C-ITS는 차량, 도로 인프라, 운전자, 보행자 등 구성요소 간 교통정보를 수집·관리·제공함으로써 교통 이용 편의, 교통안전을 제고 할 수 있는 지능형교통시스템이다. 국내에서는 C-ITS 사업을 통해 도로인프라가 국내 전역에 구축되고, 실시간 교통정보 제공, 버스운행 관리 등 다양한 서비스가 제공되고 있다. 그러나 현재 도로상황 인지·전파 등을 통한 교통안전 중심의 C-ITS를 구축하기에는 첨단도로 인프라 및 정보 연계 체계가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 다양한 공간적 측면에서 시간의 연속성을 고려하여, 교통 인프라 간 정보 연계를 통해 교통흐름과 돌발 사고를 인지할 수 있는 그룹형 Zigbee Mesh 네트워크 기반 교통상황인지 시스템을 제시하였다. 제안하는 시스템은 1차적으로 현장에서 사고감지 및 경보 등의 대응이 가능하며, 타 시스템과의 정보 연계를 통해 보다 다양한 교통정보 서비스로의 활용이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
최근 한반도 남동부에서 발생한 연이은 강진들로 인해 국내에서도 지진 방재에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 급격히 진보하고 있는 시각지능과 가상현실 분야 기술들을 기반으로 하는, 맞춤형 지진재해 대응을 위한 기술적 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 해당 기술은 카메라를 이용한 생활공간 영상 정보의 취득, 개별 객체의 영상 기반 인식, 3차원 공간 정보의 추출, 이산요소법 등을 활용한 가상 지진의 동역학적 모의, 가상현실환경에서의 모의 지진 실감화 등의 단계를 통해 구성된다. 본 연구에서는 이러한 전체 기술 프로세스를 구성하기 위한 각 단계의 프로세스, 해당 이슈와 관련한 현재 기술 동향, 실시를 위한 기술적 해결 과제 등을 분석하였다.
MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.
주행중에 취득된 비디오에서 정확한 차선 정보를 추출하는 기술은 차선이탈 경보시스템, 무인 자동차, 실감 차량항법 시스템 등의 지능형 자동차와 관련된 서비스 개발에 필요한 핵심 요소 기술의 하나이다. 본 논문에서는 주행중에 취득된 비디오에서 차선의 색깔을 인식하고 주행중인 차로의 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 즉, 석양이나 역광 등의 다양한 조도 환경에서도 차선 색깔을 인식하기 위한 방안으로 Background-color 제거 기법을 제안하고 주행 차로의 위치를 인식하는 기법으로 확률망 기반 기법을 제안한다. 제안된 확률망 기반 기법은 비디오 인식을 통해서 얻은 차선의 색깔, 차선의 타입(점선, 실선) 등의 정보와 데이터베이스에서 얻은 차로의 수, 차로 폭 등의 도로 정보를 결합하여 주행차로를 결정하는 프레임워크를 제공한다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 도로 환경에서 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 학습자마다의 발달된 지능에 적합한 심화 보충학습을 지원하기 위하여, 다중지능 이론을 적용한 웹기반 코스웨어를 개발하는 것이다. 제 7차 초등학교 사회과 심화 보충형 교육과정은 학습자의 학습능력, 적성, 관심, 흥미, 진로 등을 고려한 학습자 중심의 교육과정이다. 그러나, 기존의 사회과 코스웨어는 심화 보충 학습시 학습자들의 흥미와 적성 등을 고려하지 않고 학습을 하도록 한다. 따라서, 본 연구는 우선 학습자들에게 다중지능을 평가하여, 자신의 우수한 지능을 바탕으로 심화보충 학습을 지원하는 웹기반 코스웨어를 개발한다. 본 코스웨어는 자신의 흥미와 적성을 고려한 개인이해 지능, 대인관계 지능, 공간적 지능, 신체적 지능, 음악적 지능, 언어적 지능, 논리-수학적 지능에 따라 심화 보충 학습을 하므로 개개인의 관심과 능력에 따른 효율적인 학습을 할 수 있을 것이다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
웹 환경 기반 모델링 기술의 발전으로 다양한 산업분야에서 활용할 수 있는 서비스 모델에 대한 시뮬레이션 연구가 진행되고 있다. DEVS 형식론은 시간의 흐름에 따라 다양한 정보를 사용하여 시나리오를 통해 시뮬레이션 할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 또한 DEVS/WS는 웹 기반의 DEVS모델들을 분산컴퓨팅환경을 통해 통합하여, 고성능 컴퓨팅과 데이터 분산 등이 요구되는 시뮬레이션 환경으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이동 노드 간 공간에 대한 정보를 효율적으로 관리하기 위해 Dynamic Interest Management Model(DIMM)를 제안하여 DEVS/WS 환경에서 시뮬레이션 하였다. DIMM에서 시뮬레이션 중 노드의 효율적인 위치 이동을 위해 Genetic 알고리즘을 통하여 최적의 경로를 유도하게 된다. 본 연구에서는 DIMM의 성능을 평가하기 위해 None Interest Management와 전송메시지 수, 시뮬레이션 시간을 비교하였다. DIMM은 공간정보에 대한 인지도관리를 통해 메시지의 수와 시뮬레이션 시간을 절약하는 성능을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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