소나선배열 신호처리에 있어서 일반적으로 사용하는 빔형성기법은 환경에 대한 정보를 사용하지 않으나, 정합장처리 기법은 해양환경 정보를 사용함으로써 소음원의 추적 및 환경정보의 역산에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 2001년도에 동해에서 수행된 실험 자료에 대한 정합장처리 실험과 결과에 대해서 소개한다.
본 연구는 장·노년층의 디지털 정보격차 영향요인을 베이비붐 세대와 노인세대를 중심으로 검증하고자 하였다. 특히, 장·노년층의 디지털 정보격차에 영향을 미치는 주요 요인으로 성별, 학력, 가구형태, 월소득, 이용동기, 이용태도, 이용성과, 정보지능사회에 대한 인식, 정보지능사회에 대한 불안감, 일상생활만족도, 사회적지지 등을 설정하였다. 이를 위하여 본 연구는 2018년 한국정보화진흥원에서 실시한 2017 디지털 정보격차 실태조사 자료를 바탕으로 55세 이상 장·노년층 2300명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 베이비붐 세대는 성별, 학력, 이용동기, 이용 태도, 지능정보사회 인식, 삶의 만족도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 노인세대는 가구형태, 지능정보사회 인식, 삶의 생활만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과에 기초하여 장·노년층의 디지털 정보격차 해소를 위한 관련 연구를 제고시키고, 함의 및 관련 후속연구의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 레이더 강수량 자료를 대상으로 예측모형을 구축하기에 앞서서 강수장이 가지는 특징을 활용한 Tracking 기법을 개발하고자 한다. Tracking 기법이라 함은 시간에 따라 움직이는 강수장을 추적하는 개념이다. 최근에 태풍, Hurricane 등의 경로를 추정하기 위한 방법으로 국외를 중심으로 연구가 시작되고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 모멘트 개념을 중심으로 강수장으로부터 1차모멘트와 2차모멘트를 추정함으로써 강수장의 중심, 강수장의 이동 방향, 강수장의 폭 등 다양한 정보를 유도할 수 있다. 일단 이러한 정보들이 유도되면 이를 통해 강수장의 특성을 범주화 시킬 수 있으며 이를 예측 모델과 연결시킬 수 있을 것으로 판단된다. 격자형태의 레이더강수량으로부터 1, 2차모멘트를 추정하기 위한 식은 다음과 같다. 모멘트 추정을 통해 총 5 개의 속성을 추출할 수 있다. 즉, 위경도상의 도심과 방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산 등을 이용하여 다음 그림과 같이 강수의 중심과 강수장의 형태를 수치적으로 추정할 수 있다. 강수장의 형태는 공분산으로부터 추정하여 타원체로 나타내었다. 이러한 과정을 통해 강수장의 중심과 모양의 Tracking이 가능하며 이를 활용한 예측모형의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 최근 항만 터미널 장치장 내 무인 자동화가 빠르게 연구 진행되고 있는 가운데 다양한 자동화 기술들이 제공되고 있다. 우리는 장치장 내 효과적인 작업 효율을 위하여 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 무인이송장비(YT:Yard Tractor)의 정지위치 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 장치장내에서 YT의 정지하고자 하는 장소에서 RFID의 신호와 LANDMARK를 이용하여 정지한다. 정지 위치 장소에 두 개의 RFID태그를 설치하여 작업영역 및 정지위치를 각각의 태그 정보에 포함시킨다. YT는 정지장소에 도달하면 지정된 작업 영역인지 태그 정보를 통해 확인하고, 확인 후 정지위치정보를 포함하는 태그와 LANDMARK를 통해 정확한 위치에 정지한다.
4차 산업혁명기에는 정보통신기술(ICT)의 비약적인 발전으로 사람과 사물로부터 정보를 수집하여 분석하고 가치를 창출하는 것이 가능하다. 그러나 사람을 대상으로 하는 정보의 수집은 법적으로나 제도적으로 많은 제한이 있다. 따라서 급변하는 사이버 안보환경에서 개인정보의 보호와 이용에 관한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명기 인공지능(AI)과 빅데이터 운용을 위한 개인정보의 보호와 이용에 관한 패러다임의 전환을 모색하는 것이다. 이를 위한 연구의 구성은 제1장에서는 4차 산업혁명기 개인정보가 갖는 의미를 알아보고, 제2장에서는 선행연구 검토와 분석의 틀을 제시하였으며, 제3장에서는 주요 국가들의 개인정보의 보호와 이용을 위한 정책을 분석 한 후, 제4장에서는 4차 산업혁명기 개인정보 보호의 패러다임 변화 전망과 대응 방안을 고찰하였으며, 제5장에서는 개인정보의 보호와 이용을 위한 몇 가지 정책적 제언을 하였다.
