이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
본 연구는 초상권을 보호할 수 있는 실시간 영상 모자이크 서비스이다. 실시간 모자이크 서비스에서는 모자이크 처리를 제외하기 위한 이용자 얼굴 등록 기능을 갖고 있다. 이렇게 등록된 얼굴정보는 실시간 영상 스티리밍 서비스에서 모자이크가 되지 않도록 한다. 즉, 모자이크를 원하지 않는 정보를 미리 시스템에 등록하여 실시간 서비스에 어떠한 부분을 모자이크에서 제외 할 것인지 세팅하여 실시간 스트리밍 서비스를 제공한다. 기존 기술과의 차이점은 사람의 얼굴뿐만 아니라 방송에 나오면 안 되는 흉기나 담배 등을 모자이크 처리해 줄 수 있는 기능을 제공하고, 실시간으로 모자이크된 영상 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 장점을 갖는다.
본 논문은 환경 보호와 도시 이동성 최적화를 위한 효율적인 운행 수단인 카풀(Carpool)을 제안한다. 카풀은 도로의 차량 수를 감소시켜 도로 교통 혼잡과 주차 공간 필요성을 줄이는 효과를 가져온다. 또한 카풀은 운전자 개인이 부담해야 할 운행 비용을 여러 명이 함께 부담하여 경제적 부담을 감소시킨다. 본 프로젝트에서는 실시간 GPS를 이용하여 이용자의 실시간 위치를 파악하여 이용의 편의성과 안전성을 향상시켰다. 카카오페이 API를 활용한 선 결제 시스템, 파이어 베이스를 이용한 채팅 기능, 웹 소켓을 활용한 실시간 알람 기능을 이용하여 더욱 안전한 이용이 가능하도록 하였다. 웹 환경에서도 관리자가 회원들의 관리를 보다 효율적으로 할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 기존의 카풀 서비스의 문제점을 제시하고 그에 대한 해결 방안을 구현하여 안전한 카플 서비스를 지원한다.
학문 간의 전통적 경계가 허물어지고, 기술 융합이 경제체제와 사회구조를 급격히 변화시키는 4차 산업혁명시대가 다가오고 있다. 스마트제조(smart manufacturing)는 인간, 기술, 정보의 융합을 통해 제조업의 전략적 혁신을 도모하고자 하는 패러다임으로서 ICT와 제조기술을 융합하고자 하는 기술이다. 또한 스마트공장(smart factory)은 이러한 기술 융합을 통하여 공장의 설비, 장비와 공정이 지능화되어 네트워크로 연결되고, 생산데이터와 정보가 실시간으로 공유 활용되어 최적화된 생산운영이 가능한 공장으로, 공장 간의 협업적인 운영이 지속되는 지능형 ICT융합 제조시스템을 말한다. 이 글에서는 제조업 ICT융합과 스마트화, 그리고 스마트공장의 개념, 구성과 관련 동향에 대해 소개하고자 한다.
본 논문에서는 DarkWebGuard라는 실시간 악성 URL 탐지 시스템을 소개하고, 그 개발에 사용된 도구와 알고리즘에 대해 논의합니다. DarkWebGuard는 머신러닝을 기반으로 하며, 인터넷 보안에 대한 현재의 요구를 충족시키기 위해 개발되었습니다. 이 시스템은 사용자와 시스템을 보호하기 위해 악성 URL을 실시간으로 탐지하고 분류합니다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
혼합 중요도(mixed criticality) 시스템은 안전에 중요한 기능을 우선시하도록 하는 추가적인 안전 요구사항이 존재한다. 그러나 기존 실시간 시스템의 설계로는 이를 만족하지 못하며, 높은 중요도 태스크가 다른 낮은 중요도 태스크로부터 간섭을 받아 데드라인 미스와 같은 문제를 일으키는 중요도 역전(criticality inversion) 문제가 발생할 수 있다. 이러한 중요도 역전 문제를 해결하기 위해 주기 변환(period transformation) 기법을 사용할 수 있지만, 스케줄링 오버헤드의 증가로 인해 오히려 전반적인 태스크의 응답시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 주기 변환과 스케줄링 오버헤드 간의 트레이드오프 관계를 설명하고, 실시간 리눅스 시스템에서 해당 문제점을 재연한 후 주기 변환의 적정선을 분석하고자 실험을 진행하였다. 그 결과, 중요도 역전 문제를 해결하기 위한 주기 변환을 그대로 적용할 경우, 문맥 교환이 48.7% 증가 및 스케줄링 오버헤드가 28.7% 증가로 인해 전반적인 응답시간이 증가하여 데드라인 미스가 다수 발생하는 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 실시간으로 지하철의 위치를 추적하고, 사용자에게 정확한 정보를 제공한다. 사용자는 모바일 푸시 알림을 통해 다가오는 정류장을 인식하고 놓치지 않고 하차할 수 있다. 웹 기반 솔루션으로 개발되어 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 승객들의 편의와 이동 시간 단축에 기여한다. 이 서비스는 실시간 지하철 위치, 알람 서비스, 모바일 푸시 알림, 웹 기반 솔루션, 사용자 경험을 포함한 다양한 기술과 요소들을 통합한다. 전반적으로, 이 서비스는 승객들에게 효율적이고 편리한 지하철 이용을 제공하여 승객 만족도를 높이고 이동 경험을 개선한다.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
본 논문에서는 Wi-Fi신호로 제어되는 융합형 라벨기 설계에 대하여 기술하였다. 현재 산업체에서 사용되는 라벨기는 산업현장에서 단독 장비로만 사용되고 인터넷이나 다른 네트웍 연결을 가지고 있지 않아서 라벨기가 수집한 자료를 전송하는 기능이 없어서 매우 불편하였다. 본 연구에서는 라벨기가 작업한 라벨의 종류와 사용량을 실시간 Wi-Fi를 사용하여 서버 컴퓨터로 전송할 수 있도록 정보통신(IT) 융합기술을 이용하여 설계하였다. 이러한 융합형 라벨기 시스템은 서버 컴퓨터에서 실시간으로 작업량과 작업상태를 파악할 수 있어서 기존 라벨기를 사용하는 경우보다 작업능력을 향상시키고 실시간으로 품질을 파악할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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