'파리의 더러운 지하철', '런던의 비싼 물가' 등 관광지에 대한 몇 마디 말은 관광지를 직관적으로 이해하는데 도움을 준다. 관광지에 대한 직관적 평가를 파악하기 위해서 클러스터링 기법을 사용하였다. '주차', '경치', '시설'과 같은 다양한 라벨을 부여하여 클러스터링을 비교한 결과 '주차', '경치' 등 비슷한 문맥의 리뷰가 같은 클러스터로 묶인 것을 확인할 수 있었고, 각 분야의 문맥을 파악하기 위해 대표문장을 추출하였다. 각 분야의 대표문장은 해당 분야의 평가를 잘 파악할 수 있었고, 해당분야의 만족도뿐만 아니라 불편사항 등을 이해하는데 도움을 준다.
최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.
이 논문에서는 대용량 해석 데이터 가시화 시스템을 위한 가상현실(VR) 인터페이스의 세부적인 개발내용에 대해 설명한다. 여기서 소개하는 VR 인터페이스는 오픈소스 VR 프레임워크인 VR Juggler에 기반을 두고 있다. VR Juggler는 여러 장점에도 불구하고, 이벤트 드리븐 방식을 지원하지 않으며 클러스터 환경에서 실행될 때 노드 사이의 동기화가 제한적으로 지원되는 등 한계를 보여주기도 한다. 이 논문에서는 이벤트 처리, 애니메이션 재생이나 외부 서버와의 통신 시 클러스터 노드 간 동기화 및 데이터 공유와 같이 VR Juggler를 이용해서 어플리케이션을 개발할 때 발생하는 문제의 해결방안을 실제 개발사례와 함께 제시한다. 그리고 가상현실 입력장치의 단점을 보완한 스마트 디바이스 기반 인터페이스에 대해서도 소개하며, 외부 사용자를 대상으로 진행한 사용성 평가결과를 통해 VR 인터페이스와 스마트 디바이스 인터페이스의 유용성을 검증한다.
최근 들어 스마트 폰 사용의 확대로 우리 생활에 큰 변화가 나타나기 시작했다. 본 연구에서는 이러한 스마트기기의 활용으로 나타나고 있는 스마트워크와 일자리 창출을 위한 메커니즘에 대하여 살펴보고 그 발전방안을 찾고자 하였다. 따라서 스마트워크에 대한 명확한 개념적 정의와 IT를 통한 정보의 융합과 산업의 정보화가 가져온 신 시장 개척, 그리고 ICT를 통한 일자리 창출의 해외사례를 분석하였다. 나아가 스마트워크 플레이스하는데 있어서 국민의 문화적인 인식전환이 필요하다. 또한 민 관 협력을 기반한 클러스터 개발이 일자리 창출을 도모할 수 있을 것이다. 더불어 학계-협력업체-서비스업체 등의 상생을 통해 지역경제 발전의 주도적인 역할 수행을 강조하고 있다. 이를 위해 정부적 차원에서 스마트워크에 대한 정책적 지원과 민관이 협력할 필요가 요구된다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅에서 다수의 스마트 카메라를 클러스터링하여 협업하며 로드 밸런싱을 수행하는 알고리즘을 제안하고, Kubernetes 환경에서 시뮬레이션을 통해 여러 가지 상황에서 성능을 검증하여 엣지 컴퓨팅에서의 AI 연산을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제시한다.
해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.
본 논문에서는 광대역 다중경로 채널에서 스마트 안테나를 적용한 W-CDMA 시스템의 성능을 서로 다른 대역폭(1.25㎒, 5㎒)과 서로 다른 환경(도심지역, 교외지역)에서 분석하였다. 스마트 안테나 시스템의 성능을 분석하기 위해서는 광대역 채널을 시ㆍ공간(Spatio-Temporal) 상관특성을 갖는 시변 선형 필터로 모델링하고, 공간 정보를 고려하기 위하여 배열 응답 벡터(array response vector)를 삽입하여 시간과 공간 정보를 갖는 벡터 채널 모델을 사용해야 한다. 이 때 공간적으로는 일정량의 각도 퍼짐을 갖는 부다중경로 성분으로 구성된 한 개의 반사파가 한 방향으로부터만 수신된다는 클러스터(cluster) 현상을 가정하였다. 광대역 CDMA의 경우에는 칩구간(Chip duration)이 보다 짧기 때문에 다중 경로 현상이 협대역의 경우와는 다르다. 본 논문에서는 한 칩 내에 들어오는 다중경로 성분은 분리하여 가장 큰 신호 성분만을 찾아내어 원하는 사용자의 신호로 사용하는 방법으로 모의 실험을 실행하였다. 모의실험 결과. 협대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템보다 광대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템의 성능이 더 좋게 보임을 확인할 수 있었다. 또한 스마트 안테나는 2D-RAKE 수신기를 사용했을 때 도심지역에서 보다 더 효과적임을 착안할 수 있었다.
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
전자부품 조립사업은 제품불량이 발생했을 때, 입고된 원자재불량 또는 작업불량을 추적하는 것이 중요하며, 결과에 따라 납품업체 또는 작업현장 개선이 중요하다. 스마트팩토리의 핵심 과제는 데이터 통합허브를 구축하여 저장·관리·분석을 실시간으로 처리하고 클러스터공정, 에너지, 환경, 안전을 통합관리 하는 것이다. 전자부품 관련 중소기업에 생산현장관리를 실시간 모니터링하여 생산데이터의 정확한 분석과 수집으로 신뢰도를 향상시키기 위해서는 스마트팩토리 구축이 필수적이다. 본 논문은 스마트팩토리를 도입하고자 하는 전자 부품관련 중소기업의 특성을 고려해 시스템 구성방법, 스마트팩토리 관련기술 과 적용사례 등을 정의하여 구축에 활용토록 개발되었다.
본 논문은 개인 맞춤형 화장품 제조산업을 주력으로 하고 있는 도입기업에 제조데이터를 기반으로 설치된 스마트 팩토리를 신규 구축하였다. 기존 CGMP(Cosmetics Good Manufacturing Practices)기반 아날로그로 관리하던 서류 및 데이터들을 데이터답게 사용할 수 있도록 수집, 관리 및 분석하는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 이를 위해 인공지능 스마트팩토리 플랫폼인 LINK5 MOS(Management Operation System)와 POP(Point Of Production) 시스템 도입, PLC(Programmable Logic Controller) 데이터 수집, 바코드 리딩 시스템 등을 대거 적용하여 생산 현장에 모든 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템을 구축하고, 모니터링 시스템 및 현황판 도입 등으로 데이터 확인 및 조회할 수 있는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 또한 이번 프로젝트를 기반으로 하여 신규 비지니스 클러스터 공간 형성을 목표로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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