세계적으로 해양 자원 개발을 비롯하여 재난 방지 및 군사적 목적 등을 위하여 수중 환경 감시 및 제어를 가능하게 하는 수중 무선 통신망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 호서대학교를 중심으로 '분산형 수중 관측 제어망'에 대한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 해당 제어망 중 수중기지제어국과 수중기지국 사이의 음파 통신을 위한 인터폴레이터(Interpolator)를 연구하였다. 수중 음파 통신망은 양방향 듀플렉스(duplex) 통신을 위하여 서로 다른 4개의 주파수 링크를 정의하고 있으며, 링크에 따라 100배 혹은 200배 샘플링 레이트를 변환해야 한다. 또, 수중은 전원 공급이 원활하지 않은 환경이므로 저전력 설계가 중요하다. 따라서 저전력 인터폴레이터인 CIC 인터폴레이터를 기본으로 하여 링크에 따라 샘플링 레이트를 선택할 수 있도록 설계하였다. 하지만 CIC 인터폴레이터는 통과 대역 감쇠(passband droop)가 크고, 전이영역(transition region)이 넓기 때문에 채널 간격이 비교적 좁은 음파 통신에서는 저주파 대역 필터로서의 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 통과 대역 감쇠를 보상하기 위한 보상 필터(compensator)와 전이 영역을 줄이기 위한 하프밴드 필터(halfband filter)를 추가하였다. Matlab을 이용하여 알고리즘을 검증한 후 Verilog-HDL로 하드웨어를 설계하고 Modelsim에서 시뮬레이션하여 동작을 검증하였다.
이 연구는 근대 의약품 광고에 드러난 신체 담론에 관한 연구이다. 최근 근대 형성기에 대한 미시적 접근은 일상사의 영역연구에서 두드러지는데, 일상적인 영역이야말로 사람들의 구체적인 경험이기 때문이다. 특히 근대 광고에는 당시 생활세계를 구성했던 대중문화, 소비문화, 성, 가족, 의 식 주, 질병 등의 구체적인 영역이 고스란히 담겨있다. 근대 이후 일상생활의 재조직화에서 신체는 이전까지 상속되고 신분적 질서에 의해 규정되었던 전근대적인 신체와 달리 어떤 규칙과 가치 속에서 자신의 신체를 자기 스스로 만들고 조립하여야 하는 근대적인 신체로 변화했다. 이 연구는 의약품 광고를 통해서 그 당시 사람들이 자신의 신체를 어떻게 인식하는지를 분석하고자 했고 분석방법으로 푸코의 담론형성이론을 활용하였다. 분석결과, 근대 초기의 의약품 광고 각각의 텍스트를 가로지르는 몇 가지 공통의 규칙, 즉 담론-장치를 찾을 수 있었고, 그 규칙성 속에서 의약품 광고가 근대적 아픔의 주체를 구성하는 과정을 살필 수 있었다. 근대 의약품 광고에 투영된 '임상의학적 시선의 내면화'와 '자기감시'라는 규율 권력적 요소는 '근대적 아픔의 주체' 형성에 기여했고, 사회 권력과 접합된 방식으로 표상되기도 했다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 미소진동 계측기술을 국내 광산의 안정성 분석에 적용한 사례연구로서, 계측자료의 분석을 통해 미소진동 기법의 광산 적용성과 한계성을 알아보았다. 적용 광산은 채수율 향상을 위해 주방식하이브리드 채광법이 적용된 석회석광산으로, 수평 단면 $50m{\times}50m$의 시험영역에 대해 각각의 수직 광주에 미소진동 센서를 설치하였다. 측정된 미소진동 신호는 발파와 천공작업으로 인한 신호, 손상에 의한 신호, 전기 잡음에 의한 신호로 구분되었으며, 손상에 의한 신호를 중심으로 안정성 분석을 실시하였다. 