명령어로 사용되는 핸드 제스처가 사용자에게 더 많은 친밀감을 주기 위해서는 사용자가 자신의 원하는 형태로 제스처를 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 사용자의 핸드 제스처를 명령어로 이용하는 지능적 사용자 인터페이스에 대하여 소개한다. 지능적 사용자 인터페이스는 제스처 명령어로 이용되는 핸드 제스처의 종류를 사용자가 임의대로 정의할 수 있도록 제스처 명령어 습득 모듈을 포함한다.
인간은 사용의 편리성 즉 육체의 편안함과 정신의 안락함을 목적으로 기기를 개발하고 신기술들을 개발해 왔다. 이러한 기술중에서 제어에 관한 기술은 현대에 들어 급속히 발전하여 기존의 제어개념과 다른 지능제어라는 새로운 영역을 구축하고 있다. 이러한 지능제어는 각 기술별로 제품에 적용되어 왔고 또한 그 효과 및 장점에 대해서도 사람들이 인정을 하고 있다. 이 글에서는 지금까지의 개별적인 응용 외에 향후 산업계에서 지능 제어이론을 어떠한 목적으로 어떠한 방법으로 활용해 나갈 것인가를 예측하여 보고 그에 대한 고려사항들을 살펴보았다.
최근 지능형 관제 시스템은 다양한 응용 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 지능형 관제 시스템에 활용하는 방안이 연구되고 있다. 지능형 관제 시스템에서 중요한 기술은 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 것이다. 그러나 기존의 다중 객체 추적 기술은 정확도 및 속도에서 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 추적의 정확성을 높이고, 객체가 서로 겹쳐있거나 동일한 클래스에 속하는 객체들이 많을 경우에도 빠르고 정확하게 추적 가능한 원샷 아키텍처 기반의 YOLO v5와 YOLO v6을 사용하여 실시간 지능형 관제시스템을 구현하였다. 실험은 YOLO v5와 YOLO v6를 비교하여 평가하였다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다.
인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.
사용자 성향을 학습하는 기존의 지능형 에이전트는 사용자의 정보가 일정 수준 이상으로 축적되어 있거나 충분한 훈련 시간을 통하여 사용자의 성향을 학습하였다. 이러한 지능형 에이전트를 유비쿼터스 환경에 적용하였을 때, 사용자는 지능형에이전트가 학습까지의 시간을 기다려아 하며, 필요한 서비스를 적절히 지원받지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 가지고 있는 자원을 공유함으로써 사용자의 성향을 실시간으로 학습할 수 있는 지능형 P2P 모바일 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 평가를 위해 4개의 장소에서 사용자들의 컨텍스트를 공유시키고, 유가한 사용자들을 피어그룹으로 설정하였다. 그리고 이 피어 그룹에서 상관계수가 가장 놀은 사용자의 서비스를 제공한 결과, $80\%$이상의 서비스 만족도를 보였다.
현대에 들어 대기 오염의 심각성이 계속적으로 보도되고 있으며 많은 기업들이 이를 위해 산업현장에서 발생하는 대기 오염 물질의 배출을 극소화 하기 위해 많은 친환경적 노력을 기울이고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 대규모 공장에서는 고가의 분진 집진 시스템을 도입하여 친환경적인 기업으로 성장하고 있다. 반면 대부분의 중소 규모의 공장에서는 고가의 분진 집진 시스템을 제정적인 문제로 인하며 도입하기에 어려운 실정이다. 이러한 중소규모의 생산 환경의 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 3단 여과 시스템과 최근 각광을 받고 있는 센서 네트워크로부터 얻어지는 환경정보를 이용하여 분진 및 다양한 형태의 오염원을 선택적으로 제어함으로써 집진 효율을 극대화 시킬 수 있는 센서 네트워크 기반 지능형 집진 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 개발을 위한 지능형 차단 시스템을 제안한다. 제안된 배선 진단 시스템은 TFDR(Time-Frequency Domain Reflectometry) 알고리즘을 통해 배선이 어떤 상태인지를 보여 주는 시스템이다. 그리고 제안된 진단 시스템으로부터 얻은 신호를 분석하여 이상 종류에 따라 분류하는 시스템을 통해 지능형 차단 시스템을 제안한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상의 종류는 damage, open 그리고 short 이다. 각 상황에 대한 효율적인 분류를 위하여 IF-THEN 규칙에 기반 한 분류기가 사용된다. 기존 TFDR이 수행되었던 통신선 케이블의 실험 데이터에 기반 한 실험을 통해 본 제안 내용의 우수성을 보이게 된다.
