끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.
프리스트레스 프리텐숀 보의 전달길이를 위하여 콘크리트의 변형율에 의하여 부착력을 계측하는 간접적인 방법을 일반적으로 사용하여 왔다. 이 트랜스퍼 실험은 실제 보에서 행하여지므로, 실제 상태의 정착부착력을 계측할 수 있다는 장점이 있으나, 최대 정착부착응력과 부착강비를 구하기 난해하며, 그 결과가 매우 분산되어 있으므로, 구조 설계자가 안전한 적정기준을 이해하고 선택하기 어렵다. 콘크리트의 변형을 측정하지 않아도 PS 강선의 정착부착 성능을 얻을 수 있는 대안을 소개하였다. 실제 보에서 PS강재의 긴장을 풀 때와 유사한 상황에서 정축부착 응력을 직접 구하였다. 하중재하부에서 풀려진 PS강선의 긴장력은 하중재하부쪽 강선의 단면증가를 가져오고, 콘크리트 블록에 정착부착력을 발생시키며, 다른 방향(고정부 쪽)으로 슬립을 유발시킨다. 두 개의 중공 로드셀로 양단하중을 최대 부착응력 또는 전면슬립이 일어날 때까지 계측하였다. 프리텐션 콘크리트보의 정착부착 길이를 구하기 위하여 이 방법을 기존의 트랜스퍼 실험방법과 병행하여 사용할 것을 제안한다.
천연향균물질인 자몽씨 추출물을 0.01~0.03% 첨가하여 내열성 포자형성균인 Bacillus stearothermophilus를 비롯하여, 저온성 세균인 Bacillus subtilis, 식품 독성을 일으키는 Staptylococcus aureus 등에 대하여 생장억제 효과를 분석 하였다. 그리고 이 추출물을 실제 공정에 이용하기 위한 현장실험에서는 두유에 자몽씨 추출물을 0.2% 첨가 시 B. stearothermophilus의 성장은 억제 되었으나 완전사멸은 되지 않았고 B. subtilis와 S. aureus는 각각 48 h과 72 h내에 사멸되었다. 그러나 이러한 조건은 경제성, 유화안정성, 관능 상에 문제가 발생되며, 그 해결방안으로 두유에 자몽씨 추출물의 0.015% 첨가와 $121^{\circ}C$에서 10 min간 처리하는 열처리조건을 병행하므로서 균을 완전히 사멸하고 제품의 안정성과 관능 상의 문제점 해결 가능성을 높일 수 있었다.
수리나 과학 영역의 학습은 원리 이해와 응용을 위주로 함에도 불구하고 기존의 교육용 소프트웨어 제품들은 단순 주입식이나 단답식의 학습을 지원하는 것이 대부분이어서 높은 학습 성과를 기대하기는 어려운 실정이다. 인공 지능 연구에서 지식 표현 체계나 탐색, 추론 기법이 학습기 설계에 도입되어 증명기, 모의 실험기 유형의 학습기 연구에는 상당한 진전을 보아 왔으나 여전히 실용적 수준이라 할 수는 없고 특히 문제 해결을 지원하는 학습기는 설계 모형조차 제시되지 못하고 있다. 본 연구가 설계한 기하 문제 학습기는 학습과 병행하는 동적 추론을 구사한다. 실시간 문제 해결을 지원하기 위한 정보 구성요소로서 명제, 가설 및 연산자에 의해 문제 공간을 정의하고 이들의 생성과 검증을 추론의 주요 대상으로 하는 대화식 문제 학습의 메카니즘을 탐구하였다. 성취한 결과로서 기하 문제 해결에서 필수 불가결한 요소임에도 불구, 기존 시스템이 간과해 왔던 대수 처리를 위한 일련의 추론 전략을 연계적으로 구사함으로서 실용성있는 문제 학습기의 설계 모형을 얻었다. 제안 모형은 물리, 전자 회로 등 타 과학 영역의 문제 학습기 설계에도 적용될 수 있다.
