오늘날 숙련된 굴삭기 운전자의 부족현상은 갈수록 심화되고 있으며, 자원개발 및 새로운 생활공간 창출 등을 목적으로 운전자가 접근하기 어려운 극한환경에서 토공작업의 필요성이 증가함에 따라 전 세계적으로 토공완전자동화를 위한 무인화 굴삭로봇 개발의 노력이 경주되고 있다. 국내에서도 지난 2006년 말부터 국토해양부 건설기술혁신사업의 일환으로 '지능형 굴삭시스템' 연구단을 구성하여 연구를 지속하고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템의 작업계획생성시스템이 갖추어야 할 세부요소기술 중, 굴착작업의 위치, 범위, 목표, 순차 등 굴삭로봇의 운용단위 작업명령정보를 생성하기 위한 정보화단위를 제공하는 로컬영역설계모듈의 연구개발내용에 대하여 설명한다. 로컬영역의 설계는 굴삭로봇의 제원, 작업메커니즘, 휴리스틱 및 구조적안전성 등 여러 영향요소가 고려되어야 안전하고 효율적인 굴착작업을 보장하는 작업계획을 생성할 수 있다. 따라서 로컬영역의 설계요소를 분석하기 위하여 현장조사를 통한 개념적 설계를 수행하고, 상세설계를 통해 설계변수를 도출하였으며, 휴리스틱 및 구조적 해석요건을 만족하도록 설계내용을 정량화하였다. 마지막으로 로컬영역설계모듈을 개발하기 위한 알고리즘을 구축하고, 개발된 모듈을 검증하였다.
본 연구는 최근 많은 관심이 되고 있는 경도인지장애 환자의 특징과 수단적 일상생활활동에 대해 알아봄으로써 임상가들에게 작업치료에서 경도인지장애환자를 평가 및 치료하는데 도움이 되고자 하였다. 현재 치매환자를 위한 작업치료는 매우 활발하게 이루어지고 있으나 치매로 전환될 위험이 높은 경도인지장애 환자에 대하여 작업치료적 접근은 아직 이루어지지 않고 있다. 본 고찰에서는 정상노인과 감별하기 어려운 경도인지장애 환자의 작업영역 중 수단적 일상생활활동에 대해 초점을 맞추어야 한다는 근거들을 다루었으며, 경도인지장애 환자가 치매로 발전하는 것을 예방하기 위해서는 수단적 일상생활활동에 대한 고려가 필수적으로 이루어져야 함을 고찰하였다. 결론적으로, 치매로 발전 될 가능성이 높은 위험 집단인 경도인지장애 환자군의 작업영역을 고려한 수단적 일상생활활동에 대한 주기적인 평가와 그에 따른 작업치료적 개입이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 컨테이너터미널의 생산성 최대화를 위한 장비 작업조건(애로공정 및 개선방향) 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고자 다기준의사결정법으로 많이 이용되고 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정)기법을 이용하였다. 본 연구에서는 컨테이너터미널의 주요 요소를 야드장비 영역, 이송장비 영역, 안벽장비 영역, C/CENTER(통제센터) 영역으로 구분하여 터미널 실무전문가를 대상으로 설문을 진행한 후 AHP기법을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 생산성 최대화를 위한 우선순위는 야드 장비부분이 가장 중요도가 높게 나타났으며 안벽장비, C/CENTER, 이송 장비 순서로 중요도가 나타났다.
