본 연구에서는 WENNER 4전극법 기반에 GMD(신규 대지 고유 저항 측정 장치)와 측정용 Probe(접지동봉)가 PLC(전력선 통신)로 연결된다. 측정용 Probe는 2개(P1,P2)가 1조로 모두 5조 10개의 Probe가 직렬로 각각 1m, 2m, 4m, 8m, 16m 간격으로 대지(토양)에 설치되어 있다. GMD에서 보낸 PLC 신호를 측정용 Probe 1조(P1)의 수신기가 감지하면 Probe에 부착된 PSD(전력 공급 장치)에서 측정용 미세 전압과 전류가 대지로 흐르게 되고 P1과 P2 사이의 토양을 거쳐 Probe 1조(P2)에 유입 된다. 이때 대지 저항으로 인해 전압 강하가 발생되는 원리로 저항값을 측정하게 된다. 이렇게 1~5조까지 T초 간격으로 대지 저항을 측정하고 측정된 데이터는 메인 장비에 탑재된 Arduino Server에 저장 한다. 저장된 측정 데이터는 옴의 법칙(Ohm's Law)에 의한 수식 R=E/I와 고유저항 ${\rho}=6.28aR$ (여기서, R: 측정저항, E: 측정전압, I: 측정전류, a:Probe 간격, ${\rho}$: 고유저항 )를 통해 고유저항을 얻을 수 있다. 실시간으로 얻어진 데이터를 Main PC에 설치된 CDGES 프로그램과 연동되어 데이터 분석이 가능하게 되고 대지(토양)의 접지 환경을 실시간 모니터링 할 수 있게 된다. 또한, 대지(토양)의 온도, 습도 등 계절의 특성을 파악하여 3D 그래프 지원으로 입체적인 Display가 가능하다. 연구의 한계점은 실험적으로 개발 운용한 모델로 상업적인 접근을 위해 Test Bed의 구체적인 적용 방안이 필요할 것이다.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.
신용정보법에 따라 신용정보 주체의 관계별 고객 정보 보호를 위해 금융거래 효과가 끝난 기간에 따라 2단계로 나눠 파기 및 분리보관하고 있다. 하지만, 금융거래 효과가 종료된 고객의 개인신용정보 파기는 금융 상품 및 거래의 성격에 따라 거래가 종료되었다고 일괄적으로 파기할 수 없는 것이 한계이다. 이를 위해 IT 업무 담당자는 사전에 거래 유형별 업무 연관관계를 조사하여 파기 대상과 순서에 맞게 전산 프로그램을 개발하고 있다. 이 과정에서 테이블 간의 상위 연관관계 식별이 불명확한 경우, IT 업무 담당자의 주관적 판단에 의존되므로 개인신용정보가 파기되지 못하거나 파기하지 말아야 하는 정보까지 파기되는 컴플라이언스 이슈가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 전산 프로그램에서 실행하는 SQL을 기반으로 참조하는 테이블을 식별하고, 테이블의 기본키 정보로 테이블 간의 상위 연관관계 분석하고, 시각화하여 객관적으로 파기 대상 범위를 선정하기 위한 모델과 알고리즘을 제시하고 구현하였다.
본 논문은 NP-난제로 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 거스름돈 만들기 문제(CMP)에 대해 $O{\frac{n(n+1)}{2}}$ 수행 복잡도의 나눗셈 알고리즘을 제안하였다. CMP는 주어진 돈 C를 cj,j=1,2,⋯,n의 동전으로 교환할 경우 교환되는 동전 개수 xj의 합을 최소화 시키는 문제이다. CMP에 대해 알려진 다항시간 알고리즘으로는 욕심쟁이 알고리즘(GA), 분할정복(DC)과 동적 계획법(DP)이 있으나 최적 해는 O(nC)의 DP로 구할 수 있으며, 일반적으로 C>2n으로 주어진 경우 수행 복잡도는 지수적으로 증가하는 경향이 있어 다항시간 알고리즘이라고 할 수 없다. 본 논문에서는 cj ≤ C에 한해, j 열에 n개의 cj 내림차순으로 배치하고, i행에는 cj의 약수를 모두 제외시킨 k개의 동전을 배치한 k×n 행렬에 대해 상삼각행렬과 주대각선 셀에 대해 나눗셈을 하여 몫(quotient)을 구하는 단순한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 다양한 유형의 39개 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 최적 해를 단순히 계산기만을 사용하여도 빠르고 정확하게 구할 수 있음을 보였다.
컴퓨터로 두 이진수 m과 r의 곱셈 m×r=p을 수행함에 있어 시간이 과다 소요되는 곱셈을 전혀 수행하지 않고 단지 덧셈과 우측 자리이동만을 수행하는 방법으로 자리이동-덧셈법이 있다. SA는 승수 r의 자리 수 ri가 0이면 m×0=0으로 결과 값 p를 우측 자리이동만 하면 되며, ri가 1이면 m×1=m으로 결과 값 p=p+m을 수행하고, p를 우측자리이동하면 되는 매우 단순한 방법이다. SA에서 SR 횟수는 더 이상 단축시킬 수 없으며, 단지 개선부분은 덧셈 횟수 단축 여부이다. 본 논문에서는 인간이 수행하는 방식인 10진수를 기준으로 보다 작은 수를 r로 설정하는 경우에 비해 컴퓨터가 처리할 이진수로 변환시켰을 때 1의 개수가 보다 작은 수를 r로 설정하는 방법이 덧셈 횟수를 크게 줄일 수 있다는 점에 착안하여 덧셈 최소화 SA 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 [-127,128] 범위에서 일부 숫자를 대상으로 부호가 (-,-), (-,+), (+,-), (+,+)인 4가지 경우에 대해 덧셈 횟수를 비교하였다. 실험 결과 얻은 결론은 m과 r을 결정할 때 10진수가 아닌 2진수로 판단해야 함을 보였다.
