실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 증대되면서 주변상황을 인식(context-awareness)하여 적응적으로 서비스를 제공하기 위한 연구들이 증가하고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 규칙과 온톨로지를 이용하여 주변상황인식을 위한 상황정보 표현 방법을 제시한다. 기존의 상황인식을 위해 각 컴포넌트간의 프로토콜 및 인프라의 중점을 둔 연구들과 달리 본 논문은 실제 상황인식에 필요한 정보들을 정의하고 이를 적용하여 최적의 서비스 제공을 위한 기반을 제시한다. 상황을 기술하고 있는 규칙베이스를 이용하여 주변상황을 개념화하고, 개념 및 기타 시스템에 필요한 정보는 온톨로지를 이용하여 표현한다.
IoT 환경에서 디바이스간의 관계를 맺기 위해서는 디바이스를 탐색하는 작업이 선행되어야 한다. 주변의 디바이스를 탐색하기 위해 새로운 디바이스는 탐색 신호를 송신하고 이를 수신하는 디바이스는 신호의 세기를 판별하여 송신한 디바이스와의 거리 정보를 파악한다. 기존에 사용되고 있는 M2M(Machine to Machine) 방식은 하나의 디바이스에서 주변의 모든 디바이스에게 탐색 신호를 보내고, 주변의 디바이스들이 증가할수록 탐색 시간이 길어지고, 원거리의 디바이스일수록 정보의 손실이 발생하는 문제점이 존재하였다. 본 논문에서는 기존의 디바이스 탐색 방식의 문제점을 보완할 방법으로 새로운 디바이스가 주변의 디바이스를 탐색할 때의 탐색 시간을 단축하고, 근거리의 디바이스와의 탐색 신호를 주고받을 때의 정보 손실을 줄이기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio)의 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 일반 가정집, 아파트 및 사무실과 같은 좁은 생활공간에서 재배되는 다양한 식물 특성정보와 주변 환경 정보를 이용하여 재배 식물의 생장환경을 최적으로 지원할 수 있는 아두이노 플랫폼 기반의 식물 재배 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰을 통해 사용자에게 식물 주변 환경 정보의 모니터링 및 간단한 습도 및 온도 원격제어 기능을 실시간 제공한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 저렴한 비용으로 소중한 재배 식물의 안전한 생장을 유지할 수 있으며, 향후 다양한 환경 센서 및 상황 정보를 활용한 지능형 식물 관리 시스템 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술은 미래 ICT(Information Communication Technologies)의 핵심이 되는 기술이다. 급속한 ICT 기술의 발전과 함께 우리 주변의 모든 사물을 연결하고 주변의 다양한 정보를 습득하는 IoT 인프라에서 발생하는 데이터의 처리와 활용을 위해서도 클라우드 컴퓨팅 환경은 밀접히 고려되어야 할 것이다. 하지만 이러한 두 기술 모두 각각의 보안 취약점이 존재하고, 미래에 두 기술이 병합될 때 추가적인 보안위협이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술 및 보안 동향에 대해 알아보고 두 기술의 접목 시 발생하게 될 보안 위협요소를 식별하여 이에 대한 대응방안에 대해 검토하여 보고자 한다.
본 연구는 공간정보를 활용하여 국내 능선축을 구축하고, 주변 자연환경의 기초정보를 분석하여 관련 정보의 통합 제공체계를 구축하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 국내 능선축(대간, 정맥, 지맥 및 기맥)을 공간정보로 구축하고 정립하였다. 둘째, 국내 능선축의 원류 및 분기 등의 현황을 체계적으로 분석하기 위하여 코드화를 수행하였다. 셋째, 기 구축된 능선축 주변의 자연환경(지형정보, 생태 자연도 및 국토환경성평가지도) 관련 공간정보를 활용하여 현황을 분석하였다. 넷째, 전술된 3가지 정보를 통합하여 활용하는 방안으로 Web GIS 기반의 능선축 통합정보제공 체계를 제안하고 기본 기능을 도출하였다. 지맥 및 기맥과 같은 능선축의 구축은 기존의 대간 및 정맥의 구축과정보다 세밀히 분석해야 하기 때문에 구축방법을 보다 개선하여 정확도를 높였다. 국내 능선축을 길이에 따라서 5개의 등급으로 구분하였으며, 능선축 자체의 연결된 현황 파악을 위하여 백두대간을 기반으로 분류체계를 코드화 하여 전체 능선축에 적용하였다. 또한 능선축 주변을 거리에 따라서 핵심, 완충, 중점으로 3가지 구분하고 주변의 기초 자연환경을 분석하였다. 이를 바탕으로 능선 축 관련 정보를 효율적으로 활용하기 위한 기본 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 기존에 정규화 되지 못했던 국내 능선축을 공간정보를 활용하여 정리하고 분석하였다. 이를 바탕으로 능선축 관련 정보를 효율적으로 활용하기 위한 방안을 모색하기 위한 연구라고 할 수 있다.
최근 자율주행차량등의 활발한 기술 개발 및 상용화가 추진되고 있다. 자율주행차량에서는 기존의 센서로부터 수집되는 주변 환경 정보의 한계를 극복하기 위하여 차량통신기술을 활용하여 주변 환경을 보다 정확하고 상세하게 인지하는 필요성이 강조되고 있는 실정이다. 이러한 차량통신기술의 활용성이 증대됨에 따라, 보안 위협에 대응하기 위한 보안 기술도 활발히 연구 개발 추진 중이며, 이와 연관된 국제표준화의 필요성도 부각되고 있다. 최근 IT 보안 국제표준화 기구인 ITU-T SG17에서는 연구반 구조 조정을 진행했으며, ITS(Intelligent Transport Systems) 보안 연구반(Q13)은 지속적으로 차량통신표준화를 추진한다. 본 논문에서는 ITS 보안 연구반의 최근 활동 및 진행 계획을 소개한다.
하천 및 그 주변을 포함한 지형에 대한 정밀 측량 자료의 구축은 장기적인 수자원 계획 및 정책을 수립하는데 중요한 요건이 된다. 최근 들어 무인 항공기의 사진측량시스템을 이용하여 수치 표고모형을 구축하는 연구가 진행 중에 있으며, 이를 기존 하도측량 자료와의 통합 과정을 통해 하천 및 주변지형 측정에 대한 자료 구축이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 무인 항공기와 무인 하천유량측정용 원격조정보트를 이용하여 측정된 주변 지형 및 하천 지형 자료를 통합하고 이를 공인된 측정 자료와의 비교를 통해 본 연구 결과의 정확성과 이에 따른 측정방법의 효율성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 낙동강 강정고령보 하류부 지역을 대상으로 하여 무인 항공기와 무인 하천유량측정용 원격조정보트를 이용하여 지형자료를 측정하였다. 이 측정 자료를 하나의 자료로 통합하여 수치표고모형을 구축하였고 이를 국토지리정보원의 1:5,000 수치지도를 이용하여 5m 간격으로 구축한 수치표고모형과 비교하여 그 정확도를 비교해보았다. 그 결과 측정완료시부터 표준화된 데이터 생성 완료시까지의 시간을 기준으로 기존 측량방법 보다 효율성이 높은 것으로 나타났고, 1:5,000 수치지도를 이용하여 구축한 수치표고모형 자료와 정확도를 비교해볼 때 실무에 적용 가능한 수준 내로 오차가 발생하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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