트위터는 사용자들이 140개 정도의 문자들로 이루어진 짧은 메시지를 웹에 포스팅 할 수 있도록 제공하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이다. 해시태그는 이러한 트위터 사용자들이 특정한 주제에 대해서 토론을 하거나 높은 트랜딩을 가지는 이슈를 나타내고자 할 때 사용하는 특정한 단어나 두음문자이다. 하지만 동일한 해시태그를 포함하는 포스트들은 관련 있는 문장이 아닌 시간 순서에 의해서 처리되기 때문에, 처음 사용자가 그 해시태그와 관련된 내용을 이해하기 위해서는 다른 불필요한 내용까지 읽어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해소하기 위한 HBase 기반 자동 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터 API에서 제공하는 스트리밍 데이터를 HBase에 저장한 후 퍼지 시스템과 접목하여 자동 요약 방법을 시행하였다. 이를 통해서 해시태그를 포함한 포스트내의 중복된 내용을 제거하고, 각 포스트들의 중요도를 계산해서 사용자가 트랜딩 토픽내에 관련 있는 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.
The automatic Landing system is used for the automatic functions of automatic transfer crane in the automated container terminal. It confirms and adjusts the alignment and pose between spreader and container and accomplishes the automatic loading/unloading job of containers in yard. Specially, it is required in the automated container terminal and is well adapted under the coarse external environments. This system used the laser sensors to recognize the alignment between spreader and container. In this paper the algorithm of recognition of the alignment and pose is presented and the result of its simulation is shown.
개인화는 사용자에게 개인의 필요와 목적, 지식, 흥미 또는 상황에 맞는 상품과 서비스 그리고 정보를 제공한다. 개인화 서비스의 과정을 통하여 개인 사용자는 자동적으로 선별된 정보만을 제공받음으로써 정보화 사회의 정보과잉 문제를 완화하고, 시간의 절약을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 제주물산업의 주요 분야인 병입수, 기능성 주류 및 음료, 수치료 등에 적용할 수 있는 개인화 기술에 대해 연구하고 제주 맥주를 위한 개인화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구의 성과로 제주물산업을 통해 개발되는 다양한 상품과 서비스에 대해 고객 개별적인 맞춤형 서비스를 제공해 줌으로 해서 고객의 만족도를 극대화하고 제주물산업의 상품을 글로벌 브랜딩화하는데 기여할 수 있다.
이 논문은 항만에서 사용되는 크레인에 있어서 ALS(Automatic Landing System)를 위한 스프레더(spreader)의 이동정보 및 스큐각을 얻을 수 있는 방법을 소개 하고자 한다. 현재 사용되고 있는 ALS에서의 이동정보 획득방법은 3차원 laser scanner 일종인 모서리 감지기를 이용하거나, 다수의 레이저 거리미터기를 이용하는 방법이 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 방법들은 경제성 면에서 그리고 성능면에서 각각 단점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이러한 단점들을 개선하기 위해서 CCD 카메라를 이용한 영상처리와 레이저 거리 미터기를 이용하여 스프레더의 이동정도와 스큐각을 획득할 수 있는 방법을 제안한다.
This paper proposes a method of container position measurement using automatic landing system that is estimated by a laser range finder. In the most of container position measurement methods, CCD cameras or laser scanners have been used to get the source data. However those sensors are not only weak for disturbances, for examples, the light, fog, and rain, but also the system cost is high. When the spreader arrives at the goal position, it is still swung by inertia or by wind effect. In this paper, the spreader swung data have been used to find the container position. The laser range finder is equipped in the front side of spreader. It can measure distance and relative position between spreader and container. This laser range finder can be rotated as desired by a motor. And a tilt sensor is equipped on the spreader to measure spreader sway. The relative position information between the spreader and a container using the laser range finder and tilt sensor is estimated through the geometrical analysis.
고정익 UAV는 다른 항공기 플랫폼보다 항속거리와 항속시간에서 큰 이점을 가진다. 이러한 이유로 군에서 정찰용으로 많이 사용된다. 본 연구에서는 랜딩기어를 포함한 고정익 UAV의 모델링을 실시하고, 비행조종컴퓨터에 사용될 유도 및 제어기 설계 및 HILS 환경 구축을 실시하였다. 또한 이륙, 순항, 착륙의 모든 과정을 자동으로 수행하는 오토파일럿 시스템을 제작하였다. 연구에 사용한 고정익 UAV를 Datcom 및 AVL 공력해석 소프트웨어를 사용하여 공력계수를 추출하고 6자유도 모델링을 실시하였다. 비행조종컴퓨터는 항공기의 16개의 비행모드를 분별하여 Carrot Chasing 기반 유도 명령을 생성하는 유도기와 Nonlinear Dynamic Inversion 기법을 사용한 제어기로 구성되어있다. SIMULINK를 사용하여 구현된 모델링과 비행조종컴퓨터는 RTNgine을 사용하여 HILS 환경을 제작하여 고정익 UAV의 통합 시뮬레이션 환경을 제작하였다.
장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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