본 연구에서는 카메라 기반의 6DoF(6 Degrees of Freedom) 추적 및 포즈 추정 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 6DoF 로봇 팔을 활용하여 사용자의 모든 손가락에 대한 위치와 자세를 정밀하게 추정하는 방법을 제안한다. 시스템은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하여, Mediapipe와 OpenCV 라이브러리를 활용하여 개발되었다. Mediapipe는 손가락의 키포인트를 실시간으로 추출하는 데 사용되며, 각 손가락의 관절 위치를 정확하게 인식한다. OpenCV는 카메라에서 수집된 이미지 데이터를 처리하여 손가락의 위치를 분석하고, 이를 통해 포즈 추정을 수행한다. 이러한 접근법은 다양한 조명 조건과 손의 위치 변화에도 불구하고 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었다. 제안한 시스템은 실험을 통해 그 성능을 검증하였으며, 손동작 인식의 정확성과 로봇 팔의 제어 능력을 평가하였다. 실험 결과, 본 시스템은 실시간으로 손가락의 위치를 추정하고, 이를 기반으로 6DoF 로봇 팔의 정밀한 동작을 구현할 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 로봇 제어 및 인간-로봇 상호작용 분야에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 향후 다양한 응용가능성을 열어줄 것이다. 본 연구의 결과는 로봇 기술의 발전과 더불어 사람과 로봇 간의 자연스러운 상호작용을 촉진하는 데 기여할 것이다.
위성항법시스템에서 정확한 위성궤도결정 기술은 측위 정확도 향상의 필수적인 조건이다. 이 연구에서는 GLONASS의 방송궤도력과 4차 Runge-Kutta 수치적분법을 이용하여 위성좌표를 결정하였으며, 적분간격과 적분시간에 따른 위성궤도의 정확도를 비교하였다. 적분간격에 따른 위성궤도 정확도분석결과, 적분간격이 l초일 때와 300초일 때의 3차원 RMS 오자의 차이가 3cm에 불과한 반면 처리시간은 100배 이상 향상되었다. 적분시간에 따른 위성좌표의 3차원 RMS 오차는 적분시간이 30분, 150분, 300분일 때 각각 8.3m, 187.3m, 661.5m로 나타났으며, 이를 통해 적분시간을 짧게 할수록 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 이 연구에서는 GLONASS 측위를 위한 위성좌표 결정의 정확도 향상을 위해 적분시간을 최소화할 수 있는 Forward와 Backward 적분을 적용하는 방안을 제안하였으며, 이와 같은 방법을 사용할 경우 5m이하의 위성좌표 산출 정확도를 확보할 수 있다.
빅데이터 시대의 도래는 산업 발전에 대한 긍정적 시각과 함께 개인정보보호 및 프라이버시 침해와 관련한 우려 또한 낳고 있다. 이러한 상황에서 최근 방송통신위원회는 빅데이터 환경에서 개인정보 수집과 이용 범위를 규정하는 '빅데이터 가이드라인(안)'을 제시하였다. 그러나 동 '가이드라인(안)'은 산업 진흥에 목적을 두고 있어, 기존 "개인정보보호법"과 충돌하는 내용을 많이 포함하고 있는 상황이다. 이에 시민단체들은 정보주체의 인권이나 프라이버시를 침해할 수 있다는 이유로 제정을 강력히 반대하며, 결국 개인정보위원회는 최근 전면 재검토를 요청했다. 따라서 본 논문에서는 현 '가이드라인(안)'의 한계점을 분석하고, 국내 외 관련 법률을 검토하여, 개인정보보호를 통한 프라이버시 침해를 최소화하는 방향에서 기업들이 빅데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 법과 제도적 정비 방안에 대해 논의한다.
본 논문에서는 현재 운용되고 있는 NTSC TV송신시스템을 근거로 곧 설치되어 운용될 예정인 8-VSB DTV 전송시스템의 재원을 설계한다. 먼저 아날로그 NTSC와 디지털 8-VSB DTV의 지상파 방송의 경우 최적의 수신전계를 유지할 수 있는 조건을 검토한다. 또한 Longley-Rice의 전계강도 산출법을 이용해서 수신을 위한 최소한의 전계강도의 임계값을 산출한다. 8-VSB DTV전송은 NTSC 6MHz대역에서 HDTV가 가능하도록 19.39Mbps의 데이터를 고속으로 전송하는데 그 목표를 두고 있으므로, 무엇보다 송ㆍ수신점 사이의 전계강도의 최적화가 중요한 문제이다. 따라서 8-VSB DTV전송은 NTSC 서비스 커버리지에 비하여 확장되거나 효율적이어야만 한다. 끝으로 NTSC TV가 8-VSB DTV와 동일한 서비스 커버리지를 유지하기 위하여 NTSC VHF에서 DTV UHF로 전환 시 필요한 송신출력과 NTSC UHF에서 DTV UHF로의 전환 시 필요한 송신출력을 산출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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