최근 신경회로망 구조 또는 퍼지논리를 이용한 자력등화 즉, 비선형 등화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 계산의 복잡성과 등화 성능 사이에 더 나은 trade-off를 찾기 위해 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절할 수 있는 즉, 에러 오차 값이 크면 계수갱신율을 크게 하고 에러 오차 값이 작으면 계수갱신율을 작게 하여 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 접목시킨 새로운 FSG (Fuzzy Stochastic Gradient)/CMA 알고리즘을 제안하였다. 제안된 FSG/CMA 알고리즘을 사용한 채널 적응 등화기를 설계하여 모의실험한 결과 기존 알고리즘 보다 3.5dB의 SNR이 개선됨을 확인하였다.
인터넷에서 침입자들을 추적하기 위한 방안들이 연구되고 있으나 아직 실용적인 연구 성과가 거의 드문 실정이다. 최근 해킹공격에 대한 적극적인 대응 방안으로 역공격 등의 적극적인 방법들이 고려되고, 자신의 시스템에 대한 보호 방법의 하나로서 받아들여지고 있는 경향이 있다. 이러한 역공격 방법을 추적시스템에 접목하여 개량된 에이전트를 이용한 분석방법(AIAA) 모델로서 침입자 역추적방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 침입자 역공격 모듈과 침입자 미행모듈, AIAA 파견 모듈 등을 설계하여 자동 침입자 역추적 시스템을 제안하였다.
현재 일반적으로 사용하고 있는 인터넷은 컴퓨터와 네트워크를 연결한 것이다. 그런데 RFID는 여기에 덧붙여 컴퓨터와 네트워크 그리고 모든 사물을 결합, 융합하는 기술이다. 그렇기 때문에 가상공간과 물리공간이 만나는 세계이다. RFID는 유비쿼터스 시대의 가장 핵심적인 기술로 고유의 ID를 갖는 모든 사물이 네트워크로 연결되어 언제 어디서나 실시간으로 통하는 IT 산업의 신 성장 동력이다. 그러므로 종이컵과 같은 아주 작은 사물에도 그 제품에 대한 모든 정보가 소형 칩에 집적되어 어느 곳에 있든지 자동식별이 가능하게 된다. 예를 들어, 길을 가다가 종이컵을 버려도 그 종이컵을 누가 버렸는지에 대한 정보까지 알 수 있는 것이다. 이러한 RFID 기술 융합 지향의 유비쿼터스 환경에 따른 경제는 기술, 비즈니스, 산업의 접목과 융합에 의한 새로운 공간가치와 재화창출의 특성으로 갖게 될 것이다. 물론 RFID는 범죄에 악용될 소지가 있지만, 상용화가 되면 이런 단점보다는 우리의 삶의 획기적인 변화와 함께 자동화에 엄청난 영향을 몰고 올 것이다. 앞으로의 주된 과제는 RFID가 유비쿼터스 네트워크의 핵심이 될 수 있는 기반 기술로써의 위치를 확보하는 것과, 표준 ID 체계 및 관리기능의 정립, 유비쿼터스 애플리케이션의 개발에 두어야 한다. RFID를 이용한 기술적 유비쿼터스 시대는 분명 멀지 않은 미래가 될 것이다.
이 연구의 최종목적은 기존의 선박용 자기 컴퍼스를 대체할 수 있는 디지털 컴퍼스 개발에 있다. 우선, 3축의 고정밀 프럭스-게이트센서와 소형 스텝 모터를 이용하여 새로운 디지털 컴퍼스 장치를 개발하였다. 그리고 기존 자차측정 방법과 달리 선박의 선회 없이 자동으로 자차의 분석과 수정이 가능하도록 기존 자차이론에 칼만필터 개념을 접목시킨 새로운 자차수정 이론을 제안하였다. 개발한 디지털 컴퍼스와 제안한 자차수정 방법의 유효성을 실습선 '새누리호'를 이용한 성능평가 실험을 통하여 유효성을 검증하였다.
본 논문은 온라인 전자문서환경에서 전통적 베이지안 통계기반 문서분류시스템의 분류성능을 개선하기 위해 EM(Expectation Maximization) 가속 알고리즘을 접목한 방법을 제안한다. 기계학습 기반의 문서분류시스템의 중요한 문제 중의 하나는 양질의 학습문서를 확보하는 것이다. EM 알고리즘은 소량의 학습문서집합으로 베이지안 문서분류 알고리즘의 성능을 높이는데 활용된다. 그러나 EM 알고리즘은 최적화 과정에서 느린 수렴성과 성능 저하 현상을 나타내는데, EM 알고리즘의 기본 가정을 따르지 않는 온라인 전자문서환경에서 특히 그러하다. 제안 기법의 주요 아이디어는 전통적 EM 알고리즘을 개선하기 위해 불확정성도 기반 선택적 샘플링 기법을 활용한 것이다. 성능평가를 위해 Reuter-21578 문서집합을 사용하여, 제안 알고리즘의 빠른 수렴성을 보이고 전통적 베이지안 알고리즘의 분류 정확성을 향상시켰음을 보인다.
