본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.
본 논문은 형상기억합금 바의 휨 거동 특성 파악하기 위하여 여러 가지의 휨 거동 실험을 수행하였으며, 형상기억합금 바의 휨 거동분석을 통하여 지진 시에 적용 가능성을 규명하는데 목적이 있다. 이를 위해 단순 휨 및 이중 휨 실험을 재하속도 및 최대변위를 변수로 수행하였다. 힘-변위 곡선에서 추정한 재하 및 제하 시의 강성이 추정되었으며, 등가의 감쇠비도 각 실험결과에서 추정되었다. 단순 휨에서 형상기억합금 바는 32 mm 변위 이후에 강성증가현상을 나타냈으며, 이것은 SIM(Stress-Induced-Martensite) 현상에 의해서 발생하는 것으로 추정된다. 재하속도의 증가는 형상기억합금 휨 강성 증가에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이중 휨 거동에서 형상기억합금 바는 단순 휨에 비해 강성이 약 5배정도 크게 나타났으며, 감쇠비는 유사하게 나타났다. 휨 거동의 형상기억합금 바를 지진 변위 제어장치로 사용하여 3경간 단순지지 교량에 적용하여 지진해석을 수행하였다. 이러한 지진변위 제어장치는 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 실용적인 것으로 판단된다. 본 논문의 의미는 형상기억합금 바의 휨 거동에 대한 기초 지식을 제공하는데 있다.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
사례기반 추론(Case-Based Reasoning, CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제해결 방법으로 인간이 문제를 해결해 나가는 절차와 매우 유사하여 일상생활 속에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 사례기반 추론을 국방 전술 시스템에 적용하여, 전투행위 시 과거의 유사한 사례를 기반으로 현재의 상황에 가장 적절한 전술을 사용할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고자 한다. 국방 전술 시스템의 경우, 분대원(Non-Player Character, NPC)들이 모여 분대 규모의 작전을 수행할때, 분대는 최종 목표에 도달하기 위해 정해진 작전에 따라서 행동하게 된다. 이 과정에서 공격, 매복, 전술적 이동 등의 행위를 위한 전술이 구성되어야 한다. 다시 말해 주변 환경, 엄폐물의 위치, 적의 위치에 따라 상황에 맞는 새로운 전술이 필요하며 이러한 전술은 분대장 혹은 소대장 등이 교범에서 배운 과정과 경험에서 축적된 지식을 토대로 생성된다. 본 연구는 사례기반 추론을 사용하여 각 지휘통제 에이전트를 통해 정보가 전달되면 사례기반 데이터베이스에 저장되어 있는 사례와 유사도를 측정하고 가장 적절한 사례를 선택하여 사용하며 새로운 사례는 사례 데이터베이스에 저장하여 다음 번 사례검색 시 사용될 수 있도록 시스템을 설계한다.
본 논문에서 줄기 노드는 mesh 토폴로지의 중추 망을 이루고 각 줄기 노드는 주변의 잎 노드와 함께 별 토폴로지의 부속망을 형성하는 무선 센서 망을 고려한다. 이러한 무선 센서 망에서 잎 노드로부터 줄기 노드로의 패킷 전달을 지원하는 MAC 방식을 설계할 때 반드시 다음 사항을 유념해야 한다. 첫째, 잎 노드는 일반적으로 배터리로부터 전력을 공급받는데 이러한 배터리를 교체하거나 충전하기가 어렵다. 둘째, 무선 센서 망은 흔히 주기적으로 데이타를 수집하여 갱신하기 위해 파송된다. 데이타 조각의 전달이 지연되면 싱크 노드의 데이타 처리가 지연되고 결과적으로 데이타 조각 자체를 폐기해야 할 수도 있다. 셋째, 무선 센서 망에서는 시그널링이 극도로 제약되고 복잡한 계산이 곤란하다. 이러한 점을 고려할 매 MAC 방식은 에너지를 절약하고 패킷 전달에서 적시성을 지원할 수 있어야 하며 동시에 단순하고 로버스트해야 한다. 본 논문에서는 무선 센서망의 MAC 방식으로 ALOHA의 수정판을 제안한다. ALOHA 제안 판은 ALOHA 원판의 단순함과 로버스트함을 보전하면서 매번 패킷의 전달을 시도하기에 앞서 잎 노드가 중지 혹은 계속을 결정하는 특징을 갖는다. 이러한 결정을 위해 본 논문에서는 Bayes 중지 규칙을 제안한다. Bayes 중지 규칙은 에너지, 적시성 고리고 throughput 손실이 반영된 Bayes 위험을 최소화하는 중지 규칙으로 잎 노드가 오직 전달 시도에 관한 선험적 지식과 자신의 전달 시도 경험에만 의존하여 중지 혹은 계속을 결정하므로 실용적이다. 계량적 결과로부터 Bayes 중지 규칙이 도입된 ALOHA 제안 판은 무선 센서 망의 열악한 환경에서 유용함을 확인한다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
산업용 로봇 제어는 버튼 기반의 TP(Teaching Pendant) 단말기를 통해 제조사가 제공하는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 이루어진다. 그러나 제조 현장에서 TP를 조작하는 사용자가 주로 언어의 배경지식이 없는 비전공자임을 고려할 때, 버튼 기반의 TP에서의 텍스트 기반의 프로그래밍 언어는 학습과 사용의 어려운 단점이 있다. 텍스트 기반의 프로그래밍 언어의 단점을 극복하기 위해 비숙련 사용자들도 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 그래픽 기반의 비주얼 프로그래밍 환경이 제안되었으며, 특히 명령 블록을 사용한 비주얼 프로그래밍 환경은 드래그 앤 드롭 기반으로 조립할 수 있는 블록 형태의 명령어를 지원해주므로 초보자가 쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 본 논문에서는 태블릿 PC를 로봇 제어를 위한 TP로 활용하고, 이를 기반으로 블록을 이용한 비주얼 프로그래밍 개발 환경을 제공하여 비숙련 사용자도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그래밍하는 환경을 제안한다. 또한, 사용 환경이 PC 환경 대신, 한정된 디스플레이 공간을 가지고 있는 태블릿PC 환경에 적용된 점을 고려하여 총 3가지의 서로 다른 명령어의 범위를 포함하고 있는 블록을 디자인하여 사용자 실험을 진행했다. 실험 결과를 바탕으로 한정된 디스플레이 공간인 태블릿 PC 환경에서의 효과적인 명령 블록들을 제안한다.
