스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
모바일 환경에서의 게임 서버는 클라이언트의 요청을 처리하는 버퍼를 생성하기 위해 일반적으로 동적 메모리 할당을 빈번하게 수행한다. 이는 시스템에 부하를 가중시키고 메모리 단편화를 발생시키게 되어 게임 서버의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고정크기 메모리 풀 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서의 메모리 풀은 원형 연결 리스트 형태의 순차적 메모리 구조를 가지며, 이를 통해 게임 서버에서의 메모리 단편화 문제를 해결하고, 메모리 할당과 해제를 위해 필요한 메모리 블록의 탐색 시간 비용을 줄일 수 있다. 실험에서는 제안하는 방법과 잘 알려진 오픈소스 메모리 풀 라이브러리(boost) 기반의 메모리 풀 관리방법을 이용하여, 동적 할당을 수행할 때의 성능평가를 통해 해당 기법의 효율성을 보이도록 한다.
본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.
전자상거래 발전에 따라 온라인 쇼핑을 이용하는 사람들이 증가하였고 제품 또한 다양해지고 있다. 이러한 추세로 구매자가 만족할 수 있는 정확한 추천시스템의 중요성이 증대되었으며 정확도를 높이기 위한 새로운 방법의 연구가 계속되고 있다. 순환신경망은 시퀀스 학습에 적합한 딥 러닝 방법 중 하나이며 본 연구에서는 추천시스템의 정확도를 높이는 방법으로 구매자의 제품 접근순서를 순환신경망에 적용하여 알고리즘 성능평가를 하였다. 알고리즘 성능평가에는 대표적인 순환신경망 알고리즘과 최적화 알고리즘으로 진행하였다. 순환신경망 알고리즘으로는 RNN, LSTM, GRU 그리고 최적화 알고리즘으로는 Adagrad, RMSProp, Adam optimizer를 사용하였다. 실험 도구로는 구글의 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 사용하였고 데이터는 RecSys Challenge 2015에서 제공하는 e-commerce session 데이터를 활용하였다. 실험 결과 실험 데이터에 적합한 최적의 하이퍼파라미터를 발굴하고 적용하여 RecSys Challenge 2015 참가자들의 결과와 비교하였다. 상품 접근 순서만을 학습시킨 결과이기 때문에 등수가 높지는 않았지만 기존 추천시스템에 접목한다면 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
최근 소셜 리딩과 같이 사용자 피드백이 활발해지면서 사용자 피드백 기반 전자책 콘텐츠를 제작에 대한 요구가 증가하였다. 그러나 사용자 피드백을 전자책에 반영하기 위해서는 직접코딩을 해야 하므로 코딩을 못하는 저자에게는 어려움이 있었다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위한 블록 조립식 피드백 에디터 시스템을 개발하였다. 에디터는 입력 처리 출력모듈을 직접코딩으로 구현하였던 사용자 피드백을 영역지정, 컴포넌트 배치, 블록 편집 및 코드 생성 삽입 기능으로 반영할 수 있다. 본 시스템은 HTML, 자바스크립트, PHP, Codeigniter를 이용하여 구현하였다. 블록 편집 기능은 오픈 소스인 Blockly를 이용하여 블록을 제공, 조립할 수 있도록 하였다. 코드 생성 및 삽입 기능은 라이브러리 함수 코드를 삽입한다. 본 시스템을 통해 코딩을 못하는 일반 저자도 코딩 없이 쉽게 사용자 피드백 반영이 가능하도록 한다.
물리엔진은 게임에 등장하는 객체들이 실세계의 물리적 법칙을 따라 움직이는 것처럼 시뮬레이션하는 게임엔진의 한 요소이다. 본 논문은 오픈 소스로 제공되는 JBox2D 물리 엔진 라이브러리와 안드로이드 그래픽 API를 이용하여 작성한 모바일 게임의 구현 사례를 소개한다. 본 게임은 Crayon Physics로 알려진 PC 게임의 아이디어를 도입하였다. 이 게임은 사용자 캐릭터와 목표 캐릭터 사이에는 길이 끊어진 상태로 시작되며, 사용자는 끊어진 길을 잇는 다각형 물체를 만들어 사용자 캐릭터가 목표 캐릭터에 도달하도록 해야 한다. 사용자 캐릭터가 목표 캐릭터를 만나게 되면 승리하게 된다. 그러나 캐릭터 및 물체는 중력 등의 물리적 법칙에 지배를 받기 때문에 게임 사용자가 물체의 모양과 만드는 시점 등을 잘 설정해야 한다. 본 논문에서는 PC에는 없지만 모바일 단말기에 있는 LCD 터치와 가속도 센서 등의 다양한 입력 방식을 도입하였다. LCD 터치를 이용하여 사용자가 물체를 임의로 만들 수 있게 하였으며, 단말기를 기울여서 가속도 센서를 작동시켜 물체나 사용자 캐릭터를 이동시키는 방법을 도입하였다.
