데이터웨어하우스내에서 실체뷰의 개수가 많을수록 사용자의 질의요구를 실체뷰내에서 처리할 수 있는 확률이 높아지므로 신속한 응담이 가능하다. 그러나, 실체뷰가 많아지면 전체적인 실체뷰 갱신시간이 길어진다. 실체뷰 갱신작업 동안에는 데이터웨어하우스로의 접근이 통제되기 때문에 사용자의 질의요구를 처리할 수 없다. 따라서, 실체뷰의 갱신시간을 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 삽입/삭제 구분을 위한 오버헤드를 감안하더라도 제안한 알고리즘의 성능이 기존 기법에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다.
Edge Computing 환경에서는 데이터 처리와 시스템 제어를 위한 별도의 서버가 존재하지 않는다. 서버를 통한 중앙통제 방식이 아닌 Edge computing에 사용된 IoT기기들이 연동되어 데이터 분산 처리와 연산을 통해 전체 시스템이 동작된다. 이러한 Edge computing 시스템 구조 특성상 전체 시스템이 과부하를 피하기 위해 각 IoT 기기에서 동시다발적으로 감지되는 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리 하여야한다. 이에 따라 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리하거나, 다양한 데이터 분석처리 알고리즘들이 연구 개발되어 데이터 처리에 적용되어 왔다. 하지만 데이터의 정보 흐름과 타입에 초점을 맞춘 것이 아니라 예상분석 및 획일화된 알고리즘을 통해서 분석되기 때문에 해당 플랫폼이 주로 지향하는 데이터 형식에 맞지 않으면 성능저하를 수반하며 사용에 제약이 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 실시간 반응성 향상을 목표로 오픈소스 기반 스트림 데이터 처리 방법에 대한 비교 분석과 Fast-reaction을 위한 데이터 처리 도구 비교 분석을 연구를 진행한다.
지상의 침수와 지하공간의 침수는 많은 부분에서 발생 및 진행 메커니즘이 다르므로, 침수시 요구되는 대응방안 또한 많은 차이를 나타내고 있다. 일반적으로 지하구내의 침수 피해는 지상에 비해 피해 규모가 막대할 뿐만 아니라 복구에도 많은 어려움이 있다. 생명과 재산의 피해를 최소화할 수 있는 적절한 대책이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리와 퍼지 제어를 적용해서 지하구내 침수 상황을 감시 ${\cdot}$ 통제하고 안전성을 평가하는 알고리즘과 시스템을 제안한다.
본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
레이다 빔 스케쥴러는 레이타의 전체적인 운용과 제어를 담당하는 레이다 통제기의 핵심기능으로서 레이다의 운용시간 및 송신 전력 등 한정된 가용 자원을 효율적으로 관리하기 위한 최적화 기법이 매우 중요하다. 본 논문은 충남대에서 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 기반으로 하여 방위각 방향은 기계적 회전을 하고 고각 방향은 위상을 가변하여 다수의 위협 표적을 실시간으로 탐지하고 추적하는 회전형 3차원 위상배열 레이다에 적용 가능한 레이다 빔 스케쥴러의 구현 알고리즘에 관한 내용이다. 제안된 레이다 빔 스케쥴러는 우선 순위를 갖는 핵심적인 스케쥴링 태스크와 이를 보조하기 위한 다수의 기능 태스크를 정의하고 생성하였으며 태스크간 데이터 교환을 위하여 인터럽트 처리, 시간 관리, 세마포어 및 메시지 큐 등을 적용하였다. 레이다 빔 스케쥴러의 성능을 검증하기 위하여 다수의 모의 표적을 발생시켜 빔 스케쥴러의 상태와 성능을 확인하였으며, 자체 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 이용하여 3차원 레이다 빔 스케쥴러를 구현할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 무인항공기의 비행제어시스템 개발 및 성능분석을 위한 HILS(Hardware-in-the-Loop-Simulation) 시스템의 구축을 제안한다. 제안한 HILS 시스템은 실시간 시뮬레이션 컴퓨터(dSPACE DS1005), 3축 모션테이블, 자세 센서, 지상통제장치(GCS; Ground Control Station), 비행제어컴퓨터(FCC; Flight Control Computer)로 구성된다. 실제 신호와 유사한 신호를 발생시키기 위한 실시간 시뮬레이션 컴퓨터는 dSPACE가 담당하며, 이 신호는 비행운동을 재현을 위한 3축 모션테이블을 동작시키게 된다. 모션테이블 상에 위치하는 자세센서 값과 GCS의 명령은 FCC의 입력으로 사용된다. 구현된 HILS 시스템을 이용하여 UAV의 제어알고리즘 및 자세센서 성능 검증을 수행하였다.
