스마트팩토리, 산업용 드론, 빌딩 에너지 관리 시스템, PLC, 선박, 기차 및 비행기를 포함한 산업현장에서 Modbus프로토콜을 사용하여 시스템 모듈 간 통신을 적용한다. 기존의 Modbus는 시리얼 직렬통신으로 사용되었지만, 최근 Modbus프로토콜은 TCP/IP 통신으로 사용된다. Modbus프로토콜은 3가지 유형의 RTU, TCP 및 ASCII를 지원하고 임베디스 시스템에 프로토콜을 구현 하여 사용 한다. 하지만 RTU, TCP, ASCII기반의 프로토콜은 각 송신 I/O장치가 다를 수 있다. 예를 들어 RTU, ASCII 통신은 시리얼기반으로 통신 프로토콜을 송신하지만 이더넷 TCP/IP 송신을 요구하는 경우도 있다. 이와 같은 문제는 특히 임베디드 시스템에서 C언어(절차 지향)를 사용하기 때문에 I/O레지스터 관련 소스코드의 복잡성 증가 문제가 발생된다. 본 연구는 임베디드 장치에서 I/O함수를 논리적으로 분리가능한 소프트웨어 설계를 진행하고, 더불어 대리자 클래스 인스턴스를 통하여 I/O처리가 필요한 각 인스턴스의 수행 로직을 Modbus RTU, TCP, ASCII프로토콜 생성으로 설계 하였고 인스턴스별 통신 I/O처리와 논리적 수행 로직을 분리 가능한 소프트웨어 설계와 실험을 하였다.
국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 2015년도 5만 여개의 기업거래정보(KED(한국기업정보))를 이용하여, 유통업체와 관련이 있는, 지속적인 거래관계를 가진 기업들의 거래관계 네트워크를 형성하여 유통업체의 생태계를 파악하고자 하였다. 클러스터링의 방법을 사용한 결과, 5개 이상의 기업들로 이루어진 731개의 클러스터로 묶여진다. 이들은 KED 자료에서 파악되는 유통산업 매출의 약 80%룰 차지한다. 클러스터들은 소속된 업체들의 거래가 대부분 내부에서 완결되는 모듈화된 거래 패턴을 가진다. 유통 클러스터들은 그들 매출의 70% 이상을 하나 또는 2, 3개의 업체(주기업)가 차지하고 있다. 이러한 특징은 제조업과 유사하다. 그렇지만 유통 클러스터들은 소속 기업수가 제조업과 비교하여 작은 특징을 지니고 있으며 조립 제조업체들에 비해서는 특정 업체와 클러스터에 매출이 집중된 정도도 약하다. 기업연관분석의 결과를 보면, 30대 유통업체들이 소속된 클러스터내의 중소기업들의 주기업에 대한 매출의존도는 롯데쇼핑, 이마트, 이랜드리테일, 신세계, 현대홈쇼핑 등이 최소 35% 이상의 값을 보인다. 이들 클러스터 내에서의 공정거래정책을 통한 중소기업 육성정책의 여지가 크다는 점을 암시한다. 씨제이홈쇼핑, 현대홈쇼핑, 한무쇼핑 등은 아주 높은 생산유발효과를 가지며, 앞의 두 업체는 동일 클러스터 소속 중소기업들에 특히 높은 생산유발효과를 가지고 있다. 그리고 1-9번 클러스터들은 중소기업의 고용 비중이 높고 중소기업의 고용계수가 매우 높은 10번 기업군과 31번 기업군에서 상품을 조달하는 경우가 많다. 중소기업에 높은 생산 및 고용 유발효과를 가지고 있거나, 10, 31번 기업군에 후방연관효과가 높은 기업들은 중소기업 성장 및 고용 정책에서 중시되어야 할 것이다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.
최근 랜섬웨어의 공격은 끊임없이 증가하고 있으며, 기본 백신으로는 탐지하기 어려운 신종 랜섬웨어도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 이로 인해 랜섬웨어 대응 솔루션이 개발되고 있지만, 기존 랜섬웨어 솔루션의 단점과 한계로 인해 그 피해가 감소하지 않고 있는 실정이다. 랜섬웨어는 윈도우, 리눅스, 서버, IoT 장비, 블록체인 등 플랫폼을 가리지 않고 다양하게 공격을 하고 있지만, 대부분의 기존 랜섬웨어 대응 솔루션은 다양한 플랫폼에 적용이 어려우며, 특정 플랫폼에서만 종속되어 동작하는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 기존 랜섬웨어 탐지 솔루션이 가지고 있는 문제점에 대해서 분석하고, 사용자 관점에서 실제로 랜섬웨어에 의한 피해를 줄일 수 있는 요구사항 분석을 통해 필요한 요소 기능을 정의한 후 사전 설치 없이도 다양한 OS를 지원하고 감염 이후에도 데이터 복원이 가능한 탑재형 모듈 기반의 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 각 기능이 구현 가능한지에 대해 기존 기술의 분석을 통해서 확인하고, 실제 제안한 기법들이 사용자의 보안 요구사항에 부합한지에 대한 적합성을 개인과 기업의 PC 사용자 총 264명을 대상으로 설문 조사를 통해 검증하였다. 설문 결과를 통계적으로 분석한 결과, 제안 시스템 도입의사의 점수가 7점 만점에 6.3 이상으로 매우 양호한 것으로 나타났고, 기존 솔루션에서 제안 시스템으로의 변경의사 점수도 6.0 이상으로 매우 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 기반 길안내 애플리케이션은 일상생활에서 매우 유용하다. 또한 비용 효율적이고 사용자 친화적인 내비게이션은 많은 고객을 유치할 수 있다. 하지만 스마트폰을 사용하여 지하철 역사와 같은 지하공간에서 정확한 내비게이션을 제공하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 방문객이 지하공간에서 필요할 때마다 언제 어디서나 스마트 폰으로 길 안내를 제공받을 수 있다면 더 편리한 모빌리티 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 지하철을 이용하는 고객에게 출입구에서 열차 플랫폼까지의 길 안내 시스템을 개발하고 있다. 경로탐색은 새로 제안한 QR 마커와 증강현실(AR)을 적용하여 스마트폰의 광학적 툴로 위치정보를 파악하여 경로안내 정보를 실내 지도 없이 제공하는 비용 효율적인 스마트 폰 알고리즘에 해당한다. 또한 이 알고리즘은 교통약자들에게 별도의 Barrier Free 경로로 안내하는 모듈도 제공하고 있다.
