최근 대부분의 제품 디자이너들이 3차원 CAD 시스템을 필수적인 디자인 도구로서 활용하고 있고 이를 기반으로 많은 신제품들이 동시공학적 프로세스로 개발되고 있다. 그런데 초심 디자이너들이 3차원 CAD시스템을 사용하며 겪는 어려움 중 하나는 스크린을 통해 모델링한 오브젝트의 실체적 느낌을 정확히 판단하기 어렵다는 것이다. 이러한 '실체성 결여'의 문제는 3차원 CAD시스템에서의 모델링 작업이 가상공간 안에서만 이루어지기 때문에 촉각적 상호작용이 부재하고 현실공간에 대한 맥락정보가 결여되어 있는 것이 그 원인이라고 착 수 있다. 문제해결을 위해 본 연구에서는 증강현실기술을 활용하여 3차원 CAD 모델링 오브젝트를 현실공간에 정합시킴으로서 제품디자인에서 상호작용적인 정량구조 시뮬레이션의 가능성을 탐색하고자 하였다. 본 연구는 우선 증강현실 기반 정량구조 시뮬레이션 시스템을 구축하고 그 속에서 인간이 가상 오브젝트의 크기를 얼마나 정확하게 인지하고 조정할 수 있는지 실험하였다. 실험 결과 상대오차 1.3%이내(상대표준편차 5.3%이내)로서 상당히 정확하고 정밀한 크기 인지와 조정이 가능한 것으로 나타났다. 실험조건에 따라서는 주변참조물이 풍부한 경우 오브젝트에 대한 크기인지가 용이하고 HDM보다는 LCD 패널을 사용할 경우 더욱 정확한 크기 조정이 가능한 것으로 나타났다. 연구를 통해 제안한 증강현실 기반 정량구조 시뮬레이션시스템의 응용가능성을 탐색하기 위해 홈 서비스 로봇의 외관에 대해 사용자의 선호경향을 파악하는데 적용해 보았다. 아직 홈 서비스 로봇에 대한 전형적 이미지가 미비해서인지 외관특성에 대한 실험참가자의 선호경향에는 큰 편차가 보였고 군집분석을 통해 몇 그룹으로 세분화할 수 있었다. 그러나 팔이라는 조형요소의 유무에 따라 민감한 반응을 보인 점과 인체와 같이 신장과 팔길이 사이에 강한 상관성이 존재하는 것은 흥미로운 발견이었다. 프로세스를 제안하고자 한다.0 이용과 복제제한에 관한 주기(terms governing use and reproduction notes), 541 직접적 출처주기(immediate source of acquisition note), 545 행정연혁/개인이력주기(biographical or historical note), 581 출판주기(publication note), 850 소장처(holding institution) 데이터필드의 식별기호를 재구성, 추가하였다.근방법과 컨조인트 분석)의 조화를 이룰 수 있는 이론적 기초가 될 수 있다. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지, 전화) 이용이 감소되었으며 친구, 가족, 이성친구와의 면대면 커뮤니케이션 역시 감소된
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
무선 센서 네트워크의 다양한 용도만큼 많은 취약점과 다양한 공격 가능성이 여러 논문에서 제기되고 있다. 여러 공격 중에서도 시빌(sybil) 공격은 공격 노드가 많은 수의 거짓 노드를 생성하여 네트워크에 잘 못된 정보를 보내는 공격이다. 사용자가 공격을 받았음을 인지하지 못하고 거짓 노드로부터 온 데이터를 사실로 오인하고 사용하게 되면 민감한 데이터일 경우 재앙이 될 수도 있다. 인증과 같은 암호화 기법으로 방어를 할 수 있지만 저전력, 저사양을 특징으로 하는 센서 노드에서는 구현이 곤란하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 시빌 공격으로 생성된 거짓 노드를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 정상 노드의 군집과 거짓 노드의 군집 간에 네트워크가 약하다는 특징을 이용한다. 또한 센서 노드의 저전력을 고려하여 기존 에너지 고려 라우팅에 약간의 데이터를 추가함으로써 오버헤드를 최소화 하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 에너지 고려 라우팅에 비해 추가적인 에너지 소모가 극히 적으면서도 시빌 공격의 탐지를 90% 이상 할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 CR(Cognitive Radio)의 가장 적합한 인공지능 기술로 주목받고 있는 게임 이론을 전력 제어 방식에 적용해 CDMA 시스템 기반의 사용효율과 효용에 대한 성능 평가 결과를 제시하였다. 사용자와 네트워크 동시 최적화를 위한 효용함수식을 정의하였으며 모의실험을 통해 FOM(Figure of Merit)과 형평성(Fairness)에서 기존의 폐루프 전력 제어 방식보다 월등한 성능을 입증하였다. 또한 게임 이론을 적용한 전력 제어 방식은 통신 환경을 인지하고 연산하여 적합한 최적의 서비스를 제공하는 CR의 여러 분야에 확장 적용 가능함을 제시하였다.
