개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서 가장 핵심이 되는 기술은 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술로써 RFID(Radio Frequency Identification)와 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network WSN)를 이용한 다양한 센서 기술과 프로세서 집적 기술 그리고 무선 네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것을 가능하게 함으로써 기존 가상 공간의 IT 기술을 다양한 실제 환경에서 확대할 수 있도록 한다. 그러나 RFID와 WSN은 이러한 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별 개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC 센서 네트워크(EPC Sensor Network)를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPCglobal Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 또한 센서 데이터의 표현을 위해 RFID 태그의 EPC를 기반으로 센서 데이터를 하나의 결합된 쌍으로 표현한다. 이것은 센서 데이터를 처리하는데 있어 반드시 EPC가 있어야 함을 의미한다. 즉, 센서 데이터만을 위한 관리 기능은 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 RFID/WSN 통합 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 RFID/WSN 통합 관리 시스템은 첫 번째, RFID와 WSN 데이터를 인터넷 표준 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 통합 관리 시스템을 제안하였다. 두 번째, 미들웨어에서 불필요한 복합 이벤트 검출 연산을 위하여 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법들의 성능을 평가하기 위하여 SIP 기반의 통합관리시스템을 구현하여 성능을 평가하였다.
비즈니스 프로세스의 자동화된 처리와 이에 대한 모니터링 요구는 기업마다 특화된 형태를 지니는 것이 일반적이다. 비즈니스 프로세스는 일반적인 데이터베이스 트랜잭션과는 달리 수행에 장시간이 소요되며, 비즈니스 상황에 따라 매우 복잡한 처리 로직을 가진다. 이러한 처리 로직들은 사업 정책이나 환경이 변함에 따라 자주 변경되기 때문에 기업은 특정 비즈니스 프로세스의 모니터링 과정에서 해당 프로세스 인스턴스의 전체적 의미를 종합적으로 파악하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 프로세스의 종합적인 모니터링을 위해 GMA(Grid Monitoring Architecture)를 사용하였다. GMA는 이종 시스템 환경 하에서 모니터링 정보를 효과적으로 관리하고 감독하기 위하여 제시된 확장성이 높은 아키텍처이다. 다양한 처리 로직을 지원할 수 있도록 GMA 모델에 복합 이벤트의 처리 기능을 부가함으로써, 비즈니스 프로세스에 대한 자동화된 실행과 상위수준의 모니터링이 가능한 시스템을 구축할 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 환경의 도시통합관제를 위한 실시간 데이터 처리 방안을 제시한다. 도시내 다양한 정보수집센서로부터 발생하는 데이터와 이벤트에 대해 분석하고 가공하여, 실시간으로 처리하는 것이 도시통합관제의 핵심이다. 본 논문은 다양하게 발생하는 이벤트 정보를 분석하고, 상황에 맞는 조치를 취하기 위한 판단모듈에 Rete 알고리즘을 이용한 추론엔진을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이터를 구성하여 성능을 테스트한다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
본고에서는 센서네트워크 기술의 역사와 배경 그리고 국방분야에 적용 가능한 센서네트워크 시스템에 대해서 기술한다. 국방 센서네트워크 시스템은 다른 센서네트워크 응용분야에 비해 유선 망 및 이동통신망 시스템에서 요구하는 신뢰성 있는 정보전달, 실시간 지원 등을 요구하고 있으며 또한 다중센서를 복합적으로 이용하여 적의 침입 또는 이벤트 발생을 100% 탐지하고 오보율 낮출 수 있는 기능을 요구한다. 본고에서는 이러한 국방 센서네트워크 시스템에서 요구하는 사항들을 만족시키기 위해 시스템의 주요 구성 요소들에서 수행해야 할 기술들, 센서 신호처리 및 식별 기술, 신뢰성 있는 패킷 전달을 위한 섹터안테나 및 섹터안테나 기반의 MAC 기술 그리고 실시간과 신뢰성 보장을 위한 라우팅 기술에 대해 논의한다.
무선 센서네트워크 기술의 발달과 센서네트워크 응용서비스의 성장에 따라, 다양한 이종 복합 센서로부터 획득 되는 센서 데이터의 융합 및 신호처리 알고리즘에 대한 연구 필요성이 증가하고 있다. 특히 복잡한 신호처리 알고리즘 수행의 필요성이 증가함에 따라 신호처리 전용 프로세서의 적용 및 데이터처리에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 전용프로세서를 사용하는 경우 배터리로 동작하는 센서네트워크의 특성상 운용시간이 제약된다. 본 연구는 신호처리 전용 프로세서를 사용하는 센서네트워크 응용에서 전력 소모로 인한 운용시간 제약의 문제를 극복하기 위해, 운용 중 전원 제어가 가능한 하이브리드 센서모듈 아키텍처 및 이벤트 발생에 따른 웨이크업/슬립 기반 데이터처리 프레임워크를 제시하고, 실제 제안 된 센서노드 플랫폼을 구현하고, 성능을 제시 한다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
최근 빅데이터는 전사적 자원관리 분야뿐만 아니라 해양플랜트내 생산 및 운영 작업 분야에서도 큰 관심을 받고 있다. 이력데이터를 기반으로 미래의 설비에 대한 성능을 예측하는 것은 설비들의 생산성을 향상 시킬 수 있다. 특히 해양플랜트의 주요설비 중 하나인 원심압축기는 고장 시 폭발 할 수 있는 위험한 설비이기 때문에 실시간으로 설비성능을 모니터링 해야 한다. 본 논문에서 원심압축기의 성능을 계산하기 위한 스트림 데이터 처리 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 가상태그 스트림 생성기와 실시간 데이터 스트림 관리자와 같이 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 시스템 성능 확장성을 제공하기 위해, 멀티 코어 CPU를 사용하여 대용량 스트림 데이터를 처리할 수 있는 병렬 프로그래밍 접근 방식을 이용하였다. 또한, 실험을 통해 원심압축기의 스트림 데이터 처리에 대한 성능 개선을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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