최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원 시스템의 개발에 관해 다루고 있다. 다구찌 실험을 구성하는 네 개의 단계 중 실험계획단계는 실험목적, 품질특성, 인자선정 등과 같이 실험의 근간이 되는 가장 중요한 의사결정을 포함하고 있으면서도 지금까지 그 중요성이 간과되어 왔다. 본 연구에서 개발된 시스템은 에이전트를 기반으로 하는 두 개이 의사결정지원 메커니즘을 통해 실험설계자의 다구찌 실험계획을 지원한다. 첫 번째로, 도메인 지식제공 메커니즘은 수집 에이전트라는 인터넷 에이전트를 이용하여 분산된 지식제공자들로부터 실험의 대상이 되는 분야의 지식을 수집하고, 보고 에이전트를 이용하여 이를 정리 및 가시화하여 실험설계자에게 보고함으로써 다구찌 실험계획의 의사결정을 지원한다. 이 메커니즘을 이용하면 시간적, 지리적으로 회의를 갖기 어려운 지식제공자들도 동이란 실험팀을 이루어 브레인스토밍을 통한 실험계획의 의사결정에 기여할 수 있다. 두 번째로, 상황감지 도움말 메커니즘은 도움말 에이전트라는 지능형 에이전트를 통하여 실험설계자의 설계 행위를 관찰하고 그 상태를 파악하여 상황에 알맞은 도움말을 적절한 시점에 제공하다. 상황감지 도움말 메커니즘은 도메인 지식제공 메커니즘과 더불어 실험설계자의 의사결정오류를 줄여 실험의 신뢰성을 증가시키며, 불필요한 시간과 자원의 낭비를 막을 수 있다.
대부분의 국방정보시스템의 소프트웨어는 높은 가용성, 신뢰성, 신속성, 정확성 등을 요구하는 대규모이면서 복잡한 실시간 시스템이다. 이러한 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에 있어서 저비용 고효율의 미개국방경영 건설을 위하고 강한 전투력을 육성하기 위해서는 국방정보시스템의 효율적인 소프트웨어 개발사법이 요구된다. 따라서, 국방정보시스템의 소프트웨어 사업관리자가 개발사업을 관리하고 감독하는데 있어서 개발자와 사용자간의 조정 및 통제 기능을 수행하고 해당 국방정보시스템의 특성을 파악하여 성공적인 사업수행을 할 수 있도록 기술적인 사업관리 측면에서 구체적이고 상세화된 방안/지침을 제공하기 위한 전문가시스템의 지식베이스 도메인 지식개발에 관한 연구이다. 기존의 국방정보시스템의 사업관리자가 경험을 동해 축적해 온 기술, 정책, 아이디어, 노하우 등에 대한 지식을 습득하고 사업 관련자료에서 제시한 소프트웨어 생명주기 단계별 방안이나 지침 등을 바탕으로 하여 식별된 사실이나 내용을 지식베이스로 구축하여 국방정보시스템의 사업관리자가 필요로 할 때 설명모듈을 거쳐 임무 및 세부활동사항을 게시하여 줌으로써 사업관리 경험이 부족하거나 사업관리자가 교체되었을 때 사업관리자들이 업무를 지속적으로 연계시켜 임무수행이 가능하도록 기초/기반 여건을 제공하고자 한다. 본 논문은 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에서 소프트웨어 생명주기 단계별 사업관리자의 임무 및 세부활동사항 지원용 전문가시스템을 개발할 때 이용할 수 있도록 도메인 지식을 개발하는 것이며 논문의 결과를 활용시 기대되는 효과는 본문을 참고 바란다.의 장점을 취합하여 설계되었다. 본 시스템은 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is
2008년 등장한 비트코인(Bitcoin)은 중앙의 신뢰기관 없이 직접 거래가 가능한 전자 화폐 시스템이다. 당시 비트코인은 단지 개념상의 화폐에 불과했지만, 이제는 현실 화폐만큼의 지위를 누리게 되었다. 비트코인의 대중화 덕분에 블록체인 기술은 대중적 관심의 대상이 되었다. 블록체인 기술은 화폐 기능만이 아니라, 다양한 영역으로 확장해가고 있다. 블록체인의 가능성은 구성 중이다. 이 논문에서는 블록체인 응용 중에서 비트코인, 네임코인(Namecoin), 메디블록(MediBloc) 사례를 비교함으로써 블록체인의 기술적 성격과 사회적 상호 구성의 경과를 살펴보고자 한다. 2013년 등장한 네임코인은 현행의 중앙집중적 인터넷 도메인 네임 시스템(DNS)을 대체할 목적으로 설계되었다. 도메인 네임 관리 방식에 대해서는 오래전부터 논쟁이 있었지만 이미 수립된 체제를 대체하는 일은 쉽지 않다. 한편 메디블록은 의료데이터의 분산적 관리를 제안하고 있다. 메디블록은 의료데이터의 핵심 생산자는 환자이므로 데이터의 관리도 환자에게 권한을 줘야 한다고 주장한다. 블록체인 기술은 현행의 관리 권한을 분산함으로써 더 민주적인 의사결정 형성을 도울 것인가? 아니면 단지 더 자동화된 기술적 해법에 그칠 것인가? 시민으로서 우리는 블록체인을 의제화함으로써 이 기술의 현실적 구현 과정에 개입할 수 있다. 그것이야말로 기술의 사회적 구성이 될 것이다.