컴퓨터 관련학과의 학생들은 대부분 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행에 있어 데이터베이스 사용은 필수적이다. 이런 데이터베이스를 사용하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)의 설치가 필요하다. 그러나 DBMS를 설치의 경우 수분(시간)이 소요되며, 까다로운 설치 과정을 요구하는 DBMS도 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Docker를 이용해 DBMS를 쉽게 설치할 수 있는 시스템을 제안하였다. Docker는 리눅스의 응용 프로그램들을 소프트웨어 Container안에 배치하는 일을 자동화하는 오픈소스 프로젝트이다. Docker Container는 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싸며, 안에는 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에 설치되는 무엇이든 포함된다. 이는 실행 중인 환경과 관계없이 언제나 동일하게 실행될 것을 보증한다. 본 제안 시스템을 이용하여 데이터베이스를 생성한 후 웹에서 데이터베이스 접속 정보를 확인할 수 있으며, 서버 상태를 분 단위로 확인할 수 있도록 하였다. 본 제안 시스템을 구현하여 10팀의 프로젝트에 적용한 결과 개별 설치보다 Maria DBMS의 경우 94.5%, Oracle DBMS의 경우 98.3%의 설치 시간이 감소하여 향상된 효율을 확인하였다.
본 논문은 차등 위성항법 보정 시스템을 이용한 측위 오차 보정을 통해 소형 드론의 위치를 정밀하게 계측할 수 있는 시스템 구현에 대해 서술하고 있다. 본 시스템은 고정된 위치에 자리하는 기준국과 실시간으로 움직이는 이동국(드론)으로 이루어져 있다. 자체 기준국 위치 정보와 국가에서 제공하는 관측 정보를 함께 후처리하여 기준국의 정밀 좌표를 획득하는 과정에 대해 서술하고, 이동국을 정밀 추적하기 위한 차등 위성 항법 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 대해 설명한다. 기준국 및 이동국 구현에 있어 저가의 경량 위성 항법 수신기 및 오픈소스 소프트웨어 코드와 라이브러리를 활용하여 범용성과 경제성을 극대화 하였으며, 오차 보정 정보 송수신에는 비 면허 주파수 대역 무선통신인 지그비(Zigbee)를 사용하였다. 본 시스템을 이용하여 소형 드론 위치 추적 시험 결과, 평균 측위 오차가 0.8m 및 최대 측위 오차가 1.2m로, 단일 위성 항법 수신기를 사용했을 경우 대비 오차가 86% 개선됨을 확인할 수 있었다.
기후변화에 따른 환경오염은 21세기 인류에게 가장 심각한 문제 중의 하나로 대두되고 있다. 환경적인 측면에서 하천오염은 경제적으로 많은 문제를 발생시키고 있다. 이러한 하천오염 문제를 해결하기 위해서는 오염물질의 농도 측적 및 데이터 축적이 필수적이라 할 수 있다. 그러나 일반적으로 오염물질 부하량에 대한 직접적인 측정은 비용 측면에서 쉽지 않은 것이 사실이다. 또한 실시간으로 BOD, COD, TN, TP 등의 자료를 이용하여 예측하는 것에는 자료의 부족성으로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 구글의 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 기계학습을 통한 하천오염 예측을 목적으로 하고 있다. 기계학습을 위하여 텐서플로우를 활용하여 RNN, LSTM 인공신경망 모형을 구축하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 결과치 분석을 위한 자료로는 금강 유역에 위치한 옥천 관측소 충청북도 옥천군 이원면 이원대교에 위치한 $36^{\circ}14'31.0''N$$127^{\circ}40'02.6''E$의 관측소에서 BOD, COD, DO, 부유물질의 자료를 사용하였다. 모형의 학습을 위해서 입력자료는 수위, 유량, 평균기온, 평균풍속 자료를 2004년 ~ 2017년까지의 14년간의 자료를 사용하였다. 연구를 위해 BOD, COD, DO 부유물질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr/)의 자료를 활용하고 수위, 유량등의 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr/)의 자료를 사용하였다. 그러나 수온, 수위, 풍속등의 자료는 일 자료가 있는가 반면 BOD, COD, TN, TP등의 자료는 일 자료가 있지 않아 이를 원활히 활용할 수 있도록 예측을 위한 결과치의 선형보간법을 통해 일 자료를 획득한 후 연구를 하였다. RNN, LSTM의 분석 시 학습속도, 반복시행횟수 sequence length의 길이 등의 값을 조절 하면서 결과치를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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