유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하기 위하여 자동식별, 센서 네트워크, 홈 네트워크, 텔레매틱스 등 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 특히 RFID 기술을 이용한 레거시 시스템과의 통합 및 데이터 수집, 장치 제어, 관리 등을 위하여 RFID 미들웨어의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 이에 발맞추어 EPCglobal에서는 기존의 Savant를 대체하는 개념으로서 RFID 하드웨어와 응용 사이에 존재하는 ALE(Application Level Events) 표준 스펙을 정 의하였다. 이는 레이어의 내부 구조 및 구현 기술 등은 명시하지 않고 오직 외부 인터페이스만을 정의함으로써 향후 상호 운용성 및 표준 적합성 검증을 용이하게 한다. 본 논문에서는 이러한 ALE 스펙에 기반하여 RFID 태그 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 RFID 미들웨어 시스템을 설계하고 구현하였다.
기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.
택시는 많은 사람들이 이용하고 있는 교통수단이다. 특히 버스나 지하철 같은 대중교통 운행시간이 끝나는 야간에는 택시의 이용률이 더 많을 수밖에 없다. 그러나 최근 택시를 이용한 범죄가 많이 발생하면서 택시에 대한 사람들의 불안감이 커져가고 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 택시를 보다 안전하게 이용할 수 있는 시스템과 앱을 설계하였다. 스마트폰의 NFC 기술을 이용하여 인증된 택시에 부착된 NFC 태그를 인식하게 되면 택시정보와 탑승정보를 미리 등록된 지인들에게 실시간으로 전송하게 된다. 그로 인해 탑승자들은 보다 더 안전하게 택시를 이용하게 될 것을 기대할 수 있다.
현대 기술의 발전으로 인해 인력을 대체할 수 있는 무인 자동화 설비의 사용이 증가하고 있다. 그러한 자동화 설비 중 하나인 무인 반송차(AGV)의 기술에는 적외선 센서를 통해 라인을 인식하여 정해진 경로를 주행할 수 있는 라인 트레이싱(Line Tracing)이 있다. 본 논문에서는 라인 트레이싱 기술에 아두이노를 이용한 최단 시간 알고리즘을 구성하여 효율적인 주행을 가능하게 하였다. 또한 여기에 RFID 태그를 사용하여 위치·시간 정보를 수집할 수 있도록 설계하였다.
최근 학습 패러다임은 문서 중심에서 지식 및 정보 기반으로 크게 변화하고 있다. 또한 유비쿼터스 사회로의 전환을 맞이하여 다양한 USN 기술 기반의 학습 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중 RFID 기술 기반의 학습 연구에서는 대부분 유비쿼터스 학습 환경 구축에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 실질적인 학습에 적용하는 연구의 결과는 미미하다. 본 논문에서는 RFID기술 기반의 다국어 학습기를 구현하였다. 태그를 인식하여 특정 사물을 사용자로 하여금 모국어뿐만 아니라 다국어로도 변역하여 여러 가지 언어들을 학습할 수 있게 지원하는 장치이다. 실험에서는 13.56Mhz의 RFID 및 PXA255A ARM보드 사용하여 학습기를 제작하여 효율성 테스트를 하였다.
기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.
최근 유비쿼터스 시대가 도래하면서 센서 네트워크의 중요성이 대두되고 있다. 센서 네트워크란 필요한 모든 곳에 전자태그를 부착하고, 이를 통해 사물의 인식 정보를 기본으로 주변의 환경정보까지 각종 센서를 통해 실시간으로 수집하여 관리, 통제할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 이러한 센서 네트워크에서 각 노드들은 에너지, 계산 능력, 대역폭 등에 상당한 제한을 받으며, 정보가 저장된 장치를 쉽게 도난 당할 수도 있다. 특히 보안 통신을 하기 위해 키 설정 및 관리는 필수적이며 지금까지 그로 인해 여러 가지 키 분배 및 관리 방법이 제안되었다. 본 논문은 군대 등의 특정 상황과 같이 계층적 구조를 가지는 센서 네트워크에서 더욱 효율적으로 통신을 할 수 있는 키 관리 방법을 소개하고자 한다. 기존의 계층적 구조의 취약점을 분석하고, 이를 바탕으로 레벨 키를 제안하여 같은 레벨에서 다른 그룹간 통신이 가능한 효율적인 키 분배 방안을 제시한다.
