스마트공장은 4차 산업혁명으로 잉태되는 핵심산업 중 하나이다. 스마트공장을 실현하기 위한 기술 중 무인운반차 기술은 초기 단계로 이를 구현하기 위해선 높은 비용이 필요하다. 저비용 AGV를 개발하기 위해선 많은 데이터가 요구되지만, 저장공간이 부족하고 AGV가 이동하므로 데이터 수집 방법이 제한된다. 따라서 본 논문에서는 블루투스를 이용한 무선통신 기반 개발환경을 구축하고 이를 통해 수집한 데이터를 이용하여 차선 검출기를 개발하고자 한다. 이렇게 개발된 차선 검출기는 조명 환경의 변화나 그림자 유무와 관계없이 높은 차선 인식률을 보인다.
최근 정보화 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보들이 집적되고 있으며, 다양한 분야에서 집적된 자료의 활용성에 대한 관심이 보이고 있다. 특히, 수자원분야에서는 ADCP와 같은 최신 계측기법으로 확보되고 있는 방대한 양의 하천의 유속 및 하상 등의 자료를 수집, 저장, 처리, 검색하고자 하는 요구가 증가하고 있다. ADCP를 이용하여 유속을 계측할 경우, 재래식 계측 방법인 봉부자를 이용한 방법, 프로펠러유속계를 이용하는 방법에 비해 빠르고 정밀한 자료를 수집할 수 있는 장점이 있지만 계측자료의 양이 방대해짐에 따라 자료의 저장, 관리와 처리가 힘든 단점이 있어 ADCP를 이용한 자료의 저장 및 관리 처리를 자동화하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있다.이러한 상황에 맞춰 수자원 발전을 위한 미국 대학 협력단체인 CUAHSI(Consortium of University for the Advancement of Hydrologic Science)에서는 수자원정보화시스템(Hydrologic Information System; HIS)의 구축하기 위해 표준화된 수자원 관측자료 데이터베이스 구조인 ODM(Observation Data Model)을 개발한 바 있다. 최근에는 하천 단면과 같은 하천 측정자료를 송수신할 경우 사용할 수 있는 표준 자료 프로토콜인 RiverML을 개발하여 Beta 버전을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천 자료 및 모형의 공유를 목적으로 HydroShare의 일환인 수자원 관측자료 중 하천자료의 전송용 언어인 RiverML과 하천의 시공간적 수리동역학적 자료 구조인 Arc River를 기반으로 ADCP의 계측자료를 RiverML로 변환하는 기술과 변환된 결과를 토대로 2차원 및 3차원으로 표출하는 GIS기반 소프트웨어를 개발하였다.
피지컬 컴퓨팅은 도구를 활용한 구체적 조작 활동으로 컴퓨터와 실제 세계간의 상호작용을 직접 관찰할 수 있어, 초등학교 학생들이 컴퓨터 과학의 개념과 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 초등학생들이 보유한 스마트폰을 피지컬 컴퓨팅 도구로 활용할 수 있는 안드로이드 어플리케이션을 설계하고 개발한다. 안드로이드 스마트폰의 센서를 활용하여 데이터를 수집하는 클래스와 수집된 데이터를 컴퓨터로 전송하여 프로그래밍 학습에 활용할 수 있도록 하는 클래스를 설계하고 어플리케이션을 개발한다. 본 연구에서 개발하는 피지컬 컴퓨팅 교육용 어플리케이션은 다른 피지컬 컴퓨팅 도구의 구비가 어려운 환경에서 학생 자신의 스마트폰을 통해 컴퓨터 과학의 원리를 더욱 쉽게 이해할 수 있는 도구로 활용될 수 있다.
