본 연구에서는 유한요소 구조해석을 위한 전후처리 통합운영 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 구조해석, 전처리 및 후처리가 윈도우즈 환경에서 통합운영될 수 있도록 설계되었는데, 다중처리, 객체연결 및 결합 기법 등을 사용한 다중 윈도우상에서 대화식 입출력 기능과 여러가지 입출력 결과의 동시표현 등으로 더 향상된 그래픽 사용자 접속장치 환경을 제공한다. 따라서 메뉴, 대화상자, 다중 윈도우상에서의 단계별 자동입력 등을 통하여 자료의 입력이 용이해졌고, 동일 화면상에서 입력자료와 출력결과를 동시에 나타낼 수 있게 되었다. 본 시스템의 타당성과 효율성을 검증하기 위하여 여러가지 구조물에 대한 정적 및 자유진동해석을 수행하였다.
u-러닝 환경은 수 없이 많은 단계를 거쳐 발전되어 왔으며, 현재에는 학습자의 학습 결과 분석과 양적인 사용, 질적인 평가 등을 통하여 정립되고 있다. 일반적으로 개선된 학습 효과와 학습자의 학습 결과분석을 위하여 대부분의 학습 시스템이 문항분석방법을 이용되고 있다. 그러나 오늘날 학습 시스템은 문항분석이론 대신에 문항반응이론을 사용하고 있다. 문항분석이론은 시험에 대한 각각의 가능한 응답에 대한 확률을 위해 명확한 모델을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 문항반응이론을 이용한 경량 컴포넌트 기반의 u-러닝 시스템을 제시하고자 한다. u-러닝에 적용된 기기는 윈도우 모바일 5.0 환경의 PDA로 하였다.
최근 각종 보안 침해 사고는 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이는 네트워크를 통한 정보의 공유가 가속화되면서 그 피해가 더욱 늘어나고 있다. 이러한 보안 침해 사고는 침입차단시스템, 침입탐지시스템, 가상사설망 등 정보보호시스템의 활용으로 최소화가 가능하지만, 이는 전문가적인 지식이 필요하며 일반 사용자가 운영하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 파일 접근 제어 모듈을 설계 및 개발하였고, 이는 공격에 대한 탐지가 아닌 운영체제상에서 공격에 대한 차단할 수 있다. 본 논문에서 구현한 파일 접근 제어 모듈은 윈도우환경 뿐만 아니라 리눅스 환경에서도 적용할 수 있으며, 다중 사용자가 사용하는 운영체제에 따라 파일에 대한 접근 제어를 함으로써 파일에 대한 접근제어, 무결성, 부인 방지를 할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 상황정보 인식 분야를 연구하면서 가장 밑바탕에서 기초가 될 수 있는 것은 인터넷 기술과 XML(Extensible Markup Language)이다. 인터넷을 통한 통신에서 XML 데이터의 사용이 일반화되고 있으며 데이터의 형태는 연속적이다. 그리고 XML 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하기 위한 방안들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의처리를 효율적으로 수행하기 위한 기반연구로써 XML을 레이블의 순서화된 트리로 모델링하여 온라인 환경에서 빈발한 구조를 추출하는 마이닝 방법을 제안한다. 즉, 지속적으로 입력되는 XML 데이터의 구조를 트리로 모델링하고 각각의 트리를 하나의 트리 집합의 구조로 표현하여 현재 윈도우 시점에서 빈발한 구조를 정확하고 빠르게 추출하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 XML의 질의 처리 및 색인 구성의 기초 자료로 활용될 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 센서 데이터는 빠르고 연속적인 데이터 스트림 형태로 전송된다. 이러한 개별적인 데이터 스트림 정보를 연관되어 처리하기 위해 조인 연산이 필요하다. LWO, SWF 와 같은 기존 기법들은 Nested Loop Join 을 이용해 데이터 스트림 환경에서 조인 알고리즘을 제시하였다. 하지만 Nested Loop Join 을 사용하기 때문에 슬라이딩 윈도우의 크기에 따라 처리 속도가 영향을 많이 받고 XJoin 은 디스크 I/O 추가 비용이 필요하다. 제안 기법은 환형 큐 버퍼 기반의 해시 색인을 이용한 조인 기법은 환형 큐를 이용하여 데이터의 삽입, 삭제를 관리하고 해시 색인을 이용해 조인 연산을 처리 하여 제안 기법은 기존의 기법 보다 조인 연산을 보다 효율적으로 처리 할 수 있다.