본 연구에서는 SaaS(Software as a Service)방식으로 전달되는 소프트웨어를 통해 Multi-platform 디스플레이 장치에 맞춤형 서비스가 가능 할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 기존의 디지털 사이니지 시스템에 비해 확장성과 이식성이 뛰어나고 플랫폼이 독립적으로 다양한 환경에서 구축이 가능하여 구축비용, 유지관리 등의 면에서 유리하고 주변 환경에 따라 전력을 관리하므로 유지비용 절감 가능하다. 향후 사람들에게 다양한 경험을 제공하고 재미있는 환경을 제공하는 서비스로 발전하기 위해서는 사용자의 성별, 연령, 위치 등을 인식하고 사용자 맞춤으로 콘텐츠를 보여줄 수 있는 자동 패턴인식기술에 대한 연구와 생동감 있는 콘텐츠 제작을 위해 각종 화상영상처리에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다.
본 논문은 자동차 차량의 컬러 영상 이미지에서 신속하고 효율적으로 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 자동차 번호판 영역은 차량의 종류에 따라 일정한 색상을 가지고 있다. 이에 일정한 색상영역을 찾기 위해 HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 사용한다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 전체 연산시간이 많이 걸리게 되는 단점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하는 단계들 중에서 H와 Q 색상 성분을 추출하면서 후보영역 추출 연산을 병행 수행한다. 이 단계가 끝나면 H와 Q성분을 결합하는 단계에서 전체 이미지 픽셀 정보를 대상으로 비교연산을 수행하지 않고 각 단계에서 추출된 후보영역들만을 비교 연산함으로써 영역 추출을 빠르게 수행할 수 있다 이에 대한 각 단계별 시스템 처리 결과 화면을 보이고 이미지 해상도에 따른 추출 시간을 비교하였다.
본 논문에서는 저전력/고속 디지털 FIR 필터를 위한 새로운 파이프라인 구조를 제안한다. 제안된 파이프 라인 구조는 입력 데이터와 계수간 곱셈의 일부를 입력 지연단에서 수행하도록 하는 리타이밍 기법을 사용하여 속도를 향상시켰으며 공급전압을 낮추는 방법을 병행하여 전력을 감소시켰다. 제안된 파이프라인 구조를 적용하여 PRML 디스크 드라이브용 8 탭 FIR 필터를 설계하고 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 실험결과 설계된 FIR 필터는 3.3.V에서 최대 192 MHz까지 동작하였으며 이 때 1.22 mW/MHz의 전력을 소모하였다. 결과적으로 제안된 구조의 FIR 필터는 기존의 구조에 비해 약 16%의 속도가 향상되었으며 같은 데이터 처리능력을 가질 때 약 23%의 전력 감소 효과를 갖는다.
이 논문에서는 DDR-SSD 기반의 소프트웨어 RAID에서 작은 쓰기 (Small Write) 요청에 대한 RAID5의 RMW (Read Modify Write) 성능 향상을 위한 차-로깅 (Differential Logging) 기법을 제안한다. 엔터프라이즈 웅용에서 빈번하게 발생하는 작은 쓰기 요청은 RAID5에서 주요한 성능 저하의 요인이다. RAID5 에서는 패리티 블록의 일관성을 유지하기 위해 변경이 발생하면 패리티 블록에 대한 변경을 같이 수행해야 한다. 작은 쓰기가 발생하면 기존 데이터에 대한 변경 뿐 아니라, 패리티 블록을 다시 계산하기 위한 추가 입출력연산 및 패리티 계산이 병행되어야 하며 이를 RMW 연산이라 한다. 기존의 하드 디스크 기반의 소프트웨어 RAID 에서는 이러한 작은 쓰기로 인한 성능저하 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 제안하였다. 이 논문에서는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 보이는 DDR-SSD를 고려하여 RAID5의 작은 쓰기 성능을 향상 시키는 차-로깅 기법 기반의 RAIDS를 제안한다. 제안하는 기법은 시뮬레이션을 통해서 리녹스 기반의 MID와 비교하여 성능의 우수함을 보였다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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