관제구역에서 선박들이 서로 조우할 때, 관제사 입장에서는 서로 안전하게 통과할 수 있다고 생각되는 조우관계가 불과 몇 초, 몇 분 뒤 전혀 예상치 못한 상황으로 발전하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 상황은 관제사와 선박의 항해사들의 관점과 상황에 대한 해석이 상이하여 의사결정과정의 불일치가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 관제사과 모니터링하고 있는 VTS image를 실시간으로 선박과 공유할 수 있는 방법을 제시함으로써 위와 같은 문제점을 해결함은 물론 상황이해에 대한 불일치로 인해 발생하는 불필요한 교신을 줄여서 해상교통안전에 기여하고자 하였다. 최근 항공분야 및 도로교통분야에서 스마트폰을 이용하여 정보를 제공함으로써 많은 성과를 올리고 있는 점에 착안하여 VTS 어플리케이션을 개발하여 실시간 VTS image를 선장, 항해사에게 제공할 수 있는 방안을 제시하였다.
사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.
최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.
기존 스마트팜 기술은 수요자 중심이 아닌 대량 생산을 목적으로 시스템화 되어왔다. 이는 고령화에 따른 실질적 농촌 환경에 적용되기에는 경제적인 측면 등의 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역 인구의 고령화로 인한 적용성을 전제로 스마트팜 기술을 적용하고자 한다. 뜨거워지는 폭염으로 인해 일반적인 온실재배시설의 농작물들은 일소 피해와 시들어 말라가는 경우가 많았다. 피해를 최소화하기 위해서는 온습도 환경을 조절해주거나 차광막을 설치해주어야 한다. 하지만 현재 농촌의 작업자들 나이가 점점 증가하고 있고, 홀로 농사를 짓는 고령자가 대다수여서 많은 일을 혼자 감당하기에는 어려움이 많다. 그리고 신체가 연약한 사람들의 경우, 무거운 짐을 옮기다가 자칫 안전사고로 이어질 위험이 있다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 예방하기 위해 기존의 스마트팜 온실 내부에 작업자를 추종하는 소형 스마트 차량을 적용한 '자동 운반 기능이 가능한 스마트팜' 기술을 제안한다. 기존의 스마트 온실 환경제어 기능을 수행하며, 고랑마다 레일을 설치하고 작업자를 추종하는 차량이 있는 스마트팜이며, 어플리케이션을 통해 직접 온실과 차량을 원격으로 수동 제어할 수 있다.
현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,
4차 산업 혁명을 통해 산업 현장에서 수많은 작업들이 로봇을 이용한 자동화로 대체되고 있는 가운데, 물류 산업에서는 아직도 물건이나 화물을 피킹하고, 분류하는 과정에서 많은 인력이 동원된다. 이러한 것을 극복하기 위해 해외의 다양한 회사들이 피킹/분류 작업의 자동화를 위해 많은 연구를 하고 있다. 피킹/분류 시스템은 인력을 사용하는 과정에서 많은 인건비가 발생하고, 무거운 물건을 옮기다가 허리를 다치거나 중장비 운행 중 사고로 인해 인명 피해가 발생하기도 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 목적지 까지 라인 트레이서를 통해 이동하며, 원하는 물건을 적재 하도록 로봇 암을 적용한 '자동물류분류 시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며, 자동으로 지정된 검은 라인을 따라 이동하고, 어플리케이션을 통해 선택된 물건을 찾아가 적재하는 시스템이며, 원격으로 수동 조작 또한 가능하다.
본 논문에서는 자동채색 머신러닝 모델을 모바일에서 사용하기 위해 효율적으로 힌트 입력하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 자동채색 기법은 서버-클라이언트 채색 방식으로 인터넷에 연결되어 있어야만 채식이 된다는 문제가 있다. 이를 보완하여 네트워크 연결 없이 모바일에서 사용할 수 있는 머신러닝과 이를 사용하기 위해 입력으로 넣어야 하는 힌트 및 이미지를 효율적으로 나눌 수 있는 방법을 고안한다.
본 논문에서는 사용자에게 편의성을 제공하며 기존 물물거래 시스템의 단점을 보완한 웹기반의 물물교환 시스템을 제안한다. 대부분 사람들이 중고거래나 필요 없는 물품에 대해 판매를 하는 목적은 자신에게 필요 없는 물건을 처리하고 필요한 물건을 구매하기 위해서이다. 이러한 사용자들의 관점에서 보았을 때, 필요한 물건을 얻기까지의 과정이 장시간 걸린다는 단점이 있으며, 사람들이 필요 없는 물건을 버려 낭비되고 과소비되는 경우도 있다. 이러한 문제를 해결해서 필요 없는 물건을 필요로 하는 사람과 물물교환을 하여 불필요한 소비를 줄이고 필요한 제품을 서로 쉽게 찾고 교환할 수 있도록 사용자에게 편의성을 제공하는 물물교환 시스템을 제안한다.
현재 CORAB는 신뢰성이나 가용성을 위해 꼭 필요하다고 할 수 있는 그룹 통신 메커니즘에 대한 표준을 제공하고 있지 않다. 이것이 CORBA 어플리케이션이 금융, 항공 시스템 등 중요한 부문에서 활용되지 못하는 장벽이기도 하다. 본 논문에서는 그룹 통신 메커니즘을 지원하는 CORBA 서비스의 설계와 구현에 대해 기술한다.
현재의 양식업을 살펴보면 영세 양식어업인 중심의 정책으로 운영되어지고 있다. 이러한 정책의 문제점은 대규모의 자본 및 신규 인력의 진입이 어려운 부분이 있다는 점이다. 이 문제로 인해 양식업 종사자의 고령화로 양식업에 피해가 발생하고 있다. 본 논문은 위와 같은 인력 문제를 해결하기 위해 아두이노를 이용한 양식장 스마트화를 제안한다. 이 방법은 사물인터넷을 기반으로 양식장의 자동 제어 및 원격 통신을 이용한 수동 제어가 가능하며 센서들의 값을 어플리케이션으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다. 또한 단순한 양식을 떠나 실시간으로 자연의 생태환경을 유지하는 효과를 보이고 최적의 생육환경을 맞추어간다는 점에 있어 기존 양식장의 어류와 비교해보았을 때 더 높은 품질의 어류를 기대해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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