간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis: CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서 개발한 UPC(Ubiquitous Personal Computer)는 무선 네트워크를 지원하는 모바일 폰을 이용하여 언제 어디서든 PC의 자원을 사용할 수 있는 기술로서, 모바일 폰은 WebDAV 프로토콜을 이용하여 WebDAV 서버자원(PC의 자원)을 관리하며, GUI 환경의 간편한 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자는 구현된 인터페이스와 WebDAV 기본 메소드를 이용하여 PC에 자원을 등록하고, PC 자원에 대하여 열람, 검색, 삭제, 업로드, 다운로드 등을 제공한다. 이와 같은 시스템은 휴대용 기기(PDA, 모바일 폰)의 저장 공간 한계를 극복하는 하나의 해결책이 될 수 있다. 개발되어진 UPC를 적용 모델은 삼성 Anycall SCH-M470을 이용하였으며 일차적으로는 에뮬레이터를 이용하여 실험을 거쳤고 이 실험을 바탕으로 솔루션을 SCH-M470모델에 배포하여 실험 및 검증을 하였다.
본 논문은 학교현장에서 학습자의 창의력 신장을 위해 멀티미디어 교육을 지원하는 웹 기반 실시간 교육 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 교수 학습자간의 실시간 상호작용과 개별학습, 학습자의 학습일탈을 방지하기 위한 강제화면 분배를 지원할 수 있게 설계되었다. 본 시스템은 UML을 적용하여 다중 사용자 환경에서의 실시간 메시지 교환과 관리를 위한 모듈을 두어 효율적인 상호작용이 가능하게 하였으며, 학습자의 실험 실습을 위한 시뮬레이션이 이루어지고 실험이 방법과 결과분석 등에 대한 질의 응답을 지원한다. 학습자의 학습진행과 지식형성을 위해 시스템의 교육적 기반을 구성주의에 두었다.
최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.
도커는 하드웨어 가상화를 지원하는 KVM과 달리 호스트의 커닐을 공유하기 때문에 보안적인 문제가 생길 수 있다. 또한, 도커는 호스트 OS에 종속적이기 때문에 다른 OS에 종속적인 컨테이너를 실행할 수 없다는 단점도 있다. 이를 보완하기 위해 KVM을 이용해 가상머신을 실행하고 가상머신에서 도커를 이용하면 도커와 KVM의 장점을 살린 시스템을 구성할 수 있다. 실제 이 시스템의 실효성과 안정성을 평가하기 위해 실험을 진행하였고, 호스트의 메모리만 충분하다면 실효성과 안정성이 보장됨을 확인하였다.
기존의 TAR와 같은 아카이브 포맷은 파일의 중복을 제거하는 기능이 포함되지 않아 리눅스 배포 미러와 같이 버전단위로 저장되는 시스템에서 디스크 공간의 낭비가 발생했다. 본 연구에서는 중복 제거 기능이 포함된 아카이브 포맷인 DTAR와 이를 지원하는 DTM 유틸리티를 제안하였다. 주요 아이디어는 DTAR 헤더에 SHA1 해시를 삽입하고 SHA1 해시를 노드로 하는 R-B Tree를 생성하여 중복을 검색 및 제거하는 것이다. 실험 결과 DTAR가 tar.gz보다 최대 31% 공간을 절약하고, 수행 시간도 줄어드는 것을 확인하여 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 CAT를 적용하여 다중 처리를 지원하는 계측 시스템의 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 다중 처리는 프로세스 기법으로 트레드 방식을 사용하였고, 스케쥴링으로는 라운드 로빈 방식을 사영하엿다. 구현된 다중처리 시스템은 HP8590A 스펙트럼 분석기와 HP473B 전력계를 시스템 운영 계측기로 이용하였다. 이밖에도 15대까지의 계측기를 첨가하여 시스템을 운용할 수있도록 하였다. 개발된 소프트웨어는 총 9개 모듈로 구성되어 있고 각 모듈들은 상호 공유되도록 구현하였다. 더 많은 예측기를 부가할 경우에는 목적 계측기에 알맞는 소프트웨어 모듈을 합하여 구성할 수 있도록 하였다. 또한 계측기를 여러대 접속할 때 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결책을 제시하였다.문제점은 정보의 전송도중 버스가 데드록이 되거나 데이터를 손실하는 경우이다. 문제 발생의 원인은 각 계측기가 갖고 있는 정보 전송 프로토콜의 차이점이 있기 대문인데, 이를 알아내고자 프로토콜 분석기를 설계하여 컴퓨터에 접속할 수 잇도록 구현하였다. 실험한 결과 두 대의 서로 다른 계측기가 갖고 있는 공통적인 프로토콜 패턴을 찾을 수 있었다. 이 시스템을 이용할 경우 사용자는 전문지식 없이도 측정 시간과 오차를 줄일 수가 있다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
컴퓨팅 기술의 발전에 따라 선박의 안전항해를 지원하기 위해 Radar, GPS 등 다양한 장비들이 계량, 개발되고 있으며 그들은 선박 항해에 필요한 많은 정보를 제공하고 있다. 하지만 여전히 선박 충돌사고는 끊이지 않고 있으며, 선박 대형화에 힘입어 그 피해도 커지고 있는 실정이다. 이러한 선박 충돌사고는 앞에서 언급한 선박 항해 안전 장비의 성능제약을 받는 야간이나, 해상 환경 악화 시 두드러지게 발생하고 있으며, 특히 제한적인 상황에서 인간의 눈에만 의지해서 항해를 하고 있기 때문이기도 하다. 그래서 이러한 상황에서 Vision기술을 사용하여 카메라를 활용 상대선박을 자동으로 식별하는 시스템을 제안하고자 한다. 이는 선박들이 법적으로 야간이나 각종 장비들이 제한을 받는 상황에서 근처의 다른 선박에게 상황을 전달하기 위해서 등화(불빛)와 형상물을 사용해야한다는 점에서 착안하였다. 제안 시스템을 실제 해상 환경에서 실험하기에 제한점이 많아 프로토타입을 구현하여 실험실 환경에서 실험하고 사용자 평가를 실시하였다. 즉, LED를 가상 등화로 하여 선박에 설치된 것과 동일한 색상과 동일한 위치에 배치하고 이를 카메라를 활용하여 인식 실험을 하였으며 약 90%의 인식률을 보였다. 그리고 이러한 실험화면을 활용하여 항해업무 종사자 15명을 대상으로 사용자 평가를 실시하였으며 대부분의 사람들이 제안된 체계가 해상에서 유용하다고 답변하였다.
자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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