현재 RFID를 이용한 활용분야는 의료, 유통, 제조, 보안 등 다양하게 확장되고 있다. 또한, 학교에서도 도서대출 및 학생출석 관리 등의 RFID를 이용한 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서 개발한 기숙사 관리 시스템은 서포트 프로그램, 객실관리 프로그램, 관리자 프로그램, 모바일 프로그램 등으로 구성된다. 서포트 프로그램은 학생들의 기숙사 출입 내역을 웹에서 확인할 수 있으며, 관리자와 학생이 각각의 모드로 접근하여 그 정보를 확인 할 수 있다. 객실관리 프로그램은 입력받은 RFID의 태그 정보로 데이터베이스 서버에 저장된 정보를 조회한 후, 출입여부와 전원사용을 관리한다. 관리자 프로그램은 객실관리 프로그램의 운영을 위해 필요한 객실상태 및 객실 내 비품에 대한 입력 및 수정이 가능하고, 학생의 입실 및 객실 사용현황 정보 등을 설정하고 검색할 수 있다. 모바일 프로그램에서는 관리자가 입실한 학생과 미 입실한 학생의 상태를 확인할 수 있고, 이와 동시에 미 입실한 학생의 자세한 인적사항을 확인할 수 있다.
기존 각 기관에서 수행하는 연수는 출결 관리 시스템의 미비로 인해 신청자들의 출결유무를 현장에서 수기로 작성 후 문서로 관리하고 있었다. 각 기관에서 수기로 작성된 문서를 관리자들이 2차 가공 후 취합하여 보관/관리를 하다 보니 업무의 효율성이 떨어지고 연수신청자들도 수강한 연수의 출결유무와 연수정보를 확인하려면 직접 방문 또는 유선연결을 통해 직접 알아봐야 하는 불편함이 있었다. 더불어 이러한 데이터 수집/저장 방식은 저장 및 검색에 많은 인력과 시간이 소요될 뿐만 아니라 보존과 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 바코드를 이용한 스마트 출결 통합 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통해 교육신청자의 출석체계가 구축되고, 출석관련 보안이 강화되며, 교육 참석 자료의 전산화로 데이터를 관리한다. 또한 각 기관이 교육정보 데이터를 효율적으로 관리·활용할 수 있도록 필요한 자료의 기준을 선정한다. 제안하는 시스템은 한 번의 구축으로 다양한 기관을 추가할 수 있어 기관관리 확장성이 용이하며 추가로 비용절감 효과를 기대 할 수 있다. 또한 제공하는 관리시스템을 사용하는 연수담당자들의 업무편의성 증대와 사용자들의 출결데이터 통제/관리를 통해 교육의 질적 향상을 기대한다.
여러 문자열들을 비교하여 유사성 또는 거리(오차)를 계산하는 문제는 패턴매칭, 웹검색 바이오인포매틱스, 컴퓨터 보안 등 다양한 응용 분야와의 연관성으로 인해 활발히 연구되어 왔다. 주어진 문자열 집합 내의 여러 문자열들의 거리를 비교하기 위해 주어진 집합 내의 모든 문자열들을 대표하는 한 문자열(대표문자열)을 찾는 방법이 있다. 대표문자열 방법은 주어진 문자열 집합과 가장 유사한 한 문자열을 찾는 방법으로 주로 이용되는 목적함수는 거리반경과 거리합이 있다. 거리반경은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 최대값으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리반경을 만드는 문자열을 주어진 문자열 집합에 대한 거리반경기반 대표문자열이라 한다. 거리합은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 합으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리합을 만드는 문자열을 주어진 문자열집합에 대한 거리합기반 대표문자열이라 한다. 본 논문에서는 메트릭 거리함수에 대해 거리반경기반 대표문자열 문제가 NP-완전임을 증명한다.