기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신기기로 구성되기 때문에 사회전반적인 환경, 범죄동향적인 환경적인 면에서 기계경비시스템 등에 영향을 미치게 되며 RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 반입, 감시, 통제 등을 위해 유용하게 쓰여질 부분으로 사회전반적인 환경 즉 고령화사회에 맞는 실버를 위한 케어 및 여성의 사회진출이 늘어가고 동시에 흉악범죄의 증가로 인한 첨단 도난방지기계시스템의 본격화 할 것으로 그 중요성은 더해가고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크의 이론적인 고찰을 알아보고, 기술 및 응용분야를 중점을 두고 향후 시큐리티업체의 발전적인 방향을 제시하는 것을 연구 목적으로 두고 있다. 시큐리티업체의 새로운 환경에 대응전략 제시를 한다면, 첫째, 시큐리티업체의 다각화 전략이 요구된다. 자율시장 경쟁의 원칙에 의하여 높은 수준의 시큐리티업체만 시장에 생존함으로써 시큐리티 시장의 질적 성장과 경쟁력을 가져올 것이다. 둘째, 시큐리티업체의 적극적 홍보가 요구된다. 현대사회를 살아가는 우리의 광고와 선전의 홍수에 묻혀 살고 있다해도 과언이 아니다. 시큐리티업체에 대한 국민들의 의식전환을 위해 대중매체를 이용하여 시큐리티의 활동영역이나 중요성을 강조하는 홍보활동을 활발하게 전개해야하며 최근에는 영화나 드라마에서도 시큐리티요원의 활동을 소재로 삼을 만큼 국민들에게 가깝게 부각되고 있는 점을 잘 활용하여 시큐리티의 공공적 측면을 함께 강조하는 홍보활동을 병행하는 방안을 강구해야한다. 셋째, 유비쿼터스 센서네트워크와 전자태그의 기술적 보안적 구축이 요구된다. U-Home, U-Health Care 등 모바일 전자태그서비스를 이용하기 때문에 모바일 전자태그 단말기의 상용화 지원, 통신요금 및 정보이용료 인하, 지속적인 기술개발 및 프라이버시 보호 강화하기 위해 기존 프라이버시 가이드라인을 기반으로 안전한 유비쿼터스 센서네트워크 안에 전자태그 환경을 조성하여 우리 생활 전반에 이용되며, 이러한 부분은 학계, 민간 연구소 등 산 학 연 협력체계를 구축해야 할 것이다.
본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.
RFID 기술은 사물에 부착된 태그로부터 전파를 이용하여 사물의 정보 및 주변 환경을 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격 처리, 관리 및 사물간 정보 교환 등 다양한 서비스 영역 적용에 가능하다. 또한, 다양한 서비스가 활성화 되기 위해서는 RFID Tag 성능 시험이 중요하다. 하지만 RFID 국제 시험 환경을 구성하기 위한 RFID에뮬레이터기술을 보유하고 있는 국내 업체가 드물고, 국제 표준에서 요구 하는 정확한 RFID 시험 기준 및 요구 사항을 인식하고 있는 RFID Tag 제조업체 또한 많지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 EPCglobal 또는 ISO/IEC에서 요구 하는 시험 환경 구성 및 시험 방법을 제시 하고 RFID 성능 시험 항목중 우선시 되는 RFID 인식거리 시험 방안을 제시하여 RFID Tag의 제품의 품질을 검증 하고, 시장에서는 검증된 제품을 활용한 RFID시스템 구축 및 서비스 활성화를 촉진할 수 있도록 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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