본 연구는 자동차용 시트 Back frame 내부에 설치하여 탑승자의 등부분을 지지하며 편안한 승차감을 제공하는 시트용 서스펜션 시스템에 대한 연구이다. 운전자의 등 전체를 고르게 지지하는 구조로 설계하고 시트 백 프레임과 플라스틱 서스펜션의 조립을 효과적으로 할 수 있는 구조로 개발 하고자 한다. 서스펜션 단품은 운전자의 체압 분포를 고려하여 설계하고 시뮬레이션 해석에 있어서는 실제 모델과 같은 크기를 가지고 하였다. 플라스틱 서스펜션의 해석결과가 실제 측정값에 근접함을 확인하였으며 기존 Wire Type에 비해 양호한 체압분포를 얻을 수 있었다.
미국의 초창기 소수집단우대정책(Affirmative Action)의 목적은 과거의 인종 차별로 인한 피해를 바로 잡고자 하는 차원에서 고용 및 교육에 대한 기회와 공평한 분배를 보장하고자 소수 인종을 우대하자는 데 있었다. 인종차별로 인한 과거를 보상하자는 취지에서 마련된 이 정책은 대학 입학 정책 실행에 있어 소수인종에 수혜를 주는 정원할당이라는 역차별과 공정성을 둘러싼 법적 논쟁이 끊이지 않았으며, 매 소송마다 연방법원 및 대법원 판결을 중심으로 그에 대한 법적 논리와 원칙, 준거를 마련하며 제도는 발전되어 왔다. 최근 들어 미국의 명문 주립대 중 하나인 텍사스주립대(University of Texas at Austin)에서는 소수집단우대정책의 시행이 백인 지원자들에 대한 역차별인지 여부를 결정할 대법원 판결(Fisher v. University of Texas at Austin)을 기다리면서 이 정책은 또다시 주목 받고 있다. 본 연구는 대학 입학정책에 있어 제도적 프레임의 결과로서 대법원 판례에 투영된 소수집단우대정책이 어떤 변화를 겪어 발전되어 왔는지, 이에 영향을 미친 역사적 맥락, 정치적 역학 구도와 관련 행위자들의 행동 전략을 역사적 신제도주의를 바탕으로 세 가지 차원을 통합하여 통합적 접근으로서의 정책의 변화 과정을 엿볼 수 있도록 분석하였다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).
본 논문에서는 불안정한 네트워크 환경에서 안정적으로 대용량 데이터 스트림을 전송할 수 있는 TCP/IP 기반 링 버퍼 시스템을 설계하였다. 우리가 제안한 방식에서 각 전파천문대의 백엔드 시스템으로부터 UDP 프레임으로 생성 및 출력되는 관측 데이터 스트림은 클라이언트 시스템 내의 소켓 버퍼를 경유해 대용량 링 버퍼에 UDP 패킷으로 저장된다. 이후 목적지에 해당하는 상관센터로의 안정적인 전송을 위해 해당 패킷은 TCP로 전송되고 상관센터 내의 서버 시스템은 소켓 버퍼에 수신된 패킷에 이상이 없으면 대용량 링 버퍼에 저장한다. 패킷 손실, 중복 및 순서 역전 등의 이상이 발생할 경우 TCP의 흐름 제어를 통해 패킷은 재전송되며 상관센터에 도착한 데이터는 신뢰성을 보장받게 된다. 또한 네트워크 성능 불안정으로 인한 혼잡 회피 발생 시 병렬 스트림 적용을 통해 성능 저하가 최소화될 수 있도록 하였다.
소프트웨어를 개발하거나 실행하는 환경은 매우 다양하다. 최근에 혁신을 이끌고 있는 인공지능 모델은 오픈소스 프로젝트룰 통해 공개되는 코드나 라이브러리를 활용하여 구현하는 경우가 많다. 하지만 실행을 위한 환경 설치 과정이 쉽지 않고, 데이터 혹은 기학습된 모델 사이즈가 대용량일 경우에는 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것이 불가능한 경우도 발생하고, 동료와 작업을 공유하거나 수동 배포의 어려움 등 다양한 문제에 직면한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 소프트웨어가 유연하게 동작할 수 있도록 효율적인 리소스를 관리할 수 있는 컨테이너 기술을 많이 활용한다. 이 기술을 활용하는 이유는 AI 모델이 시스템에 관계없이 정확히 동일하게 재현될 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 인공지능 모델 개발과 관련하여 코드가 실행되는 환경을 편리하게 관리하기 위하여 소프트웨어를 컨테이너화하여 배포할 수 있는 기능을 제공하는 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크를 제안한다.
