IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 흔히 핫스탬핑 공법으로 알려진 냉각수로가 있는 핫폼 금형의 설계 데이터를 신속히 생성하는 지원 시스템 개발에 초점을 둔다. 현장에서의 핫폼 금형의 설계조건과 설계 프로세스 분석을 통해 설계지원 시스템의 핵심기능들을 도출하고, 이를 기반한 새로운 핫폼 금형의 설계 프로세스를 제안 한다. 개발한 설계 지원 시스템은 핫폼 금형의 3차원 형상 모델과 2차원 도면을 생성하는 두 개의 모듈로 구성된다. 핫폼 금형의 3D 모델링 자동화 모듈은 CATAI V5 Knowledgeware를 기반한 CATAI 템플릿 모델 형태로 구현하였다. 이 모듈은 성형 곡면형상, STEEL(금형 Product를 구성하는 파트) 개수와 냉각수로의 개수에 대응하여 냉각수로를 포함한 핫폼금형의 3D 모델을 자동으로 생성한다. 또한 냉각수로의 위치와 자세를 편집하는 기능과 성형곡면과 냉각수로 사이의 거리에 대한 구속조건 만족여부를 판별하는 기능을 제공한다. 두 번째 모듈인 2D 가공도면을 자동 생성하는 모듈은 CAA(CATIA SDK)와 Visual C++를 활용하여 CATIA CAD시스템에 이식 가능한 플러그인 형태로 개발 하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 사용자 정의 시나리오 기반 소프트웨어 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 수작업 기반의 전통적인 방법에 비해 설계 오류 없이 약 29배 빠르게 핫폼 금형 3D모델과 홀테이블을 포함하는 가공도면을 생성하였다.
줄넘기 운동은 간단하면서도 매우 효과적인 운동 효과를 갖고 있지만, 높은 강도의 단조로운 운동 패턴으로 인해 지속적으로 운동을 시행하기 어려운 단점이 있다. 한편 줄넘기를 할 때 수반되는 운동에너지로부터 전기에너지를 생성하는 자가발전이 가능하며, 이전 연구에서 자가발전이 가능한 에너지 자립형 줄넘기로써 그 가능성을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 에너지 자립형 줄넘기의 내부에 자체 생산된 전력으로 구동되는 초소형 임베디드 시스템을 내장하여, 줄넘기 운동 중의 가속도를 측정하고 스마트폰으로 무선 전송하도록 하였다. 스마트폰에서는 전용 앱을 통해 전송받은 가속도 데이터로부터 사용자의 점프를 감지하여 음악 줄넘기를 접목한 게임 콘텐츠와 실시간 연동할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트 줄넘기 프로토타입은 사용자 테스트를 통해 줄넘기 운동의 지속적인 동기부여 방법으로써 유용함을 확인 할 수 있었으며, 축적된 운동 데이터를 기반으로 사용자에게 체계적인 피드백을 제공함으로써 줄넘기 운동의 효과를 보다 높일 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 건전지 교체가 불필요한 에너지 자립 특성은 비용 절감과 더불어 사용성과 지속가능성 향상에도 크게 기여할 수 있을 것이다.
GNSS 신호를 이용하여 서비스를 제공하는 국가기반 시설이 재밍의 영향을 받는다면 막대한 피해가 발생할 것으로 예상된다. 이를 방지하고자 적절한 방법으로 재밍신호의 발생 감지, 종류판별 및 재밍원 위치추정을 수행하는 범국가적인 GNSS 재밍 모니터링 네트워크 구성이 필요하다. 본 논문에서는 GNSS 신호를 사용하는 자율주행 차량의 테스트베드인 K-시티와 인천 국제 공항에서 GNSS 재밍 신호의 존재 여부 및 종류를 확인하고자 실측실험을 통하여 재밍신호 환경을 확인하는 지표로 2-D 이미지를 생성하고, 분석을 통하여 재밍신호 발생 감지, 종류 판별 및 재밍신호 세기 추정을 수행한다. 그 결과, K-시티에서 L2대역에서 CWI신호가 감지되었고, 인천 국제 공항에서 L5대역에서 CWI신호가 존재하였다.
기업의 웹 기반 인트라넷 시스템은 객체지향 언어로 개발되고, 데이터의 관리는 RDBMS를 이용하여 구축된다. 두 시스템은 이질적 패러다임에 기인하여 모델의 불일치성을 발생시킨다. 이 문제를 해결하고자 사용되는 ORM 프레임워크는 RDB의 테이블과 객체지향 언어의 객체를 매핑하는 구조로 응용프로그램의 개발이 복잡하고, 변경에 유연하지 못하여 기업형 인트라넷 시스템의 개발 및 유지보수에 어려움을 준다. 본 연구에서는 기존 ORM 프레임워크의 복잡성을 해소하고, 변경에 유연하여 기업의 인트라넷 시스템에 적합한 퍼시스턴스 프레임워크를 제안한다. 제안한 퍼시스턴스 프레임워크는 테이블의 엔티티와 객체를 매핑하는 매핑 메타정보가 불필요하고, 소스코드를 자동 생성하여 개발 및 유지보수의 편의성을 제공하고, 변경에 유연하다. 제안 프레임워크는 Hibernate, iBATIS와의 테스트 결과 iBATIS와는 처리속도가 비슷했으나 iBATIS는 대용량 데이터 처리시 문제를 나타냈으며, Hibernate보다 약 3배 빠른 속도를 보였다.
본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.
4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 합성곱신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 합성곱신경망 기초 실습 사례를 개발하였다. 개발된 실습 사례는 합성곱신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 실습 사례는 지도학습 방식의 이미지 훈련데이터 생성, 입력층, 컨볼루션층(합성곱층), 풀링층 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 신규 데이터에 대해 합성곱신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 실습사례를 확장하여 인식하려는 이미지 개수를 확장하거나, 고화질의 이미지에 대한 압축률을 높이는 합성곱신경망을 만드는 기초 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 합성곱신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.
자동차보험 교통사고 진료비는 매년 증가하고 있다. 본 연구는 교통사고 진료비용 상승의 주요 항목인 경상환자 중 장기입원환자(18일 이상)를 예측하는 모델을 decision tree 등 5개 알고리즘을 이용하여 생성하고, 장기입원에 영향을 미치는 요인을 분석했다. 그 결과, 예측 모델의 정확도는 91.377 ~ 91.451이며 각 모델 사이에 큰 차이점은 없었으나 random forest와 XGBoost 모델이 91.451로 가장 높았다. 설명변수 중요도에 있어서 병원 소재지, 상병명, 병원 종류 등 장기환자군과 비 장기입원 환자군 사이에 모델마다 상당한 차이가 있었다. 모델 평가는 훈련 데이터의 교차검증(10회)한 모델별 평균 정확도와 실험 데이터의 정확도를 상호 비교한 결과로 검정했다. 설명변수 유의성 검증을 위해 범주형 변수는 카이제곱 테스트를 실시하였다. 본 논문의 연구 결과는 경상 환자들의 과잉진료 및 사회적 보험료 비용을 줄이는 진료행태 분석에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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