본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는, 가상 전장 시나리오에서의 방어 전략 시스템에서 지능형 서비스를 구축하기 위한 핵심으로 군 도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 군대에서는 과거와 비교할 수 없는 다양하고 복잡한 데이터가 존재하는 상황에서 그 데이터를 지능적, 효율적으로 처리하기 위한 요구가 대두되고 있다. 이를 해결할 수 있는 방안의 하나로써 정보의 지식화가 있으며, 온톨로지는 도메인에서 개념과 관계를 표현할 수 있는 지식 표현 방법이다. 군 도메인 온톨로지는 추후 도메인 간의 호환성을 위한 상위 온톨로지인 SUMO (Suggested Upper Merged Ontology)를 사용하였고, 상위 온톨로지와 도메인 온톨로지를 연결해주는 중간 레벨 온톨로지인 MILO (Mid-Level Ontology)를 사용하며, 온톨로지 표현 언어로 SUO-KIF를 사용하여 개발되었다. 추후 군 도메인 온톨로지는 멀티에이전트 기반 방어 전략 시스템이 돌아가는 Cougaar Framework에서 사용될 수 있도록 고려되었다.
차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 시간, 충격량 등의 정보를 기록하여 사고발생 시 원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 기존의 시스템은 사고 후에 원인을 분석하기 때문에 사고를 미연에 방지할 수 없는 단점이 있다. 최근에는 기존의 기능과 더붙어 미연에 사고를 예방할 수 있는 사고예방이 가능한 지능형 블랙박스가 연구되고 있다. 본 논문에서는 주차 시 발생할 수 있는 도난, 절도, 물피도주 등의 사고를 미연에 방지할 수 있는 사고예방 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이동객체가 차량에 접근함에 따라 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공한다. 실험 결과, 제안한 방법은 다양한 실험 조건에서 이동객체가 접근함에 따른 위험 레벨별 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공함으로써 사고예방이 가능함을 확인했다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.
모바일 컴퓨팅과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 그래픽의 사용 및 응용이 점점 더 증가되고 있다. 컴퓨터 그래픽의 실시간 모델링 및 렌더링은 시스템의 성능에 크게 영향을 받으며 핸드폰이나 PDA등 저 성능의 시스템인 경우 사실상 불가능한 경우도 있다. 따라서 기존에 어떤 상황에 있는 사용자이든지 사용자 환경에 맞는 컴퓨터 그래픽스 콘텐츠를 실시간으로 제공하기 위한 방법으로 지능형 서비스 렌더링 미들웨어를 제안했다. 서비스 렌더링 미들웨어는 다중 단계를 가지는 구성요소와 응용이 필수적으로 요구되어지며 본 논문에서는 서비스 렌더링 미들웨어에서의 그래픽 콘텐츠의 적응 레벨을 결정하기 위한단말기 성능별 다중해상도 알고리즘을 제안한다.
게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전투 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다.
기존의 수 mN급의 MEMS 고체 추진제 추력기는 실제 마이크로/나노 위성체의 킥모터,지능탄(Smart bomb)의 측추력기로 응용하기에는 추력 레벨이 너무 낮다는 한계가 있었다. 이 연구에서는 고체 추진제의 연소 면적을 증대시킴으로써 추력 레벨이 향상된 MEMS 고체 추진제 추력기의 제작 가능성을 확인하고 연소 실험을 통해서 구조체의 안정성을 확인하였으며 직접 추력을 측정하여 수백 mN급의 단위 추력기를 개발하였다. 연소 챔버와 노즐, 덮개 층은 감광성 유리 기판을 이용하여 제작하였으며 마이크로 점화기는 파이렉스 기판 위에 300 ㎚ 높이의 니켈과 크롬을 페터닝(patterning)하여 제작하였다. 마이크로 점화기의 성능 해석과 실험을 통한 검증을 수행하여 고체 추진제의 점화를 위한 공급 전력을 계산하였으며 힘 센서를 통하여 추력기의 추력을 측정하였다. 측정된 추력은 K=15와 20인 경우에 300, 600 mN 이었다.
본 논문에서는 미상 디지털 변조 신호가 입력되는 경우에 변조형식을 식별하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 수신된 신호의 진폭 레벨수, 진폭 확률 분포 및 인접 신호간 진폭비를 특징벡터로 이용하여 자율조직 신경망으로 구현하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 5개의 QAM 신호에 적용하고, 모의실험을 통하여 인식도를 확인한 결과, 8dB에서도 변조형식을 식별하여 그 효용성이 입증되었다. 본 논문에서 제안한 방법은 종합정보통신망. 다중 접속 통신망에서 지능형 통신시스템 구현에 활용할 수 있다.
본 논문은 시청자의 위치에 최적화된 입체음향을 제공하는 TV 개발에 관한 것으로 2 개의 TV 스피커만으로 5.1 채널 스피커가 주는 입체음향 효과를 제공해준다. 기존의 Speaker Virtualizer 기술은 시청자가 특정 위치(Sweet Spot)를 벗어나면 입체음향 성능이 현저히 저하된다. 반면, 본 논문에서 제안하는 Adaptive Virtualizer 기술은 초음파가 장착된 리모콘을 사용하여 시청자의 위치를 인식하고 인식된 시청자의 위치 정보를 활용하여 청취위치에 해당하는 HRTF로부터 설계된 Filter를 Update 하고 두 스피커의 출력레벨 및 시간지연 값을 보정함으로써 최적의 입체음향을 재현한다. 본 논문에서는 실시간 구현을 위해 Speaker Virtualizer의 계산량을 최소화하는 기술을 제안하고 다양한 청취 위치에 해당하는 Filter를 설계하고 설계된 Filter를 효율적으로 Update 하는 Adaptive Virtualizer 기술을 제안한다. 또한, 초음파를 이용한 시청자 위치 인식 기술 및 전체 시스템 통합 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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