플래시 메모리에서의 가비지 컬렉션은 유효하지 않은 데이타를 블록단위로 지우고 새로운 데이터를 할당할 수 있는 영역으로 만들어 주는 것을 의미하는데. 이것은 읽기/쓰기 작업에 비해 많은 시간을 요구하므로 빈번한 가비지 컬렉션은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리에 데이타 베이스의 레코드 저장방식을 이용하여 데이타를 투플 단위로 저장하였고, 스페어 영역을 변경하여 이러한 작업이 편리하게 진행되도록 하였다. 가비지 컬렉션 시 투플의 크기에 따른 페이지 병합 작업 또한 스페어 영역의 정보를 이용하며, 이것은 실제 활용 가능한 페이지 수를 늘림으로써 가비지 컬렉션의 횟수를 줄이고 성능을 향상시킨다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
일반적으로 21세기에는 로봇이 기존의 인간이 가지고 있던 작업영역을 대처 할 거라고 말해지고 있으며 가까운 미래에 재난 현장, 인명구조, 지뢰제거, 정찰과 같은 위험작업 영역에 대해서 먼저 기존 인력을 대처할 수 있는 이러한 로봇의 필요성이 두각 되고 있다. 그러나 이러한 위험 작업 현장에서 운영이 가능한 로봇이 만들어지기 위해서는 일차적으로 일반적인 위험작업 지역인 계단과 같은 비 평탄 지형에 대한 이동 성능을 보장할 수 있는 로봇 이동 기술의 개발이 필요하다 일반적으로 이동형 로봇은 Wheel Type, Track Type 그리고 Walking Type으로 구분이 된다. 하지만 비평탄 지역에서 Wheel Type은 Track Type에 비해서 상대적인 주행성능이 떨어진다고 일반적으로 말해지고 있으며 또한 Walking Type은 제어방식이 복잡하고 제어부의 크기가 커서 앞의 두 방식에 비해 절대적으로 이동속도가 느리다는 단점을 가지고 있다. (중략)
선박운항을 위해 선원들이 수행하는 인지작업은 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 개인의 능력 뿐만 아니라, 주어진 작업, 항해장비, 해양환경 그리고 조직의 특성/문화와 관련 제 규정 등이 밀접한 연관관계를 갖고 있으며 이러한 요인들이 선원의 인지작업에 영향을 주고 있다. 본 연구는 이러한 복잡한 요인들을 고려하면서, 선원들을 인지작업을 분석할 수 있는 인지작업분석 프레임�p을 개발하였다.
본 연구는 공간작업기억과 비공간작업기억의 유지 처리에 대한 영역특수모형과 처리특수모형을 검증하고자 수행한 사건유관 fMRI 연구이다. 지연반응과제에서 얼굴자극을 표적자극으로 사용하고 표적자극의 수를 달리하여 기억부하를 조작하였으며 일정한 지연기간 후 위치 및 얼굴 재인판단을 요구하였는데, 지연 동안 정보유형(위치와 얼굴)이 기억부하효과의 신경상관물에 미치는 영향을 뇌영상 처리로 분석하였다. 독립변인은 정보유형(자극영역)과 기억부하(표적자극의 수)로서, 정보유형변인은 얼굴작업기억(비공간작업기억) 및 공간작업기억의 두 수준, 기억부하변인은 표적자극이 1개인 조건(저부하)과 3개인 조건(고부하)이었다. 행동수행 분석 결과, 재인정확도에 있어 얼굴작업기억과 공간작업기억 간에는 차이가 없었으며 두 작업기억 모두에서 동등한 정도의 기억부하효과가 확인되었다. 뇌 영상분석 결과, 유지단계에서 전전두피질의 하측 및 중/상측영역이 모두 얼굴작업기억과 공간작업기억 양자와 관련되고 특히 VLPFC가 두 작업기억에 공통적으로 관련된다는 것이 밝혀졌는데, 이러한 결과는 처리성분에 따른 전전두피질의 기능적 전문화를 주장하는 처리특수모형에 더 잘 부합된다.
본 논문은 실시간 위치 모니터링 시스템에서 개인의 위치 프라이버시 보호 문제에 대해 논한다. 위치기반 서비스 제공자를 통한 위치 모니터링은 위치 노출에 의한 개인의 프라이버시를 침해할 위험이 있으므로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 익명화서버를 활용하는 시스템 환경을 채택한다. 익명화서버의 주된 역할은 location k-anonymity 개념을 활용하여 특정 개인의 위치를 클로킹 영역으로 표현하여 익명화 시키는 것이다. 기존의 기법들은 클로킹 영역을 생성하기 위해 개인이 휴대용 단말기를 통해 자신의 현재 위치를 주기적으로 익명화서버에게 보고하고, 익명화 서버는 반복적으로 클로킹 영역을 재생성하 는 시스템 모델을 가정한다. 하지만, 이는 메시지 송신에 의한 개인의 휴대용 단말기의 에너지 소비를 증가시킬 뿐만 아니라, 익명화서버의 작업부하를 크게 증가시켜 시스템 성능을 저하 시킨다. 이러한 단 점을 극복하기 위해, 본 논문은 개인의 휴대용 단말기의 연산 능력을 활용하여 클로킹 영역을 생성 유지할 수 있는 개인-익명화서버 협업 위치 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 특정 수의 클로킹 영역들을 개인에게 할당하여 클로킹 영역의 생성 유지 작업을 익명화서버와 공유하게 하는 것이다. 시뮬레이션을 통해, 익명화 서버의 작업부하와 개인의 메시지 송신 측면에서 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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