최근 U-Korea 구축을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 특히, RFID 기술은 유비쿼터스 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 RFID 응용 시스템에서의 하드웨어적인 기반기술에 비해 상위 레벨의 애플리케이션 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 상에서의 RFID 기술을 이용한 사용자 중심 환경의 응용 서비스중의 하나인 효율적인 헬스케어 애플리케이션을 제안하고 구현하고자 한다. 제안된 시스템은 RFID 태그와 모바일 기기를 기반으로 환자의 위치 정보 및 변경되는 진료 처방에 대한 데이터 정보를 효율적으로 전송 및 관리할 수 있는 시스템이다. 따라서 또한 물리적인 요소와 다양한 서비스로의 확장성을 제공하기 위한 프레임워크를 기반으로 모바일 단말기와 응용 서버의 애플리케이션 구현을 통하여 전체 시스템의 높은 실효성을 제공한다.
본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 골프 스윙 자동 분석을 위한 특징 추출 방법을 제안하였다. 기존 대부분의 스윙 분석 시스템들이 골프 코치와 같은 전문가가 필요한 반면 제안한 특징 추출 방법을 이용하면 전문가의 도움 없이 중요한 스윙 특징을 추출할 수 있다. 추출한 특징은 어드레싱, 백스윙, 스윙탑, 포워드 스윙, 임팩트, 팔로우쓰루와 같은 키 프레임뿐만 아니라 손, 어깨, 클럽헤드, 발, 무릎과 같은 골퍼의 신체부위와 클럽의 위치까지 포함 한다. 제안한 방법의 효용성을 알기 위하여 스윙영상에 대하여 실험한 결과 제안한 방법이 중요한 골프 스윙 특징 추출에 유용함을 확인하였다.
최근 경험경제의 가속화 시대에서, 사용자 경험이 무엇보다 중시되는 대표적인 키워드가 게이미피케이션 연구 분야이다. 게이미피케이션은 제공자와 사용자의 다양한 상호작용으로 무형의 요소가 생산, 소비되는 특성이 있으며, 경제적인 가치로 일반화하고, 객관화하기 어려운 구조로 되어 있다. 본 연구는 사용자에게 경험을 제공하고 가치를 창출하는, 기업의 어떠한 지식, 디자인, 콘텐츠, 서비스 등 무형의 기술에 대한 경제적 가치를 평가하는 견해에서, 게이미피케이션 기술에 대한 경제적 가치를 포괄하는 평가 셈식과 전체 구조를 정형화하는 데 연구의 목적이 있다.
본 논문에서는 대용량의 영상을 빠르고 정확하게 편집해야 하는 방송 환경에서 오픈 소스를 활용한 방송용 영상 편집 시스템과 편집 결과를 신속히 통보하는 다기능 알람 시스템에 대하여 다루었다. 디지털 방송에서 사용하는 영상은 매우 고품질이면서 동시에 매우 큰 데이터 용량을 가지고 있으며, 또 방송이라는 매체의 성격상 방송 시간에 맞춰 영상 편집을 완료해야 하는 시간적 부담이 있다. 본 논문에서 제안하는 방송 편집 시스템은 갈수록 그 기능이 다양하고 좋은 성능을 보여주는 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어를 활용하는 동시에, 분산 처리 시스템을 도입하여 영상의 빠른 편집 기능을 저렴한 도입 비용으로 가능하도록 하였다. 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어는 백엔드 모듈로 동작하며, 영상의 다양한 편집 기능들, 예를 들어 영상의 구간 자르기, 붙이기, 자막넣기, 로고 넣기, 비디오/오디오 포맷 변환 등을 수행한다. 사용자 편의성을 위한 프론트엔드 시스템은 자바 기반의 프레임워크를 사용하였으며, 비디오 편집 기능 결과 및 과정에 대한 다기능 알람 기능을 첨가하여 방송 종사자들의 업무 편리를 도모하였다. 본 시스템은 기존의 고가 방송 편집 장비와 비교하여 매우 저렴하면서도 안정된 성능을 보장하여 디지털 방송 시대에 활용 가능성이 매우 높다고 할 수 있다.
오늘날 IT 기술의 적극적인 활용을 통해 은행을 비롯한 금융 산업 전체에서 거대한 혁명이 진행되고 있으며, 이를 '핀테크'라 부른다. 핀테크는 2016년 10대 인터넷 산업 이슈의 하나로 조명 받고 있다. 본 논문에서는 보안 강화를 위하여 FIDO 프레임워크를 이용한 NFC 기반 전자 결제 및 쿠폰 시스템에 2 팩터 인증 기술을 적용하기 위한 초안을 설계한다. 세부적으로 프론트엔드의 단말 디바이스에는 2 팩터 인증과 전자 서명 기술의 적용과 백엔드에는 클라우드 기반의 PG를 위한 분석회피형 악성코드 탐지기술을 을 적용하기 위한 연구를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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