근래에는 IoT 및 스마트팩토리 산업분야의 확산으로 인하여 IIoT와 관련한 다양한 기술들이 지속적으로 소개되고 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 기술들을 이용한 공장 설비 감시용 양방향 무선 네트워크 시스템의 구축을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 주요 기술들은 다양한 현장의 설비상태를 모니터링하기 위한 초소형 센서 노드의 설계기술, 개별 센서 노드에서 처리된 다양한 정보를 무선 시스템을 이용해 서버로 전송하고 또한 서버에서 새롭게 설정된 각종 센서의 임계치들을 개별 센서 노드로 무선 전송하기 위한 Wi-Fi 기반의 MQTT 기술, 수집된 데이터를 저장하고 유무선으로 사용자에게 손쉽게 표시할 수 있는 Node-RED 기반의 설계 기술 등이다. 아울러 개별 센서 노드에서의 이상상태의 판단시에 이를 상황실로 알리고 상황실의 무선조정에 의해 현장의 화면영상을 상황실에서 확인할 수 있는 무선 양방향 카메라 시스템도 함께 구현하였다.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 기존의 DWRR(Dynamic Weighted Round Robin) 알고리즘이 고려하지 못한 실시간 트래픽의 지연 특성을 보장하면서, 비실시간 트래픽도 효율적으로 전송할 수 있는 셀 스케쥴링 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 스케쥴링 알고리즘은 기존의 DWRR 알고리즘을 개선한 것으로, 지연 우선 순위 기반의 셀 전송방식을 추가하여 실시간 트래픽의 지연 특성을 보장하면서, 그로 인한 비실시간 트래픽의 셀 손실을 막기 위해 비실시간 트래픽에 임계치를 설정한다. 제안한 스케쥴링 알고리즘은 지연 우선 순위 기반의 셀 전송방식이 추가되어 기존의 DWRR 알고리즘에 비하여 복잡도가 다소 증가될 수 있으나, 실시간 트래픽의 지연을 최소화하고 버퍼 크기를 감소시킬 수 있으며, CBR, VBR 트래픽 뿐만 아니라 대역폭에 유연성을 지니는 ABR 트래픽의 서비스를 효과적으로 지원한다.
현재 국내 시설물 안전관리는 현장 중심의 안전점검으로 실시되고 있으나, 시설물에 따라 현장접근의 어려움이 있으며, 지나치게 인력에 의존하고 있어 인명사고 발생 및 점검비용과 시간이 많이 들고 있다. 이에 시설물 상시 안전성 확보를 위하여 센서기반의 안전관리의 필요성들이 제기되고 있으며, 센서 안전관리에 대한 다양한 연구들이 이루어지고 있으나, 실용성 검증에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내외 연구들에 대한 분석을 통해 개선점을 제시하였고, H시 센서 안전관리 프로세스를 분석하여 센서부착 위치 및 임계치 설정에 대한 추가 프로세스를 도출하였으며, 센서 데이터 계측 값을 통하여 센서 안전관리의 실용성 검증을 실시하였다. 향후 본 연구에서 제시한 추가 프로세스에 대한 명확한 기준 및 지속적인 실용성 검증을 실시한다면, 센서기반의 효율적인 시설물 안전관리를 실시할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 색조 도플러 초음파 영상에서 K-Means 알고리즘을 적용하여 혈류 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥의 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥의 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 K-Means 기반 양자화 기법을 적용한다. 실험에서 제안 된 방법은 현장 전문가의 검증을 거쳐 30건 중 28건 (93.3%)에서 혈류 영역을 성공적으로 추출하였다. 그리고 제안된 K-Means 기반 혈류 영역 추출 방법을 30개의 색조 도플러 초음파 영상에 적용하여 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 영역과 제안된 방법을 비교 분석한 결과, 정확도가 평균적으로 94.27%로 나타났다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
클라우드 컴퓨팅이 발전하면서, 전체적인 관리 비용을 최소화하기 위해 자원 관리 기술이 중요하다. 클라우드 환경에서 사용자 선호도에 기반한 호스트의 활용과 가상머신들의 요구사항은 본질적으로 자주 바뀐다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 호스트와 가상 머신들이 분류가 되지 않은 상황에서 효율적인 자원 할당 방법을 연구할 필요가 있다. 에너지 소비를 절약하기 위해 액티브 호스트를 줄일 때, 가상머신들을 다른 호스트로 이주할때 임계값을 사용한다. 가상머신의 자원 요구량과 호스트의 자원 이용량을 분류할 때 Fuzzy Logic을 이용하여 적응성 가상머신 할당 및 이주 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자원의 요구량에 따라 가상머신들을 분류한 뒤 가장 적은 자원활용도를 갖는 호스트에게 자원을 할당하며, 과부하된 호스트들로부터 가상머신을 이주시킬 때 상위 임계치를 설정하기 위해 각 호스트들의 자원 활용도가 사용된다. 이주하기 위한 후보 가상머신들을 선택할 때, 호스트에서 높은 자원을 가진 가상머신을 선택한다. 시뮬레이션을 통해 연구 결과를 평가하였고, 평가 결과 다른 가상머신 할당 방법들보다 효율적임을 증명하였다.
