본 논문에서는 활동 인식장치를 이용한 딥러닝 기반의 반려동물 모니터링 시스템을 제안한다.이 시스템은 반려동물의 활동 인식장치와 반려인의 스마트 기기, 서버로 구성된다. 아두이노 기반 활동 인식 장치로부터 가속도와 자이로 데이터를 수집하고, 이로부터 반려동물의 걸음 수를 연산하였다. 수집된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 CNN과 LSTM을 하이브리드한 딥러닝 모델을 통해 5가지 형태(앉기, 서기, 눕기, 걷기, 뛰기)로 활동을 인식함으로써 활동량을 측정한다. 마지막으로, 반려인의 스마트 기기에 일일 및 주간 브리핑 차트 등 활동 변화에 대한 모니터링을 제공한다. 성능 평가 결과, 반려동물의 구체화된 활동 인식 및 활동량 측정이 가능함을 확인하였다. 향후 데이터 축적을 통해 반려동물의 이상행동 탐지 및 헬스 케어 서비스의 확장을 기대할 수 있다.
자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.
본 논문에서는 플래시 기반 대용량 저장매체를 활용하는 비지정 문화재의 관리와 실시간 도난 추적을 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 IoT 기술을 활용하여 문화재의 관리 및 도난 추적을 위한 문화재 관리장치, 플래시 기반 서버 및 관제 서비스로 구성된다. 하지만 플래시 기반 저장매체는 제한된 수명을 가지므로 이를 보완하기 위한 방안이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대용량 플래시 기반 저장매체에 내장된 디스크 버퍼를 활용하여 단점을 극복한 시스템을 제안하며 다양한 환경의 워크로드를 통하여 디스크 버퍼 관리 정책의 성능평가를 진행하였다. 실험결과로 CLOCK와 FCFS에 비하여 LRU 정책이 10.7% 적은 플래시 기반 저장매체 쓰기 횟수를 보였다.
본 논문에서는 기존에 매설된 기준점의 문제점을 분석 및 보완하기 위해서 경관 조명, 실시간 데이터 수집, 주변 지각변동의 모니터링이 가능한 LED 및 자이로센서 기반의 다기능 전자측량기준점 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 H/W는 지각변동 감지를 위해서 자이로센서모듈을 탑재하고, 위치정보를 처리하기 위한 GPS모듈, 전자측량기준점의 주변 환경 데이터를 처리하기 위한 환경 센서 모듈을 이용하여 센서값을 데이터화하고 수집된 데이터를 CDMA 무선 통신으로 서버로 전송이 가능하도록 하였다. 아울러 전자측량 기준점의 H/W 활용을 높이기 위해 전자측량기준점 H/W의 외관에 LED 및 QR코드, RFID, 태양광모듈을 적용시켜 시스템 관리 및 사후 활용성 높이고자 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 다기능 전자측량기준점에 다양한 기능이 포함되어 있어 안정적인 전력 공급을 위한 전류량 평가를 실시하였고, 측정 결과 전력 소실률이 2.29%로 비교적 안정적인 운영이 가능한 결과를 확인하였다. 그리고 제안된 전자측량기준점의 우수성을 평가하기 위해 기존에 연구된 전자측량기준점 시스템과의 정성적인 비교평가를 실시하였다.
현 의료정보시스템에서는 환자에게 부착된 IoT 또는 의료기기를 통해 생성된 생체데이터를 의료정보서버에 저장과 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템 환경이 구축되고 있다. 또한 의료진의 이동단말기를 통해 ID/PW만을 이용한 간단한 인증 후 환자의 생체데이터 및 의료정보, 개인정보에 쉽게 접근이 용이하다. 그러나 이러한 의료정보 접근방법은 환자 개인정보보호차원에서 개선되어야하며, 응급처치를 위한 신속한 인증시스템이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 환자상황기반의 자동인증시스템을 구축 및 성능평가 하였다. 환자상황을 정상상황과 응급상황으로 분류하고, 병동으로부터 들어오는 환자 생체데이터를 이용하여 환자상황을 실시간으로 판별하였다. 환자상황이 응급상황일 경우 의료진의 이동단말기에 응급코드를 포함한 응급메시지가 수신되고, 의료진은 환자 상위의료정보를 확인하기 위해 애플리케이션을 통해 자동인증을 시도한다. 자동인증은 사용자인증(ID/PW, 응급코드)과 이동단말기인증(의료진역할, 근무시간, 근무위치)이 결합된 인증방법으로써 사용자인증 이후 의료진의 추가개입 없이 자동으로 이동단말기인증이 진행된다. 모든 인증을 마친 의료진은 의료진 역할과 환자상황에 따라 접근권한을 부여받고, 애플리케이션을 통해 환자의 등급화 된 의료정보에 접근이 가능하도록 구현하였다. 환자상황에 따른 의료진의 제한적 의료정보접근을 통해 환자의 의료정보를 보호하고, 응급상황 시 추가개입 없는 자동인증을 구현하여 신속한 인증을 제공하였다. 구현된 자동인증시스템의 수행성 검증을 위해 성능평가를 실시하였다.