컨테이너 선박의 대형화에 따라 컨테이너터미널 내에서 동일한 시간 내에 처리해야 하는 물동량이 계속적으로 증가하고 있다. 컨테이너터미널에서는 수동처리 방식의 한계를 극복함과 동시에 지속적으로 운영측면에서 발생하는 비용을 줄이기 위하여 컨테이너터미널의 자동화 시스템을 도입하고 있다. 왜냐하면 컨테이너터미널의 게이트 반출 입 업무를 수행함에 있어 수작업 처리 시 부정확한 자료 처리로 혼란 요소가 다소 발생하고 있다. 바코드 시스템에서 스캐너에 바코드를 직접 인식시켜야하기 때문에 처리 시간소요가 다소 길고 불편함 있어 이러한 문제점을 보안하여 게이트 자동화 시스템 RFID시스템은 차량 번호를 인식하는 기술을 이용하여 반출 입 처리 소요시간 단축하여 효율적인 게이트 업무 수행을 할 수 있다. 한편, 데미지 컨테이너 체크를 수동으로 진행하는 경우 게이트 반입 할때 컨테이너의 손상여부 확인 후 수기로 게이트 작업자가 직접 문서을 작성하여 보관하기 때문에 고객이 데미지 컨테이너 증거자료를 요청할때 증거자료로 제출하기에 불충분하여 고객으로부터 크레임을 받는 경우가 발생하였다. 또한, 게이트 작업자 및 인력에 의한 컨테이너 관리의 어려움 발생하였고 게이트 주변 인력의 컨테이너 관리 안전사고에 위험이 항상 노출되어 있었다. 본 논문에서 고찰하는 게이트 데미지 컨테이너 자동화 시스템을 도입하게 되면 영상 저장 시스템에 의한 컨테이너 관리가 가능하다. 컨테이너 손상정보가 시스템에 저장되어 있기 때문에 고객이 데미지 컨테이너 자료를 요청 시 시스템에 저장 되어 있는 데미지 컨테이너 영상을 검색하여 증거자료 제출이 가능하고 고객으로부터의 크레임 대비가 가능하다. 또한, 게이트 관리 인력 업무의 통합으로 인력 감소 및 게이트 부근 안전사고 위험이 감소하였다.
IEEE 802.11 표준 무선 네트워크에서 사용되는 DCF(CSMA/CA) 방식의 MAC 프로토콜은 노드들 사이에서 공평한 채널 접근 확률을 보장하도록 설계되었다. 하지만 최근 급속히 확산되고 있는 무선 환경에서 다른 노드들보다 인위적으로 더 많은 데이터를 전송하는 노드가 존재하는 것이 사실이다. 이들 오동작 노드들은 더 많은 데이터를 보내기 위해서 자신의 MAC 프로토콜 동작을 변형시키거나 다른 노드들의 MAC 동작을 방해한다. 이러한 문제는 이기적(Selfish) 노드 문제라고 정의되어 왔으며, 지금까지의 대부분 연구들에서는 무선 랜 내부의 MAC 프로토콜 동작을 프레임 단위로 분석하여 이기적인 노드를 검색하는 방법을 제안하였으나 모든 종류의 이기적인 노드들을 효과적으로 검출할 수는 없었다. 이러한 단점을 보안하기 위해서 본 논문에서는 통계적 기법 중 하나인 뜨살리스-엔트로피(Tsallis-Entropy)를 사용하여 이기적인 노드 탐색 알고리즘을 제안한다. 뜨살리스-엔트로피는 확률 분포의 밀집도 혹은 분산정도를 효과적으로 나타낼 수 있는 척도이다. 제안한 알고리즘은 무선 랜을 구성하는 AP노드에서 동작하도록 설계되었으며, 무선 노드별로 데이터 간격에 대한 확률 분포를 추출해서 뜨살리스-엔트로피를 계산한 후 임계치와 비교하는 방법으로 이기적인 노드를 검출한다. 논문에서 제안한 이기적 노드 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 무선 랜 환경(혼잡도, 이기적 노드 동작방법, 임계치)을 고려하여 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이터는 ns2를 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법의 이기적인 노드 검출률 이 매우 높음을 알 수 있다.
얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.
지능형 차량 네트워크(VANET)는 무선통신을 이용하여 차량 간 (V2V, Vehicle to Vehicle), 차량과 노변장치 간(V2I, Vehicle to Infrastructure)의 통신을 제공하는 네트워킹 기술이다. 현재 VANET통신은 자동차산업의 급속한 발전과 차량자동화로 인하여 산업계와 학계를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET을 통해 유통되는 차량의 속도, 가속도, 도로 및 환경 모니터링정보는 운전자에게 안전운전과 관련된 서비스를 제공하는 분야로써 통신에서의 보안은 필수적인 요건이다. 지금까지 안전한 메시지 인증을 위한 많은 인증프로토콜들이 제시되어 왔다. 그 중에서도 Jung에 의해 제안된 VANET 알고리즘은 데이터베이스 검색 알고리즘인 블룸 필터를 RAISE 알고리즘에 적용하여 차량 밀집환경에서의 인증에 보다 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 하지만 RAISE에서 사용한 k-anonymity는 정확한 차량의 ID정보를 얻기 위해 모든 메시지에 대해 전수조사 연산을 수행해야 하므로 차량의 수가 증가함에 따라 해시연산량이 지수적으로 증가한다. 또한 핸드오버가 발생하는 경우 완벽한 키전달 알고리즘을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 RSSI기반 속도 및 거리 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 ID를 위치화하며 프로토콜의 핸드오버부분의 오류를 수정하여 안전하고 효율적인 알고리즘을 제공한다.
