드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
앰비언트 인포메이션 시스템(Ambient Information System)은 앰비언트 디스플레이(우리 주변에서의 빛과 소리 움직임의 미묘한 변화를 통하여 공간 안에서 정보를 보여주는 미디어)의 확장된 개념으로써 비관입적인 방법으로 정보를 전달한다[4]. 최근 사용자 개인의 감각과 경험에 영향을 주는 미디어의 중요성이 증대되고 있을 뿐만 아니라, 공공 장소에서의 앰비언트 인포메이션 시스템의 역할도 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 공공 장소에서의 정보 인식에 대하여 여러 가지 디자인 요소를 비추어 봤을 때 가장 적합한 시스템 형태를 찾고 그것을 활용하는 데에 주안점을 두었다. 우리는 기존 연구를 토대로, 앰비언트 인포메이션 시스템의 실제적 활용에서 숙고해야 할 디자인 요소를 13가지로 추출하였다. 또한 이를 검증하기 위하여 'Followingflow'라고 명명한 인터랙티브 조명을 설치하고 실험하였다. 그 결과, 정보에 따른 추상적 패턴 정의 시 누구라도 이해할 수 있도록 '통상적인 멘탈 모델'을 고려할 필요가 있다고 사료되었다. 또한 공공 장소에 적합한 정보는 날씨와 같은 알려져도 좋을 사실과 소수 그룹의 정보라도 행인이 알 수 없다면 좋다고 여겼다.
최근에 미국, 영국, 일본에서 폭발물, 독성 화학물 등에 의한 테러가 공공장소에서 시도되고 있다. 위험물을 공공장소에서 두고 가는 방식은 탐지하기 어려운 방법 중에 하나로 인식되고 있다. 공공장소에는 곳곳에 카메라가 영상을 녹화하고 있지만, 그 영상을 사람이 일일이 모니터링 하는 것은 쉽지 않은 일이다. 최근에는 자동으로 영상을 분석하는 지능형 소프트웨어를 유기물 탐지에 이용하고 있다. Lin 등의 방식은 비교적 높은 유기물 탐지율을 보이고 있으나, 단기 배경 영상의 특성으로 유기물에 관련한 픽셀의 수가 시간이 지날수록 급격히 감소하는 경향이 있어 그 형상 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 면적의 변화 특성을 분석함으로써 유기물의 형태를 성공적으로 추출하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안한 방식에 대해 실험을 한 결과 선행 연구보다 형태 추출에서 우수한 성능을 보인다.
대부분의 식중독은 단체 급식으로부터 발생하는 경우가 많으며, 특히 위생상태와 연관되어 식중독을 야기 시키는 병인 물질 중 포도상 구균은 많은 부분을 차지하고 있다 따라서 본 연구에서는 서부경남지역의 5개 초등학교 급식시설에서 총 98개의 샘플 중 A 급식소의 식수, D 급식소의 손, E 급식소의 냉장고와 앞치마에서 4개의 포도상 구균을 분리하였다. 분리된 균주들은 1개의 메티실린 저항성 혈장응고 효소 음성 황색포도상구균(Methicilline Resistant Coagulase Negative Staphylococcus aureus; MRCPS)과 3개의 메치실린 민감성 혈장응고효소 양성 황색포도상구균 (Methicilline sensitive Coagulase positive Staphylococcus aureus; MSCPS)으로 구분되었다. 한편 포도상 구균은 내열성 내독소로서, 이 중 가장 문제가 되는 내독소 B(enterotoxin B)를 검색하기 위한 PCR을 실시한 결과, A 장소의 식수, D 장소의 손, E 장소의 냉장고와 앞치마에서 분리된 균주로부터 477bp의 생성물을 갖는 sob gene을 확인할 수 있었다. 이들 분리된 황색포도상구균에 대한 항생제 민감성 실험에서는 ampicillin과 penicillin에 대하여 전체적으로 저항성을 가졌으며, 특히 A 식수에서 분리된 균주는 옥사실린 저항성(oxacilline resistant)균주로 나타나 MRSA(methicilline resistant staphylococcus aureus)균주로 확인되었다.
