스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
전(全)세계적으로 초소형전기차에 대한 관심이 증가하고 있는 추세로, 국내에서도 초소형전기차에 대한 정책적 지원이 확대되고 있다. 그러나 국내 법제적 제한사항으로 인한 초소형전기차의 안전성 저하 및 주행 가능 범위의 제한으로, 초소형전기차의 자동차전용도로 운행을 위한 최소 안전기준 충족이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 운전자 반응시간 저하 방지를 위한 초소형전기차 안전식별등 시인성 실험을 실시하였다. 초소형전기차의 차량 후방부에 안전식별등을 설치하였으며, 시인성 및 불쾌눈부심 평가를 통해 초소형전기차의 자동차전용도로 주행가능 여부를 파악하였다. 그 결과, 입체교차시설의 가속차로 지점 합류 시 초소형전기차 안전식별등 설치효과가 나타났으며, 안전식별등의 점등/소등 기능 적용과 관련하여 자동차전용도로 진입 시 점등 방안, 일반도로 주행 중 소등 방안이 효과적일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 초소형전기차 운영방안을 적용할 경우 초소형전기차의 시인성을 증진시켜 초소형전기차가 자동차전용도로를 주행하는데 필요한 차량의 안전성을 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
연구목적:본 연구에서는 지하공동구 내 실시간 탈출 유도를 위한 비주얼 시그널 표출 광색에 대하여 연기발생 상태의 휘도측정 분석 결과에 대하여 고찰하고자 한다. 연구방법: 대기 중의 빛의 산란 특성 및 시인성 이론에 근거한 광학적 기술을 분석하고 탈출 유도를 위한 비주얼 시그널 표출 장치 시작품을 통하여 유도기능으로서의 요소기술을 분류하고자 한다. 연구결과: 연기 발생 조건 상태에서 수행한 실험에서 적색, 녹색, 황색 순으로 휘도비가 낮고 가시성이 좋은 것으로 결과가 도출되었다. 단, 본 결과는 연색성이 고려되는 일반 조명과는 다른 결과로 신호용, 감지용 등의 시그널에 국한된다. 결론: 신호용, 감지용 비주얼 시그널의 표출 광색에 대한 연기 발생 이벤트 상황에서의 휘도 측정 결과와 선행 연구에서 실시된 선호도 조사 결과를 모두 반영하여 결론을 도출하였다. 연기발생 이벤트 발생 시 적색 또는 녹색의 광색으로 탈출 유도 비주얼 시그널을 적용하는 것이 좋을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.
철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
산성 조건에서의 산소 발생 반응(OER)의 효율 향상 및 안정적인 전기 촉매 개발은 양이온 교환 막 (PEM) 수전해 장치의 상용화를 위한 바람직한 목표다. 여기서 우리는 산성 OER에 대해 Ir 함량이 낮은 유망한 촉매로서 Ir이 도핑된 수소화 티타네이트 (Ir-HTO) 나노벨트를 보고한다. 크게 확인할 수 있는 {100}면이 있는 단결정 HTO 나노벨트에 낮은 함량의 Ir(~3.36 at %)을 추가하면 산성 조건에서 OER에 대한 촉매 활성과 안정성이 크게 향상된다. Ir-HTO는 상용적인 대조군 IrO2 촉매보다 성능이 뛰어나다. 10mA cm-2의 전류밀도에서 과전압은 Ir-HTO가 25% 감소했다. Ir-HTO 촉매 성능은 산성 OER에 대한 가장 효율적인 전기 촉매로서 자리 잡고 있다. 심층적인 전기화학적 특성화를 통해 Ir-HTO에 대해 개선된 고유한 촉매 활성 및 안정성도 확인되었다. 따라서, 우리의 실험결과는 낮은 함량의 Ir이 도핑된 단결정 HTO 나노벨트가 산성조건에서 효율적이고 내구성 있는 OER 촉매로 유망 될 수 있음을 보여준다.
그라우팅 공법은 연약지반의 차수 및 보강을 목적으로 시공되는 공법이다. 그라우트가 지반 내에 주입될 때, 지반을 구성하는 지반의 형태, 토립자의 크기, 공극율 및 지하수의 유무에 따라 그라우트가 침투 및 확산하는 형태가 다양하게 나타나고 있으나, 그라우팅 설계 시에는 이러한 요인을 적용하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전도성 재료를 함유한 그라우트를 지반내로 주입하는데 있어서 전도성 재료 첨가에 따른 그라우트의 침투 성능을 파악하기 위하여 실내시험을 수행하였다. 주입시험에서는 전도성 재료를 혼합수의 0%, 3% 및 5%를 그라우트에 첨가하고, 원지반 조건을 자갈과 규사로 구성된 다양한 지반으로 조성하였다. 전도성 그라우트는 전용주입장치를 사용하여 모형지반 내로 압력에 의해 주입되면서 주입시간(t), 압력(p), 유속(v) 및 주입량(q)를 계측하고, 모형지반 내 주입된 경화체를 채취하여 침투성능을 평가하였다. 그라우트 주입실험 결과에서는 전도성 재료의 사용량과 그라우트 주입율은 역의 관계를 나타내었으며, 모형지반 토립자 크기에 따라 침투형태가 변화되는 것을 확인하였다. 전도성 재료를 함유한 그라우트는 지반 내 침투가 비교적 양호하고 경화체의 강도 및 내구성이 우수하여 그라우트의 침투범위 측정을 위한 첨가제로 사용하는 것이 가능하다고 판단하였다.
최근 소프트웨어 제품의 복잡성 증가로 오픈소스 소프트웨어를 적극 활용하는 경우가 많아지고 있다. 이는 개발 기간 단축에 도움을 주지만, 동시에 사용된 오픈소스 소프트웨어간의 서로 다른 개발 생명 주기(SDLC)가 전체 제품의 버전 최신화를 어렵게 하기도 한다. 이로 인해 사용된 오픈소스 소프트웨어의 알려진 취약점에 대한 패치가 공개되었음에도 불구하고, 패치를 신속히 적용하지 못해 공개 취약점의 위협에 노출되는 경우가 많다. 특정 장치가 이런 위협에 노출되어있는지를 신속히 판별하기 위한 공개 취약점 식별 기법에 관한 여러 연구 들이수행되어 왔는데, 기존 기법들은 취약점이 발생하는 함수의 크기가 작거나 인라인되는 경우 취약점 발견에 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 연구는 이런 문제를 해결하기 위해 함수 호출 관계 및 데이터 흐름 분석을 통한 바이너리 코드 유사성 비교 도구인 FunRank를 개발하였다. 개발된 도구는 기존 연구들과 달리, 컴파일러에 의해 인라인 될 수 있는 크기가 작은 함수의 코드를 식별해야만 발견할 수 있는 공개취약점 또한 찾아낼 수 있도록 설계되어 있다. 본 연구에서 인위적으로 만들어진 벤치마크 및 실제 펌웨어로부터 추출된 바이너리를 이용해 실험한 결과, FunRank가 바이너리 코드 내에서 인라인 된 함수를 잘 찾아내고, 이를 통해 공개된 취약점의 존재성을 빠르게 확인하는 데에 도움을 줌을 보일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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