에너지 소비 증가, 환경 이슈로 전력 산업의 고도화 및 에너지 효율화에 대한 요구가 증가하면서 지능형 전력시스템과 같은 전력 IT 융합산업이 새로운 신성장동력으로 주목받고 있다. 기존 수배전반 관리 설비는 무인화, 자동화 추세에 따라 많은 수의 센서와 모터 등이 설치되고 있다. 이들의 작동상태를 관찰하고, 신속한 대응이 필수적이며, 각종 이상 발생 시 즉시 조치를 취하여야 할 필요가 있음에도 불구하고 응급 상황을 인지하지 못해 전력사고로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 전력감시, 고장검출, 유지관리, 시스템 제어를 위한 수배전반 모니터링 시스템을 제안하고, 오픈소스 하드웨어 플랫폼과 Wi-Fi 통신방식을 활용하여 수배전반 모니터링 시스템을 구현하였다.
영상의학과 진료에 자주 이용되는 X선 장비는 임상에서 가장 보편화되어 있고 가장 많이 사용되는 장비이다. 장비는 지속적인 품질관리를 통해서 환자에게 정확한 정보를 제공해야 한다. 수동으로 계측 할 경우 재현성이 떨어지고 평가결과에 대한 신뢰도에 문제가 있을 수 있다.본 연구에서는 현재 임상에서 사용되고 있는 진단용 X선발생장치의 X선관 초점과 가변 조리개의 중심선속이 얼마나 일치하는지를 자동화된 프로그램을 통해서 계측하고 평가하고자 하였다. 실험결과, 두 개의 평가용 중심점 좌표를 계산하는데 성공하였고 두 점간 거리를 픽셀단위로 계산하여 판정에 적용하였다. 중심선속 일치정도가 정상 각도이내에 존재하는지 비정상 범위인지에 대한 자동판정 값을 제시하였다. 본 연구의 결과는 엑스선장치의 품질관리에 도움을 줄 것으로 판단한다.
업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
동영상 데이터베이스 시스템을 구축하려면 동영상의 샷 경계 검출이 먼저 이루어져야 한다. 그러나 이 과정이 자동화되지 않아 많은 시간과 노력이 필요하다. 샷 경계 검출 알고리즘은 많이 연구되고 있으나 영상 편집시 사용된 편집 효과의 발전에 의하여 완벽한 검출은 매우 어려운 실정이다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증과 수정이 꼭 필요하다. 시공간 슬라이스는 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시공간 슬라이스에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시공간 슬라이스의 변화만으로 샷 경계를 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 논문에서 제안하고 구현한 시스템은 시공간 슬라이스 상에서 오검출 키 프레임을 삭제할 수 있으며 미검출 된 키 프레임을 생성할 수 있도록 하였다.
단축 URL은 짧은 URL을 긴 URL 대신에 사용하는 방식으로, 짧은 URL이 긴 URL에 리다이렉션되는 방식이다. 단축 URL은 생성과 사용이 간편하고, 글자수가 제한된 마이크로 블로깅 서비스의 사용이 증가함에 따라 폭발적으로 사용량이 증가하였다. 단축 URL의 사용이 간편하기 때문에, 메일, SMS, 책에서도 많이 사용되고 있다. 그러나 대부분의 단축 URL은 연결된 URL과의 어떠한 연관성도 없어, 사용자는 단축 URL에 직접 확인하기 전까지는 무엇에 관한 URL인지 모른다. 연결된 URL을 알 수 없다는 점을 악용하여, 단축 URL은 피싱 사이트나 악성코드 유포 등에 쓰인다. 기존에 이러한 문제를 극복하기 위해 단축 URL 서비스 사이트의 이름을 바꾸거나, 웹사이트의 정보를 반영하거나, 지역 이름의 줄임말 같은 단축어 사용 등의 시도가 있었으나, 각각의 방법에는 자동화의 어려움, 상대적으로 긴 단축 URL 길이, 적용 범위 한계가 각각의 문제점으로 적용하였다. 앞선 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 아랍어의 모음이 없는 문자 시스템에서 착안하여 URL 사이트 이름에서 모음을 탈락시킨 유사한 문자열을 이용하여 단축 URL 방식 SHRT를 제안한다.
오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비밀번호를 입력하는 과정에서 가장 큰 보안 위협은 비밀번호를 훔쳐보는 것이다. 비밀번호 훔쳐보기는 비밀번호를 입력하는 과정을 옆에서 지켜보고 비밀번호를 획득하려고 하는 행위로서 비밀번호를 획득하는 가장 전통적인 방법이며 강력한 보안 위협이다. 본 논문에서는 인지심리학에 기초한 비밀번호 훔쳐보기로부터 안전한 기술인 역동 인증 체계(DAS)라 불리는 비밀번호 입력 기술을 제안하였다. 그리고 제안한 역동 인증 체계의 비밀번호 훔쳐보기에 대한 안전성을 직관적인 관점, 훔쳐보기 실험, 이론적인 분석으로 구분하여 검증하였다. 비밀번호 훔쳐보기로부터 안정성이 입증된 역동 인증 체계를 내장시킨 비밀번호 입력기를 설계하여 구현하였다. 구현한 비밀번호 입력기는 일반 패스워드 입력방식 보다 훔쳐보기 공격자의 비밀번호 획득 확률을 현저하게 낮출 수 있으므로 은행에서 운영하는 금융자동화기기에 적용 및 운영되기에 적합한 것으로 평가를 받아 금융기관에서 도입하여 활용되고 있다.
지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패틴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과 연구대상지역내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
연구목적: 일반적으로, 사람들은 일상생활 속에서 자신이 어떻게, 어디서 걷는지 등에 대해 많은 관심을 기울이지 않는 경향이 있다. 하지만, 심각한 화재나 지진이 일어났을 때, 사람들은 가능한 한 빨리 위험지역에서 벗어나려고 노력한다. 만일 사람들이 비상상황에서 의사결정 이론에 근거하여 탈출하게 된다면, 사상 자는 크게 줄어들게 될 것이다. 본 연구는 심리학적인 관점과 인지과학의 관점으로 인간의 행동을 보다 구체적으로 이해하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 유튜브, CCTV 등에서 얻은 비상상황에서의 영상자료를 수집하여 상황별 사람들의 보행 특성을 분류하였다. 연구결과: 비상상황에서의 보행자의 속도나 방향 전환이 평상시와 전혀 다른 특징을 가지는 것으로 나타났다. 재난 발생 시 탈출 방향이 주로 한 방향이기 때문에, 방향전환이 적으며, 평균 보행속도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 분석결과, 평상시에서의 인간의 행동은 살면서 학습한 습관에 기반하지만 비상 상황의 경우, 원초적인 본능에 기반하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구에서 활용된 방법론과 연구 결과는 비상상황에서 사람들의 보행 행태에 대한 시뮬레이션과 분석에 활용 될 수 있을것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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