IT기술기반 교육시스템은 인터넷 등장 이전에도 가능성을 인정받아 지속적으로 개발되어 온 분야이며, 교육공학과의 연계로 지식 전날의 이론체계로 각광을 받고 있다. 사이버교유도 인터넷이전부터 다양한 통신방법을 응용하여 개발되었고, 최근 인터넷을 통하여 사이버 교육시스템은 완벽한 기술기반을 갖추게 되였다. 그러나 IT기술의 급격한 변화로 사이버교육시스템은 계속하여 신기술 변화에 적용해야만 한다. 현재 정보통신기술의 변화는 방송 통신망의 융합, 브로드 밴드 네트워킹, 스마트 디바이스의 다양화, 멀티미디어 기술의 고도화로 요약된다. 이 기술의 종합한 작용으로 유비쿼터스 사회의 기반으로 진화되고 있다. 그래서 e-Learning 분야도 기존 인터넷기반 시스템과는 달리 차세대 온라인교육시스템으로 친화되고 있다. IT융합가술 기반의 온라인 교육시스템은 각종 국제표준단체에서 표준안이 제시되고 있다. e-Learning 시스템이란 선기술 기반을 반영한 표준기술을 사용하는 온라인교육시스템을 포괄하는 개념이다. 본 연구에서는 e-Learning 시스템과 유비쿼터스 기술을 반영한 e-Learning을 비교하였다. 그리고 u-Learning 시스템의 기술정립과 EOD(Education On Demand) 시스템에 대하여 연구하였다. 1. u-Learning 정의 정보산업분야를 비롯한 문화, 교육 등 모든 분야에서 유비퀴터스라는 수식어가 붙어 다니고 있다. e- Learning 교육 업계에 따르면 10년 후에는 유비쿼터스는 대중화가 될 것이며, 부가가치 규모는 100조 원에 이를 것으로 추정된다. 그래서 교육산업도 주변 환경이 아날로그 방식에서 IT 기반에 의한 디지털 환경으로 변화되고 있다. 또한 e러닝, T러닝, m러닝, u러닝 등의 용어가 생성되고 있다.키지에어컨에서 사용되고 있는 밀폐형 압축기에 대해서 그림 2에서 나타내고 있는 냉방능력 10tons(120,000Btu/h) 이하를 중심으로 상기의 최근 기술 동향을 간략하게 소개하고자 한다.질표준의 지표성분으로 간주되는 진세노사이드의 절대함량과 그 성분조성 차이에 따른 임상효과의 차별성이 있는지에 대한 검토와, 특히 최근 실험적으로 밝혀지고 있는 사포닌 성분의 장내 세균에 의한 생물전환체의 인체 실험을 통한 효과 검정이 필요하다. 나아가서는 적정 복용량의 설정과 이와 관련되는 생체내 동태 및 생체이용율(bioavilability)에 관한 정보가 거의 없으므로 이것도 금후 검토해야 할 과제로 사료된다. 인삼은 전통약물로서 오랜 역사성과 그동안의 연구결과에 의한 과학성을 가지고 있으므로 건강유지와 병의 예방 및 회복촉진을 위한 보조요법제 또는 기능성 식품으로써의 유용성이 있는 것으로 판단된다. 앞으로 인삼의 활용성 증대를 위해서는 보다 과학적인 임상평가에 의한 안전성 및 유효성 입증과 제품의 엄격한 품질관리의 필요성이 더욱 강조되어야 할 것이다.xyl radical 생성 억제 효과를 보여 주었다. 본 실험을 통하여 BHT 를 제외하고 전반적으로 세포 수준에서의 oxidative stress 에 대한 억제 효과를 확인해 볼 수 있었으며 특히 수용성 항산화제들에서 두드러진 효과를 보여 주었다. 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$<
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[게시일 2004년 10월 1일]
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