의 한 분야인 강화학습을 활용하여 환자분류 모델을 제시한다. 모델의 학습은 무작위로 설정된 환자의 상태와 병원시설의 의료능력을 고려하여 최대 다수의 환자가 치료받을 수 있는 정책을 찾도록 진행된다. 연구결과:강화학습 모델이 정상적으로 학습되었음은 누적 보상 값 등을 통하여 확인하였고, 학습된 모델이 정확하게 환자를 분류하는 것은 생존자 수를 통해 확인하였다. 또한, 규칙 기반 모델과 비교하여 성능을 검증하였으며, 강화학습 모델이 규칙 기반 모델에 비해 약 10%만큼 더 많은 환자를 생존시킬 수 있었다. 결론:강화학습을 이용한 환자분류 모델은 의료인력의 대량전상자 환자분류 의사결정을 보조하고 대체하는 대안으로 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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