영상 처리, 컴퓨터 비전 및 영상 디스플레이와 같은 기술의 발전으로 다양한 미디어의 생성 및 소비 방식에 대한 시장이 관심이 증대됨에 따라, Ultra Wide Viewing(UWV) 미디어에 관한 관심 또한 높아지고 있다. 이와 같은 UWV 미디어의 소비에 있어, 서버의 부하 및 단말의 자원을 효율적으로 관리하고 사용자의 자유도 높은 서비스를 제공하기 위하여, 사용자가 관심 영역을 선택 및 소비할 수 있게 하는 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 MPEG-CI 및 Layout 시그널링을 이용하고 확장하여 UWV 미디어를 구성하는 다양한 미디어 간 공간적 위치정보를 기술하고 이를 전송하는 방안을 통해 사용자로 하여금 선택적 소비를 가능케하는 방안을 제안하였다.
VHF 및 UHF 대역에서 무선통신의 급격한 발전에 따라 신뢰할 만한 전파예측 기법에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 국내뿐만 아니라 세계 각국에서는 자국의 환경에 맞는 전파모델을 확보하려고 노력하고 있고, 많은 모델이 개발되어 전파분석에 이용되어 왔지만, 아직도 측정결과와 상이한 결과를 제공하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 대도심지역의 DTV 방송서비스 방송 주파수에 대해 측정한 후, 측정된 데이터와 전파자원분석시스템(SMIS)내의 예측모델 P.1546 및 BCAST에 대한 실측/예측 비교분석 및 이의 오차 분석을 수행하여 SMIS 향후 개선방안을 제시한다. P.1546 및 BCAST 모델적용에 있어 실측/예측 오차, 특히 BCAST 모델인 경우 상하로 큰 오차를 보이는 문제점 등이 도출되어 고층건물에 의한 회절손실 등에 대한 면밀한 분석이 향후 필요하다.
본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.
ICT 기술의 발달에 따라서 계약관리 과정을 어플리케이션 기반으로 통합하여 관리하는 방식의 전자계약 시스템이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 블록체인 기술을 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 계약관리 시스템에는 처리성능, 보안 취약성, 데이터 오 입력, 서비스 접근성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 블록체인, 스마트 컨트렉트, Rest API의 구성을 가지는 블록체인 기반 계약관리 플랫폼을 제안하였다. 제안되는 플랫폼에는 기존의 합의인증 알고리즘의 처리 성능과 보안 취약성 문제를 해결한 RPBFT 알고리즘과 참여자의 데이터 오 입력 방지와 투명성을 강화하기 위한 알고리즘을 프로세스를 함께 제시하였다. 본 논문에서 제안한 블록체인 기반 계약관리 플랫폼은 개선된 처리 성능과 보안성, 신뢰성, 투명성을 가진 사용환경을 제공하고, 구축에 대한 부담 없이 API를 통해 사용이 가능하므로 비용절감 측면과 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.
본 논문은 독거노인을 위한 스마트 케어 시스템을 설계하고 구현한다. 최근 의학, 생활수준, 환경의 급속한 개선으로 생활수준이 높아짐에 따라 고령 인구의 비율이 높아지고 있다. 또한 고령화 사회와 더불어 증가하는 독거노인 비율은 노인 케어 시스템, 응급 상황 알림과 같은 서비스의 제공이 중요한 이슈가 되고 있다는 것을 시사한다. 그러나 기존의 응급상황알림을 위한 기술들은 고정된 CCTV 영상을 분석하기 때문에 CCTV 사각지대에서의 모니터링에 대한 어려움과 카메라가 설치되지 않은 장소로 이동하는 등 정해진 범위를 벗어나는 활동을 할 경우 실시간으로 케어 할 수 없다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 실시간으로 이동이 가능한 로봇과 객체 추적 기술을 활용한 스마트 케어 시스템을 설계하고 개발한다. 이를 통해 장소에 구애받지 않고 실시간 모니터링이 가능하며, 응급상황시 빠르게 도움을 요청해 보호자 및 도우미들에게 편의를 제공할 수 있도록 한다.
한국의 조선 산업은 대내외 환경 변화로 인해 심각한 위기 상황에 처해 있다. 이 위기를 극복하기 위해서, 선박 신수요 예측을 통한 제품 및 기술의 선제적 개발이 필요하다. 본 연구의 목표는 선박 신수요 예측을 위해 선박 빅데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 개발이다. 본 연구에서는 선박 수요 예측에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 데이터 분석을 통한 선박 신수요 예측 결과를 신제품 기획/개발에 활용하고자 한다. 이를 통해 장비 및 기자재 제조업체를 위한 지속 가능한 신사업 모델 개발로 조선소 및 선박 기자재 업체에 대한 신성장동력을 창출할 수 있을 것이다. 또한 조선 업체들은 측정 가능한 성과를 기반으로 비즈니스 사례를 창출하고 시장 지향적 인 제품과 서비스를 계획하며 높은 시장 파괴력을 가진 혁신을 지속적으로 달성 할 수 있을 것으로 기대된다.
전세계 수많은 사용자들이 특정 실시간 가상 환경을 공유하는 MMOG(Massive Multi-player On-line Game)를 지원하고자 본 논문에서 P2P(Peer-to-Peer)와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점을 결합하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템은 사용자 수가 급증할 경우에도 사용자 자원을 기반 구조에 추가함으로써 준수한 수준의 확장성을 제공할 수 있다. 또한 이 시스템은 사용자들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. 본 논문에서 MMOG의 확장성을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템의 개념과 기본적 구조가 기술된다. 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 이 구조가 실현되기 위해서는 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 배분이 반드시 필요하다. 시뮬레이션 결과 제시된 P2P 시스템은 동시에 실행되는 사용자들의 수가 증가할 때 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 사용자들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 영역 별로 부하가 관리되는 MMOG를 위해서 확장가능한 하이브리드 P2P 클라우드 구조를 제시한다. 게임 세계는 여러 게임 영역으로 분할되며 각 게임 영역은 이러한 MMOG 클라우드 환경에서 최소 한 개 이상의 피어 즉 플레이어에 의해 서비스된다. 특정 영역에 플레이어들의 수가 급증한 경우에도 그들의 상호 작용이 원활하게 지원되도록 부하는 영역별로 관리되어야 한다. 제시된 구조에서 자원 공급이 효율적으로 실현되며 플레이어들은 클라우드 서버와 효과적으로 상호 작용할 수 있고 기존의 클라이언트 서버 MMOG 구조에서의 병목 현상을 회피할 수 있다. 이 구조는 플레이어들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감하게 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 P2P 클라우드 구조는 혼잡 지역 또는 핫스팟에서 플레이어들의 수에 따라 이용가능한 자원도 같이 증가됨에 따라 클라이언트 서버 구조에 비하여 서버의 통신 대역폭을 상당부분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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