정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
본 논문은 4개의 생체에서 계측된 생체신호를 처리할 수 있는 기능을 가진 시스템을 CMOS 기술을 사용하여 단일칩화하여 포토다이오드와 LED의 적외선을 전송매체로 하여 외부 관측시스템으로 미소 생체신호를 송수신하는 광전송시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 전원전압에 대한 의존성을 감소시키고, 연속된 4 생체 4 채널 텔레미터를 구현하기 위해 적외선 통신이 가능한 강제 동기식 방법을 제안하였다. $5.1{\times}5.1mm^2$ 크기의 신호처리용 IC는 외부 명령신호 수신, 내부 블럭 초기화, 생체 선택신호 해독, 생체신호 시분할 다중화, 외부 시스템에 데이터 전송 및 자동 전원차단 등의 기능이 있다. 또한 본 논문에서 개발된 생체신호처리용 IC 검증을 위해 외부관측시스템을 상용 IC를 사용해 조립후 심전도를 송신해 외부관측시스템에서 수신하는 광전송시스템을 구현하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
특허 정보검색에서는 검색 정확도를 높이거나 유사 특허들을 검색하기 위한 목적으로 청구항 등 특허 기술 문서의 내용을 대표하는 개체명 인식이 필요하다. 본 연구에서는 특허 개체명을 자동으로 인식하기 위하여 기계 학습 기법에서 태깅 문제 해결에 매우 우수한 성능을 보이는 조건부 랜덤 필드 기법을 이용하는 특허 개체명 인식 방법을 제안하였다. 개체명 태깅이 되어 있는 특허 문서 말뭉치에서 66만 어절을 학습용 데이터로 사용하여 특허 개체명 시스템을 구축하고, 7만 어절을 평가용 데이터로 사용하여 성능 평가를 하였다. 실험 결과에 의하면 개체명 인식 정확도는 93.6%이고, 개체명 인식 성능을 수작업 태깅 결과와 비교하여 일치도를 평가했을 때 카파 계수는 0.67로 나타났다. 이 카파 계수값은 두 사람의 수작업 태깅 결과에 대한 카파 계수 0.6 보다 높은 것으로 특허 개체명 인식 시스템이 수작업 태깅을 대신하여 실용적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
하천 인근에 위치한 빗물펌프장은 유수지를 대상으로 적절한 규칙에 따라 펌프를 가동함으로써 도심지 및 농경지 침수 피해를 예방하는 기능을 수행한다. 현재 대부분의 빗물펌프장은 유수지의 수위를 기준으로 단순한 규칙 기반의 펌프운영 정책을 사용하고 있다. 최근 지구온난화로 인한 기후 변화가 예측하기 어려운 강우량의 변화를 발생시키고 있다. 따라서 단순한 펌프정책으로는 지구온난화로 인한 갑작스러운 유수지 변화에 적절하게 대처하기 어렵다. 본 논문은 강우량과 저수량, 유수지 수위 등의 정보를 이용해 시스템이 적정 유수지 수위을 유지할 수 있도록 펌프 가동을 선택할 수 있는 심층 강화학습 기반의 자동 빗물펌프 운용 방법을 제시한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 강우-유출 모의 모델인 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용해 모의실험을 수행하고 현장에서 사용되고 있는 기존 펌프 정책과 성능을 비교하였다.