공항여객 처리시설의 혼잡해소에 관한 연구는 주로 공항접근교통시스템의 확충이나 터미널의 확장 등 물리적인 방법에 집중되어 왔다. 물리적인 확장은 막대한 투자비용이 뒤따라야 하는 문제가 있기 때문에 공항운영과 같은 소프트웨어 측면에 대한 접근방식을 적극 도입하여 투자비용을 줄이고 효율적인 공항운영을 꾀하는 것이 필요하다. 본 연구는 공항운영의 효율성 증진을 위한 대안 중 하나로서 여객들이 공항에 도착하는 행태가 어떻게 나타나는 지를 분석하여. 향후 여객터미널 운영에 적용할 수 있는 유용한 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 서로 다른 접근소요 시간을 가진 여객들이 항공기 출발예정시간(STD:scheduled time of departure) 이전에 도착하는 확률함수를 도출하고, 이를 이용하여 STD 이전시간 임의구간에서 여객이 도착하는 확률을 구할 수 있는 모형을 개발코자 하였다. 또한 이 모형을 공항 여객터미널에 적용하여 운영시간대별 도착 여객수를 산출하는 과정을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 분석된 공항접근시간에 따른 STD 이전시간대별 공항도착 확률모형은 공항운영자 및 항공사가 공항의 체크인 카운터 운영시간 및 수량 결정, 수하물 처리시스템, 검색보안서비스 등의 운영시점을 결정하는 도구로 이용될 수 있다. 이와 같이 분석된 결과를 토대로 공항운영 상 비효율성을 제거하고 보다 합리적인 인력 투입이나 시설 운영이 가능하게 되는 것이다.
본 연구의 목적은 문헌정보학 프로그램이 있는 정보 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위의 현황을 알아보는 것이다. 데이터 수집의 대상은, 2022년 미국도서관협회의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램이 있는 64개의 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위였다. 분석의 대상은 각 대학의 데이터사이언스 학위 과정, 부전공, 세부 전공, 수료증, 취업 후 예상 진로, 취업률 등이었다. 교과 분석을 위해 미국 정보 대학에서 제시한 교과목 명, 교과 설명, 중점 교육 분야를 분석했다. 데이터사이언스를 학위 명으로 개설한 대학은 총 8개 정보 대학의 12개 학위였으며, 학사 학위 5개, 석사 학위 6개, 박사 학위 1개였다. 개설된 교과의 주제는 데이터사이언스 입문, 정보검색, 데이터마이닝, 데이터베이스, 데이터와 인문학, 머신 러닝, 메타데이터, 연구 방법론, 데이터 분석 및 시각화, 실습/캡스톤, 윤리 및 보안, 이용자, 정책, 큐레이션 및 관리였다. 대부분의 대학은 전통적인 문헌정보학 교과를 개설하지 않고 있었다. 정보 대학이 제시한 졸업 후 예상 취업 진로는 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등이었다. 본 연구의 결과는 정보학의 관점에서 데이터사이언스 학위 과정, 세부 전공, 수료증 또는 교과과정 개발 및 개정을 위한 논의에 활용될 수 있는 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
세계 공항 산업은 코로나19 팬데믹에 대응하여 방역과 여객 안전을 위한 4차 산업혁명 기술 기반 시스템을 적극적으로 도입하고 있고, 공항 인프라와 자원을 활용한 테스트베드 구축과 사전 검증이 활발히 이루어지고 있다. 최근 사례들을 분석해 보면 공항 이용객의 여행 패턴을 변화시키고 공항 서비스에 대한 요구도 다양화되고 있음에도 불구하고, 대부분의 테스트베드 구축 연구는 여전히 공급자 중심에 초점을 맞추고 있으며 작업의 우선순위 결정도 의사 결정권자의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 공항산업 혁신을 주도하는 최초 진출 기업(First Mover)으로 도약을 위한 실무적인 방안을 모색하기 위해 다양한 고객 서비스 요구와 변화를 반영한 서비스 관점의 테스트베드 구축을 위한 과제 선정과 우선순위를 도출하였다. 계층화 분석법 등을 활용한 연구 결과는 접근 교통 및 주차 서비스(29.2%), 보안 검색 서비스(23.4%), 출국 서비스(21.8%) 순으로 우선순위가 도출되었으며, 이러한 분석 결과는 공항 산업에서 테스트베드 구축의 혁신성이 중요한 요소임을 보여주고 있다. 특히, 스마트 주차와 UAM 교통 테스트베드 구축은 공항을 기술 혁신의 중심지로 강화시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기업, 연구기관, 정부와의 협력을 촉진하며 새로운 기술과 서비스를 시험 및 개발할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 토대가 될 수 있다. 본 연구를 통해 산출된 결과물과 시사점들은 국내·외 공항 실무자들이 테스트베드를 구축하고 전략을 수립하는 데 유용한 가이드라인이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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