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해 주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미널에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실 시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다.용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.osed algorithm are faster and lower than the existing LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which
기존 이동통신 트래픽은 기존 음성위주에서 무선 인터넷접속 SMS/MMS 등 다양한 형태의 데이터서비스위주로 확대되고 있고, 대용량 인터넷 사용니즈가 유선에서 무선환경으로 바뀌고 있다. 이에 따라 휴대인터넷(WIBRO) 및 갖가지 3G 데이터 상품들이 상용화되었고, 무선 인터넷의 사용이 확대됨에 따라 MIPv6의 중요성이 부각되고 있으며, 2004년 표준화된 MIPv6에서 Fast MIPv6(2005), Hierachical MIPv6(2005), Proxy MIPv6(2008) 등 성능이 개선된 프로토콜 및 관련 기술이 활발히 연구중이다. MIPv6에서 가장 중요한 지연요소가 기지국간 이동시 핸드오버 지연과 패킷 손실인데 08년 8월 발표한 PMIPv6에서는 이동 관련 시그널링 메시지 및 지연 감소에 성능개선 효과가 크지만 1개의 LMA 도메인을 고려하여 기술하였다. 복수개의 LMA를 가정하여 LMA간 이동시에는 현재 특별한 규정이 없어 과도한 지연 시간으로 실시간 통신에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해, LMA간을 이동할 경우를 가정하여, 세부절차 정립과 다양한 개선기법을 적용하고, 성능개선 효과를 확인한다.
사물인터넷은 오늘날 기술 주기에서 가장 널리 논의되고 있고 있는 기술적 개념이다. 이러한 기술은 우리가 어떻게 일을 하는지 뿐만 아니라 어떻게 사는지에 대한 급진적 변화를 예측할 수 있다. IoT의 개념은 기본적으로 데이터 네트워크를 통해 컨트롤 할 수 있는 연결된 장치의 웹을 의미한다. 이와 같은 장치들을 컨트롤하기 위해 요구되는 기술 비용과 스마트폰을 통한 인터넷의 연결의 증가로 IoT는 향후 10년 안에 모든 퍼베이시브 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지식재산권(특허)의 관점에서 빠르게 성장하는 기술 도메인의 기술적 요소들을 살펴본다. IoT 기술의 특허 분포에서 전체 특허들의 5%가 상위 특허 출원인이고 나머지는 다수의 출원인이 차지하고 있다. 특히, 미국지역에 가장 많이 출원하고 있고, 이것은 한국과 일본의 큰 아시안 시장과 밀접한 관계가 있다.
셀룰러 망 환경에서 인터넷 호스트의 이동성을 지원하기 위하여, 본 논문에서는 Mobile IP의 단점을 보완할 수 있는 적응적 이동성 제어 방식과 이러한 방식을 구현하기 위한 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 사용자의 이동성에 따라 외부 에이전트의 의탁주소를 적응적으로 결정한다. 따라서, 제안된 방식은 외부 도메인의 게이트웨이를 외부 에이전트로 지정하는 기존의 마이크로 이동성 지원 방안들과는 다르다. 이렇게 적응적 방식을 사용하면, 셀룰러 망에서 다양한 환경에 적합한 서비스 품질을 사용자들에게 효과적으로 제공할 수 있다. 또한 핸드오버를 자주 하여 발생하는 Mobile IP의 신호 부하도 줄일 수 있다. 제안된 방식의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검토해 본 결과, 이동 노드에게 비교적 안정된 접속점을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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