본 논문에서는 2D 동영상을 스테레오스코픽(Stereoscopic) 동영상으로 변환하는 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 운동정보를 이용하여 스테레오스코픽 영상을 생성한다. 그러나 얻어진 운동 정보는 신뢰도가 낮을 수가 있고, 이것은 스테레오스코픽 영상 생성 단계에서 오류 발생의 원인이 된다. 상기 문제점의 해결 방안으로 운동 벡터 정보의 신뢰도가 높고 추정된 운동 유형이 정확한 키 프레임(Key Frame)을 활용하는 스테레오스코픽 변환 방법을 제안한다. 또한 각 운동 유형에 따른 스테레오스코픽 변환 방법을 소개한다. 제안한 스테레오스코픽 변환 방법의 성능 검증을 위해 다양한 실험 영상에 적용하고 키 프레임의 운동유형의 정확도를 측정하였다. 실험에서는 평균 90%이상의 키 프레임과 그 운동 유형을 정확히 찾는 성능을 얻었다.
최근의 기계 학습 (딥러닝)은 기존의 전통적인 통계 분석 방법들에 비해 효율성과 정확도가 높은 장점이 있지만, 처리과정이 블랙박스와 같아 결과 값의 중요한 원인 또는 근거 요인을 찾기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 최근의 XAI (eXplainable AI) 연구를 기반으로 하여, 본 논문에서는 의료기관에서 전정기관의 이상을 판별하기 위해 수작업으로 이루어지고 있는 HIT (head impulse test) 테스트 결과를 자동화하고, 설득력 있는 신뢰도 검정을 위해, XAI 기반 DoWhy 프레임 워크를 사용하였다. 전정기관 이상으로 의심되는 환자의 동공 움직임을 optical flow 로 추적하고, 정상인과의 Wasserstein metric 의 DoWhy 검증을 통해 전정기관 이상 여부의 신뢰도 구간을 검정한다.
본 논문은 고신뢰 실시간 시스템에 체크포인팅을 적용할 수 있도록 실시간성과 신뢰성을 모두 고려하는 체크포인팅 프레임워크를 제공한다. 실시간 태스크의 시간 예측성은 할당된 체크포인트의 수와 태스크가 실행 중에 감내 해야하는 고장의 수를 기반으로 태스크의 최악 실행 시간(WCET: Worst Case Execution Time)을 산출함으로써 보장된다. 태스크가 실행 중에 극복해야하는 고장의 수는 태스크의 신뢰성 요구조건을 기반으로 산출됨으로써 태스크의 신뢰성이 보장되도록 한다. 이렇게 얻어진 태스크들의 WCET와 태스크가 극복해야 하는 고장의 수를 이용하여, 각 태스크의 스케줄 가능성을 보장하기 위해 요구되는 최소의 체크포인트 수를 유도하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 체크포인팅의 시간 중복량을 기반으로 하므로, 다른 시간 중복 기법에 대해서도 확장이 용이하다.
현재 국내 도로에 설치되어 있는 무인교통단속장비는 속도 측정을 위해 루프 검지기를 이용하고 있으며 동 검지기의 신뢰도 평가는 주로 비디오카메라 촬영을 통한 영상프레임분석 방법을 이용하여 왔다. 그러나 영상프레임분석 방법은 국가 공인검사방법으로 인정받고 있지만 무인교통단속장비의 검정 분석 대상이 증가하면 증가할수록 자료 분석에 소요되는 경제적 비용과 소요 시간이 큰 폭으로 늘어나 실무적 어려움을 갖게 되었다. 따라서 차량 속도 측정의 실무적용의 용이성을 확보하기 위해 기존의 영상 프레임 분석 방법을 대체 내지는 보완하여 속도를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 속도 측정 방법의 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 영상 프레임 분석 방법을 대체하고 속도정확도를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로써 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 시스템을 통하여 동 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다. 본 연구에서 구성한 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 방식과 프레임분석에 의한 기존 방식과의 비교 분석한 결과, 대체 사용하여도 무방한 것으로 평가되었다. 따라서 테이프스위치 센서를 이용한 속도측정 장치는 교통단속시스템의 실무적 검수 검정을 단시간 내에 수행할 수 있는 장점이 있어 향후 속도측정용 시험 장비로써 현장 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.