생체 감지기술 발달은 그동안 거대한 전문 의료기기에서만 가능했던 다양한 생체 정보 수집을 간편하게 가능케 하였다. 센서 소형화는 진단기기의 휴대성을 높여 기존에 병원에 직접 가서 해야만 했던 다양한 건강 진단을 생활 속에서 간편히 수행할 수 있게 하였다. 스마트폰 같은 휴대기기에 센서를 결합하거나, 첨단 IOT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술을 적용해 체내 삽입형, 혹은 부착 가능한 초소형 모듈 등 의료기기의 새로운 폼팩터를 만들어냈다. 또한, 측정결과를 스마트폰 등 휴대용 정보기기를 통해 즉시 확인할 수도 있다. 아직 국내에서는 상용화가 더디게 이루어지고 있지만, 미국 등 원격의료 서비스를 허용한 나라에서는 이 분야에서 다양한 양상으로 신기술 적용이 이루어지고 있다. 세계적으로 가장 빠르게 고령화가 진행 중인 대한민국에서 의료수요, 공급, 그리고 비용 문제는 점점 커지고 있다. 이런 상황에서 새로운 건강관리 개념인 스마트 헬스케어가 기존의 의료체계를 보완할 수 있을지 크게 주목받고 있다. 본 연구는 스마트 헬스케어와 관련된 기술 동향을 확인하고, 다양한 헬스케어 제품을 UX 디자인적 측면에서 유형화하였다. 또한, 스마트 헬스케어 기술을 대상 사용자인 노인에게 적용하기 위한 UX 디자인 접근방법과 지침을 제시하였다. 본 연구가 새로운 사회적 문제인 고령사회 헬스케어 문제 해결에 돌파구가 될 UX 디자인 분야의 기반자료가 되기를 기대한다.
본 연구에서는 호흡동조방사선치료(Respiratory Gating Radiation Therapy, RGRT)에서 매우 중요한 요소 중에 하나인 호흡의 안정성을 효과적으로 향상 시킬 수 있는 호흡연습장치(respiratory training system)를 개발하였다. 개발한 호흡연습장치는 개인고유의 호흡주기를 적용하여 환자에게 편안한 호흡유도를 제공한다. 충분한 연습시간을 부여하기 위해 언제 어디서나 쉽고 간편하게 연습 할 수 있도록 휴대형 기기에 모듈화 시켰으며, 이를 환자에게 제공함으로써 호흡동조방사선치료의 효율성과 정확성을 높이고자 했다. 호흡연습장치를 사용했을 때 호흡의 규칙성, 안정성, 지속성 향상 정도를 알아보기 위해 5명을 대상으로 실험을 진행 하고자 한다. 개인이 자유롭게 호흡하는 '자유호흡(free breathing)' 개인고유 호흡주기를 적용하여 시청각 프로그램을 통해 호흡을 유도하는 '모니터호흡(guide breathing)' 호흡연습 후 시청각 프로그램 없이 호흡하는 '예측호흡(predict breathing)' 3가지 호흡법의 데이터를 이용하여 호흡주기(period)와 호흡깊이(amplitude) 및 호흡패턴(Area)의 변화를 정량적으로 분석함으로써 휴대형 호흡연습장치의 유용성을 평가하고자 한다.
본 논문은 SiC Hybrid module를 적용한 7kW 인버터의 동작 안정성에 관한 것으로 손실 방정식과 시뮬레이션 결과를 비교하여 시뮬레이션 결과의 유효성을 검증하였으며, 시뮬레이션을 통해 Si module과 SiC Hybrid module의 스위치 손실과 다이오드 손실을 비교하였다. 손실 방정식 계산을 통하여 SiC Hybrid module의 도통 손실은 168W, 스위칭 손실은 9.3W, 다이오드 손실은 10.5nW의 결과를 나타내었으며, 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 유사한 값을 나타내었다. 이를 바탕으로 Si module과 SiC Hybrid module의 시뮬레이션 결과 값 비교 결과, Si module의 총 소자 손실값은 246.2W, SiC Hybrid module의 총 소자 손실 값은 189.9W를 나타내었으며, 손실 차이 값은 56.3W로써 약 0.8W의 효율 차이를 보였다. 이로 인하여 SiC SBD의 Reverse recovery 특성을 검증하였다. 또한 고온 포화상태에서 SiC Hybrid module 및 Si module의 안정성을 확인하기 위하여 온도 포화 테스트를 진행하였으며, Si module의 경우, 출력전력 4kW에서 동작을 멈추었고, SiC Hybrid module은 7kW까지 동작을 확인하였다. 이를 바탕으로, 효율 그래프와 온도 그래프를 제시하였으며, Si module은 4kW까지, SiC Hybrid module은 7kW까지 그래프로 나타내었다.
연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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