스마트그리드는 기존의 전력시스템에 ICT 기술을 융합하여 에너지 공급자와 소비자, 서비스 제공자가 실시간으로 상호작용할 수 있는 형태의 차세대 전력망을 의미하는 것으로, 최근 대두되고 있는 에너지 위기를 타개하기 위한 중요한 솔루션 중 하나로 인식되고 있다. 그 중에서도 특히 AMI 시스템은 다양한 부가서비스 제공을 가능케 하는 스마트그리드의 핵심요소로 주목받고 있다. AMI 시스템은 그 적용범위가 광범위하고 대부분의 시스템 구성 기기가 물리적 접근이 비교적 용이한 위치에 설치되어 물리적 공격 및 사이버 공격에 대해 비교적 취약한 특성을 띤다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 DLMS/COSEM 및 국내 지능형전력량계-제2부 표준에서는 지능형전력량계가 갖추어야 하는 다양한 보안기능에 대해 정의하고 있다. 하지만 각 보안기능에 대한 세부 내용을 상기 표준에서 모두 정의하고 있는 것은 아니어서 이에 대한 검토 및 논의가 필요하다. 본 고에서는 DLMS/COSEM 표준과 지능형전력량계-제2부 표준에서 정의하고 있는 보안 기능에 대해 살펴보고, 상기 표준에서 정의하고 있지 않은 보안 기능 중 지능형전력량계 유지보수를 위한 안전한 현장접근 방안에 대해 제안한다.
본 논문에서는 정보보호에서 지능형 침입탐지시스템(Intrusion Detection System :IDS) 의한 모델을 제안한다. 이 모델은 데이터 마이닝 분야와 정보보호 분야의 결합된 방법을 이용한다. 즉, 계산환경을 격상하거나 새로운 공격 방법들 때문에 내장된 IDS를 보완 할 필요가 종종 있다. 현재 사용하고 있는 많은 IDS들은 전문적인 지식을 손으로 작성했기 때문에 IDS들의 변환은 가격이 매우 비싸며, 속도가 느리다는 단점이 있다. 이에 본 모델은 침입탐지 모델을 적응 적으로 구축하는데 데이터 마이닝 구조를 활용한다. 데이터 마이닝(Data Mining : DM)의 기술인 연관 규칙, 순차 패턴, 분류, 군집화, 유전자 알고리즘 기법(GA)인 Selection, Crossover, Mutation, Evaluation, Fitness Function의 기능을 접목하여 단점을 보안하고 처리 성능을 최대로 하는 즉, 보다 안전한 지능형 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 제안한다.
현대인의 생활 깊숙한 곳에 자리 잡고 있는 자동차가 없으면 일상적인 생활에 매우 불편할 정도로 우리 생활 속에서 중요한 존재이다. 그러나 쉽게 운전면허를 따고 많은 사람이 이용하지만, 정작 초행의 목적지로 가고자 할 때는 많은 어려움을 겪는다. 그래서 우리는 좀 더 효율적인 자동차 이용을 위해서 차량에 네비게이션을 장착하고 있다. 본 논문에서 제안한 네비게이션 시스템은 퍼지 로직을 이용하여 운전자의 성향을 판단하고 그에 맞는 경로를 안내해주는 지능형 네비게이션에 대한 연구이다. 각 경로의 성향을 분석하고 운전자의 성향과 비슷한 경로를 추천해주는 지능형 네비게이션일뿐만 아니라, 빠른 경로 안내는 물론 사용자의 성향의 변화에 쉽게 수정 및 업데이트가 간단한 차세대 네비게이션을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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