시험영역에 근접한 채굴부의 발파작업 후 광주의 손상이 증가하였으며, 주변에서 발생한 낙반을 미소진동 신호로부터 추정할 수 있었다. 또한 일일 미소진동 발생량의 변화로부터 광주와 채굴주변 암반의 안정성을 평가할 수 있었으며, 누적된 계측정보를 토대로 본 광산의 시험영역에 대한 안전관리 기준안을 제시하였다. 그러나 국부적인 센서 배열에 따라 3차원 음원위치를 산정하는 데 어려움이 존재하고, 실시간 계측을 위한 현실적인 대안의 필요성이 제기되었다. 향후 광산적용에서 제기된 문제점을 보완하고, 광산 현장작업과의 유기적인 비교, 분석을 통해 보다 좋은 안전감시의 지시자로서 미소진동 계측기술이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 수위 측정 영역의 오염 상태에 적응적인 영상 기반 수위 계측 기법을 제안한다. 수위를 측정하기 위해 사용되는 목자판이 진흙, 부유물, 조명의 강한 반사에 의해 얼룩진 경우, 목자판 내부의 수평 성분 패턴이 유지되는 영역의 최종 위치와 목자판과 수면의 색상 차를 이용하여 얻어진 대략적인 수위 위치인 참조 수위와의 거리 차를 측정하여 목자판의 오염 여부를 판단하는 기법을 사용한다. 목자판이 오염되지 않은 경우에는 수평 성분이 유지되는 최종 위치의 근방 하단 영역에서 수평 성분의 분포를 분석하여 히스토그램이 가지는 최대값의 30%이상의 값을 가지는 위치를 수위로 검출하고, 목자판이 오염된 경우는 참조 수위 근방의 색상 변화의 국지적인 정점과 골을 검출한 후 그 변화가 가장 큰 위치를 수위로 검출한다. 검출된 영상 수위는 영상에 보이는 목자판의 눈금을 기준으로 생성한 맵핑 테이블을 이용하여 실제 수위로 변환된다. 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 실제 교량에 측정 시스템을 구축하고 같은 위치에 기존에 설치된 초음파 기반 측정 시스템과 그 측정치를 비교하였다.
기업의 정보화 추진은 첨단의 정보처리기술이 기업영역으로 흡수되면서 기업사회에 기업의 효율성 제고라는 효과와 함께 노동자의 정보인권보호라는 문제가 서로 충돌하는 위험성도 확대되고 있어 대책마련이 요구되고 있다. 그럼에도 불구하고 정보보호에 대한 무감각은 경영의 효율성을 요구하는 왜곡된 사회구조에 의해 뒷받침된다. 자본과 언론이 경제위기의 심각성을 경고하게 되면 이 불안감에 정치권은 정보보호의 측면을 외면하고 경영의 효율성에 지향된 법정책을 채택하게 된다. 이러한 일련의 과정을 통하여 정보보호의 중요성은 경영의 효율성보다 작은 이익으로 평가되기 마련이며, 결과적으로 노동자의 인권침해가 발생하게 되는 것이다. 정보처리기술의 발전과 함께 기업의 정보화는 노동자의 행동을 보다 더 철저히 감시 $.$통제하는 것이 가능해졌다. 산업현장에 새로이 파생된 정보인권 침해문제는 한편으로 정보보안의 확립과 함께 정보처리기술을 이용한 노동통제를 규제하기 위한 법적 $.$제도적 장치의 마련을 촉구하고 있다. 정보의 활용이 많은 효율성을 가진다 해도 인권의 침해가 없는 기업생활의 보장은 국민의 기본권을 보장하고 있는 헌법정신의 구현이며 시대적 요청이기도 하다. 무엇보다도 정보인권 시대에 걸맞은 관련 법률의 제정과 개정 등의 정비가 이루어져야 한다. 산재된 정보보호 관련규정을 통합하고 온-오프라인의 접목 등 다양한 영역을 포괄할 수 있는 공통원리를 적용하여 '개인정보보호기본법'(가칭)을 제정할 것을 제안한다. 그 기반 위에 노동법상으로 산업현장이라는 특수영역에서의 정보인권을 보호하기 위하여 노동조합의 주도적 참여를 보장하는 등의 직접적이고 구체적인 정보인권보호 방안을 구축해 나가야 할 것이다.
