이 프로젝트의 목표는 공유 공간에서의 고객 이용 시간 관리를 향상하기 위해 라즈베리 파이와 센서 기술을 활용한 자동 시간 체크 시스템의 개발입니다. 이 시스템은 로드셀, 진동 감지 센서, 그리고 LiDAR 센서, 이 세 가지 센서를 활용해 의자에서 사용자의 존재 여부를 감지하고, 사람과 물건을 구별하며, 사용자가 의자에서 일어나는 시점을 파악합니다. 특히, 고객이 의자에 앉게 되면 시스템이 자동으로 시간을 체크하여 실시간으로 이용 시간을 측정하게 됩니다. 이렇게 수집된 정보는 웹 기반의 사용자 인터페이스를 통해 제공되어, 이용 시간 관리가 보다 편리해집니다.
비콘 서비스란 가까운 범위 안에 있는 사용자 위치를 찾아 메시지 전송, 모바일 결제 등을 가능하게 하는 스마트폰 근거리통신 서비스로, O2O 실현에 핵심적인 역할을 담당한다. 비콘을 활용하면 사물과 상황인식, 콘텐츠 푸시, 실내위치 측위, 자동체크인, 지오펜스 등 다양한 서비스 제공이 가능하다. 본 연구에서는 비콘을 활용하여 출석을 체크하는 자동 출석 시스템을 구현하였다. 자동 출석 시스템에서는 사용자가 강의실에 들어오는 것을 인식하여 출석 검사를 하며, 이 자료를 인터넷을 통하여 데이터베이스에 저장한다. 다양한 강의를 구별할 수 있으며, 들어온 시간, 나간 시간 등의 검사가 가능하며, 이를 좀 더 보완한다면 상황인식 시스템으로써 다양한 서비스와 연계시킬 수 있다.
대학 강의의 출석정보는 학생들의 강의 참여 상태를 확인하여 성적부여뿐만 아니라 학생들의 태도를 파악하기 위한 중요한 자료로 활용된다. 따라서 교수는 매 강의시간 출석확인을 통하여 학생들의 강의참여도를 파악하고, 이를 평가에 활용하고 있다. 대부분의 출석확인은 교수의 수작업에 의존하고 있기 때문에 강의시간 중 일부를 할애하여 처리하고 있으며, 이 시간동안은 강의내용과 관련된 활동이 거의 이루어지기 힘들다. 이러한 문제를 개선하여 강의의 질을 향상시키기 위해 자동 출석체크가 가능한 시스템을 도입하는 대학교가 최근 늘어나고 있다. 그러나 기존의 시스템은 출석관리를 위해서 도입되어야 하는 단말기, ID 카드 등의 초기 도입비용이 매우 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 자동 출석체크가 가능할 뿐만 아니라 시스템의 초기 도입 비용을 줄이기 위해서 비콘 기반의 스마트 출석관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 학생들이 소지하고 있는 스마트폰을 출석체크에 활용함으로써 강의실에 설치된 비콘 이외에 추가적인 단말기나 ID 카드 등이 필요하지 않다. 또한, 강의실에 부착된 비콘과 스마트폰 간에 BLE(Bluetooth Low Energy) 통신을 통하여 출석정보를 자동으로 수집하고 실시간으로 파악하도록 함으로써 강의의 질을 높일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 아날로그 이동 전화 환경에서의, 객관적인 음질 평가 척도를 사용하 여 주관적 음질을 추정하는 이동전화 자동 음질평가 시스템을 개발하였다. 이동전화의 통화 품질을 유지하기 위해서는 이동전화의 네트워크를 계속하여 체크하는 것이 매우 중요하다. 주관적 음질 평가는 사람의 체감을 직접 나타내는 것이므로 실제적인 음질을 평가하는데 중 요한 척도가 되지만, 인력과 시간이 많이 소모되므로 다양한 지역에서 지속적으로 음질을 평가하는데 부적절하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 객관적 음질평가 척도를 이용하여 주관적 음질 평가 척도를 예측하는 자동 음질 평가 시스템이 필수적이다. 반복된 실험을 통 하여 BSD(Bark Spectral Distance)가 주관적 음질 평가 척도와 높은 상관관계가 있음을 확 인하였으며 원래의 음성과 이동 전화 채널을 통과한 음성과의 BSD를 측정한 후 이를 바탕 으로 MOS(Mean Opinion Score)를 추정하는 자동 음질 평가 시스템(Automatic Speech Quality Evaluator)을 개발하였다.
