본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
수많은 IoT기기들이 시공간의 제약이 없는 유무선 네트워크 환경으로 연결되어 데이터를 수집 및 전송하는데, 그로 인해 많은 보안상의 취약점이 노출되고 있다, 그러나 IoT 보안은 디바이스와 네트워크의 접근방식이나 구현방식의 차이로 인해 실현가능한 보안표준과 장치인증을 생성하는 것이 쉽지 않다. 디바이스의 보안레벨 강화를 위한 표준 프레임워크의 개선과 적용이 가장 성공적인 보안효과를 거들 수 있는 출발점이라는 것은 분명한 사실이다. 이 연구에서는, IoT 디바이스에 대해 정보보안의 기본 목표인 기밀성, 무결성, 가용성 그리고 접근통제를 확보할 수 있도록 하는 IoT디바이스에 대한 표준화된 보안성 평가기준을 조사하고, 그 개선방안을 연구하고자 한다.
자동차, 항공기, 선박과 같은 대형 복합 기계시스템 설계는 다분야 설계최적화의 영역이다. 다양한 영역의 전문지식과 경험을 동시에 요구하기 때문이다. 최근 급격한 기술발전과 더불어 인간의 편의 증진을 위한 요구로 이들 시스템의 복합도와 복잡도가 점증되고 있다. 이런 복합 시스템의 설계를 위해서는 도메인별 지식뿐만 아니라 다양한 분야의 지식, 경험 그리고 관점을 융합할 수 있는 통합 시스템 설계, 즉 다분야 설계최적화가 필요하다. 과거 다분야 설계최적화는 주로 설계자의 직관과 경험에 의존함으로써 해의 정확도나 시간 효율면에서 효용성이 크게 높지 않았다. 최근 다분야 설계최적화는 정보통신기술(IT)의 발전에 힘입어 프로세스통합 및 설계최적화(PIDO) 프레임워크에 의해 주로 구현된다. 본 논문은 오픈소스 PIDO 프레임워크인 RCE를 이용하여 합리적 수준의 노력과 시간 투입으로 효율적인 다분야 설계최적화를 구현하는 프로세스와 방법론을 찾고자 한다. 벤치마킹 예제로 벌크선 개념설계 모델에 본 논문이 제안한 다분야설계최적화 프로세스와 방법론을 적용해 보았다. 최적설계 결과에 대한 시각적 분석을 통해 제안된 방법론의 타당성을 확인하였다.
인구 고령화와 건강 복지에 대한 사회적 관심이 높아지면서 재활복지기를 포함한 실버 및 헬스케어 산업과 관련한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존에 1차적으로 설계·제작되었던 이·승강 전동휠체어를 사용자 측면에서 보다 더 안전성과 편의성을 갖도록 개선하고자 하였다. 사용자 체형을 고려한 헤드레스트 높이조절 기능의 시트 디자인, 사용성 증대를 위한 암레스트의 길이조절 및 95° 회전 기능, 사용자 탑승 편의성을 위한 바닥까지의 시트하강 및 운행 시 승강할 수 있는 기능, 캐스터 회전반경 및 안전성 증대를 위한 발판 추가 및 풋레스트 길이 조절 기능, 승·하강 시 흔들림 방지를 위한 프레임 및 승·하강 링크 설계 등을 개선시켰다. 또한 안전주행을 위한 컨트롤러 및 드라이브 부문과 사용자 편의성 측면의 기능들을 추가적으로 설계·제작하였다. 추가 기능을 보완하여 제작된 실내 전동휠체어의 동작 상태를 평가하기 위해 구동 실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 승·하강 최대 하중, 최대 승강 높이, 소음레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호연동 및 기기호환성, 듀티 사이클 최대 오차율의 성능실험을 수행하였다. 실험 결과, 더 개선하여 설계·제작한 전동휠체어는 시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구로는 개선하여 제작된 이·승강 전동휠체어에 대해 사용자 측면에서의 사용성 평가를 수행할 것이다.
초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
사용자 의도 예측 기술은 음성인식기의 탐색 공간을 줄이기 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있으며, 시스템 의도 예측 기술은 유연한 응답 생성을 위한 전처리 방법으로 사용될 수 있다. 이러한 실용적인 필요성에 따라 본 논문에서는 화행과 개념열의 쌍으로 일반화된 화자의 의도를 예측하는 통계 모델을 제안한다. 단순한 화행 n-그램 통계만을 이용한 기존의 모델과는 다르게 제안 모델은 현재 발화까지의 대화 이력을 다양한 언어 레벨의 자질 집합(화행과 개념열 쌍의 n-그램, 단서 단어, 영역 프레임의 상태정보)으로 표현한다. 그리고 추출된 자질 집합을 CRFs(Conditional Random Fields)의 입력으로 사용하여 다음 발화의 의도를 예측한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안 모델은 사용자의 화행과 개념열 예측에서 각각 76.25%, 64.21%의 정확률을 보였다. 그리고 시스템의 화행과 개념열 예측에서 각각 88.11%, 87.19%의 정확률을 보였다. 또한 기존 모델과 비교하여 29.32% 높은 평균 정확률을 보였다.
