일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
자동전력량 측정이 가능한 AMI (advanced metering infrastructure)의 설치 비율은 전국적으로 43% 미만이고 특히 지역 기준인 경우에는 10.5%로 매우 열악한 상태이다. 따라서 스마트그리드를 위해서는 전력량계의 자동 정보 기록이 필요하므로 이를 위해서 기존 전력계량계를 개선하여 원격검침 및 사용 제어가 가능한 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 전력량계를 AMI기능이 가능하게 하려면 IoT 및 AI를 이용하여 스마트 그리드 핵심인 AMI를 위한 기존 전력 계량기의 원격검침 및 제어 기술 개발을 수행하였다. 주요 연구 내용은 SG를 위한 전력계량기 감지 장치로 변환하기 위하여 Tensorflow와 Open-cv를 이용하여 숫자를 인식하였고, SG를 위한 전력계량기 원격검침 기능 테스트를 위해서는 Intel-Edson 하드웨어와 연동하여 장치를 구성하여 성능을 확인하였다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.
다양한 임무에서 활용 가능한 무인기 다개체 시스템은 단일 무인기보다 복잡하므로 효율적인 대형 제어방식이 요구된다. 특히 광역 탐색임무에 있어 통신량 및 연산량 부담이 적으며, 무인기간 자율적인 대형 형성이 가능한 분산 제어형의 유동적인 대형 형성이 필요하다. 본 연구는 스캔 면적의 확장 및 탐색 성능향상을 위해 Swarm 대형과 뱅크 정렬 대형, 대형 전체 운동을 고려한 대형 형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 상대거리에 대해서 2차 진동 특성을 가지며 parameter tuning을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다. 또한 통상적인 무인기 시스템에 적합하도록 제어명령을 변환하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 대형 형성 및 운동에 대한 성능을 입증하였다.
최근 유 무선 홈 네트워크를 위한 다양한 기술들이 개발되고 있는데, 이러한 기술들을 수용하여 댁내 유무선 정보가전기들을 인터넷을 통해서도 통합제어 가능한 효율적인 미들웨어를 필요로 한다. UPnP(Universal Plug and Play)는 기본적으로 표준 TCP/ 프로토콜에 근거하여 PnP(Pulg and Play)개념을 네트워킹에 확장한 것이다. 지능형 가전, 무선기기 및 모든 종류의 PC들을 연결하기 위한 파급력이 있는 P2P(Peer to Peer) 네트워크 연결 구조를 지닌다. UPnP는 TCP/IP를 기본으로 하여 댁내 정보가전들을 통합제어 하기 위한 홈 네트워크 미들웨어로 제시되어 상용화되고 있지만 그 한계가 내부 네트워크에 국한되고 기능의 한계와 다른 기기들을 제어하기가 힘들다. 본 논문에서는 인터넷 홈 네트워크 가전 제어를 위해 UPnP를 확장하여 인터넷 게이트웨이를 통하여 인터넷망을 통하여 서로간의 모든 기능 및 컨트롤이 가능한 시스템을 구축을 연구한다.
Airport GIS는 공항의 안전과 효율성 향상을 기할 수 있는 종합정보시스템이다. 이에 국내 외 현황 및 관련 규정.표준화 정보를 검토하고, Test-bed인 김포공항에 대한 현황 및 요구분석을 통해 서비스 모델 도출 및 기초설계를 하여 Airport GIS에 대한 도입방안을 제시하였다. 우선적으로 도입될 6개 서비스 모델은 1) Airside 지역 이동체 안전관리, 2) 항공기-차량간 주요 교차지점 지능형 신호제어, 3) 이동지역 이물질, 포장면 파손 대응 능동형 안전관리, 4) 제방빙(Deicing) 등 특수지원 차량 원격관리, 5) 비상 상황시 소방 및 구급차량 등 외부 협정기관 대응 및 지원, 6) 공항 전력시설 등 필수지원시설 상황인식 능력 강화 및 대응으로 향후 이에 대한 상세설계 및 통합시스템 구축연구를 진행할 예정이다.
