본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.
무선 네트워크 환경에서 스펙트럼 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 무선 인지 (Cognitive Radio, CR) 중 기지국이나 접속점과 같은 중앙 제어장치가 없는 분산형 무선 인지 네트워크 (Distributed Cognitive Radio Network, DCRN)에서는 부 사용자 (Secondary User, SU)들의 하드웨어적 한계로 인해 주 사용자 (Primary User, PU)들에게 인가된 스펙트럼의 모든 정보를 알 수 없다. 이를 극복하기 위해 SU들은 협력적 스펙트럼 감지 (Cooperative Spectrum Sensing)를 통하여 지역적인 스펙트럼 정보를 서로 교환하여 전체 스펙트럼의 정보를 파악한다. 본 논문은 효율적인 협력적 스펙트럼 감지를 위하여 PU 채널 상태의 비율을 사용한 정책 기반 감지 채널 선택 방법인 비율 기반 감지 정책 (Proportion-based Sensing Policy, PSP)을 제안한다. 각 SU가 PU의 채널 사용을 감지하고 PU 채널들의 idle 상태의 비율을 계산하고, 이 결과를 바탕으로 감지하는 PU 채널 변경 시, 높은 idle 비율을 갖는 PU 채널을 우선적으로 선택하여 감지되는 PU 상태가 idle 일 확률을 높여 효율적인 채널 감지를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 기존에 제안된 채널 감지 정책보다 비율 기반의 채널 감지 정책이 효율적으로 PU 채널들을 감지하는 것을 알 수 있다.
교착이란 일반적으로 병행과 자원공유 모듈에 의한 서브 시스템에서 발생한다. 사이폰과 트랩은 패트리 넷의 교착 상태를 잘 나타낸다. 사이폰은 많은 연구자들에게 교착을 감지하고 방지하는데 사용되어진 개념이다. 그러나 모든 사이폰 서브넷을 감지하는데는 많은 시간과 노력이 필요하다. 추이적 행렬은 플레이스와 트랜지션간의 관계를 표현하므로 추이적 행렬과의 관계를 분석하여 모든 사이폰 서브 넷을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 사례를 들어 검증한다.
최근 음성인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 음성으로 기기를 작동시키기거나 신원을 파악하는 등과 관련된 성인 음성 인식에 관한 연구들이 대부분이고 아기의 울음소리를 감지하기 위한 학술적인 연구는 미비한 실정이다. 아기들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 표현한다는 점을 고려해 볼 때 기존의 성인을 대상으로 한 연구 결과를 그대로 적용시키기에는 무리가 따른다. 아기의 울음소리를 정확히 감지할 수 있다면 아기 및 유아를 위한 다양한 헬스(케어)기기에 적용될 수 있을 것이다. 따라서 대부분의 헬스(케어)기기들이 가지는 제한적인 자원과 컴퓨팅 능력을 고려하여 간단하면서도 정확도가 높은 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 아기 울음소리의 진동수 패턴을 통계적으로 분석하여 아기 울음소리를 감지하는 방법을 제안한다. 다양한 주변 소리 샘플들을 통해 본 논문의 방법을 검증해본 결과 오감지율이 8.1%로 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기지국과 단말기간의 전파지연이 비교적 짧은 마이크로셀 환경의 패킷 CDMA망에서 음성과 데이타를 통합 서비스하기 위한 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜을 위한 시스템의 상향링크 채널은 프레임을 구성하는 타임 슬롯과 각 슬롯별 확산코드에 의하여 제공된다. 지연에 민감한 음성 트래픽에 더 높은 우선순위를 부여하여, 음성 트래픽인 경우에는 발음구간 동안 임의의 확산코드를 예약하여 서비스된다. 반면, 데이타 트래픽은 매 패킷이 발생할 때마다 기지국으로부터 수신한 현재 슬롯의 예약상태 정보를 기반으로 서비스된다. 성능분석의 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 음성과 데이타 패킷간의 충돌이 전혀 발생하지 않으므로 주어진 패킷 누락률 범위 내에서 수용 가능한 최대 음성 단말기 수를 증가시킬 수 있었다.
모바일 단말 환경에서 상황 인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자의 활동에 따라 능동적으로 반응하는 컴퓨팅 응용들을 실현 가능하게 한다. 현재 모바일 단말은 데스크 탑 컴퓨터에 비해 사용자 인터페이스와 자원은 매우 제한적이다. 데스크 탑 사용자는 정지된 상태에서 사용자 인터페이스를 설계하는 반면에 모바일 사용자는 단말을 사용하는 동안 움직인다는 것을 가정해야 하기 때문에 기존의 대표적인 입출력 장치인 키보드와 마우스 같은 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 인간이나 물체의 물리적인 활동 상태와 자세를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 단말에 적용함으로서 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고 제한된 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 지능형 제어 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 모바일 단말기 사용자의 활동 상태 (정적인 상태와 동적인 상태)와 모바일 단말을 보는 자세를 동시에 추정하였고, 그것의 응용인 지능형 제어 시스템은 사용자의 행동에 따라 모바일 단말기의 백라이트가 ON 또는 OFF 되는 것이다.