항공기의 자동 착륙 알고리즘을 위한 고 정밀 유도방식에 IBLS(Integrity Beacons Landing System)나 MLS(Microwave Landing System)와 같은 유도 제어 방식을 사용하여 유인 항공기나 무인 항공기의 유도 착륙에 사용하고 있다. 당 연구에서는 무인항공기의 자동 착륙을 위한 실제적인 요구사항들이 분석되었고, 자동 착륙 유도장치로 IBLS와 MLS가 선택되어 각각의 기능과 특성들이 수학적으로 모델링 되었다. 또한 고전제어와 최적제어의 2가지 방식으로 무인항공기의 자동 착륙을 통제하기 위한 autopilot이 설계되어 그 유효성과 특징들이 분석되었다. IBLS, MLS, autopilot, 그리고 이러한 자동 착륙 유도제어 시스템이 적용되는 대상체인 무인항공기와 대기환경 및 외란에 대한 수학적 모델들은 Simulink와 ANSI C를 사용하여 단위 S/W 모듈들로 작성되었고, 여기에 GUI모듈이 추가되어 하나의 통합 시뮬레이션 S/W가 완성되었다. 모의시험평가는 총 2단계로 구성되었는데, 대기 외란이 주어졌을 때 IBLS와 MLS의 유효성을 1차적으로 검증하였고, 2단계 모의수치실험에서는 MLS 유도센서 방식에 따른 고전제어기 및 최적제어기의 항공기 종 방향 운동에 대한 강인성 비교를 시도하였다.
사용자 위치 정보를 보호하기 위해서는 암호화 작업이 필수적이며, 최근 위치 정보 기반 어플리케이션에 적용하기 위한 방안이 커다란 논점으로 자리잡고 있다. 그러나 데이터 암호화 작업은 일정한 시간을 소요하는 작업이므로, 이에 따른 시스템 운용에 있어서 속도와 보안 사이의 균형 문제가 야기 된다. 따라서 본 논문에서는 성능 측면에서 대립되는 속도와 보안 관련 문제를 통제할 수 있는 사용자 위치 정보 관리 메커니즘을 설계하였다. 이를 위해, 그 동안 연구되었던 각종 암호화 알고리즘에 대한 성능 분석과 함께 위치 정보에 대한 분류 작업을 수행하였으며, 해당 연구 결과를 토대로 하여 사용자 위치 정보 관리 메커니즘을 설계하였다. 따라서 본 메커니즘은 다변화하는 주변 환경에 적응적으로 대처하여 시스템의 성능을 항상 최적화할 수 있도록 한다.
The CF(Counter-fire) is neutralizing enemy's all command control systems and fire support elements. It will weaken a battle continuous ability and an intension to fight. At the beginning of the CF is obtaining locations of targets using various detection assets. CF command center processes acquired target information and send it to attacking equipments. The targets are classified into two classes, preplanned target and target of opportunity The target of opportunity is potential threaten, so it needs to take a immediate and exact process for determining location of target of opportunity. This paper proposes the real-time processing algorithm for offensive weapons to strike target of opportunity, and presents the result of its performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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