본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.
본 논문은 디스플레이포트의 보조채널에서 고속 데이터 전송을 할 수 있는 고속 양방향 보조 채널을 구성하기 위한 새로운 송 수신기 구조를 제안하고 적용에 대해 서술하였다. 제안된 고속 보조 채널은 저속 전송에서 맨체스터 인코딩을 사용하여 1Mbps대역폭을, 고속 전송에서 8B/10B인코딩 방식을 사용하여 720Mbps의 대역폭을 지원한다. 맨체스터 전송을 사용하여 고속 보조채널 및 메인링크의 링크 서비스 및 디바이스 서비스를 위한 저속 보조채널 블록을 제안하고, 8B/10B인코딩 방식을 통하여 보조채널을 통한 고속 데이터 전송을 위한 블록을 제안한다. 또한 데이터 패킷 구조와 데이터 전송방식에 대하여 정의하였다. 설계된 시스템은 Verilog HDL로 설계 되었으며, 고속 보조채널 송 수신기는 Xilinx Vertex4 FPGA을 사용하여 합성한 결과 7,648개의 LUTs와 6,020개의 registers를 사용 하였으며, 최대 동작 속도는 203MHz의 성능을 확인 하였다.
애드 혹 네트워크는 노드의 이동에 의해 데이터 수신율의 저하, 지연 시간의 증가, 그리고 라우팅 오버헤드의 증가 등의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 보조 경로 기법은 노드의 이동에 의한 통신 성능 저하를 방지하기 위해 사전에 보조 경로를 설정해두어 링크 손상이 발생하더라도 패킷 손실이 없는 신속한 경로 복구가 가능하다. 보조 경로 기법은 노드의 이동이 잦은 상황에서 단일 경로 기법보다 데이터 수신율, 지연 시간, 및 라우팅 오버헤드 측면에서 더 좋은 성능을 보인다. 하지만 보조 경로 기법은 경로 탐색 단계에 설정된 보조경로만을 사용하기 때문에 네트워크 토폴로지 변화에 의한 새로운 보조경로를 사용하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 리액티브 보조 경로 알고리즘(Reactive Backup Routing Algorithm, RBR)은 선택적 보조 경로 유지와 보조 경로 재 탐색을 통해 적은 오버헤드로 이동이 잦은 환경에서도 안정적인 데이터 수신율과 지연 시간을 보장하는 알고리즘이다. RBR은 설정된 모든 보조 경로를 주기적으로 확인하는 기존 방식과는 달리 보조 경로의 우선순위를 결정하고 보조 경로의 선택적 유지 및 사용으로 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한, RBR은 노드의 이동에 의해 보조 경로가 모두 손상되거나 경로가 변경되면 토폴로지 변화에 따라 새롭게 보조 경로를 설정하여 데이터 수신율을 높이고 지연 시간을 감소시킨다. 본 논문에서는 성능 검증을 위해 OPNET을 사용하여 단일 경로 기법 및 기존 보조 경로 기법과 RBR의 성능을 비교 분석한다.
최근 DSMS의 연구가 활발히 진행되고 있고, 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 환경으로 확장되고 있다. DSMS와 같은 실시간 데이터베이스 응용 시스템 분야나 임무 결정적인 응용 시스템을 다루는 산업 분야에서 가용성을 유지 하지 못하는 것은 치명적인 결과를 초래 할 수 있다. 이런 DSMS환경에서 고가용성을 유지하는 기법으로는 Active/Active 알고리즘과 Active/Standby기법이 있다. 하지만 이 기법들의 고가용성을 유지하기 위해 주 서버와 동일한 규모의 보조 서버를 유지해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 질의를 두 가지 타입으로 나누어 누적 데이터가 필요한 질의들만 실시간 동기화를 통해 보조 서버에 유지하고 나머지 질의들에 대해서는 메타 데이터들만 보조 서버에 유지해 보조 서버의 규모를 줄일 수 있었다.
이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.
조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
본 논문에서는 무인항공기의 보조통신링크에 적용하는 시분할 통신방식을 분석하고, 제시된 통신 방식의 알고리즘을 개발하였다. 무인항공기의 데이터링크의 중요한 특성은 지연시간 및 데이터 전송량, 주파수 가용성, 중량이다. 무인항공기에 운용에 필요한 데이터에는 비행체제어데이터, 상태데이터, 획득 데이터가 존재한다. 제어데이터와 획득 데이터는 실시간 통신을 요구한다. 요구사항을 기반으로 보조통신링크에 적용되고 있는 통신방식을 비교 분석하였다. 분석을 한 결과 지상 기반의 시분할 통신방식이 적합하다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한 가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인, 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의학 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 보조적인 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
시뮬레이션을 활용하여 ABS 수지상의 전해도금에서 음극 보조물에 의한 도금 두께 변화를 관찰하였다. 분극 실험 및 효율 측정실험을 통하여 시뮬레이션 입력 데이터를 산출하였으며, 음극 보조물은 제품형상에 따라 최적으로 설계되어야 도금 두께 균일화가 가장 높은 것을 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다. 시뮬레이션을 활용하여 설계되어진 음극 보조물을 실제 제품에 적용한 결과 음극 보조물을 적용하기 전에 비하여 도금 두께균일성이 증가하였고, 그로 인하여 표면 크랙현상이 개선되었다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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