본 논문은 LTS 프로세스 명세 검증을 위해 프로토콜의 행위와 상태에 대한 deadlock, livelock, reachability, liveness 검증을 위한 모델 검증기 구현에 대해 기술하였다. Modal mu-calculus를 사용하여 구현된 모델 검증기는 modal logic으로 표현된 프로토콜 특성이 LTS 명세하에서 만족하는지를 자동적으로 검증해 주는 model checking 도구이고 LTS 명세의 Safety와 Liveness 검증에 매우 강력한 성능을 보이는 것을 구현을 통해 실험적으로 증명하였다. 제시된 도구는 Windows NT 환경하에서 IBM PC로 $C^{++}$언어를 사용하여 구현되었다.
관제시스템 중 임무계획시스템은 위성시스템을 이용한 일련의 임무를 수행하는데 있어, 위성의 상태를 고려하여 임무간 상호 충돌이 없도록 최적의 임무계획을 수립하는 시스템이다. 상용화 촬영임무의 증가로 인해 1일 촬영요청수가 증가한다면 임무간 시간충돌 및 자원에 의한 제한 사항을 검증하는데 많은 시간이 소요되고, 임무계획 작성의 오류 가능성이 증가하게 된다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서 임무계획검증시스템이 제안되고 개발되었다. 임무계획검증시스템은 임무계획시스템과 연동되어 운영되도록 설계되었으며, 검증기능 외에도 교신 스케줄 자동생성 기능을 포함하고 있다. 임무계획검증시스템의 주요기능은 임무계획검증, 명령계획검증, 교신스케줄생성 기능을 가지고 있으며, 각 모듈에서 생성된 내용은 공통 데이터베이스로 운영된다.
곡물 빈에서 벼 건조시 외기 온도에 따른 연료 자동 조절 및 배출공기의 재순환이 에너지 소비, 건조비용 및 건조 시간에 미치는 효과를 분석하기 위해 슬램 II(SLAM II : Simulation Language for Alternative Modeing II)를 이용한 시뮬레이션 모텔을 개발하였다. 따라서 약 64톤의 벼를 연료 자동조절 버너를 갖춘 곡물빈에서 열풍 건조할 때, 절약 가능한 에너지 양과 공기 재순환의 효과를 시뮬레이션을 통해 분석하였으며 이를 실제의 자료와 비교하여 이 모델을 검증하였다. 시뮬레이션에 의한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 배출공기를 재순환 시키지 않는 상태에서 자동 연료조절 버너를 사용할 경우 관행 버너를 이용한 빈 시스템에 비해, 루이지애나 주에서 8월에 25%의 에너지를 절약할 수 있으며 12월에는 8%의 에너지를 절약할 수 있다. 실제의 건조 실험에서는 8월에 약 30%의 에너지를 절감할 수 있었다. 2. 자동 연료조절 버너를 갖춘 빈 시스템에서 제습을 하지 않은 배출 공기의 재순환은 건조 에너지 소비량과 건조 시간을 증가시켰으며 연료 자동조절 장치의 에너지 절약 효과를 감소시켰다. 따라서 배출 공기를 재순환하여 에너지를 절감하고자 할 때에는 반드시 배출 공기를 제습시켜 습도를 재조절 해야만 했다. 또한 제습된 공기의 재순환 효과는 여름보다 겨울에 더 컸다. 3. 연료 자동조절 버너를 갖춘 빈 시스템에서 벼를 건조할 경우 루이지애나 주, 8월에 물벼의 톤당 건조 비용은 $2.13이었으며 관행 버너를 갖춘 시스템에서는 $2.69이었다. 실험에 의한 실제 건조비용은 자동화 시스템에서 $2.17이었고 관행 시스템에서는 $2.62이었다.
본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.
개별공시지가는 현재 자동화 산정 프로그램인 ALPA(Automatic Land Price Appraisal System)에 의해 지가를 산정하고 있다. 그러나 자동화 시스템은 지가를 자동적으로 산출한다는 장점이 있지만 지가의 계산만이 가능하고, 토지특성의 자동 추출에 관한 기능의 부재와 비교 표준지에 대한 취사 선택기능이 없는 등 정확도나 효율성 면에서 많은 문제점을 드러내고 있다. 이러한 문제점에 기인하여, 현재 개별공시지가를 조사ㆍ산정하는데 1년에 약 400억 소요되어 엄청난 국가예산이 소요되고 있다. 또한, 실무자들의 현장 조사와 수작업에 의한 토지특성 조사ㆍ기재로 인하여 개별공시지가 검증과정에서 발견되는 오류 필지의 상당 부분이 토지특성조사 착오로 나타나고 있어 토지특성 조사의 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 따라서, 객관적이고 정확한 토지 특성조사와 효율적으로 공시지가를 자동 산정하기 위해서는 토지특성을 정확하게 자동으로 추출할 수 있는 방법론이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 토지특성 조사 중 객관성과 정확도 측면에서 가장 문제가 되고 있는 필지의 형상특성과 항(방위)특성에 대해 GIS 소프트웨어인 ArcGIS와 Window기반의 Visual Basic을 이용하여 토지특성을 자동 추출할 수 있는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 그리고, 자동 추출된 토지특성을 현행 토지특성과 비교ㆍ분석을 통하여 정확도와 효율성을 제시하고자 한다.
