기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.
본 논문은 클라우드 환경에 적합한 IAM(Identity and Access Management) 솔루션을 제안한다. 오픈소스 라이브러리인 Keycloak[1]을 이용하여 그룹 별 권한 관리 및 권한에 따른 리소스 관리가 가능하도록 하며, 솔루션을 쉽게 도입하여 사용할 수 있도록 컨테이너 기술을 통해 신속하게 환경을 구축하고 배포할 수 있게 도와주는 플랫폼인 Docker 를 사용해 Docker image 형식으로 제공한다.
본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.
해양환경의 극한 환경조건에 노출 된 고정식 및 부유식 해양구조물의 안전성과 설계비용 효율성에 있어서 파랑-구조물 상호작용의 정확한 예측은 중요하다. 본 연구에서는 규칙파 중 원형 기둥에 대한 파랑-구조물 상호작용을 해석하였다. 3차원 이상유동(two-phase flow)을 해석하기 위해 오픈소스 전산유체역학 라이브러리인 오픈폼을 사용하였다. 4개의 원형기둥이 정사각형 배열을 이루고 있을 때 규칙파의 입사각도에 따른 상호작용을 해석하였다. 원형 기둥 구조물에서의 wave run-up을 입사파의 기울기에 따라 비교하였다. 원형 기둥과 입사파의 상호작용으로 인해 원형 기둥 사이에 높은 파가 생성되는 것을 확인하였다. 본 해석 결과는 구조물과 입사파의 상호작용에 의한 air gap에 대한 연구의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.
본 연구는 엔지니어링 분야에서 생성되는 대용량의 빅데이터를 효율적으로 저장, 관리, 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼을 제안하고자 한다. 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼은 HPC 클라우드 환경, 엔지니어링 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 수집 및 처리 모듈, 인공지능 기반 분석 라이브러리, 응용서비스로 구성된다. 이를 통해 데이터 분석에 대한 전문지식이 없는 엔지니어링 전문가가 IoT 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 산업적으로 활용이 가능하다. 마지막으로 응용서비스에서는 빅데이터 플랫폼 적용 사례를 제시하기 위해 하수처리플랜트 데이터를 이용하여 서비스를 구현하였다.
본 논문에서는 기존 오 결측 데이터 분석 기법인 평균 대체법, 상관계수 수치분석, 그래프 상관성 분석 및 통계 전문가 분석 등 통계적 방법으로 대체 가능성을 조사하여 정수처리 공정에서 계측되는 각종 이상 데이터를 정제하기 위한 방법을 다양한 분석연구로 진행하였다. 또한 물 정보 데이터 오 결측 저감 정제 알고리즘의 신뢰성 및 검증에 있어 분위수 패턴과 딥러닝 기반의 LSTM 알고리즘으로 동작하는 시스템을 모델링하고, Keras, Theano, Tensorflow 등의 오픈 소스 라이브러리로 구현할 수 있는 체계를 연구하였다.
하둡은 오픈소스 기반의 분산 데이터 처리 프레임워크로서 과학 및 상용 분야에서 널리 사용되고 있는데 최근에 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용하여 하둡을 고성능화하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 하둡의 기본 파일시스템 구현인 하둡 분산파일시스템(HDFS)을 고성능 병렬 분산파일시스템인 러스터 파일시스템으로 대체하여 사용할 수 있도록 하둡 파일시스템 라이브러리를 확장하여 구현하였고 하둡이 제공하는 표준 벤치마크 도구를 사용하여 성능을 분석하였다. 실험 결과 러스터 파일시스템 기반으로 하둡 맵리듀스 응용을 수행하는 경우에 2-13배의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 인식하는데 사용될 수 있는 고유한 특징을 의미한다. 소프트웨어 버스마크는 단순한 프로그램 변환에 의해서 삭제되지 않기 때문에 코드 도용을 탐지하는데 사용된다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 대한 API k-gram 기반의 버스마크 기법을 제안한다. 안드로이드 SDK는 프로그래머가 쉽게 앱을 개발할 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공한다. 그리고 안드로이드 SDK를 사용하기 위해서는 반드시 API 메소드 호출을 이용해야만 한다. API 메소드 호출 명령어는 다른 명령어로 바꾸거나 삭제하기 어렵기 때문에 애플리케이션의 고유한 특징으로서 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크의 효용성을 보여주기 위해서 기존의 버스마크 기법과 비교하였고 오픈소스 앱을 대상으로 평가하였다. 실험으로부터 API k-gram 버스마크가 기존 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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