복합분자펌프는 기존의 터보분자펌프 turbine blade에 spiral grooved를 추가하여 초고진공(10-8Pa)에서 저진공(330Pa)까지 넓은 압력범위에서 사용할 수 있고 이 펌프를 사용함으로서 완전 oil free한 진공시스템을 만들 수 있는 특징을 가지고 있다. 특히, 회전체를 비접촉으로 지지하는 자기베어링 방식을 적용함으로써, 진동은 극히 작고 베어링수명은 길면서 중저진공에 대한 배기속도가 크고 임의의 방향으로 접속이 가능하여 반도체 및 디스플레이 제조 공정과 같은 첨단산업의 다양한 분야에 쉽게 적용되고 있으며, 그 적용 분야와 시장은 계속 성장하고 있다. 고 진공과 배기 속도의 달성을 위해서, 고속으로 이동하는 격면과 기체분자를 충돌시켜, 기체 분자를 원하는 방향으로 유도하는 작동원리를 가지고 있다. 특히 공기분자의 밀도가 매우 낮은 희박가스 상태에서 고속 회전하는 blade로 공기분자를 쳐내면서 작동됨으로써 날개의 상하 압력차에 의한 공기력보다도 날개의 고속회전이 매우 중요시되고 압력으로는 10-1 Pa 이하의 분자영역에서 그 성능을 최고로 발휘할 수 있다. 이러한 복합 펌프의 주요 장점은 다음과 같다. 1. 10-8 Pa (10-10 torr) ~ 10 Pa (1 torr) 까지 넓은 영역에서 배기가 가능하다. 2. 탄화수계의 대하여 높은 압축특성을 가지고 있고, 윤활유를 사용하지 않으므로 얻을 수 있는 진공상태가 고청정하다(oil free). 3. 정밀 5축제어 자기베어링으로 완전히 부상하여 회전함으로서 마모가 없고 진동이 최소화하였을 뿐 만 아니라, 또한 운전음도 거의 없다. 4. 설치조건에 제한이 없고 고장이 거의 없다. 특히 복합분자펌프는 탄화수소화합물이 없는 진공을 생성시키면서 구성요소가 간단한 반면 폭넓은 진공대역을 충족하기 때문에 산업계와 연구계의 주요 첨단 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 최근 반도체 및 디스플레이, 바이오엔지니어링 등의 발전으로 적용분야가 넓어지고 있다.
지능형 교수 시스템(ITS:lntelligent Tutoring System)의 개발에 관한 연구에서 중요한 분야 중 하나의 교수법의 제어에 관한 연구이다. 즉 전체 학습목적 또는 학습주제의 선정(curriculmplan),선정된 학습목적에 적합한 레슨플랜(lesson plan),자연스런 대화진행(discourse plan) 방법에 관한 연구이다.본 논문에서는 위의 세가지 플랜 중 레슨플랜에 케이스 기반 플랜기법(casebased planing)을 적용하여 생성하는 방법을 제안하였다.기존의 레슨플랜생성기는 학습목적이 결정될 때마다 그에 적합한 레슨플랜을 생성하였다.이와달리 본 연구에서는 이미 기억된 플랜이 있으면 그 플랜을 그대로 사용하거나 수정하여 사용하고 기억된 플랜이 없으면 새로 생성할 수 있는 학습목적에 적응력 있는 레슨 플랜생성기를 개발하였다.연구의 대상으로는 미적분학의 부정적분으로 하였고 제시된 문제의 일반형을 유추하기 위하여 기술언어와 커리큘럼트리(curriculum tree)를 고안하였다.본 연구결과는 다른 분야 ITS의 레슨플랜생서기 개발에 이용할 수 있으며 또한 적분을 교육하는 실제 학습현장에서도 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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