농업 분야에서의 IT 영역 융합은 네트워크를 기반으로 자동제어 기술과 실시간 정보제공을 통해 곡물의 생산성 재고 및 품질 향상 방안을 기대하게 되었다. 유비쿼터스 환경하에 농업 분야에서의 IT 융합 서비스는 기존의 농작물 생산, 유통, 소비 분야에서의 어려움을 극복하는데 많은 장점을 제공하게 되었으며 ICT와 접목하여 새로운 서비스를 창출하게 되었다. 본 논문에서는 네트워크 기반에서의 유비쿼터스 환경에서 농업을 위한 서비스 표준기술 요구조건 을 제시한다.
IT 와 농업 및 축산업의 융합은 생산, 유통, 소비 분야에서의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농축산업 환경에서의 ICT 표준화 중점 항목을 분석하고 로드맵을 제시한다.
딥러닝의 발전으로 딥러닝 모델들이 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 활발하게 사용 중이다. 하지만 이 딥러닝을 효과적으로 사용하기 위해서는 대형 데이터 세트가 필요하지만 이를 구축하기에는 많은 시간과 노력 그리고 비용이 필요하다. 본 논문에서는 웹 크롤링이라는 이미지 수집 방법을 통해서 이미지를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 이미지 분류 모델에 사용할 수 있게 데이터 세트를 구축한다. 더 나아가 전이학습을 이미지 분류 모델에 접목해 카테고리값을 넣어 자동으로 이미지를 분류할 수 있는 경량화된 모델과 적은 훈련 시간 및 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류 모델을 제안한다.
농축업에 ICT 기술을 접목한 스마트 팜은 생육환경을 자동으로 조절하여 노동력 등을 줄이고도 생산성과 품질을 향상시키는 것이 큰 장점이다. 하지만, 수익으로 이어지는 출하량과 품질 유지를 위해서 병충해에 주의를 기울여야 함은 여전하다. 따라서 토마토 잎 병충해 발생 시, 적절한 대응을 통해 더 큰 피해를 막을 수 있으므로, 초기 증상을 포착하는 기법을 개발한다. 오픈 데이터 셋인 Ai hub 의 시설작물 질병 데이터셋과 추가로 확보한 샘플을 포함해 2 개의 충해, 4 개의 병해에 1,231 장으로 데이터셋을 직접 구성해서 학습했다. 객체 탐지와 세그먼테이션이 동시에 가능하며 작은 병변도 잘 탐지하는 모델을 사용해서 총 6 가지 병충해에 대한 뚜렷한 증상 탐지를 보여주었다.
발목 염좌가 발생 시 초기에 응급처지와 고정치료를 하는 것이 매우 중요하며, 재활 및 회복 과정에서 발목을 지지해주는 역할과 냉찜질과 온찜질을 제어해주는 보호대를 사용하는 것이 효과적이다. 이에 인체공학적으로 환자 발목에 맞는 보호대를 제작하여 발목을 제대로 압박해주어 재부상을 방지해줄 것이며, 보호대 자체에서 운동제어를 해줄 수 있게 설계하여 환자의 발목 온도에 따라 자동으로 온도 조절을 통하여 회복을 도모하며, AT분야와 접목시켜 압박센서와 온도센서를 이용하여 환자들이 손상 이전 상태로 회복할 수 있는 인체공학적 발목보호 시스템을 설계하려 한다.
우리는 본 연구를 통해 IoT기술이 접목된 스마트 쓰레기통을 구현하고 이를 통해 최적화된 라이프 스타일을 구축해 각자 개인의 삶의 질을 향상시킬 수 있음을 확인하고자 하였다. 본 연구는 '인공지능 스마트 쓰레기통' 개발에 관한 것으로 IoT 기술을 바탕으로 사용자의 쓰레기통에 대한 현황을 핸드폰으로 관리할 수 있게 함과 더불어 사용자의 관여 없이도 AI를 활용해 자동으로 쓰레기통의 상황을 인지하고 동작할 수 있는 IoT 서비스를 구현하고자 하였다. 특히 사용자의 동작을 인식하여 IoT 기술이 기반된 기기들을 통합적으로 제어할 수 있도록 모션인식 등 사용자를 인식하고 환경 상태를 실시간으로 측정해 최적의 관리 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하였다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.
해상 추락사고에 대응하는 해상 구조 로봇 프로젝트는 항만 근로자의 추락사고 감지와 피해자 구조에 초점을 둔다. 센서와 자율주행 기술을 접목하여 정확하고 효율적인 구조 작업을 가능케 하고, 자체 개발한 워터센서를 활용하여 신속한 구조를 지원한다. YOLO를 이용한 피해자 위치 파악, 블루투스 기반 관리자 어플리케이션, 해상 추락 감지 및 센서를 탑재한 구명 조끼, 자동 구조 작업 등의 기능을 통합하여 항만 근로자의 안전을 보장하며, 해수욕장 등 다양한 환경에서도 확장 가능한 창의적인 기술을 제시한다.
현대 해양선박은 PLC 등 기존의 OT 시스템과 선박자동식별시스템 등 IT 시스템의 접목으로 스마트선박, 자율운항선박으로 진화되고 있다. 하지만 이러한 기술 통합은 공격이 가능한 접점이 늘어나며, 이는 사이버보안 위협을 증가시키고 있다. 선박은 대부분 항만으로부터 고립된 환경에서 운영되기 때문에 사이버공격이 발생 시 외부의 기술 지원이나 긴급대응이 어려워진다. 이러한 배경으로 해양선박을 대상으로 하는 사이버 복원력은 해양선박 환경에서 중요한 개념으로 자리잡고 있다. 본 논문은 해양선박 환경 표준 통신 네트워크인 SAN을 분석하고, 사이버 복원력을 소개한 후, NIST의 사이버 복원력 모델을 기반으로 해양선박 대상 사이버 복원력 연구를 분석한다.
방송과 영화 등에서의 영상 기술의 발전은 최근 3차원 입체 영상에 대한 관심을 증가시켜 왔다. 뿐만 아니라 2차원 영상의 한계로 인하여 3차원 콘텐츠에서의 입체 영상 표현 기술 개발이 시간이 지날수록 더욱 활발해지고 있다. 이는 단지 방송 분야에 국한되는 것이 아니라 의료, 교육 등 다양한 분야에서 폭넓게 접할 수 있도록 입체 영상 기술이 개발, 연구되고 있다. 하지만 입체감 표현에 있어 필요한 정교한 연출과 입체감 인지에 따른 피로감 발생 등의 이유로 예측 불허로 변화하는 게임과 같은 실시간 시스템에서 입체 영상 기술의 접목은 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 DirectX SDK 그래픽 파이프라인의 기하학적 구조를 바탕으로 입체감을 효율적으로 다룰 수 있고 상황에 따른 자동 시점 간격 조정을 통해 피로감을 해결하는 깊이감 조절 기법을 설계하였다. 이를 통해 입체 영상 기술이 접목된 게임 제작이 활발히 이루어질수 있는 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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