휴대용 멀티미디어 재생기는 기존의 멀티미디어 파일 서버와는 다른 성질들을 가지고 있다. 개인 사용자 전용, 비교적 낮은 하드웨어 성능, 사용자 기능으로 인한 순간적인 높은 부하, 그리고 짧은 개발주기 등이 이러한 성질들이다. 다양한 멀티미디어 파일 시스템은 여러 사용자의 요구는 처리하기에는 적합하지만 단일 사용자의 특수 기능을 지원하기에는 적합하지 않다. 팁과 같은 추가 정의를 응용프로그램과 과일시스템이 주고받는 방식들도 제안되었지만 프로그램의 개발주기를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 파일블록배치, 버퍼-캐시, 그리고 미리 읽기를 사용하여 휴대용 재생기에서 사용자 기능을 효과적으로 지원하는 파일 시스템을 디자인하고 그 성능을 평가하였다. 힌트를 사용하는 기존의 미리읽기들과는 달리 제안된 미리읽기인 SPRA (Speed-based PRefetch Algorithm)는 힌트를 사용하지 않고 입출력 요구의 패턴을 통해서 미리 읽을 블록을 예측한다. 이는 응용프로그램이 수정되고 재컴파일 되는 과정을 제거함으로써 프로그램 개발기간을 단축시킨다. 실험결과 SPRA의 평균 반환시간은 리눅스의 추가읽기와 비교해서 $4.29%{\sim}52.63%$이며, 고속 재생 시 리눅스 추가읽기의 $1.01{\sim}3.09$배의 대역폭을 가진다.
최근 정보통신환경은 통신, 방송, 인터넷이 통합되는 디지털 융합 서비스 제공 형태로 급속히 변화하고 있다. 이에 따라 통신환경이 개방형 네트워크 형태의 광대역통합망으로 변화하였다. 이런 광대역통합망에서는 Open API(Application Program Interface)에 의하여 감third-party 응용의 제공을 가능하게 한다. Open API에는 대표적으로 Parlay API가 있으며 Parlay API와 웹 서비스를 접목시키고 한 단계 더 추상화한 Parlay X API가 있다. Parlay X API는 웹 서비스를 이용한다. 따라서 Parlay X API는 웹 서비스의 장점을 가지고 있지만 웹 서비스의 단점도 가지고 있다. 웹 서비스의 가장 큰 단점으로는 웹 서비스에 QoS(Quality of Servixe)제공을 위한 방법이 제시되어 있지 않다는 것이다. 본 논문에서는 웹 서비스를 광대역통합망에서 효율적으로 동작시키기 위해서 QoS의 여러 문제 중 신뢰성 지원방안에 대하여 제시하고자 한다. 제안된 방안은 웹 서비스의 신뢰성 지원을 위하여 비동기 구조를 적용하고, 예상응답시간을 이용하여 클라이언트와 서버간의 재전송 효율을 증가시키고자 한다. 시뮬레이션을 통하여 성능평가를 실행하였으며 기존의 방법과 비교하여 보았다 피 결과 제안된 방범이 기존의 방법보다 좋은 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.
인구 고령화와 건강 복지에 대한 사회적 관심이 높아지면서 재활복지기를 포함한 실버 및 헬스케어 산업과 관련한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존에 1차적으로 설계·제작되었던 이·승강 전동휠체어를 사용자 측면에서 보다 더 안전성과 편의성을 갖도록 개선하고자 하였다. 사용자 체형을 고려한 헤드레스트 높이조절 기능의 시트 디자인, 사용성 증대를 위한 암레스트의 길이조절 및 95° 회전 기능, 사용자 탑승 편의성을 위한 바닥까지의 시트하강 및 운행 시 승강할 수 있는 기능, 캐스터 회전반경 및 안전성 증대를 위한 발판 추가 및 풋레스트 길이 조절 기능, 승·하강 시 흔들림 방지를 위한 프레임 및 승·하강 링크 설계 등을 개선시켰다. 또한 안전주행을 위한 컨트롤러 및 드라이브 부문과 사용자 편의성 측면의 기능들을 추가적으로 설계·제작하였다. 추가 기능을 보완하여 제작된 실내 전동휠체어의 동작 상태를 평가하기 위해 구동 실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 승·하강 최대 하중, 최대 승강 높이, 소음레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호연동 및 기기호환성, 듀티 사이클 최대 오차율의 성능실험을 수행하였다. 실험 결과, 더 개선하여 설계·제작한 전동휠체어는 시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구로는 개선하여 제작된 이·승강 전동휠체어에 대해 사용자 측면에서의 사용성 평가를 수행할 것이다.
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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