연구목적: 감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론: 본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 교통정보 처리과정은 현장설비로부터 수집되는 각종 교통상황자료를 분석/처리하여 소통상황, 주행속도, 통행시간 등의 교통상황을 단기 예측하는 과정으로서 이는 주행안내시스템의 핵심요소기술이다. 주행안내 시스템 개발의 필요성은 선진국을 중심으로 제기되어 왔으며, 주행안내시스템은 각국 정부의 강력한 지원정책을 바탕으로 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 여건마련을 위하여 교통정보를·처리·제공하는 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국내 기술수준을 보면 전자통신기술을 바탕으로 교통정보의 수집과 제공에 관한 연구는 어느 정도 진행되고 있으나 운전자가 필요로 하는 교통정보의 분석과 처리에 관한 연구는 매우 저조한 실정이다. 본 연구의 목적은 다양한 시스템에서 수집되는 자료를 종합적으로 처리, 저장,관리하고 이의 분석결과를 제공하는 교통정보센터의 프로토타입(Prototype)을 설정하는 것이다. 이러한 목표를 수행하기 위해서 요구되는 교통정보실험실의 기능은 수집된 교통자료의 신뢰성 분석, 교통정보의 종합적인 처리·저장·관리, 그리고 교통정보의 제공은 구분할 수 있다. 따라서, 현재 교통정보실험실에서 운영중인 정보의 형태를 제시하며, 이들 정보의 신뢰성을 실측자료와 비교한 실험적 결과를 예시한다. 또한, 개별 정보이용자에게 실시간 교통정보를 제공하기 위한 통신기술의 검토가 이루어진다. 차내 이용자에게 정보를 실시간으로 제공하기 위해서는 궁극적으로 무선통신기술의 응용이 필요하며, 정보이용자에게 다양한 정보를 제공하기 위해서 인터넷 통신과 연계시키는 것이 합리적으로 판단된다. 결론 부분에서는 교통정보실험실의 기능을 강화시키기 위한 향후의 연구과제를 제시한다.Si결정의 크기를 비교하였을 때 45$\mu\textrm{m}$ 이하의 분말을 섞어 압출하였을 때 가장 작은 초정 Si입자 크기를 얻음 을 볼 수 있었다. 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as com
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
우리나라의 경우 희귀질환은 국내 유병인구가 2만명 이하로 드물게 나타나는 질환으로 적절한치료 방법과 대체의약품이 개발되지 않은 병을 말한다. 희귀의약품은 대상 환자 수가 적어 연구개발이 어렵고 시장에서 수익성을 기대하기 어려워 제약기업이 쉽게 개발할 동기를 갖기 어렵기 때문에 선진국에서는 희귀의약품의 개발을 촉진하기 위한 제도를 운영하고 있다. 국내에서도 희귀질환자들에게 치료기회를 확대 제공하기 위한 일환으로, 1999년 정부의 적극적인 지원하에 한국희귀의약품센터가 설립되었다. 한국희귀의약품센터는 적용대상이 드물고 대체의약품이 없어 긴급한 도입이 요구되는 의약품 및 희귀질환자 치료용 약품의 구입공급과 제반 정보의 수집 및 제공을 함으로써 국민의 건강증진에 기여하고 있다. 한국희귀의약품센터의 주요 역할은 희귀의약품 및 희귀질환에 대한 최신정보를 수집 분류 데이터베이스화하여 이를 희귀의약품의 수요자 및 공급자 등 필요로 하는 자에게 제공하고 있으며, 특히 적용 대상이 드물고 대체의약품이 없어 긴급하게 도입할 필요가 있는 의약품 및 희귀질환자 치료용 의약품에 대하여 자가 치료용 의약품의 수입추천 안내 및 수입대행, 희귀의약품의 지정추천업무 등을 수행하고 있다. 희귀의약품 지정에 관한 규정은 1998년 4월 16일에 식품의약품 안전처에서 고시하였으며 2013년 2월에 식약처에서 고시 제 2013-8호로 개정하였다. 개정 이유는 지속적인 투자, 연구 개발이 필요한 희귀의 약품의 개발을 활성화하고 지정 한도액을 상향하는 등 희귀의약품 지정제도 개선하고자 하는 것이다. 이번 개정의 주요 내용은 개발 초기부터 '개발단계 희귀의약품' 지정하고 지정 갱신을 위해 별도 생산(수입)실적 보고를 폐지하며, 위탁제조판매업자의 희귀의약품 지정 신청을 가능하게 하고, 유병인구 500명 이하인 경우 지정한도 금액 상향 등이다. 이번 개정을 통해 희귀의약품에 대한 연구 개발이 더욱 확대 될 것으로 기대하며, 앞으로도 희귀질환 환자들에게 원활하게 희귀의약품이 공급되도록 지원 정책이 추진되어야 할 것이다.