본 논문은 다세대 공동 주택에서 윗층과 아래층 간에 발생하는 층간 소음을 줄일 수 있도록 도와주는 층간소음 방지 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 시스템에서는 오픈소스 컨트롤러 중 하나인 아두이노 보드에 소리 감지 센서와 진동 감지 센서를 연결하여 층간 소음으로 판단하는 소리와 진동을 입력 받고 이를 고속 푸리에 변환을 이용하여 주파수 대역에서의 신호 분석을 수행한다. 특정 주파수 대역의 신호 크기가 구조물의 투과 손실을 고려한 기준을 넘을 때에는 LCD화면에 경고 메시지를 보내고 휴대폰으로 이메일 또는 메시지를 전송하도록 하였다. 이를 통해 시스템은 사용자가 소음 발생 상황을 인지하여 스스로 주의할 수 있도록 돕는다. 시스템 검증을 위한 실험에서 제안하는 시스템은 외부 입력 신호에서 130 Hz~1040 Hz의 대역 성분 추출을 수행하였으며, 추출된 신호의 크기와 투과 손실의 차이 값이 45 dB를 초과할 경우 기기의 연결된 디스플레이와 Wi-Fi로 연결된 모바일 기기에 현재 소음이 발생하고 있음을 공지하는 동작을 수행하였다.
게이트 인식은 원 거리에서 획득한 사람의 걸음걸이 영상 시퀀스를 이용하여 개개인의 특징을 파악하여 해당 시퀀스가 누구인지를 파악하고자 하는 방법이다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 정확도는 매우 높으나 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되는 단점이 있다. 게이트 인식은 원거리 영상으로 인식을 시도할 수 있기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 게이트 인식을 위해서는 한 장의 영상이 아니라 연속적인 걸음걸이 시퀀스로부터 개개인을 구별할 수 있는 특징을 추출하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 객체의 움직임 시퀀스에 대한 특징을 기술할 수 있는 shape sequence 기술자를 이용한 게이트 인식 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 사람을 구별할 수 있는 인식 기법으로서의 가능성을 제시한다.
멀티 콘센트의 과전류로 인한 과열을 방지하기 위한 보호방식으로는 주로 금속바이메탈 방식, 스위칭회로 방식, 마이크로컨트롤러(MCU)를 이용한 과전류 정밀제어 방식 등이 사용되어 오고 있다. 하지만 이러한 방식들은 보호회로가 과전류가 흐르는 전선에 병렬접속 함으로써 2차 화재의 위험이 있을 수 있으며 입력전압의 비선형 왜곡에 취약한 단점을 가지고 있다. 또한 기존의 방식들은 제품의 단가가 비교적 크게 올라가므로 충분한 시장성을 확보하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 과전류가 흐르는 전선에 비접촉식 관통형 변류기를 설계하고 변류기의 2차 유도전류를 이용하여 과전류를 감지하여 사용자가 과전류 상황을 인지할 수 있도록 LED 및 부저 회로를 통하여 시각 및 청각적 신호를 전달하는 기능을 구현한다. 실험 결과들로부터 제안된 회로는 매우 경제적이고 간단하면서도 안정적으로 동작함을 확인 할 수 있다.
고령화 사회가 다가옴에 따라 교통약자가 증가하는 추세이며, 이에 따라 대중교통에 대한 문제점은 다발적으로 발생하고 있다. 발생하는 대부분의 문제점은 버스 운전기사가 탑승할 승객을 인지 못하고 정류장을 지나치는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 IoT기반의 버스 알림 서비스 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 공공데이터를 이용하여 버스 노선을 확보한 뒤 GPS정보를 이용하여 사용자에게 정류장 위치를 알려주고 버스 운전기사에게 탑승해야하는 손님의 정보를 전달하는 시스템이다. Application을 만들어 각 지역별로 실외에서 실제 움직이는 차량의 위치를 GPS로 수신한 후 데이터를 전송하는 방법을 통해 연구를 진행하였다. 실험 결과 사람이 많은 경기지역에서도 승객의 위치를 제대로 판별하는 것을 확인할 수 있었으며, 평균오차거리는 31m 이며, 오류로 처리해야 할 데이터를 제외할 경우 19m 로 높은 신뢰성을 제공한다.
운전자에게 차량의 현재 위치 및 도로 주변 상황 인지는 안전하고 쾌적한 운전 환경 조성을 위해 반드시 필요한 정보들이다. 본 논문에서는 도로시설물 및 도로표지 등의 도로정보를 모니터링 하고 시각적으로 알리기 위해 도로주행영상 내 좌표정보 결합 및 시점변환 기법을 이용한 도로주행환경 자동인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내 탑재된 카메라와 GPS를 이용하여 공간정보가 반영된 도로주행영상을 생성한 후, 생성 영상의 시점 변환 및 정합, 도로정보 검출을 수행하여 사용자에게 도로정보를 시각적으로 제공할 수 있도록 한다. 제안한 방법을 도로 주행 영상에서 실험한 결과, 도로주행영상 내 GPS 좌표정보의 결합 시간은 66.5ms, 교통 표지판 검출율은 95.83%, 프레임당 표지판 검출 처리 시간은 평균 227.45ms 이었다. 따라서 15프레임/초 이하의 입력 동영상에 대하여 효과적으로 도로주행환경을 자동으로 인식하는 것이 가능함을 확인하였다.
최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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