해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
자율무인잠수정은 탐사 목적에 따라 다양한 임무를 수행해야 하며, 임무에 따라 자율무인잠수정 행동의 유형과 순서는 달라질 수 있다. 그러나 대부분의 자율무인잠수정은 한정된 임무에 대하여 프로그램 내부에 고정된 행동 유형으로 동작하며, 다른 유형의 임무를 수행해야 할 경우에는 프로그램을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자율무인잠수정이 수행할 수 있는 다양한 임무를 명시할 수 있는 임무 언어를 개발하였다. 이 임무 언어는 명령어의 실행 순서를 제어할 수 있는 제어문과 자율무인잠수정의 행동을 지정하거나 자율무인잠수정의 상태를 입출력 할 수 있는 명령어, 그리고 변수 정의를 제공하기 때문에, 사용자가 자율무인잠수정의 임무를 자유롭게 표현하는 것이 가능하다. 임무 언어로 작성된 임무 파일은 전용 어셈블러에 의해 이진 형식의 실행이미지로 변환된 후에, 자율무인잠수정 내장 소프트웨어 내부의 가상기계 기억장치에 적재되어 실행된다. 실행이미지를 가상기계에서 해석하고 실행하는데 필요한 시스템의 자원을 최소화하기 위하여 임무 언어는 자율무인잠수정의 임무를 표현하기 위한 필수적인 부분만을 고려하여 설계되었으며, 문법은 ARM v5 어셈블리와 유사한 형태이다. 개발된 임무 언어는 한국해양연구원에서 개발한 이심이100 자율무인잠수정에 적용되었으며, 이후 개발할 6,000m급의 이심이6000 자율무인잠수정에도 사용될 예정이다.
본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.
최적화란 비효율적인 코드를 구분해 내서 실행 속도 및 기억 공간의 효율성을 높여 주는 방법으로 컴파일러의 각 단계에서 수행된다. Augustus K. Uh떼 의해 제안된 Ideograph는 입력 프로그램에 대한 제어 의존성과 자료 의존성에 관한 정보를 동시에 표현할 수 있어 코드 최적화 단계에서 효과적으로 이용될 수 있으며 프로그램에 존재하는 병렬성을 표현하는데 효과적이다. 구문 트리는 원시 프로그램 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 중간 표현으로서 컴파일러 구천에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 원시 프로그램의 중간 표현인 구문 트리를 입력으로 받아 최적화 정보를 추출한 후 제어 흐름 및 자료 흐름 분석 정보를 추출하여 제어 의존성과 자료 의존성을 Ideouaph에 동시에 표현한다.
본 연구는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)표준 영상압축 방법을 이용한 원격측정 (remote measuring) 시스템을 다룬다. 많은 디지탈 비디오(digital video)이 응용중에서 주요 어려움은 디지탈 영상(digital image)을 직접적으로 표현하기 위해 필요한 방대한 데이터의 처리문제이다. 그리고 디지탈 영상의 직접적인 사용은 고수준 기억용량(high storage)과 전송비용(transmission costs)으로 인하여 응용상 여러가지 제약조건이 수반되었다. 이런 이유로 인하여 여러가지 영상압축 기법이 개발되어왔으며 본 연구는 정지영상(still pictures)에 대하여 JPEG 표준을 사용한 영상압축과 압축된 영상을 사용하여 실제 제조업의 공정검사에 응용하는 것이다. 수행도 평가척도로서 원래영상과 압축된 영상과의 압축비, 원래영상과 압축된 영상과의 픽셀(pixel)의 회색도 값(gray-level value)의 평균과 RMSE(root mean square error), 그리고 원래영상과 압축된 영상을 원거리(또는 근거리)로 전송하여 전송된 압축영상을 푼 후 두 지점간의 거리 측정에 따르는 실제거리와 측정거리에 대한 오차를 이용하였다.
이천년 12월부터 2001년 6월까지 6개월에 걸쳐 유럽의 북부에 위치하고 있는 덴마크왕국(The Kingdom of Denmark)을 방문하였다. 방문의 주요 목적은 덴마크의 식육검사 업무 특히 도축장에서의 해체검사업무에 대해 전반적으로 배우고자 하는 것이었으며 아울러 동물 질병진단 업무 및 국가 질병 진단시스템도 파악하고자 하였다. 여기에서는 세부적인 수행 업무는 생략하고 덴마크의 수의 및 위생분야에 관계하는 주요 국가기관에 대해 소개하고자 한다. 주요기관으로는 농수식품부 산하기관인 '덴마크수의식품청', 수의식품청의 직속기관으로서 지방방역$\cdot$검사기관인 '수의식품청지청', 그리고 수의식품청의 산하기관인 '덴마크수의연구소'등이다. 이 글의 말미에는 덴마크 방문 중 보고 느꼈던 것 중 기억에 남는 몇 가지를 소개하고자 한다.
가장 대표적인 공작기계인 선반은 가공물에대한 바이트의 이송운동에따라 여러가지 종류의 가공물을 효과적으로 절삭할 수 있기 때문에 절삭 가공에 널리사용된다. 특히, 기계요소로 많이 사용되는 회전체의 절삭에 필요하므로 가장 먼저자동화가 요구되는 분야이다. 그러므로, 보다 효율적인 자동절삭의 목표를 달성하기위한 기초작업으로서 현재의 연구가 수행되었다. 본 연구에서 PC 사용을 전제로 소수의 입력 정보로부터 자동으로 최적의 가공계획 수립을 위한 프로그램의 개발을 목표로 먼저 준비단계로 임의의 외경절삭용 자동 가공계획 시스템을 개발하였다. 개발된 프로그램은 작업자의 자료입력을 최소화 했으며 이 입력자료를 토대로 자동으로 절삭공구의 가공경로 및 절삭에 필요한 자료를 생성하고 가공 전과정을 컴퓨터 그래픽으로 처리하여 사용자의 이해 를 돕도록 하였다. 이러한 기능은 컴퓨터 기억장치를 통하여 저장하고 그장된 자료를 NC code화 하거나 직접 PC로 부터 NC 기계를 구동하면 가공에 관하여 극히 초보자인 경우도 실제 가공을 수 행할 수 있다. 참고로 본 프로그램은 개인용 컴퓨터에서 사용을 전제로 프로그램언어는 Fortran, 그래픽 Library로 Halo를 이용하였고사용자의 이해를 보다 높이기 위하여 EGA Color Monitor를 채택하였다.
본 논문은 U5P 프로세서 기반의 스마트 카메라에 사용되는 효율적이고 소형화된 영상 저리 플랫폼의 설계에 대해 설명한다 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 불록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러만 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
본 논문은 Post-PC 에 사용되는 DSP 프로세서 기반 디지털 카메라의 효율적이고 소형화된 영상 처리 플랫폼 설계에 대해 설명한다. 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 블록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading 과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러한 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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