RFID 기술은 전파 신호, 즉 라디오 주파수를 이용한 무선 인터페이스를 통해 사물의 정보를 원격으로 주고 받을 수 있는 기술로서, 기존 바코드의 단점을 보완하여 사물의정보화를 촉진함으로써 향후 USN 환경의 핵심 기술로 활용될 것이다. 특히 RFID 기술은 기존의 자동식별 매체에 비해 인식거리 및 제작가격 등에서 서비스 창출과 시장 활성화에 유리한 특징을 갖고 있으므로 현재 물류 및 유통 업계를 중심으로 테스트베드구축과 실증실험이 진행되고 있다. 따라서, 본 고에서는 국제 표준화기구인 ISO/IEC및 RFID 기술 규격화 단체인 EPC global, 그리고 국내 표준화 그룹을 중심으로, RFID기술의 표준화 및 관련 기술 동향을 정리한다.
본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.
의료기관의 정보화 수준이 높아짐에 따라 권한 없는 자의 정보 접근 및 유출, 진료정보 및 개인정보의 손실이나 파손, 환자 안전에 대한 위협 등 여러 가지 정보보호 리스크 요인이 대두되고 있다. 의료기관이 취급하고 있는 의료정보는 환자 개인을 식별할 수 있는 개인정보뿐만 아니라 개인의 사생활보호 차원에서 신중하게 취급해야 하는 매우 민감한 진료 정보를 포함하고 있으므로 정보보호의 중요성이 매우 크다고 볼 수 있다. 따라서 개인의료정보를 컴퓨터와 네트워크를 통해 처리하는 의료기관의 정보보호 수준 제고가 매우 중요하고 시급한 과제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 의료기관 정보화의 진전과 원격의료/재택의료의 발전, 국가보건의료정보 인프라 구축, e-Health 및 유비쿼터스 건강관리 시대의 도래 등과 같은 중대한 의료정보 패러다임의 변화 속에서 정보보호의 이슈와 해결방안을 모색해 보았으며, 의료정보보호 수준제고를 위한 정책방향을 제시하였다. 개별 의료기관뿐만 아니라 국가 차원의 의료정보 인프라 구축 사업 추진 시에도 본 연구에서 제안한 의료정보 보호 수준제고 방안이 적용되어 정보화의 효율성과 정보보호가 균형을 이룰 수 있을 것으로 기대된다.
재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적인 접근을 할 수 없는 지역을 사전에 탐사하여 인간으로 하여금 올바른 판단을 돕기 위함에 있다. 하지만, 재난 지역에서는 통신장애 문제나, 육안 식별이 불가능한 상황, 원격조정을 통하여 로봇이 업무 수행에 상당한 제약을 받는다. 이 문제를 해결하기 위해 "LED-RGB 칼라센서를 이용한 상호위치 인식 방법연구"[1]을 수행하였으나, RGB의 인식거리가 상당히 짧고, 판단이 모호한 단점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 RGB-D센서를 이용하여 RGB의 인식거리를 증가시켰다. 또한 더욱 높은 정확성을 이용하기 위해, Depth를 사용하여 사물들의 특징점들을 랜드마크로 하고 랜드마크로부터의 상대위치를 파악하여 위치를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 상호인식 알고리즘을 이전 방식과 비교하고자 한다.
현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 GRE 터널링을 사용한 원격지에서의 BGP 어나운싱 방법에 대해 서술한다. BGP 어나운스를 진행하기 위해서는 고가의 라우터 장비와, 고성능, 고가용성의 네트워크, 자율시스템 망 식별 번호 (AS Number)이 필요하지만 소형 네트워크 운영을 위해 위 요소들을 모두 구비하는 것은 어려운 점이 많기 때문에, BGP Announce를 지원하는 퍼블릭 클라우드와의 GRE 라우팅을 사용해서 저비용으로 안정적인 BGP Announce를 하는 방법과, 이에 필요한 소프트웨어적 구성에 대해서 기술한다.
지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
스마트 홈은 집에서 사용하는 가전기기를 집 밖에 있는 사람이 원격으로 제어할 수 있는 기술 및 서비스로서 사용자에게 편의성을 제공한다. 사람과 가장 밀접한 장소인 집 내부에 서비스를 제공하기 때문에 공격자에 의한 악의적인 기기제어, 사생활 침해와 같은 보안 사고가 있는 경우 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 현재 해외 제품의 경우 가전기기의 취약점들이 매년 지속적으로 발표되고 있으며 이러한 취약점들은 사용자의 안전과 개인 자산에 심각한 문제를 발생할 수 있다. 따라서 국내의 스마트 홈 서비스를 안전하게 이용하기 위해서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 전체적인 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링을 사용하여 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 위협을 체계적으로 식별하고 스마트 홈 환경의 보안을 분석하기 위한 체크리스트를 제안한다. 제안한 체크리스트의 실효성을 위해 실제 서비스에 적용하여 스마트 홈을 분석한다.
염분의 변화가 심한 황해의 해양환경 조건에서 정확한 해수음속을 산출하기 위한 논리적 방안을 제시하였다. 본 방안은 미항공우주국에서 개발한 Aqua 및 Soil Moisture Active Passive(SMAP)위성자료를 기반으로 하계절 30.5 psu 미만의 저염분수의 확장과 수온역전 현상 발생 위치를 식별하고 그 위치에 수심별 수온염분 측정센서인 Conductivity, Temperature, and Depth(CTD)가 탑재된 해양관측용 무인체계를 투입하여 음속이 적재적소에 정확히 측정하는 방안을 제시하였고 이의 원활한 수행을 위한 흐름도(flow chart)로 정리하였다. 본 방안을 통하여 염분의 변화폭이 증대되는 특이 해양환경을 조기에 식별하여 소모성 연직 수온 측정기인 Expandable Bathy Thermograph (XBT)로 음속을 계산할 때 정확도의 저하가 발생 되지 않도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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