IT 와 농업분야의 융합은 생산, 유통, 소비 분야에서의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 네트워크 기반에서의 농업 분야 ICT확대는 기술적, 환경적인 측면에서의 어려움들을 해결하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농업 환경에서의 표준 기능 모델을 제안 분석하고 이를 바탕으로 한 스마트 농업에서의 기술적 서비스 요구조건 을 제시한다.
2018년 한국의 합계출산율은 0.98명으로 OECD 회원국 중 출산율 1명이 되지 않는 유일한 국가가 되었다. 이에 대한 원인으로 경제적 문제, 맞벌이 부부의 증가로 인한 육아스트레스를 들 수 있다. 때문에 육아스트레스를 줄이기 위해 아이를 보다 편하게 보살필 수 있는 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 기술이 접목된 육아용품이 필요하다. 이에 따라 본 논문은 기존의 아기침대에 사물인터넷 플랫폼을 추가하고 각 센서 들의 정보를 수집해 아기의 수면패턴분석 및 수면유도, 시트 온도조절, 시트 등받이 조절, 침대 자동 스윙 및 스윙 세기 조절, 침대 높낮이 조절 등의 기능을 수행하는 사물인터넷 기반의 새로운 육아용품을 개발해서, 부모들의 효율적인 육아 활동을 가능하게 하여 육아스트레스에 대한 부담을 크게 감소시키는 것을 목표로 한다.
과거의 다양한 기기에 대한 데이터의 공유 방법은 USB와 같은 물리적인 방법을 이용하여 디지털 데이터를 공유하였다. 그러나 통신 기술의 급속한 발전과 사용자의 다양한 멀티미디어 기기들의 사용으로 자신이 보유한 디지털 데이터를 여러 기기에 공유할 필요성이 요구되고 있고, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 다양한 디지털 자원의 서비스를 제공함으로서 PC 환경에서의 자원 공유의 한계를 극복할 수 있다. 따라서 모바일 기기가 클라우드 컴퓨팅으로 인해 많은 효과를 얻을 수 있으므로, 본 논문은 사용자 환경 중심의 클라이드 서비스를 이용한 모바일 폰의 동기화 기법을 제안한다. 따라서 클라우드 서비스를 모바일 기기와 접목한 동기화 기법을 적용함으로써 지정된 디렉토리의 자동 파일 동기화를 구현하고 두 기종간의 동기화시 소모되는 대역폭을 최소한으로 낮출 수 있었다.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱을 이용하여 측면 주사 소나 영상의 해상도를 향상하는 초해상도 기법을 다룬다. 딥러닝과 압축 센싱이 접목된 학습 기반 압축 센싱은 구조적인 측면에서 피드-포워드(feed forward) 네트워크 형태이며 학습을 통하여 파라미터들을 자동으로 설정하게 된다. 본 논문에서는 초해상도 과정에서 필요한 추가 정보들을 다양한 초기화 방법을 통해 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 모의 실험에서 제안하는 방법은 기존 방식보다 Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) 및 Structure Similarity Index Measure(SSIM) 지표상 향상된 성능 결과를 나타내었다.
물류 시설에서 사람이 직접 물류를 입출고하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 물류의 입출고를 인력의 소모 없이 보다 안전하고 효율적으로 하는 것을 전제로 하여 스마트 팩토리 산업에 사용되는 AGV 시스템에 물류 입출고 시스템을 접목하고자 한다. 본 논문은 기존의 인력의 소모와 산업재해 위험이 있는 물류 시설 근로 환경에 AGV를 이용, 인력의 소모를 줄여 물류 입출고 프로세스를 무인화하고자 "AGV 물류 자동화 시스템"을 제안한다. AGV 물류 자동화 시스템은 적외선 센서를 이용해 라인 트레이서를 구현하여 원하는 위치로 AGV를 이동시키고 각종 모터로 물품의 입출고 임무를 수행하도록 한다. 스마트폰의 물류 관리 어플리케이션을 통해 AGV의 제어와 물품의 재고 파악이 가능하도록 하여 물류관리의 효율성과 편의성을 증대시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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