2001년 이후 주택가격의 상승에 따라 저소득층의 주거비 부담이 가중되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 정부에서는 국민임대주택의 지속적인 공급과 더불어 민간주도의 공공임대주택의 확대공급을 적극 장려하고 있다. 주거비 보조제도는 선진복지국가에서 저소득층 세입자의 주거문제해결을 원조하는 방법의 하나로서 임대료 통제 및 공공임대주택의 공급과 더불어 3대 정책수단으로 인식되고 있다. 국내에서도 국민기초생활보장법에 임대료와 수선비 지원이 가능한 주거급여가 제한적으로 포함되어 있으나, 공공임대주택사업의 경우 아직 뚜렷하게 제시된 수익률에 관한 명확한 기준이나 체계가 없어 본격적인 제도발전을 위한 연구가 필요한 단계이다. 따라서 본 연구에서는 공공임대주택사업의 적정 수익률의 산정과 더불어 저소득층의 주거 비 지불능력을 고려한 주거비 보조금액의 기준 제시를 목적으로 한다.
본 논문에서는 이동 통신 메탈 폰 단말기용 보조 문자슬롯 하이브리드 MIMO 안테나를 설계하고, 이를 제작하였다. 보조 문자슬롯은 단말기 후면 메탈 커버에 슬롯을 내어 LTE class 40대역을 담당하게 하였다. 문자 슬롯으로 2종류의 문자를 설계하였으며, 주 안테나인 모노폴+IFA 하이브리드와 함께 동작하도록 하였다. 안테나는 LTE class 13 / LTE class 14 / CDMA / GSM / DCS / PCS / W-CDMA / LTE class 40 대역에서 VSWR 3: 1 이하의 조건을 만족하였다. 무반사실에서 측정한 안테나의 평균이득은 전체 대역에서 -5.57~-1.45 dBi이고, 효율은 27.75~71.6 %로 측정되었다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동단말기를 이용하는 디지털 TV 인터랙티브 게임을 설계하고 구현하였다 이 프로그램은 시청자로 하여금 이동단말기를 이용하여 게임에 참여하도록 한다. 최근 이동단말기에는 고급 인터페이스가 적용되고 있다. 특히 터치패드 형식의 인터페이스가 각광받고 있다. 터치패드 형식의 인터페이스는 TV 게임유저에게 보다 익숙한 인터페이스를 제공하고 사용자로부터 다양한 형태의 입력을 받을 수 있다는 장점이 있다. 이동단말기를 이용하면 여러 명의 이동단말기 사용자들이 동시에 TV 게임에 참여할 수 있으며, 각 사용자에게 보조 화면을 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 프로그램의 장점을 상세히 기술하고 전체 구조를 설명한다. 그리고 구현된 인터랙티브 게임을 실제 방송환경과 유사한 환경에서 모의 시연한다.
지금까지의 이동체 인덱스에 대한 연구는 주로 인덱스 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 두고 있다. 다수의 이동체 인덱스에서 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 인덱스 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 고려하지 않았다. 이동체 데이터 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-tree는 이동체에 대한 갱신 연산 비용이 많이 든다. 이런 R-tree의 단점을 보완하기 위해 이동체가 가지는 MBR값이 동적으로 변화하는 환경에 맞추어 R트리의 갱신 비용을 절감하여 처리하는 LUR-tree가 제안되었다. 본 논문에서는 마른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 LUR-tree를 관리할 수 있는 현재 인덱스에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 인덱스 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 간단한 버퍼링 기법을 사용한다. LUR-tree의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 인덱스를 추가하여 갱신 연산에 따른 노드의 분할과 합병을 예측한다. 예측된 결과를 바탕으로 노드의 변화를 최소화하는 방향으로 데이터의 갱신 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입이 기존의 다량 삽입 기법들과 비교해 인덱스의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 연속적인 위치를 효과적으로 갱신하면서 미래 위치 검색을 기인하는 색인 구조를 제안한다. 이동 객체의 갱신 비용을 감소시키기 위해 제안하는 색인 구조는 보조 색인 구조를 통해 이동 객체가 존재하는 단말 노드를 직접 접근하고 노드의 정보가 변경될 경우 상향식으로 갱신을 수행한다. 실제 이동 객체의 위치는 주 색인 구조에 저장되며 중간 노드에는 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 kd-트리와 유사한 분할 정보를 기록한다 또한 자식 노드에 포함된 이동 객체를 포함하는 속도 정보를 이용하여 미래 위치 검색을 지원한다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 물리적 해석을 통한 이동 성능 개선에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있는 강력한 진공흡착방식과 고성능 모터 제어에 의한 바퀴 이동방식을 혼합하고 효율적으로 평형을 유지 또는 제어하기 위하여 로봇에 미치는 다양한 힘과 모멘트를 분석하고 수식화 하였으며 기존의 수직이동 속도를 개선하기 위한 로봇의 물리적 변수를 추출하여 변수와 이동력간의 관계를 고찰하였다.
본 논문은 휠체어의 탑승자의 구동력과 BLDCM(Brushless DC Motor) 에서 출력되는 보조력인 전기적인 구동력을 동시에 사용하는 탈부착형 수전동 휠체어의 제어기를 제안한다. 제안된 방식에서는 탈부착형 수전동 휠체어 제어기는 휠체어의 기울기와 휠체어의 상관관계를 바탕으로, 탑승자의 휠체어 림 구동 상태를 추정하여 휠체어의 전동력을 전달하는 BLDCM에서 구동력을 사용자의 지령에 따라 보조하도록 제어한다. 사용자의 요구 상태는 림의 구동에 따른 휠체어의 상태를 가속도, 자이로 센서를 이용해 측정을 하게 되고, 이를 상보필터를 사용해 각도를 보정하여, 지령치를 계산하고, 구동부는 지령치에 따라 휠체어에 필요한 전동력을 발생하게 된다. 탈부착형 수전동 휠체어의 제어방식은 시뮬레이션을 통해 가능성을 검증하였다.
일반적으로 메모리 관리에서 가장 큰 문제점은 느린 보조기억 장치의 속도와 빠를 주기억장치의 속도 차이에서 나타나는 성능 저하라고 한 수 있다. 요구 페이징 기법에서 페이지 폴트가 일어나면 페이지 교체 정책에 의해 필요 없는 페이지들을 스왑 디바이스로 이동을 시킨다. 이때 느린 보조기억장치의 접근 속도로 인한 응답시간의 지연은 전체적인 시스템 성능의 저하를 초래한다. 이때 스왑 디바이스로의 접근 횟수와 페이지의 크기를 줄일 수 있다면 페이지 아웃되는 응답시간을 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 가상 메모리 압축 시스템을 설계하여 스왑 아웃되는 시간을 줄이며 압축된 페이지들을 사용함으로써 메모리 공간을 절약하여 시스템의 전체적인 성능 향상을 위한 모바일 시스템을 설계한다.
본 논문은 힘 보조형 휠체어에 있어 힘 센서 없이 사용자의 구동 의지를 측정하는 방법과 이를 통한 차량제어 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 모터의 수학적 모델을 이용하여 사용자의 구동 의지력을 추정하는 알고리즘을 도출한다. 이후 도출된 외력을 기반으로 사용자가 원하는 차량 속도 및 방향을 추정한다. 이를 토대로 차량의 이동량을 결정하고 차량이 이에 따라 구동되도록 알고리즘을 구성하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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