최근 유비쿼터스 관련 기술을 건설관리에 적용하고자 하는 노력이 진행되고 있다 유비쿼터스 기술을 건설관리에 도입하기 위해서는 웹 환경의 사용자 환경뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어 기술을 접목해야 한다. 하드웨어와 소프트웨어를 융합함으로써 건설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 실시간으로 획득하여 신속하게 진도현황을 파악할 수 있다. 본 논문의 목적은 RFID (Radio Frequency Identification) 기술을 응용하여 콘크리트 타설 프로세스 상의 정보관리를 개선하는 것이다. 연구 수행을 위해서 RFID 기술을 기반으로 하는 콘크리트 모니터링 프로세스를 수립했다. 또한 RFID 리더기와 태그를 사용하여 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 자동으로 처리하는 u-CPS (Ubiquitous Concrete Pour System)의 프로토타입을 개발했으며, 아파트 타설현장에 적용되어 시스템의 적용성을 검증했다. H-CPS는 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생산과 품질정보를 제공하여 레미콘 트럭의 배치간격 조정 등 원활한 작업계획을 세우기 위한 의사결정 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
기획단계에서의 공사비 예측은 타당성 분석, 예산 책정, 계획수립 등을 위한 기초정보를 제공한다는 점에서 성공적인 프로젝트 수행을 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 초기 기획단계의 신한옥 공사비 예측 정확도 향상을 목적으로 전체 공사비 중 가장 많은 비중을 차지하는 목공사는 다양한 조건(구조형식, 지붕형태, 평면형태 등)에 의해 개략 물량을 자동 산출하여 공사비를 예측하고, 이외의 공종은 단위단가식을 적용해 공사비를 예측하는 모델을 제시하였다. 2개의 사례를 대상으로 개략 견적 모델로써의 활용성 및 타당성을 검증하였으며, 총공사비의 오차율은 각각 -4%(사례 1), -6%(사례2)로 나타났다. 이러한 결과값은 초기 기획단계에서 실무활용 가능한 범위에서의 오차를 보였다.
고분자전해질형 연료전지의 구조 및 구성품의 물성에 따른 성능 및 물이동 현상에 관해서 많은 연구가 진행되고 있다. 이들 연구는 대체적으로 연료 전지의 BOP(Balance of plant)를 포함하는 연료전지 시스템에 관한 연구 보다는 단위 전지 및 스택에 관한 연구에 국한되어 왔다. 연료전지의 시스템에 관한 연구들 또한 세부적인 연료전지 내부의 거동에 대해서는 고려하지 않고 있었다. 이는 연료전지의 상세 모델을 이용해 연료전지 시스템에 대해 접근하기 보다는 시스템의 성능 및 동특성에 대한 연구가 주를 이루었기 때문으로 생각된다. 본 연구에서는 연료전지 음극의 수소 배출가스를 재순환할 경우 연료전지 내부에서의 거동에 미치는 영향에 대해 2차원 정상상태 모델을 이용하여 분석해 보았다. 이를 위해 2차원 정상상태 모델을 개발하였고 이를 실험을 통해 검증하는 작업을 수행하였다. 시뮬레이션은 모델식의 수정이 자유롭도록 상용패키지를 사용하지 않고 직접 구성한 알고리즘을 통해 수행되었다. 이는 여러 하이브리드 자동차용 연료전지 시스템이 연료전지 배출가스의 재순환을 고려하고 있는 상황에서 연료전지 작동 조건에 관련된 정보를 제공할 수 있다는 의의를 가진다.
본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative;ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative;LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.
토목분야 생산성 향상을 위해 BIM을 적용하기 위한 노력이 계속되고 있으나, 선형과 지반에 대한 정보가 필수적인 터널 구조물의 정보모델링에 대한 연구는 미흡한 상황이다. AMT에서 생성된 선형의 이산화를 통해 포인트의 정보를 BAT로 전달하여 곡선 선형을 반영한 터널 모델 생성 방안을 제시하였다. 철도 구조물과 선형에 대한 물리적 요소와 공간적 요소를 모두 고려할 수 있도록 IFC 데이터 스키마를 확장하였으며, 확장된 데이터 스키마를 참조하여 선형, 구조물, 지반 정보에 대한 의미정보를 PSET에 담아 IFC기반의 정보관리를 가능하게 하였다. 제안한 방법에 따라 생성한 정보모델을 통해 터널과 밀접한 암반 등급을 자동으로 도출함으로써 활용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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