환자를 위해 시트를 교환하는 일은 궂은일에 속하며 간호환경을 힘들게 하는 요인 중에 하나이다. 환자를 위한 다양한 기능들을 갖는 많은 침대들이 이미 개발되어 있으나 시트를 자동으로 교환하는 장치는 아직 없다. 본 연구에서는 의료용 침대를 위한 시트 자동 교환 장치를 최초로 개발하고 시험하여 성능을 검증하였다. 개발된 시트 자동 교환 장치는 토크 리미터를 사용하여 장력을 적절히 조절하며 오염된 시트와 새로운 시트를 동시에 교환한다. 설계된 시트 자동 교환 장치는 기 개발된 욕창 예방, 환자 자동 이송 기능을 갖는 다기능 통합 침대에 장착되어 적절히 동작하는 것을 실험을 통해 확인하였다
전 세계 홍수 피해에 노출된 인구가 20년 만에 약 25% 증가한 것으로 나타났는데, 수재해 복구에 드는 비용이 수재해 예방을 위한 비용에 6배에 달했다. 수재해는 비용적인 손실과 아울러 인명피해가 크기 때문에 이를 예방하기 위한 대책 마련이 시급하다. 특히 국내에서 근래 10년간 전체 수재해 중 약 40%가 소하천에서 발생했는데, 이를 해결하는 방안으로 행정안전부와 국립재난안전연구원은 CCTV 기반 자동유량계측기술을 제시했다. 소하천은 홍수도달시간이 매우 짧고 하상이 불규칙하며 표고차가 커 일반적인 수리모형을 이용해 실시간 홍수 예·경보를 위한 홍수량 예측이 어렵다. 또한 대부분의 소하천은 수문 계측이 이뤄지지 않고 있어 하상 특성을 충분히 반영해 홍수량을 산정하기 어려운 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV 기반 자동유량계측기술로부터 수집된 자료들을 이용해 노모그래프를 작성하고 예측강우량만으로 홍수량을 추정해 실시간 홍수 예·경보에 적용할 수 있는 방법을 개발했다. 이때 실시간으로 계측 유량 자료를 반영해 노모그래프를 자동으로 갱신해 예측정확도를 개선할 수 있다. CCTV 기반 자동유량계측기술 검증을 위한 시범 소하천 4개소에 적용한 결과 실시간 자동보정 노모그래프를 이용하면 정확도 향상에 도움을 주는 것으로 나타나 향후 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정에 도움을 줘 수재해를 경감 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무인 항공기의 활주로 자동 접근 알고리즘에 대해 기술하였다. 본 연구에서 자동 접근의 주요 목적은 야간에 항공기의 안전한 착륙을 돕기 위함이다. 자동 접근 기능을 사용하게 되면 항공기가 어느 위치에 있던 초기 위치를 기준으로 경로 명령이 생성된다. 경로 명령은 최단거리를 가지는 원호-직선-원호로 구성되어있다. 경로 명령을 통해 생성된 경로를 따라 이동한 다음 활주로에 접근하도록 알고리즘을 설계하였다. 항공기의 다양한 초기 위치에 대한 경로 생성 알고리즘의 시뮬레이션을 통해 1차 검증을 하였으며 이를 기반으로 실제 비행시험을 수행하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 타당성을 실증적으로 검증하였다.
본 논문은 팀 스포츠(team sports)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(group formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기의 대표 프레임 상에서 선수들과 공의 위치정보를 추출하고 그룹 포메이션 정보를 기초로 뉴럴네트워크의 BP(Back-propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 공격패턴 자동분류 기법을 개발 및 검증하였다. 또한, 실험에는 ‘98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72, 코너킥 39, 프리킥 52개의 총 297 개의 데이타를 추출하여 사용하였다. 실험결과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%. 코너킥 97.4%, 프리킥 75% 로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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