본 논문에서는 실내 환경에서의 환경 인자에 대한 사람의 감성을 측정하기 위한 감성 측정기를 개발하였다. 온도, 습도, $CO_2$ 및 $C_4H_{10}$ 농도를 측정할 수 있는 네가지 종류의 센서를 사용하였는데, 감성지수를 정의하기 위해서는 온도, 습도, $CO_2$ 센서만을 사용하였고, $C_4H_{10}$ 센서는 내부 공기의 유해도 측정을 위해 사용하였다. 제안한 측정기는 온도, 습도, $CO_2$ 농도 각각에 대해 따로 감성지수를 설정하고 이를 조합하여 현재 실내환경에 대한 최종 감성지수를 제시하도록 하였다. 제안된 알고리듬의 타당성을 PC 윈도우 95환경에서의 시뮬레이터를 이용하여 확인하였고, 마이크로 프로세서를 사용하여 독립적인 감성측정기를 제작하였다.
데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 기존의 사진영상 속의 피사체위치를 확인 가능한 시스템으로써, GPS의 사진촬영 위치와 자이로캠퍼스의 방향각을 통해 사진영상 속의 피사체위치를 확인 가능하도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 사진영상의 피사체 위치확인 시스템의 검증을 위해 윈도우 운영체제의 환경과 임베디드 환경에서 각각 구축하였다. 임베디드 시스템의 개발환경으로는 S3C2440A & PXA270 프로세서를 사용하였으며, 개발보드에는 Camera와 GPS, 자이로캠퍼스를 포함하고 있으며, 개발언어는 C언어로 구현하였고, 디버깅 환경은 Linux환경의 GCC 컴파일러를 사용하여 디버깅을 하였다. 검증을 위한 PC용 소프트웨어는 비쥬얼 C++ 를 사용하여 검증 소프트웨어를 개발하였으며, 사진영상의 피사체 위치확인을 위해 알맵, 구글어스를 통해 확인할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 사진영상 속에 위치정보를 포함함으로써 사진파일을 다양한 분야로 활용하기 위한 방안을 모색하였다. 검증결과 기존의 GPS의 오차범위인 반경 10m의 오차범위가 1m 이내로 줄어들었음을 확인하였다.
1990년대 초 교통혼잡 비용 및 교통사고로 인한 사회적 비용이 갈수록 증가하게 되었다. 이에 대한 해결 방안으로써 물리적인 도로 및 철도 등 기간시설물의 증가와 논리적인 운영방안의 효율화 두 가지 방법이 제시되었다. 이 중 기간시설물의 증가에는 한계가 있을 뿐만 아니라 많은 비용이 소모되므로 논리적 해결 방안으로서 ITS 도입이 대두되었다. ITS 도입 이후 현재까지 많은 연구와 시범 사업 등으로 인하여 정보의 수집가공 분야는 세계 선진국 대열에 올라섰으나 제공분야에 있어서는 아직 미흡한 실정이다. 제공분야는 수집가공 분야와는 달리 인적, 물적 비용이 상대적으로 적게 소요되며 정보통신 분야의 아이디어를 통해 기본정보 및 부가정보를 얼마든지 활용할 수 있다. 이에 현재 인터넷 환경 변화(웹2.0) 및 기술 발달에 따라 마이크로소프트 윈도우즈 환경(윈도우 비스타)에서 제공되는 사이드바 가젯(gadget)을 활용하고자 하였다. 기본교통정보를 사용자의 편의성에 맞추어 제공하는 기초방안으로 RSS(Really Simple Syndication)방식을 이용하여 교통정보 활성화를 도모하고자 방안을 제시하였다. 이러한 가젯을 제공하기 위해 우선 교통정보를 제공해주는 각 기관별 또는 민간업체 현황을 분석하였으며, 각 사이트의 특성을 파악하고 현재 제공 가능한 정보와 향후 정보 제공시 고려해야 될 사항을 제시하였다.
북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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