운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.
기존의 인력파견시스템은 작업 현장의 기초 자료를 관리하는데 많은 시간이 소요되고 정보의 입력방법이 복잡하여 급격히 늘어나는 작업 정보를 효율적으로 관리하는데 한계점이 있다. 또한 인력파견업체 중심의 시스템 관리와 인력 고용업체의 이해 부족은 인력 정보를 왜곡시키거나 누락시켜 적합성 높은 인력 배치를 어렵게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 휴대단말기를 이용하여 인력 고용업체와 근로 인력을 실시간으로 상호 연동하고 작업 이력을 데이터베이스에 축적하여 관리하는 모바일기반의 인력파견시스템을 개발한다. 또한 작업에 대한 근로 인력의 적합성을 향상하기 위해 사례기반 추론 기법을 사용하여 인력 배치 과정을 최적화 한다. 사례기반 추론을 이용한 지능적 처리는 인력 관리와 파견 작업에서 만족도 높은 인력 배치계획을 이룰 수 있는 기반을 제공한다.
이 연구에서는 복합형 환승센터의 돌발상황 대응을 위한 모니터링 대상의 선정과 돌발상황 모니터링, 검지, 확인, 전파, 처리, 종료까지의 진행 절차에서 관리되는 정보를 도출하고 데이터베이스로 통합관리 하도록 하여 상황진행 단계에 따라 상황처리 의사결정에 필요한 사전정보를 제공하도록 제시하였다. 시설물, 이용자, 교통류로 구성된 환승센터는 모니터링 정보의 한계성을 가지고 있다. 따라서 상황검지 및 상황대응 전략수립 방안에서는 상황대응 전문가의 경험 지식과 과거의 사례를 활용할 수 있는 전문가 시스템의 사례기반 추론을 활용하는 방안으로 접근하였다. 또한 돌발상황 발생 시 공간적 혼잡도 및 피해 최소화를 위해 환승센터에서 운영하고 있는 설비의 통제 방안을 제시하였으며, 대외기관의 서비스 지원 극대화를 위해 실시간으로 상황정보의 공유 서비스 체계가 유지되도록 하였다.
본 논문에서는 사용자의 개입 없이 가정환경에서 사용하는 다양한 가전기기의 대기전력을 검출하고 대기전력을 자동으로 차단하기 위한 전원 관리 시스템을 설계하였다. 시스템의 클라이언트는 클라이언트에 연결된 가전기기가 소비하는 소비전력 정보를 측정하고 무선 네트워크를 통하여 서버에게 실시간으로 전송한다. 이때 서버에서는 가전기기의 소비전력 특성을 분석하여 대기전력 사용 여부 및 대기전력 소비전력 값을 검출하도록 한다. 이렇게 검출한 대기전력 정보는 해당 가전기기 정보의 생성 및 데이터베이스를 구축에 활용되며, 이를 이용하여 사용자의 개입을 통한 설정 없이 대기전력 자동검출 및 차단 기능을 제공한다.
차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.
사례기반 추론(Case-Based Reasoning, CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제해결 방법으로 인간이 문제를 해결해 나가는 절차와 매우 유사하여 일상생활 속에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 사례기반 추론을 국방 전술 시스템에 적용하여, 전투행위 시 과거의 유사한 사례를 기반으로 현재의 상황에 가장 적절한 전술을 사용할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고자 한다. 국방 전술 시스템의 경우, 분대원(Non-Player Character, NPC)들이 모여 분대 규모의 작전을 수행할때, 분대는 최종 목표에 도달하기 위해 정해진 작전에 따라서 행동하게 된다. 이 과정에서 공격, 매복, 전술적 이동 등의 행위를 위한 전술이 구성되어야 한다. 다시 말해 주변 환경, 엄폐물의 위치, 적의 위치에 따라 상황에 맞는 새로운 전술이 필요하며 이러한 전술은 분대장 혹은 소대장 등이 교범에서 배운 과정과 경험에서 축적된 지식을 토대로 생성된다. 본 연구는 사례기반 추론을 사용하여 각 지휘통제 에이전트를 통해 정보가 전달되면 사례기반 데이터베이스에 저장되어 있는 사례와 유사도를 측정하고 가장 적절한 사례를 선택하여 사용하며 새로운 사례는 사례 데이터베이스에 저장하여 다음 번 사례검색 시 사용될 수 있도록 시스템을 설계한다.
국가하천에 대한 하천대장, 하천측량도 및 부도 등 관련 정보들을 표준화하여 구축함으로써 관련 업무 활용 및 대국민 서비스 등을 실시하기 위해 국토해양부에서는 지난 2000년도부터 하천관리지리정보시스템(RIMGIS; River Information Management GIS)을 구축하여 운영 중에 있다. RIMGIS는 그 동안 정보환경 변화에 능동적으로 대응하기 위해 여러 차례 개선되었으며, 최근 스마트 리버 하천정보 서비스 및 관련 자료가 방대해짐에 따라 빅데이터를 효율적으로 관리하기 위한 개선이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 RIMGIS의 현황 파악, 개선방향 도출, 데이터베이스를 재설계, 배포프로그램 개발 및 하천종합정보시스템 제안을 통해 정보환경 변화에 대응해 향후 스마트 리버 하천정보 서비스를 제공하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 따라서, RIMGIS의 활용성을 강화하기 위해 속성정보의 엔터티간 연관관계를 구분할 수 있는 유일키와 외부키 등과 하천표준 데이터베이스 관점에서 테이블간의 위상관계를 정립하여 속성정보 DB의 구성과 정보관리를 위하여 연관관계도도 새롭게 제시하였다. 아울러, 하천관리 패러다임 변화에 대응 가능한 하천관련 정보의 효율적인 관리와 이용 체계 수립을 통해 현재 공급자 중심의 시스템 운영을 수요자 중심으로 확대하기 위한 방안을 도출하였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실
본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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