식생지수 시계열 자료를 이용한 식생 및 토지피복 모니터링을 수행하기 위해서는 구름으로 인한 누락 및 왜곡된 식생지수 문제를 먼저 해결해야만 한다. 특히 한반도와 같이 여름철 집중 호우기에 대부분의 영상에 구름이 존재하는 경우 이들 구름화소를 제거하거나 복원하지 않을 경우, 분석 결과에 상당한 왜곡이 발생하거나 특정 시기의 영상자료를 분석에 반영할 수 없는 경우가 발생하게 된다. HANTS 알고리즘은 이 같은 구름 화소 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 연중 식생지수의 변화는 비교적 단순한 반복적 주기함수의 형태를 가지므로 소수의 cos 함수를 이용한 푸리에 근사식으로 전체 연중 식생지수를 표현할 수 있다는 가정에서 출발한다. 이 때 구름화소로 인한 원식생지수와의 차이가 특정 임계값을 초과하였을 경우 해당 관측치를 근사과정에서 제외함으로써 구름의 영향을 받지 않은 식생지수 시계열 자료만을 이용하게 된다. 이 과정을 수행하기 위해서는 몇몇 제어변수의 설정이 필요한데, 본 연구에서는 한반도와 같이 특정 시기에 장기간 구름이 분포하는 상황에서 최적의 식생지수 복원을 위한 HANTS 알고리즘의 제어변수를 선정하고 재구축된 식생지수를 평가하였다. 이를 위한 실험으로 2002년 대전 지역의 MODIS Terra 식생지수 시계열 영상을 대상으로 HANTS 알고리즘을 주요 식생피복별로 적용해 보았다.
본연구의 목적은 1994년과 1995년의 연구 결과를 토대로 고속국도 교통류의 차량 추종, 차선 변경 특성을 현장 조사 자료를 통하여 분석·규명하고, 국내 고속도로의 교통류 특성을 반영할 수 있는 한국형 고속국도 모의실험 모형을 개발하는데 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ▶ 국내 고속국도 교통류의 차두시간, 속도, 차량군의 크기, 차선 변 경, 중차량의 영향 등의 특성을 조사·분석하여 관련 매개변수와 모형식을 도출하였다. ▶ 차량 생성 모형은 개별 차량의 차두시간, 속도를 이용하여 구축하였으며, 중차량의 구성 비 율에 따른 속도 변화를 연구하여 그 결과를 모형 구축에 응용하였다. ▶ 차량 추종 모형은 1995년 연구에서 검증된 PITT-KLD 모형에 기반을 두었으며, 현장 실측 자료를 분석하여 차량 추종과 관련된 매개변수들을 설정하였다. ▶ 차선 변경 모형은 기본적으로 간격 수락 모형을 이용하였으며, 차선 변경시 임계 간격을 국내 운전자들의 유형에 따라 10가지로 설 정하였다. 차선 변경 확률은 현장 조사 자료를 기초로 한 경험적 모형을 구축하여 선정하였 으며, 마코프 연쇄 기법과도 비교·검토하였다. ▶ 개발된 모의실험 모형을 비교·평가하기 위 해 고속국도 합류부의 현장 조사 자료와 모의실험 모형을 비교·평가한 결과, 합류 이전 단 계에서는 실측치와 모형의 통계량이 어느 정도 유사한 양상을 보이지만 합류 이후 단계에서 는 차이를 나타내고 잇다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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