일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
본 연구의 목적은 공간의사결정보조체계를 도시 시설중의 하나인 공원배분계획에 이용하여 현재 이용되고 있는 공원 배분 계획의 결점을 보완하는데 있다. 두 가지 요소 즉 이용자 행태 및 효율성과 형평성을 고려한 정책이 공원 배분계획에 주요한 역할을 하는데 본 연구에서는 효율성과 형평성을 중심으로 공원배분계획을 살펴 보고자 한다. 이를 위해서 지리정보체계를 이용한 공간의사결정보조체계가 이용되었는데, 이는 많은 양의 데이터나 계산을 물론 가중치, 계획 기준 등 변수를 변화시켜 봄으로서 여러 가지 대안을 쉽게 평가할 수 있어 공원배분계획에 도움을 주기 때문이다. 도시 공원을 위한 GIS 응용 공간의사결정보조체계의 유용성은 원형 연구를 통해 살펴 보았다. 원형은 여러 가지 유형중 도시 근린공원을 이용하여 도시 지역을 모사한 것이다. 원형연구에서 UPLDSS의 모델들이 다단계 및 다목적 계획을 잘 수행할 수 있음을 보여주었다. 즉, UPLDSS는 계획가가 계획 목적에 따라 여러 가지 다른 시나리오를 만들어 그에 따른 대안을 구축하고 평가하는데 도움을 줄 수 있다. 이것을 특히 계획가가 여러 가지 대안 중 어느 대안이 우수한지 쉽게 평가하기 어려울 때 계획가의 의사결정에 도움을 준다. 그리고 본 연구는 다른 위계의 공원 계획에도 이용될 수 있음은물론 다른 도시 시설물의 배치에도 이용될 수 있다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
본 논문에서는 저시력자의 개선된 독서 환경을 제공하는 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC(System on Chip) 하드웨어 구조 설계에 대해서 기술한다. 기존의 시각보조기기는 화면 영상이 실제 움직임보다 늦게 출력되는 잔상 현상이 발생하며, 색 변환 기능도 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 데이터 연산을 최소화함으로써 잔상 현상이 감소되며, 저시력자를 위한 다양한 색상 모드를 지원한다. 제안하는 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Core-A 모듈, Memory Controller 모듈, AMBA AHB bus 모듈, ISP(Image Signal Processing) 모듈, TFT-LCD Controller 모듈, VGA Controller 모듈, CIS Controller 모듈, UART 모듈, Block Memory 모듈로 구성된다. 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스를 이용하여 검증하였으며, TSMC 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작주파수는 54MHz, 게이트 수 197k이다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.
일반적으로 항공기용 연료탱크는 평상시에는 연료 보관이 주요 기능이지만, 추락과 같은 긴급한 상황에서는 연료탱크의 건전성은 승무원의 생존 가능 여부와 직결된다. 특히, 항공기의 외부 보조 연료탱크가 조류충돌(bird strike)에 의한 파손으로 누유가 발생하게 되면 승무원의 생존성에 큰 위협이 될 수 있다. 이 때문에 항속거리 확장을 위한 보조연료탱크가 항공기 외부에 설치되는 경우에는 조류충돌에 대한 연료탱크의 건전성 입증이 요구된다. 본 연구에서는 외부 보조연료탱크용 복합재 컨테이너의 조류충돌 상황에 대한 영향성 분석을 위해 충돌해석 전용 소프트웨어를 사용하여 수치해석을 수행하였다. 수치모사를 위해 컨테이너 구조물은 쉘 유한요소를 사용하여 유한요소로 모델링하고 유체와 조류는 입자법을 사용하여 모델링 하였다. 수치해석 결과로 조류충돌에 의한 내부 유체의 거동을 살펴보고 구조물의 최대 변형량과 변형률을 계산하였으며 보조연료탱크 장착용 복합재 컨테이너의 최대응력 수준을 파악하여 외부 보조연료탱크 개발 초기 단계에서 조류충돌 영향성을 반영하기 위한 데이터 확보 가능성을 타진하였다.
인구 고령화와 저출산으로 인해 대부분의 국가는 고령화 문제에 직면해있다. 그 결과, 고령화에 대한 연구와 고령화 지원 수단은 전 세계 많은 정부의 우선순위가 되었다. 전천후 생활보조 접근법은 혁신적인 기술과 서비스의 개발을 통해 건강 상태를 모니터링하고 노인들의 더 나은 삶의 상태를 보장하는 방법이다. 전천후 생활보조 기술은 노인을 위한 더 많은 안전을 지원하고, 응급 대응 수단과 낙상 감지 해결책을 제공할 수 있다. 하지만, 전천후 생활보조 시스템에서 전송되는 정보는 매우 사적인 정보이므로, 이러한 데이터의 보안 및 개인 정보 보호는 해결해야 할 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 전천후 생활보조 시스템을 위한 카멜레온 해시 기반의 안전한 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 전천후 생활보조 시스템에 필요한 여러 가지 중요한 보안 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 보안 분석 결과를 통해 제안된 인증 프로토콜이 기존 프로토콜보다 더 효율적이고 안전하다는 것을 보여준다.
수십 년 전과 비교해볼 때, 세계의 고령화 인구는 계속해서 빠르게 증가하고 있는 반면 많은 선진국과 개발도상국의 출산율은 낮은 비율로 감소하고 있으며 기대 수명은 늘어날 것으로 보인다. 인구 통계학적 변화로 인해 새로운 기술 개념이 도입되어야 한다. 전천후 생활보조는 고령자들에게 삶의 질을 제공하고, 더 오래 독립적으로 살 수 있고, 노인들을 모니터링하고 돕는데 사용될 수 있는 혁신적인 형태의 기술이다. 하지만, AAL 시스템이 동작하는 동안 데이터의 크기는 계속 증가하게 된다. AAL 데이터의 크기가 증가함에 따라 효율적인 관리가 더욱 어렵게 된다. 따라서, 본 논문에서는 수집된 AAL 데이터 특성을 고려하여 AAL 시스템을 위한 데이터 관리 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 데이터관리 기법이 공간적 효율성을 보다 높게 달성 할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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