센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문은 네트워크를 통해서 시스템을 원격제어하기 위한 연구이다. 우선 이 원격제어 시스템은 AP와 무선랜을 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하였고 이동로봇의 주변 환경을 레이저 센서와 스테레오 카메라를 이용하여 정보를 전송한다. 스테레오 카메라를 통해 전송된 영상 정보는 HMD(Head Mounted Display)를 통하여 볼 수 있다. HMD의 회전 각도는 펜틸트에 전송되어 HMD가 회전한 만큼 펜틸트도 회전하여 이동로봇의 주변환경 영상정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문은 네트워크를 통해서 이동로봇을 원격제어하기 위해 필요한 비전 시스템에서 HMD(Head Mounted Display)의 방향각 측정 알고리즘에 관한 연구이다. 우선 이 이동로봇 원격제어 시스템은 AP와 무선랜을 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하였고 이동로봇의 주변 환경을 레이저 센서와 스테레오 카메라를 이용하여 사용자에게 정보를 전송한다. 스테레오 카메라를 통해 전송된 영상 정보는 HMD를 통하여 볼 수 있다. 실시간으로 영상 카메라에 의해 측정 된 HMD의 회전 각도는 pen-tilt에 전송되어 HMD가 회전한 만큼 pen-tilt도 회전하여 이동로봇의 주변 환경 영상정보를 얻을 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
현재 기술 동향에 따라, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템(Ubiquitous Computing System)을 위해 사용자 및 주변 환경의 상황을 인식하는 기술(Context-Aware Computing System)이 필수적인 요소로 부각되고 있다. 하지만, Context-Aware Computing System을 구현하기 위해서 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 Rule-based System을 기반으로 CRS와 DOS의 개념을 도입하여 상황인식 기술을 SoC로 구현할 수 있도록 새로운 Architecture를 제안한다. 마지막으로는 CRS와 DOS가 Network Topolgy에 적용된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 예를 통해 그 효용성을 입증하고, Ubiquitous Computing System에서 활용 가능한 방법 등을 제시한다.
PC의 주변장지를 사용하기 위한 운영체제의 디바이스 드라이버의 구현은 하드웨어에 대한 정확한 명세가 없으면, 많은 노력과 비용이 요구된다. 현재 대부분의 PC 주변장치를 생산하는 업체는 리눅스를 위해서 별도의 디바이스 드라이버와 사용자 인터페이스 프로그램을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 윈도우 운영체제에서 사용하기 위해 만들어진 MP3 Player의 디바이스 드라이버 및 사용자 프로그램이 윈도우 상에서 작동되는 내부적인 과정을 분석하고 리눅스의 proc 파일 시스템을 이용하여 하드웨어의 명세 및 프로토콜을 조사하였다. 그리고 여기에서 얻은 장치의 정보를 리눅스를 위만 디바이스 드라이버 린 사용자 프로그램의 구현에 응용하여, 리눅스 환경에서 적은 비용과 시간을 들여 디바이스 드라이버를 개발하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.
최근에 제조되는 스마트폰들이 점점 다양한 인터페이스 장비와 사용자 주변 환경을 인식하는 센서 장비를 포함하게 되면서, 어플리케이션을 개발 시 주어진 장비들을 활용함으로 인해 증가된 개발 및 테스팅 복잡도를 효과적으로 제어하는 것이 중요하게 되었다. 이는 기존의 이벤트 기반 혹은 사용자가 지정한 입력만을 사용하여 테스트를 수행하는 연구로는 한계가 있음을 의미하며 대상 어플리케이션과 상호작용하는 주변 기기를 특정하여 이들로부터 구체적인 실행 환경 조합을 체계적으로 생성하는 연구가 필요하고 할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 어플리케이션과 함께 배포되는 퍼미션 정보를 기반으로 어플리케이션의 기능에 영향 주는 주변 기기들을 분석한 후 이를 기반으로 외부 환경 조건들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로 오픈소스에 본 연구기법을 적용하여 코드 커버리지가 향상됨을 보임으로써 본 연구의 효과성을 검증하였다.
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.
최근에 PC기반의 온라인 게임과 유무선 연동이 가능한 유비쿼터스 게임기의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 본 논문은 단순히 연동이 가능한 환경에서 더 나아가 지능적이고 효율적인 게임 서비스를 제공하기 위하여 지능형 멀티 에이전트 시스템과 효율적인 자원 관리 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능형 에이전트는 사용자의 주변 환경을 인식하고 사용자의 목적에 적합한 행위를 자율적으로 선택하여 제공할 수 있어야 한다. 또한 메모리 용량이 협소한 자원 관리 시스템을 보완하여 내부의 메모리 공간을 최적의 상태로 유지할 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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