통신과 제어 기술의 발전과 인터넷 기능 강화로 이들을 이용해 전통 제조업에서 위험과 생산 비용을 줄이면서 제품의 성능을 향상시키기 위한 동기 인식이 확산되고 있다. 이에 본 논문에서는 첨단 IT 기술을 전통산업인 집진기에 융합한 지능형 원격 집진기 bag 제어 시스템을 이벤트 기반으로 개발하였다. 먼저 집진기의 센서인 차압 측정기의 아날로그 출력 데이터를 디지털로 변환시키는 A/D 변환기를 마이크로 프로세서를 사용하여 제작하였다. 또 이들을 RS-232 통신 방법으로 전력선 통신 모뎀과 연결하는 기술을 개발하였다. 다음은 전력선 통신을 이용하여 집진기 bag 상태 정보를 효율적으로 전송할 수 있도록 n-바이트 메시지 형식을 정의하였다. 그리고 집진기와 집진기 bag을 논리적으로 모델링하기 위해 자료형을 정의하였고, 이를 이용해 집진기와 집진기 bag을 XML과 객체지향 모델링 기법을 이용해 모델링하였다. 뿐만 아니라 집진기 bag의 교체시기를 정확하게 파악하여 집진기 bag의 교체시기를 관리자에게 실시간으로 다양한 시각적인 사용자 인터페이스를 이용해 제시하도록 개발하였다.
현재, 조명제어와 관리기술의 한계점은 유선으로 인한 시설비 과다, 운영의 어려움, 에너지낭비이다. 이를 해결하기 위해 조명기기에 무선네트워크 기능이 탑재된 스마트 조명 정보 시스템을 복합적으로 수행하기위한 통신 및 관리 소프트웨어가 필요하다. 본 논문에서는 LED조명의 전력량 모니터링을 통해 에너지 절감을 위한 기술을 개발하고, 이 기술을 융합하기 위해 전력 에너지 정보시스템 LEIS(Lighting Energy Information System)을 개발 했다. LEIS는 센서에 의해 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 모니터링하고 제어하는 시스템으로 조명의 사용에너지 정보를 사용자에게 시각화하여 보여준다. 이 시스템은 LEM(Lighting Energy Metering)의 정보를 바탕으로 한 전력정보 데이터베이스 및 LEIS 웹어플리케이션으로 구성되고 LEIS를 통해 에너지를 최적화하여 제어할 수 있는 시나리오 기능을 제공한다.
본 논문은 PDP TV에서 주위 환경을 고려한 색 재현 방법을 제안한다. 관찰자의 시공간적인 위치에 따라 주변 환경이 변하기 때문에, 디스플레이의 색 재현 과정에서 주위 조명은 반드시 고려되어야 한다. 주변 환경을 고려하기 위한 기존의 방법은 각 채널에서 전압의 이득을 조절함으로써 계조와 포화도를 향상시키기 때문에 인간의 순응 현상을 구현하는데 한계가 있으며, 이에 따라 다양한 주위 조건하에서 정확한 색을 재현하는데 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해, 본 논문은 먼저 PDP의 물리적 특성인 플레어 현상을 고려하였으며, 디스플레이의 밝기 변화에 따른 특성화 과정을 수행하였다. 또한, 센서로 획득된 주위 조명의 색온도 및 밝기값의 정보를 이용하여 색 순응현상을 적용하였다. 마지막으로 이를 토대로 순응모델을 적용함으로써 가변하는 주변 환경에서도 정차한 색을 재현할 수 있었다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 평가에서 더 우수함을 확인하였다.
사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.
스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.
이미지 센서의 물리적 한계 가운데 공간 해상도의 제약과 다이내믹 레인지의 제약을 극복하기 위한 방법 가운데 신호처리기법에 기반하여 여러 장의 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 것과, 다이내믹 레인지가 좁은 여러 장의 영상으로부터 넓은 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 복원하는 방법이 있다. 하지만, 일반적으로 실제 영상을 획득하는 과정에서 공간 해상도와 다이내믹 레인지의 제약을 동시에 받게 되므로, 이 두 제약을 동시에 극복하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상 장치의 응답 함수의 추정과 함께 공간 해상도와 다이내믹 레이지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영상의 공간 해상도 제한과, 다이내믹 레인지의 제약을 포함하는 영상 획득 과정을 모델링하고, 이 영상 획득 모델을 기반으로 하여 영상 입력 장치의 응답 함수를 추정하고, 영상의 공간 해상도와 다이내믹 레인지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 고해상도 복읜 알고리즘과 와이드 다이내믹 레인지 영상 복원을 연속적으로 처리한 결과보다 시각적, 수치적으로 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 단거리 영역 내에서 대상물표의 정확한 위치를 파악하여 물표와의 충돌을 방지하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물표를 속도 모델과 가속도 모델로 표현하여 초기위치로부터의 움직임을 프로세스 잡음과 측정 잡음이 있는 상태에서 위치, 속도 및 가속도를 추정하였다. 추정기법으로는 칼만필터를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 제안기법의 유용성을 확인하였다. 다음으로는 레이저센서를 적용하여 이동하는 물표와의 거리를 계측할 수 있는 시스템을 제작하여 물표의 이동 정보를 검출하였다. 이동 물표를 대상으로 속도 모델과 가속도 모델을 적용하여 실험을 수행하였고, 각각의 실험을 통해 불연속적인 측정데이터가 필터링을 통해 매끄럽고 연속적인 측정값으로 얻어지는 것을 확인하였다. 또한 물표 데이터의 계측과 디스플레이를 위한 UI를 구축하였으며, 물표가 일정거리 영역이내에 접근했을 경우 시각, 청각적인 경보를 울릴 수 있는 기능을 부가하였다. 본 연구결과를 통해 저가의 장비로 물표 위치의 추정 성능이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있었다.
칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.
시각 정보 중 색채는 인간의 감성을 일으키는 중요한 요소이다. 그러므로 감성을 유발하거나 예측하기 위해서 색의 효과를 확인하는 것은 중요하다. 본 연구는 색채에 따른 감성의 차이를 확인하고자 색채 자극에 따른 심혈관 반응을 측정하였다. 색채 자극은 Red, Green, Blue, Cyan, Mangenta, Yellow의 6가지 색상으로 구성된 이미지들을 사용하였다. 실험에 참여한 대학생 26명(남자 13명)은 Electrocardiogram (ECG) 센서를 착용하고 모니터에 제시된 각 자극을 본 후 주관감성을 평가하였다. 색채 자극에 따른 심혈관 반응 데이터는 Kruskal-wallis 검정과 Mann-Whitney 검정을 수행하여 분석하였다. 그 결과 Coherence ratio가 Green과 Magenta (p=.004), Red (p=.006), Yellow (p=.004) 색상에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 색상에 따른 유효한 심혈관 반응 변수와 감성의 차이를 확인하였으며 이러한 차이는 쾌-불쾌의 감성과 관련이 있었다. 본 연구는 녹색이 쾌의 감성을 유발하고 적색이 불쾌의 감성을 유발할 수 있음을 보인 실증적인 연구로써 의의가 있다.
최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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