클라이언트-서버(Client-Server) 데이터베이스 환경에서 병목현상의 해결책으로 클라이언트캐시(Client cache)를 사용할 수 있다. 여러 클라이언트들이 같은 데이터베이스의 일부를 캐시한 복사본을 사용할 때, 다른 클라이언트들과 서버간에 일관성 유지를 보장해주어야 한다. 캐시의 일관성을 유지하기 위한 여러 가지 알고리즘들이 제안되어왔다. 그 중에서 O2PL(Optimistic Two Phase Locking) 기법은 동시성을 증가시킬 수 있는 주요 장점이 있다. 그러나 O2PL 알고리즘은 트랜잭션이 완료(commit) 연산을 요구하는 시점에서 접근한 캐시데이터의 일관성을 위한 작업이 시작되므로 최종적인 완료까지는 지연이 발생하게된다. 이때 다른 클라이언트에서 잠금 충돌(lock conflict)에 의해 전역 교착상태(global deadlock)가 발생한다면 블락(block)되어 지연되는 시간은 더욱 증가하게된다. 본 논문에서는 향상된 O2PL 기법으로 PN(Preemption by Notification)-O2PL 기법을 제안한다. 이 접근에서는 O2PL의 특성으로 얻을 수 있는 연산정보를 관련된 다른 트랜잭션에게 통지(notification)로 사용하고 제시한 조건에 해당할 경우 상대 자원을 바로 사용할 수 있게 한다. 이 조건은 대부분의 전역 교착 상태에 해당하는 두 트랜잭션간의 교착상태를 조기에 신속히 감지할 수 있게 하여 트랜잭션 완료의 지연을 감소시키게 한다. PN-O2PL 알고리즘이 기존의 O2PL기법보다 빠른 응답시간을 얻을 수 있음을 모의 실험을 통하여 보인다.
교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 집중호우, 잦은 강설, 급격한 기온차이 등 환경변화의 가속화에 따라 균열, 단차, 포트홀 등 다양한 형태의 도로 파손이 급증하고 있다. 이중 포트홀 관련 사고는 파손 특징상 대형사고를 유발하며 08년 기준 5년간 약 5배 이상 증가하였다. 매년 포트홀로 인한 인명피해, 차량파손 등 직 간접적인 피해가 증가함에 따라 보다 신속하고 효율적인 관리 대책이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 포트홀 규모, 면적과의 상관관계를 통해 체적 보정계수와 보수재료 물량산출 알고리즘을 제시하였다. 제시된 물량산출 알고리즘의 검증을 위해 수도권 지역 15개소의 포트홀을 측정한 결과 통상적으로 개소당 약 5~7 kg까지 발생하던 재료 잔량이 1~2 kg까지 감소하는 것으로 나타났다. 작업자의 주관적인 판단에 의존하여 시공하고 있는 실정에서 포트홀 체적 감지 자동화 통합시스템은 재료/자원 절감뿐 아니라 적정한 보수물량 산정을 통해 다짐상태 등 포장 품질향상에 기여할 수 있을 것이다.
HANbit ACE ATM 교환기에서 장애 상태의 경보 소스를 취합하기 위하여 소프트웨어에 의한 방법과 하드웨어에 의한 방법 두 가지를 병행하여 사용한다. 각 제어 장치가 가능한 자신의 제어 아래에 있는 자원에 대하여 소프트웨어에 의한 방법으로 경보 소스를 취합하고, 소프트웨어에 의한 방법으로 취합 불가능한 일부 하드웨어 장애 경보는 각각의 제어 장치가 직접 처리하며 하드웨어 경보 수집은 가능한 최소화 하였다. 본 고에서는 소프트웨어와 하드웨어에 의한 방법으로 수집된 장애 경보의 장애소스를 주기적으로 감시하여 장애가 발생한 경우 감지된 장애에 대한 장애 발생 위치 및 장애 내용을 출력, 장애 메시지로 운용자에게 알려주며, 아울러 그래픽 표현 기능을 이용한 가시장애, 멀티미디어를 사용한 가청장애로 장애표시를 하여 시스템 유지보수를 용이하게 하는 구조를 가지는 ATM 교환기의 소프트웨어 및 하드웨어에 의한 경보 처리 시스템에 대하여 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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