최근 인공지능기술이 보편화 되면서 무선 트래픽에 대한 수요가 급속히 늘어나고 있다. 무선 트래픽 수요의 증대에 따른 서비스를 제공하기 위해서 통신사들에서는 공중 AP 설치를 보편화 하고 있다. 각 통신사들간의 무선 AP 사용의 편리성을 제공하기 위해서 공공장소에서의 AP들의 사용을 공유하여 공공장소에서 무선자원을 효율적으로 사용하게 하고, 이동통신서비스에서 무선AP간의 사전인증방식과 핸드오프처리를 수행하여 사용자의 편리성을 증대하고자 한다. 본 논문에서는 이동통신서비스에서 AP간의 핸드오프와 통신사간의 사전인증을 통한 공공장소에서의 AP를 공유하는 것을 제안한다. 제안한 내용은 모의실험을 통하여 핸드오프 지연시간이 35.1%향상되고, 사전인증으로 통해 제안한 방식으로 AP선택해서 사용하는 대역폭이 자동으로 AP선택하는 방식보다 더 많은 대역폭을 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.
모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.
산업현장과 열병합발전 등 다양한 장소에 사용되는 도시가스는 산업안전보건법 정의에 따라 인화성 가스에 해당되며 한국산업표준 KS C IEC에 의해 가스 폭발위험장소가 설정되어 안전하게 관리가 되어야 한다. 본 연구에서는 일반 화학공장에 적용되는 KS C IEC 표준을 저압 도시가스 사용설비 폭발위험성 예측에 합리적으로 적용하기 위해누출공 크기, 환기 등급, 환기 유효성 등의 주요 변수를 도입하였다.CFD 시뮬레이션 적용의 타당성을 평가하기 위해 전산유체역학 (CFD) 시뮬레이션, 가스누출실험, KS C IEC 표준 계산 통해 얻어진 폭발하한계가상 체적을 이용하여 네 가지 다른 조건에서 폭발 위험성을 평가하였다.
한글 글꼴을 새롭게 만들려면 지금까지는 기본 글자인 자소를 디자인하든지 아니면 완성된 글자 전체를 디자인해야 했다. 조합형의 글자디자인의 경우, 전체 글자가 아니라 부분적인 한글 전자사전은 많은 양의 데이타를 저장할 수 있어야 하며, 빠른 검색 속도를 제공해야 한다. 기존의 트라이는 공통접두사만을 압축하기 때문에 사전의 크기가 방대하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 DAWG(Directed Acyclic Word Graph)를 이용하여 공통접미사까지 압축하였고, 검색과 기억장소의 효율을 위하여, 링크드리스트 구조의 DAWG를 유형별 배열 구조로 바꾸었다. 전국의 각 학교 이름들을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 DAWG를 이용한 배열 구조의 사전은 트라이와 비교하여 볼 때, 검색 연산의 성능은 동일하게 유지하면서 기억 장소의 효율과 압축율에서 효과적이었다. 또한, 트라이보다 주기억장치와 보조기억장치와의 블록 입출력횟수를 줄임으로써 전체 검색 시간을 낮출 수 있었다.소를 디자인하기 때문에 전체 글자의 모양이 좋지 않다는 단점이 있었고 완성형의 경우 완성된 글자 전체를 모두 디자인해야하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 한글 글꼴 개발의 한 방법으로 제한된 글자의 디자인에 의한 전체 글꼴 생성에 관한 한 방법을 제시한다. 이 방법은 표준으로 설정된 몇 글자를 디자인하면 그 글자를 분석하여 자소들을 위한 글꼴 화일이 만들어지고 자소 글꼴 화일로부터 다른 모든 글자를 만들어 낸다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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