본 연구에서는 케로신 다단연소사이클 엔진용 예연소기를 설계하기 위해, 고압의 산화제 과잉 조건에서 예연소가스를 계산하고 냉각유로에서 극저온 유체의 복합열전달 및 수력 특성을 해석할 수 있는 설계코드를 개발하였다. 사용자 편의성과 범용성을 가진 오픈 소스 라이브러리 Cantera를 활용하였으며, 실제유체의 열역학/전달 상태량을 정확히 계산하기 위해 관련 소스 코드들을 새로 작성하여 Cantera에 추가하였다. 현재 예비설계 중인 100톤급 부스터 엔진용 예연소기에 적용하였으며, CFD 해석결과와 비교를 통해 설계코드로서의 예측 정확도와 활용성을 확인하였다.
오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.
최근 국내 통신 사업자와 가전 사업자 중심으로 자신들의 특정 스마트 기기와 네트워크통신망을 활용한 IoT 홈 서비스가 활발하게 제공되고 있다. 이는 사업자 별 전용 장치를 사용해야 하며 월정액 형태의 사용요금을 지불해야 하는 등 사용자의 요구사항을 충족시키지 못하고 있으며 사용자 주도적으로 쉽게 구성할 수 있는 장치와 서비스 환경에 대한 요구가 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 플랫폼과 IoT 홈 게이트웨이로 구성되는 IoT 홈 서비스 환경 구조를 제안한다. 또한 DPWS의 기능을 활용한 IoT 장치의 자동 등록 기능과 MQTT 프로토콜을 통해 게이트웨이와 자동으로 인터페이스를 구축하는 기능을 제공하는 ACOME(Auto-Configuration of MQTT and REST) 메커니즘을 제안한다. 이는 시중에서 쉽게 구할 수 있는 오픈소스 하드웨어인 아두이노에 적용 가능한 라이브러리 형태로 제공하여 사용자의 요구사항을 보다 쉽게 구현할 수 있다. 마지막으로 서비스 및 장치 검색에 관한 성능분석을 위해 ACOME과 DPWS를 비교하였다.
오픈소스의 사용으로 개발 환경이 편리해지고 유지보수가 보다 용이해진 장점이 있지만 보안적인 측면에서 볼 때 취약점에 노출되기 쉽다는 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 최근에는 아파치에서 매우 광범위하게 사용되고 있는 오픈소스 로깅 라이브러리인 LOG4J 취약점이 발견되었다. 현재 이 취약점의 위험도는 '최고' 수준이며 개발자들도 이와 같은 문제점을 인지하지 못한 채 많은 시스템에 사용하고 있어 향후 LOG4J 취약점으로 인한 해킹 사고가 지속적으로 발생할 우려가 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 LOG4J 취약점에 대해서 자세하게 분석하고, 보안관제시스템에서 보다 신속하고 정확하게 취약점을 탐지할 수 있는 SNORT 탐지 정책 기술을 제안한다. 이를 통해 향후 보안 관련 입문자, 보안 담당자 그리고 기업들이 LOG4J 취약점 사태에 대비하여 효율적인 모니터링 운영과 신속하고 능동적인 대처가 가능해질 것으로 기대 한다.
컴퓨터의 소형화로 휴대성과 공간의 제약이 없는 컴퓨터 인터페이싱 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이와 관련하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 제스처 기반의 제어방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 손동작 인터페이스 구현들은 컴퓨터를 제어하기 위하여 사용방법에 대한 선행학습이 필요하였다. 이 논문은 사용자의 손 모양과 손끝 정보만을 가지고 선행학습이 요구되지 않는 간편한 인터페이스 구현방법을 제안하였다. 이를 위해 1대의 웹캠과 인텔의 오픈소스 영상처리 라이브러리 OpenCv를 사용하였다. 차영상과 화소값 기반의 영상처리과정을 통해 실시간으로 손 영역을 추적하고 이를 이진화 시켰다. 손가락의 움직임도 값이 변하지 않도록 중심모멘트를 설정하여 마우스 커서 움직임을 상대적으로 활용하였다. 상황에 따라 손 끝점을 절대적 좌표로 활용하여 손이 웹캠에서 벋어날 때 움직임을 자연스럽게 연결시켰다. 마지막으로 검지의 움직임 하나 만으로 마우스 클릭 이벤트를 수행함으로써 보다 사용자에게 친숙한 핸드마우스 인터페이스를 구현하였다.