지금까지 루프검지기의 성능 평가는 영상프레임분석 방법을 이용하고 있다. 그러나, 영상프레임분석은 자료 분석에 소요되는 비용과 소요 시간이 분석대상의 수에 비례하여 증가되며 인력식으로 운영되므로 분석자의 주관의 개입과 분석자의 피로도 상승에 따른 정확도 감소 등 객관성 확보에 상당한 문제를 드러내고 있다. 또한, 이 방법은 시험 대상 장비보다 정확도가 떨어질 수 있어 기준값으로 사용되기에는 문제가 있다. 따라서, 영상프레임분석 방법을 대체하여 수집 교통자료를 실시간으로 그리고 객관적이고 더 정확하게 분석할 수 있는 이동식 기준장비 개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상프레임분석 방법을 대체하고 수집된 교통자료를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로서 테이프스위치 검지기를 이용한 교통량, 속도, 점유율 측정 시스템을 개발하여 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다.
정보통신기술의 발달로 최근 컴퓨터 기술의 발달은 교수자, 학습자들 모두에게 새로운 방식의 교육개념과 교육시스템의 도입을 촉진해왔다. 이에 본 연구는 21세기의 새로운 기술요구에 따라 강조되고 있는 인식론적 프레임(Epistemic Frame)에 대한 이론적 모형 구축과 이를 평가할 수 있는 핵심 평가문항을 구축함을 목적으로 한다. 구체적으로는 첫째, 인식론적 프레임 이론적 모형을 도메인 분석을 통하여 구축한다. 둘째, 구축된 이론적 모형의 구성요소들을 평가할 수 있는 평가요소들을 개발하고자 한다. 마지막으로 개발된 평가문항을 요인분석과 Cronbach's alpha분석을 통하여 타당도와 신뢰도를 평가하였다. 연구 결과로는 컴퓨터를 활용하여 학습할 수 있는 인식적 프레임의 이론 모형제시하고, 이를 평가할 수 있는 평가문항들의 타당도와 신뢰도를 실증적 통계적 분석을 통하여 결과를 제시하였다. 본 연구는 컴퓨터를 활용하여 다양한 영역에서 인식론적 프레임이 적용된 교육프로그램을 개발하는 연구자 및 실무자들에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
초소형 저전력 기기간의 무선 통신을 위한 표준인 IEEE 802.15.4는 하나의 PAN 내부에서의 데이터 교환을 위한 메커니즘만을 제공한다. 따라서 다수의 PAN이 인접해 있을 경우 비콘 프레임 및 데이터 프레임의 충돌이 발생할 수 있으며 이러한 문제는 PAN의 이동성이 증가됨에 따라 더욱 심각해진다. 또한 ISM 주파수 대역을 사용하는 다른 무선 통신 장치들과의 충돌이 발생할 수 있다. 그러나 현재 IEEE 802.15.4 에서는 이러한 혼잡한 채널을 회피할 수 있는 메커니즘이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위하여 PAN을 구성하는 코디네이터와 종단장치들의 채널 변경을 통한 신뢰성 있는 혼잡 채널 회피 기능을 제공하는 채널 스위칭 프로토콜(Channel Switching Protocol, CSP)을 제안하며, 제안한 프로토콜 모듈을 상용 임베디드 장치인 옥타컴의 Nano-24에 구현하여 동작을 검증 하였다.
본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.
ASP서비스는 사용기업의 데이터를 외부의 데이터센터에 위치시키고, 데이터에 대한 사용권만을 제공하는 극단적인 외주 형태의 서비스이다. 따라서 ASP서비스는 보안문제와 서비스 제공업체의 신뢰성 문제가 어떤 형태의 정보시스템보다 크게 부각된다. 이러한 ASP서비스에 대한 신뢰성과 효율성 확보를 위한 감리 프로세스는 필수적일 것이다. 본 논문에서는 ASP서비스에 대한 감리 프로세스를 제안한다. 우선, 기존의 정보시스템 감리의 정의를 통하여 ASP감리의 정의를 도출하고, ASP프레임워크를 제안하며, 제안된 프레임워크에 따른 통제항목을 설정한다. 마지막으로 검증단계에서 ASP감리 프레임워크를 기존의 정보시스템 감리 프레임워크와 비교분석하고, ASP서비스 수명주기 세부활동 별 통제항목의 중요도를 산출한 설문을 통해서 통제항목의 타당성을 검증한다.
최근 커넥티드카, 자율주행차량 등 차량에 관한 기술이 연구개발 되어 발전함에 따라 차량의 기술이 더욱더 확장되었다. 주변 차량, 인프라, 네트워크, 스마트폰 등 다양한 통신 기기들이 차량과 연결이 가능해졌다. 다만, 차량 기술의 발전과 더불어 차량 시스템 해킹 공격 방식이 다양해지고 있지만 이에 관한 연구와 대응 방안은 미흡한 편이다. 따라서 본 논문에서는 블록체인을 활용하여 차량 통신에 사용되는 CAN(Controller Area Network) 데이터 프레임 내의 차량 ID 가 해킹 공격에 의해 위·변조 되는 것을 방지함으로써 신뢰성 검증이 가능한 방안에 대해 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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