우주환경을 예보하거나 연구하는데 있어서 실시간 자료 취득은 점점 중요해지고 있다. 우리는 본 연구에서 실시간으로 자료를 획득하고 전시하는 방법을 개발하고 이를 우주환경 감시에 활용하였다. 이를 위해 우선 IDL과 shellscript을 사용하여 실시간으로 우주환경 자료를 얻을 수 있고 ION(IDL on the Net)을 이용하여 웹상에서 사용자 중심의 자료전시를 구현하는 기본프로그램을 개발하였다. 이를 기반으로 태양 활동영역의 다양한 관측 자료를 보여주는 Active Region Monitor(ARM)의 미러사이트를 구축하였고, GPS 자료를 이용하여 우리나라에서 운용중인 위성(우리별 3호, 아리랑 1호, 과학기술위성 1호)이 지나가는 경로상의 총 전자 함유량을 보여주는 프로그램을 개발하였다. 한국천문연구원에서 운영하고 있는 ARM 미러사이트는 (http://sun.kao.re.kr/arm) 현재 성공적으로 운영되고 있으며, 매 30분마다 업데이트 되고 있다. GPS 데이터와 위성의 궤도정보를 이용하여 만들어진 TEC 지도는 국내 위성 궤도상의 우주환경을 감시하는데 유용하게 사용될 것이다.
본 연구는 4명의 초등학교 5학년 수학영재들이 주어진 대수 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 일반화 전략과 그에 대한 정당화의 특성을 살펴보고, 그러한 과정에서 나타난 메타인지적 사고 특성을 분석한 연구이다. 문헌 검토를 통해 일반화 전략 정당화의 유형과 메타인지적 사고를 위한 분석틀을 마련하고 학생들의 다양한 반응들을 분석하였다. 일반화 과정에서 학생들은 과제가 내포한 복합적인 관계나 순환적인 관계를 다양한 경로로 파악했고, 이 관계를 토대로 일반식을 이끌어냈다. 이러한 일반화에 대한 정당화 유형은 대부분 경험적 정당화와 형식적 정당화의 수준을 보여주었다. 메타인지적 사고의 특성에서 학생들은 자신이 보유한 지식을 복합적으로 동원하였고, 이러한 지식을 과제와 연결시키기 위하여 메타인지적 기능 영역인 '감시', '평가', '제어'와 같은 행동들을 수시로 발현시켰다. 감시, 평가, 제어의 사고과정은 학생들이 과제의 새로운 조건을 파악하게 하는 원동력이 되었고, 자신의 사고과정을 점검함으로써 특정한 사례들에 대한 값을 정당화하게 하며, 전략을 수정 변경하면서 해결과정을 지속적으로 이끌어나가게 했다.
수중센서네트워크 응용은 적용 대상 및 지역적 범위에 따라 효과적인 모델링이 필요하고 이러한 특정화된 응용 모델 기반에서 에너지 효율적인 데이터통합 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수중에 고정된 닻으로 좌우 움직임이 가능한 센서노드들로 구성된 3차원 육각기둥 벌집모델에 기초하여 오염 및 침투 감시용 응용 모델링 및 이를 기초로 한다. 이 모델에서는 층별 구성 셀들의 이벤트 감지 데이터와 해당 층 위치 데이터를 수면기지국까지 효율적으로 전송하면 그 목적이 달성된다. 여기서 기존의 데이터통합 방법을 적용하면 최소 경로나 멀티캐스트 트리에 기반된 관계로 과정이 복잡하여 에너지 비효율적이다. 본 논문에서는 층별 셀들에서 발생되는 이벤트 데이터를 해당 층 헤드노드로 효과적으로 전달하기위한 클러스터 내부에서 클러스터 기반의 에너지 효율적인 세 가지 가능한 데이터통합 방법을 제시한다. 그리고 층별 클러스터 헤드노드에서 수집된 데이터를 기지국까지 효율적으로 전달하기위한 클러스터 간 세 가지 데이터통합 방법도 제시한다. 제시된 데이터통합 방법들은 주어진 영역 침투 감시등과 같은 특정화된 응용 대상으로 동작의 단순성과 에너지 효율화 측면이 주된 고려 요소이다. 마지막으로 시뮬레이션과 성능 비교분석을 통해 제시된 클러스터 층별 및 층간 데이터통합 방법의 조합 중 가장 우수한 에너지 효율적인 데이터통합 방법을 도출한다.
최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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