최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 초광대역(Ultra Wideband: UWB) 신호 동기 획득을 위한 새로운 저전력 병렬 탐색기법을 제안한다. 기존의 병렬 탐색 방식은 다수의 상관기를 사용하여 동시에 탐색을 수행하기 때문에 고속의 동기획득이 가능하지만 다수의 상관기를 사용하므로 연산량이 증가되고, 이로 인해 소비전력이 증가하는 단점이 지적되고 있다. 본 논문에서 제안된 저전력 병렬 탐색기는 상관기의 입력 신호를 일정한 간격으로 나누어 구간별로 연산을 진행한다. 구간별 연산의 결과로 다음 구간에 대한 추가연산의 진행 여부를 판단하여 시스템의 불필요한 연산 처리 과정을 제거함으로써 연산량을 최소화한다. 제안된 병렬 탐색기와 기존의 탐색구조는 MATLAB을 이용하여 모의실험을 수행하였고, 일반적인 채널 환경과 옥내 다중 경로 페이딩환경에서 성능을 검증하였다. 실험 결과 AWGN환경에서 약 65%, 잡음이 인가된 다중 경로 환경에서 약20%의 연산량 감소를 확인하였다.
이 논문에서는 주파수선택적 라이시안 감쇄 채널에서 부호순위를 바탕으로 한 비모수 검파기를 쓰는 직접 수열 부호분할다중접속시스템의 의사잡음 부호획득 방법을 다룬다. 먼저 국소 최적 순위 검파기를 얻고, 근사점수함수를 쓴 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기를 제안한다. 직렬 두 우물기법과 혼합 병렬 두 우물기법에 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기, 고친 부호 검파기, 국소 준최적 순위 검파기, k차 고친 부호순위 검파기를 쓴 것을 견주어 본다. 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기가 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기보다 성능이 더 낫다는 것을 모의 실험으로 보인다.
본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.
Earned Value Management(EVM) has been used to manage and forecast defense project schedule and cost over the last two decades in the world. However to support the lacking ability of schedule analysis in traditional EVM, earned schedule(ES) has been introduced as a tool to more accurately estimate schedule performance. This paper compares which method EVM or ES, provides more accurate schedule predictors in 32 Korean defense research and development projects. As a result of comparison, the ES method can predict the future schedule more reliably than the EVM method. We also analyze early warning function of schedule performance index considering project duration extension point. Through the analysis results, we confirm that both the EVM and the ES method lack the ability of the early warning in terms of the current schedule management criterion.
본 논문의 목적은 장기적인 차량중량자료의 획득을 위하여 설치된 Weigh-In-Motion(WIM)시스템의 정확도를 개선하기 위한 온도영향 보정기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 국내 교통량통계연보에 근거하여 중차량교통량이 많은 지역 중 한 곳을 선정하고 WIM 시스템을 설치하여 2010년 1월부터 차량의 중량자료를 획득하였다. 본 연구에서는 획득한 자료 가운데 5월부터 8월까지의 WIM 자료에 대하여 온도에 따른 영향을 보정하기 위하여 화물적재량에 따른 영향을 가장 덜 받아 상대적으로 일정한 중량값을 나타내는 10종 차량(5축 세미트랙터트레일러)의 첫 번째 축의 중량자료를 이용하였다. 이로부터 일평균, 최대 및 최저기온에 따른 보정식을 개발하였다. 마지막으로 새로 얻어진 차량중량자료를 분석하여 보정방법의 적정함을 나타내었고 재현주기별 극한하중 예측을 통해 보정 전,후의 자료값의 차이를 비교하였다. 이 연구의 결과는 WIM system으로 얻게 되는 장기적인 차량중량자료의 정확도를 향상시킴으로써 도로포장 설계 및 교량설계를 위한 설계차량활하중모형의 합리적인 선택에 기여할 것으로 판단된다.
4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.
2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 밝기변화를 예측하기 어려운 일정한 크기의 관심 물체를 검출하기 위하여, 밝기순위 특징과 이론 이용한 물체식별기법을 제안한다. 제안하는 밝기순위 특징은 밝기값의 분포가 균일하도록 영상을 정규화하여 나타낸 것으로, 적외선 영상과 같이 검출대상 물체의 밝기분포를 쉽게 예측하기 어려운 경우에 적합한 특징이다. 제안하는 식별기법은 주어진 후보영역이 검출대상 물체의 학습영상들에 대해 밝기순위가 부합하는 정도를 수치화하여 각각의 후보영역을 물체와 비물체로 식별한다 제안하는 기법을 통하여 별도의 후보영역 선정과정 없이도 일정한 크기의 관심 물체에 대해 화소단위의 검출결과를 획득할 수 있다. 실험에서는 적외선 자동차 영상을 이용하여 밝기순위특징이 적외선 영상 내 물체식별에 적합함을 보이고, 잡음 및 물체의 크기변화, 기울어짐이 존재하는 상황에서의 검출결과를 보인다.
본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 히스토그램(histogram)을 이용한 다시점 비디오의 휘도(luminance)와 색차(chrominance)성분 보상 기법을 제안한다. 다시점 비디오는 카메라의 기하학적인 위치 차이와 여러 대의 카메라가 동일한 특성을 가지도록 완벽히 조정되지 못함으로 인해 동일한 시간대에 촬영된 인접한 시점 영상 간에 휘도와 색상의 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 시점간 움직임 예측 시에 오정합의 원인이 되어 부호화 효율을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 시점간의 히스토그램을 비교하여 정합하는 휘도 및 색차 보상 기법을 수행한다. 일정한 시간 대역(time interval)에서 다시점 비디오의 평균 누적 히스토그램을 이용하여 참조 영상을 생성하고 각 시점별로 정합 함수를 통해 다시점 영상 간의 휘도와 색상의 불일치성을 보상한다. 제안하는 조명 보상 기법을 통하여 다시점 비디오 부호화 효율을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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