원자력발전소 고장 및 불시정지 사례의 상당수가 시스템과 연계되어 인간에 의해 수행되는 운전, 유지보수, 관리와 관련된 인적오류에 기인하는 것으로 알려져 있다. 이러한 인적오류는 원자력발전소의 안전성과 효율성의 유지에 중요한 변수로 작용하며 불시정지에 의한 경제적 손실과 사회적 충격을 초래 하게 된다. 특히, 국내 원자력발전소가 외국설계라는 점과 인적요인에 대한 체계적인 평가가 이루어 지 지 않은 상태에서 운영중인 것을 감안하면, 인적요인의 국가별 차이에서 발생가능한 인적오류 유발요인 이 상존하고 있다고 할 수 있다. 이러한 인적오류의 중요성에 비해 국내 원자력 발전소의 인적오류에 대 한 연구는 지금까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는, 국내 원자력발전소에서 발생하는 인적 오류의 분석과 그 분석결과를 응용하기 위한 기술개발의 첫단계로, 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교 분석, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계 분석, 등을 수행하여 국내 원자력발전소의 인적오류 분석 및 응용기술개발을 위한 연구개발 방향을 정립하였다. 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교분석에서는, 인적오류에 대한 연구를 그 접근 방식에 따라 관리적 접근방식, 정량적 접근방식, 정성적 접근방식의 세가지로 분류하여, 각 접근방식에 대한 분석대상, 분석방식, 수행목적 등, 각 접근방식의 특징과 이에따른 실효성을 분석하였다. 그리고, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계분석에서는, 국내 원자력발전소에서 발생한 고장/정지 사건이 내포하고 있는 인적오류의 주요 형태를 파악하였으며, 또한, 인적오류연구 수행에 필수적인 인적오류사례원으로서 국내 원전에서의 인적오류 관련 보고체계에 대한 운용현황을 파악하고 그 유용성을 조사하였다. 이러한 연구를 통하여, 국내에 적용가능한 인적오류 분석기술개발 추진을 위한 제약 조건과 이러한 제약조건을 극복하고 인적오류 분석기술 수준을 향상시키기 위한 필요충분조건을 파악하였으며, 이 필요충분조건을 고려하여 인적오류 분석기법개발, 인적 오류 사례전파 및 자료관리 기술개발, 인적오류 사례수집 기술개발, 등을 주요 골자로 하는 인적오류 분석기술개발의 기본 방향을 설정하였다. 이와 아울러, 오류사례의 수집, 상세분석, 자료의 저장 및 응용을 위한 hardware 및 software 환경을 체계화하였다.
산업분야에서 이용되는 이력 데이터는 압력, 부피, 온도, 볼트, 전류, 전압 등 각종 제어기나 센서에서 발생하는 입력 정보를 일정 시간 간격으로 수집되는 데이터로, 데이터의 값이 일정하거나 값의 폭이 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 이력 데이터는 이력의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장함으로써 이력 데이터의 효율적인 관리와 공간효율을 극대화시킬 수 있다. 이러한 이력 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 이력 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 이력 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 소규모 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 이력 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 HDCS(Historical Data Compression Simulator)를 설계하고 구현하고자 한다.
현재 우리나라에서는 일반 자동차 부품처럼 보급되고 있는 자동차 블랙박스는 하드웨어 기반의 장비로, 추후 애로사항 수정 및 추가기능 업데이트가 불가능하다. 또한 여러 가지 물리적 문제로 인하여 많은 운전자들이 불편을 겪고 있다. 현재 출시된 블랙박스는 GPS와 영상정보만 수집하여 추후 저장된 사고기록을 바탕으로 사고원인의 규명 할 때 신뢰성이 낮은 결과가 나올 수 있다. 본 논문에서는 앞에서 서술한 기존 자동차 블랙박스의 문제점을 해결하고자 기존의 블랙박스에서 취급하는 정보 이외에 OBD프로토콜을 통해 수집되는 자동차 내부정보를 다루는 안드로이드 OS용 자동차 블랙박스 어플리케이션을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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