본 연구의 목적은 얼굴 인식을 통해 사용자 위주로 작동하는 인공지능 선풍기를 개발하기 위한 것이다. 일반적인 선풍기는 사용자가 직접 풍향을 조절해야 하며, 조절한다 하더라도 사람이 위치하지 않은 곳까지 바람을 보내주거나, 사람이 없는 상황에서도 동작하는 비효율적인 방식이다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV 오픈 소스 라이브러리를 중심으로 얼굴 인식 기능을 탑재한 선풍기로 PWM을 이용한 선풍기의 회전과 안드로이드 앱의 블루투스 모듈을 이용하여 원격조정이 가능하도록 하였다. 기존의 사용자가 직접 선풍기의 풍향을 설정해야 하는 것이 얼굴 인식이라는 시스템을 통해 자동으로 풍향이 조절되는 방식이다. 그 결과, 선풍기를 직접 설정할 수 없는 상황에 놓인 사람들에게 큰 도움이 됨과 동시에 불필요한 전력 낭비가 줄어드는 친환경 선풍기를 개발하였다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 응용하여 한정된 공간에서가 아닌 실제 세상에서 사람들과 상호작용할 수 있는 모바일 응용 프로그램 개발 전략을 클라이언트와 서버 단으로 나누어 설명하였다. ARToolKit이라는 오픈소스 라이브러리를 사용하여 증강현실을 구현하였으며, 클라이언트 시스템은 동시에 다수의 사용자가 상호작용을 하는 것을 이슈로 구현하였고, 서버 시스템은 클라이언트의 요청에 대한 신속한 응답처리를 위해 처리 과정에서의 의사 결정 단계를 최소화 시킨다는 것을 목표로 구현하였다.
본 연구의 목적은 차선 인식 및 장애물 인식을 통한 자율 주행 자동차를 개발하기 위한 것이다. 일반적인 자동차는 사용자가 직접 운전을 통해 자동차를 제어해야 한다. 이는 오로지 사용자의 판단 하에 주행하는 것으로 사용자가 몸이 불편한 경우 자동차 주행에 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV 오픈 소스 라이브러리를 중심으로 차선 인식 및 장애물 인식 기능을 탑재한 자동차로 PWM을 이용한 자동차의 앞 바퀴 회전 및 뒷바퀴 속도 조절이 가능하도록 하였다. 그 결과 차선 인식과 장애물 인식을 통해 사람이 직접 운전하지 않는 자율 주행 자동차를 개발하였다.
본 연구에서는 서비스 역할을 수행하는 6축 모듈형 매니퓰레이터 개발을 목표로 하며, 최종 기술 사양에 따른 설계를 진행하는 과정에서 기구의 섬세한 동작을 효율적으로 제어하기 위해 로봇 제어 소프트웨어의 오픈소스 환경인 ROS를 사용한다. 매니퓰레이터의 동작 설계를 ROS 기반에서 제어하기 위해 중요한 기본 환경을 구축하였으며, 특히 로봇 모델링을 위한 시각화를 위해 URDF파일에 해당 매니퓰레이터의 필수 파라미터값들을 지정하여 적용하였고, 전체 동작 시나리오에 맞춰 매니퓰레이터가 특정 자세를 취할 경우의 역기구학적인 해석과 그에 따른 경로를 생성하도록 매니퓰레이터의 라이브러리인 MoveIt을 활용하여 시각적으로 표현하고 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 설계한 ROS 환경 설계 방법을 바탕으로 MCU와의 통신을 통해 모터의 실시간 각도 값을 제어하고, 3D 깊이 카메라의 거리정보와 이미지 정보의 융합을 통해 로봇의 서비스 내용의 개선을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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