출석체크를 자동으로 하는 시스템으로 QR 코드나 NFC 등의 전자 태그기반 방식들이 있으나 태깅을 수동으로 해야 하는 불편함과 함께 태그의 물리적 파손 문제 등의 단점이 그 확산에 제한 사항으로 작용하고 있다. 본 논문에서는, 태그 기반 대신 Bluetooth Low Energy(BLE) 비콘 신호를 학생들의 스마트폰으로 수신하여 위치와 시간을 확인함으로 출석을 자동으로 체크하는 경제적이고 안정적인 출결 시스템을 제안한다. 나아가, 시스템 초기 및 유지 비용을 구성하는 요인들을 분석하고, 시스템의 안정적 운영을 보장하는 제한조건 하에서 BLE 비콘의 설치 및 운영의 경제성을 높이기 위한 추가적 변인들을 열거하고 변인들 간의 trade-off를 고려하여 시스템을 설계해야 함을 보였다.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화 과정의 적자생존의 유전적 부호화 및 처리과정을 모델링함으로서 해석적으로 처리하기 힘든 문제의 최적화에 널리 이용하고 있으며, 퍼지제어에서 룰의 선택에도 적용된다. 본 논문에서는 일반적인 GA방법에 자료의 유사성을 체크하는 방법을 도입하여 Fuzzy Rule선택 환경에 적용하고 시뮬레이션을 통해 이를 확인한다. 시뮬레이션 결과 제안된 SFRGA(Similarity Fuzzy Rule Genetic Algorithm)방법은 일반적 GA방법보다 단축된 지연시간 효과와 부수적으로 조기포화 현상(premature convergence)의 감소 및 자동 배정 퍼지 클리스터링(Fuzzy clustering)의 가능성을 얻을 수 있었다.
세균검사실의 검사업무는 균종 및 검사종류가 다양하고 최소시간에 검사결과를 도출해야 하므로 업무내용이 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 에이전트를 이용하여 세균검사에 스케줄링 시스템을 구현하였고, 스케줄링을 관리하는 워크플로우 관리 시스템을 도입하였다. 스케줄링 체크를 위한 쿼리들은 조회가 가능하도록 궈리 시스템을 구현하였다. 그리고 세균검사의 중간 리포트나 결과리포트를 자동으로 보고할 수 있게 하였다. 구현된 스케줄링 시스템은 자원의 낭비나 부족을 파악하고 효율적인 자원할당 및 관리를 할 수 있었다. 궈리 시스템은 스케줄링 체크와 세균검사의 진척상황을 짧은 응답시간에 조회할 수 있었구 리포트의 자동보고 및 근거리나 원거리에서의 조회가 가능하고, 확인과정으로 인한 검사업무의 지연이나 방해요소를 줄일 수 있었다. 또한 검사기기의 오류나 배지, 시약의 부족 등 예측치 못한 예외사항에 대해 검사의뢰자가 확인할 수 있기 때문에 예외사항으로 발생할 수 있는 인간관계의 갈등 요소를 해결할 수 있었고, 작업진행의 효율화를 기대할 수 있었다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
휴대폰을 개인마다 보유할 정도로 보편화하고 무선 네트워크 기술이 발전하면서 대학가에서 출결관리를 자동화하려는 바람이 불고 있다. 이는 이전의 출결시스템의 결점인 출결 확인 시간을 줄이기 위한 것이다. 그러나 자동화된 스마트 출결시스템에 허점이 많아 출결 정보에 대한 신빙성과 공정성에 문제가 발생하고 있고, 그에 대한 대책이 없는 것이 현재 상황이다. 이번 연구는 얼굴인식을 이용한 스마트 출석 체크 프로그램이다. 수업에서 사진을 찍으면 AWS Recognition 기술을 활용해 얼굴을 인식하여 Django web sever로 보내고 그 얼굴과 학사 시스템에 등록되어있는 학생의 사진을 비교하여 어떤 인물인지 파악한다. 비교한 인물이 일정 유사율을 넘었을 경우 그 학생의 얼굴 사진을 학습, 계속해서 서버 안에 있는 같은 인물 파일에 넣어서 유사율을 높이는 식으로 진행된다. 그렇게 하여 스마트 출결시스템의 목적에 맞게 출결 확인 시간을 대폭 줄일 것이고, 부정적인 방법으로 출석할 수 있는 방법을 없애 기존의 시스템에 없던 신빙성과 공정성을 확립할 것이다. 또한, 어플리케이션을 통해 학생의 경우 언제 어디서든지 자신의 출결 상황을 확인할 수 있고, 교수님 또한 손쉽게 학생들의 출결을 관리할 수 있도록 하였다. 최종적으로 무결성이 확보된 정확한 출결 정보를 자동으로 데이터화하여 이용자와 관리자의 편의를 보장할 것이다.
본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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