경제성장과 함께 생활습관 변화로 인한 만성질환이 지속적으로 증가하고 있다. 그 중 심뇌혈관질환은 사망원인의 약 20%를 차지하는 우리나라의 주요 사망원인이다. 심장의 이상을 측정하는 검사는 심전도검사로, 심장의 리듬을 전기적으로 측정하여 평가하는 방법이다. 심전도 검사에서 가장 영향을 미치는 것은 전극의 부착 위치인데, 간호사를 대상으로 연구한 결과에 따르면 모두 정확하게 부착한 것은 2.6%로 나타났다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝션 기반의 증강현실 기술을 사용하여 환자 본인의 Chest X-ray 사진을 흉부에 중첩시켜 투영시킴으로써 정확한 전극 부착위치를 쉽게 알 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 방법으로 측정한 결과와 개발한 시스템으로 측정한 결과를 비교하였더니 2.6cm의 오차를 보였다. 그에 따른 심전도 결과에서도 V1, V2, V3위치에서 눈에 띄는 파형의 차이가 있었다. 본 시스템으로 정확하게 측정된 심전도는 의료진들의 환자관리 및 임상적 의사결정에 크게 도움이 될 것이다.
본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.
분산 컴퓨팅 기술 발달과 인터넷 이용의 확산에 따라 고속의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 욕구가 날로 증가하고 있다. 이에 따라 영상, 음성 등이 포함된 대용량 정보매체를 다루는 서비스가 주로 이루어지고 있으며 망 사업자들은 이러한 대용량 정보매체의 고속 전송이 가능하도록 초고속 네트워킹 설비에 끊임없이 투자하고 있다. 이와 같은 빠른 속도의 서비스뿐만 아니라 이와 동시에 만족되어야 하는 서비스의 요건은 안정성이다. 시스템 고장으로 인하여 기반 시설이 마비될 수 있는 전자 정보 시스템은 매우 높은 가용성 및 신뢰성을 가져야 한다. 이러한 고가용성과 고신뢰성을 얻기 위하여 본 논문에서는 핫 스탠바이 스페어링 기법을 이용한 고장 감내 다중화 시스템을 제안하고 구현한다. 제안된 시스템은 일반적인 단일 모듈 시스템을 다중화 하여 고장이 발생하면 유연하게 대처하도록 하고 고장 검출 버스를 적용하여 비교를 통한 고장 검출 기능이 가능하도록 하였다. 또한 제안된 구조는 단일 모듈 시스템에 버스 변환 장치를 도입하여 보다 쉽게 고장 감내 다중화 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 하드웨어 시스템의 성능 평가를 위하여 마코프 프로세스를 이용한 모델링을 적용하여 고가용성 및 고신뢰성을 검증하였다.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.
본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
디지털 이미지나 비디오는 저장, 전송을 하는 과정에서 여러 가지 종류의 잡음이 발생하게 된다. 이러한 잡음 중 Salt & Pepper 잡음은 원본 데이터를 훼손하여 압축 효율을 저하시키고 영상 처리 방법으로 이용하는 Edge Detection이나 Segmentation에서의 성능저하를 일으키는 요인이 된다. 이 잡음을 완화하기 위한 방법으로 Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter, Adaptive Median Filter 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 높은 잡음의 밀도에서 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 Salt & Pepper 잡음이 발생하는 무선 통신 환경에서 잡음 완화를 위한 새로운 형태의 필터를 제안한다. 제안한 필터는 Salt & Pepper 잡음 감지를 통해 훼손된 픽셀의 위치를 확인하고 일정 영역의 훼손되지 않은 인접 픽셀 값들을 이용하여 잡음을 완화한다. 제안하는 필터 중 $3{\times}3$ 크기의 에러 마스크를 이용하는 필터의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 PSNR을 통해 평가하였을 때, 이미지에서 잡음의 밀도가 95%일 때, MF와 비교하여 13.24 dB, AMF와 비교하여 13.09 dB의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.
최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
B-ISDN(Broadband-Integrated Services Digital Network)의 출현으로 주문형 비디오(Video On Demand: VOD) 서비스는 차세대 유망한 영상 정보 서비스로 관심의 대상이 되고 있으며, 대화성의 정도에 따라 크게 IVOD(Interactive VOD)와 NVOD(Near VOD) 서비스로 분류된다. 다계층 구조 서비스망에서 VOD 서비스를 하기 위해서는 여러 자원이 필요하겠지만 본 연구에서는 비디오 서버, 프로그램, 그리고 저장창고로 두고, 프로그램 전송 비용, 프로그램 저장 비용, 그리고 비디오 서버 설치 비용을 최소화하는 자원 최적화 문제를 두 가지 형태로 나누어 그 해결 방법을 제시하였다. 첫째는 VOD를 IVOD로만 서비스 하는 경우 서비스 운용 비용을 최소화하는 비디오 서버의 위치 선정과 설치된 비디오 서버에 저장할 프로그램 종류와 그 양을 결정하는 문제로, 이를 효과적으로 해결하기 위해 동적계획법을 이용하였다. 둘째는 VOD서비스를 보다 경제적으로 제공하기 위해, VOD를 IVOD와 NVOD의 혼합 서비스로 제공하는 경우 서비스 운용 비용을 최소화 하는 NVOD프로그램의 종류와 그 양 그리고 그 때의 IVOD서비스를 위한 비디오 서버의 위치 선정 및 설치된 비디오 서버에 저장 시킬 프로그램 종류와 그 양을 결정하는 문제로 동적계획법을 확정하여 제시하였다.
최근 다양한 네트워크 환경이 고속으로 발전하면서 화상회의나 VoIP와 같은 고품질의 서비스들이 빠르게 보편화 되어 가고 있다. 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 화상회의 데이터를 인터넷을 통해 전송하기 위한 국제표준인, H.323은 가장 많이 개발되어 상용화된 프로토콜로 다양한 환경을 지원하면서도 성능이 뛰어난 것으로 인식되고 있다. 이러한 환경에서 사용자에게 제공하는 H.323 기반 서비스에 문제가 생기게 될 경우, H.323 을 구성하는 프로토콜들의 문제인지, 네트워크 자체의 문제인지를 제대로 분석하는 것이 매우 중요한 기술적 이슈로 대두되고 있다. 이러한 정확한 원인 분석은 H.323 기반의 서비스를 제공하는 네트워크 운영자뿐만 아니라 종단간의 사용자에게도 매우 중요한 서비스 품질의 판단 기준이 되며, 향후 H.323 기반 서비스의 유지 보수에도 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 다양한 네트워크 환경에서의 H.323 기반의 영상 서비스를 가정할 때, H.323 프로토콜의 주요 하위 표준들인 H.245, H.225.0, RTP, RTCP등의 프로토콜을 정확히 분석할 수 있는 통합 분석 시스템인 H.323 Sniffer 개발을 목적으로 한다. 간단한 기능 실험과 성능 분석을 통해 본 논문에서 제안하고, 구현한 분석 시스템이 실제 네트워크 환경에서 서비스되는 H.323 기반 서비스의 상태를 성공적으로 분석하고 이를 통해 발생가능한 문제점의 원인을 판단할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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