컨테이너터미널 장치장 내 교차로에서 무인 YT(Yard Tractor)간 충돌방지를 위하여 RFID(Radio Frequency Identification) 태그와 ad-hoc 네트워크를 이용한 교차로 충돌방지 알고리즘을 제안한다. 또한 ad-hoc 네트워크 라우팅 프로토콜은 장치장 교차로에서 충돌방지를 위한 YT 간 통신성능을 결정하는 중요한 요소로써, 장치장 교차로 환경과 YT의 이동성을 고려하여 프로토콜을 결정해야 한다. 따라서 RFID 태그를 이용한 YT 위치정보와 AODV(Ad hoc On demand Distance Vector) 방식의 Hello 메시지를 이용해서 충돌방지를 위한 ad-hoc 네트워크 라우팅 프로토콜을 제안한다.
대장과 소장에서 모두 폐색 영역을 검출하기 위하여 본 논문에서는 기존에 연구된 장 폐색 영역 검출 방법과 ART2 알고리즘을 이용한 대장 폐색 영역과 소장 폐색 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존에 연구된 방법을 이용하여 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역을 ART2 알고리즘을 이용하여 영상을 군집화 한다. 군집화된 ROI 영역과 기존에 연구된 방법으로 X-ray 영상에서 검출한 장 폐색 영역의 형태학적 특징을 비교 및 분석하여 장 폐색의 형태학적 특징을 포함하는 클러스터를 분석한다. 따라서 장 폐색 영역에 해당되는 클러스터로 분류된 영역 내부를 클러스터의 중심에 해당되는 픽셀로 모두 대체한다. 그리고 $3^*3$ 필터를 이용한 침식과 팽창 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 각 객체들을 라벨링한 후에 크기를 비교하여 배경과 기타 지방 영역을 제거하고 남은 객체들을 장 폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 장 폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존에 연구된 방법으로 추출에 성공한 대장 장 폐색 영상과 추출에 실패한 소장 폐색 영상 모두에서 추출되는 것을 확인하였다.
조선 후기 대항 공론장의 특성을 분석하고자 역사적, 규범적, 분석적 차원으로 나누어 검토하였다. 그 결과, 당시 민(民)을 중심으로 형성된 대항 공론장은 반(半)봉건 반(反)외세적 성격을 띤 하부 공론장의 역할을 함을 발견하였다. 즉, 조선 후기의 대항 공론장은 당시 정치사회적 환경을 극복하고, 생존의 문제를 해결코자 한 반(半)봉건 반(反)외세적 성향이 가진 생동적인 공론장이었다. 그러나 이러한 조선 후기 대항 공론장은 지속성을 유지하지 못했다. 하지만 이후 항일운동의 발판이 되었고, 나아가서는 오늘날 민중운동의 이념적 근거가 되었다는 것에 그 의의가 있다고 할 수 있다.
본 논문에서는 스포츠 경기장에 경비 로봇의 안전대책에 관하여 위험성평가를 진행하였다. 스포츠 경기장에서는 다양한 형태, 종류의 이벤트가 진행되고 있다. 안전관리를 위한 안전 요원이 반복 순찰을 진행하고 있으나 대형 규모의 경기장의 경우 안전 요원이 전체적인 안전을 확인하고 책임지기 어렵다. 또한 스포츠 경기장에서 일어나는 대부분의 사고는 군중 관련 사고이다. 사고 예방을 위해 안전 관리자의 역할을 보조하는 로봇을 활용하여 사건 및 위험 상황에 대비하는 시스템의 구축이 필요하다. 스포츠 경기장 경비 로봇 안전 운영 안전대책 도출을 위해 선행연구와 참고문헌을 바탕으로 경비 로봇의 규제 및 특성을 탐구하여 연구를 진행했으며 경기장 답사를 위해 잠실 종합운동장 야구장을 3회 실사하여 위험한 사건이 일어날 수 있는 장소를 조사 하였으며, ISO 13489-1에 적용된 PLr 트리를 통한 위험성 평가를 진행하였으며 자체 위험성 평가 시트를 제작하여 위험 정도를 도출 하였다.
각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 따른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다. 본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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