슬래밍은 선체가 파도와 부딪히며 선수, 선미에서 강한 충격압력을 받아 급격한 진동이 발생되는 현상이다. 이러한 슬래밍은 사람에게는 승선감의 불쾌감을 주고, 선체에는 구조적인 위험을 주며 화물의 안전과도 깊은 관계가 있다. 따라서 선박 설계기준에는 슬래밍에 의한 충격압력을 충분히 고려한 구조설계를 해야 한다. 본 연구에서는 자유낙하 하는 쐐기형 구조물의 중량 및 낙하높이의 변화에 따른 슬래밍 충격 압력 및 유동장의 유동특성을 알아보고자 실험을 수행하였다. 유동장의 계측은 2-프레임 그레이레벨 상호상관 PIV기법을 이용해 접수와 이수로 구분하여 실험하였으며, 충격압력의 계측은 압력계측장비인 Dewetron System을 이용하였다. 실험에서 모델과 자유수면간 이루는 각도는 $15^{\circ}$를 적용하였으며 이때, 중량의 변화는 1.5, 1.8 및 2.0kg이고 자유낙하높이는 100, 200 및 300mm로 하여 실험하였다. 실험값을 통한 중량의 변화에 따른 충격압력은 중량의 증가하는 것에 비례하여 충격압력 또한 증가했으며, 이러한 경향은 자유낙하 높이가 높을수록 영향을 많이 받았다.
Koinonia는 고속 무선 개인 네트워크(Wireless Personal Atra Network: WPAN) 기술로 무선으로 근거리 디바이스들을 연결하여 통신을 하기위해 개발되었다. 피코넷(piconet)은 하나의 마스터(master)와 하나 이상의 슬레이브(slave)로 구성되며, 다중 피코넷(multi-piconet)은 처음 구성된 피코넷(최상위피코넷: parent piconet)과 이를 기반으로 형성된 하위 피코넷(child piconet)으로 구성된다. 이와 같은 하위 피코넷은 상위 피코넷에서 슬레이브 역할과 하위 피코넷에서 마스터 역할을 하는 하위 마스터(child master)와 슬레이브로 구성된다. 본 논문에서는 이와 같은 구조로 다중 피코넷이 형성되고, 이에 따라 할당되어지는 CTA(Channel Time Allocation)의 최대 용량(maximum capacity)을 계층 수, 하위 피코넷의 슬레이브 수 등에 따라 비교, 분석하였다. 하나의 슈퍼프레임이 최대로 이용할 수 있는 용량(capacity)이 65.535ms로 일정하기 때문에 계층에 따라 형성되는 하위 피코넷의 수와 피코넷에 속한 슬레이브 수가 증가함에 따라 이용할 수 있는 용량이 감소하는데, 이에 대한 일정한 용량 감소를 정량적으로 제시하였다. 또한 다중 피코넷의 하위 피코넷의 수가 증가함에 따라 이용 할 수 있는 용량의 감소를 분석하였다.
본 논문에서는 2D DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 디지털 영상압축기를 FPGA에서 실시간 동작이 가능하도록 설계하였다. 구현된 웨이블릿을 이용한 영상압축기는 필터링을 수행하는 커널부와 양자화 및 허프만 코딩을 수행하는 양자화/허프만 코더부, 외부 메모리와의 인터페이스를 위한 메모리 제어부, A/D 컨버터로부터 영상을 받아들이기 위한 입력 인터페이스부, 불규칙적인 길이의 허브만 코드값을 32비트의 일정길이로 구성하는 출력 인터페이스부, 메모리와 커널사이 데이터를 정렬하는 메모리 커널 버퍼부, PCI와의 연결을 위한 PCI 입/출력부 그리고 그 밖에 타이밍을 맞추기 위한 여러 작은 모듈들로 구성된다. 열방향 읽기 동작을 행방향 읽기 동작으로 수행하기 위한 메모리 사상방식을 사용하여 외부 메모리에 영상을 저장하고 열방향의 수직 필터링 시 효율적으로 데이터를 메모리로부터 읽을 수 있게 한다. 전체적인 동작은 A/D 컨버터의 필드 신호에 동기하여 전체 하드웨어는 필드 단위로 파이프라인 동작을 하고 필드 단위의 동작은 DWT의 웨이블릿 필터링 레벨에 따라서 동작이 구분된다. 구현된 하드웨어는 APEX2KC EP20K600CB652-7의 FPGA 디바이스에서 11119(45%)개의 LAB와 28352(9%)개의 ESB를 사용하여 하나의 FPGA내에 사상될 수 있었고 부가적인 외부 회로의 필요없이 단일 칩으로써 웨이블릿을 이용한 영상압축을 수행할 수 있었다. 또한 33MHz의 속도에서 초당 30 프레임의 영상을 압축할 수 있어 실시간 영상 압축이 가능하였다.
본 논문에서는 스마트 키의 정확한 인식 거리 예측을 위한 차량 LF 안테나의 근접 자계 분석 방법을 제안하였다. 모델링된 LF 안테나는 폴리에틸렌으로 절연 코팅이 된 전도성 도선이 페라이트 코어를 감고 있는 형상을 가지며, 상용 차량의 범퍼 프레임 내부에 장착되어 동작한다. 스마트 키의 최대 인식 거리는 범퍼에 장착된 LF 안테나의 근접 방사 패턴을 고려하여 총 9개의 방위각에서 측정하였으며, 각 방향에서 측정된 최대 인식 거리에서 스펙트럼 분석기를 이용하여 수신 파워를 측정하였다. 측정 결과, 차량에 장착된 LF 안테나를 기준으로 1.38 m부터 1.53 m 사이의 인식 거리를 가지며, 그때의 수신 파워는 -83.6 dBmW부터 -75.0 dBmW 사이의 레벨을 가진다. 측정과 동일한 조건으로 전자파 해석을 진행하여 예측된 근접 필드와 측정된 인식 거리 및 수신 전력을 분석하였으며, 그 결과 전자파 해석을 통해 스마트 키 인식 거리 예측 및 근접 필드 분석이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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