최근 항공 관련 산업이 활성화됨에 따라 복합재 해석 소프트웨어의 범용화가 요구되고 있다. 지금까지는 복합재 해석에 상용 소프트웨어를 주로 사용해 왔으나 고가의 가격과 제한적인 기능으로 인해 사용에 어려움을 겪어왔다. 이런 문제를 해결하기 위해 해석 절차를 모두 온라인화하고 범용화한 면내 및 코너 부외 파손 자동 해석 소프트웨어가 최근에 개발되었다. 그러나 이들은 다중의 파손 기준으로 동시에 해석할 수 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 CUDA 코어를 장착한 GPU에서만 동작하는 병렬 처리 플랫폼을 이용하여 다중의 파손 기준에 대한 해석을 동시에 처리하면서 처리 속도를 획기적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 방대한 구조물 데이터에 대해서 해석 처리 속도를 실험하였을 때 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문은 소프트웨어 클러스터링 기법과 커뮤니티 검출 기법의 비교를 통하여 아키텍쳐 모듈 복원 프로세스에 커뮤니티 검출 알고리즘의 적용가능성을 제시한다. 또한, 대표적인 클러스터링 알고리즘과 커뮤니티 검출 알고리즘의 값과 나눠진 모듈간의 상관관계와 차이점을 분석한다. 이를 통하여 커뮤니티 검출 알고리즘이 소프트웨어 아키텍쳐 모듈 뷰 복원에 활용되어질 수 있다는 몇 가지 근거를 제시하였고, 기존의 클러스터링 결과와 커뮤니티 알고리즘의 결과치를 비교함으로써, 서로의 결과 데이터가 어떠한 연관성을 가지는지 제시하였다.
비지니스 프로세스를 근본적으로 개선하는 접근방법으로 BPR이 주목받고 있으며 최근에는 비지니스 프로세스의 속도향상과 기술자의 생산성 향상을 목적으로 작업흐름 관리와 자동화에 특히 관심이 집중되고 있다. 소프트웨어공학 분야에서도 프로세스에 초점을 맞춘 접근방법으로 소프트웨어 프로세스 공학이 주목받기 시작하고 있으며 소프트웨어의 생산성 및 품질 향상과 개발기간의 단축을 위해 소프트웨어 프로세스를 근본적으로 개혁하기 위한 방안으로 SPR에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 소프트웨어 프로세스 리엔지니어링 방법론 확립의 일환으로서 소프트웨어 프로세스의 작업흐름 관리 시스템 구축을 위한 작업흐름 분석과 설계방안을 구축하였다. 즉, SPR 프로세스와 소프트웨어 프로세스의 구조를 모델화하는 과정과 소프트웨어 프로세스의 구조를 분석하여 소프트웨어 프로세스의 작업흐름 모델을 구축하는 작업흐름 분석 기법과 작업흐름 소프트웨어의 명세정의 기법에 대한 방안을 강구하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 영화같은 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩 하는데 소요되는 시간과 자원을 감소시키기 위해 클러스터환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG-2 기반의 Parallel Encoder를 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 차량을 원격시동 제어 및 관리하는 원격시동 관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고가의 차량을 관리 및 제어하는 시스템인 만큼 작동의 신뢰성을 중요시 한다. 그래서 기존의 소형 리모콘 방식의 차량 원격시동 제어관리 시스템을 활용하여 시스템 작동의 신뢰도를 높였으며, 기존의 소형 리모콘 제어 환경에서 스마트폰으로 옮겨옴으로써, 기존의 입력 및 제어의 불편함을 해결하였다. 그리고 기존 존재하는 블루투스와 CDMA를 사용하는 차량 원격시동 제어 관리 시스템의 거리 및 속도, 비용 등의 문제점도 개선하였다.
일반적으로 대학생들은 연간 약 50만원이 소요되는 전공 서적 구매비용에 부담감이 있는 것으로 조사된다. 이러한 대학생들을 위해 비교적 저렴한 교재용 전자책 서비스를 전문적으로 제공해 주는 애플리케이션이 없다. 본 논문에서는 대학생들을 위한 전공 및 교양 교재를 대상으로 대여를 포함한 전자책 제공 서비스가 가능한 모바일 앱을 설계한다. 제시하는 서비스 앱은 교재용 전자책을 대상으로 온라인 서점, 출판사, 도선관 등으로부터 전자책 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고, 이를 대상으로 대여 또는 구매가 가능한 서비스를 제공한다. 제공되는 전자책 파일은 불법 배포를 방지하기 위해 DRM 방식을 사용하여 전용 뷰어를 통해 제공되어지도록 설계한다. 개발되는 앱을 통해서 대학생이 겪는 문제 중 하나인 교재비용 경감과 더불어, 종이책 생산을 줄임으로써 지구환경 보존에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4을 사용하여 가상현실기술을 활용한 복싱 게임을 개발하였다. 복싱 게임을 더욱 실감나게 즐길 수 있도록 하기 위해 양 손에 부착한 VIVE 트래커로 복싱 동작을 모션 트래킹하여 아바타를 제어하였다. 게임 모드의 경우 연습모드와 스파링모드로 구성하였다. 연습모드에서 튜토리얼을 진행하여 게임플레이를 익힌 후 스파링모드에서 AI와 복싱 대결을 하도록 구현하였다. 스파링모드는 AI와 플레이어가 대결을 하며 먼저 체력을 소모시키면 승리하게 된다. 그리고 AI 캐릭터의 애니메이션 재생 속도에 따라 4가지 난이도를 설정할 수 있다. 가상현실 복싱게임은 VR기술을 이용하여 가정에서 간편하게 복싱 운동을 즐길 수 있으며, 더 많은 VIVE 트래커를 활용하면 정밀한 모션 트래킹이 가능하여 현실감을 높일 수 있다.
본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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