In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 검사하기 위한 촬영환경에 대하여 설명하고, 촬영환경 중 돔 근거리 조명과 점원거리 조명에서의 몇 가지 불량판별 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체를 사용하여 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 불량 판별율 98.32 %와 과검율 4.88 %의 성능을 나타내었다.
최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.
현재 운행중인 대형 선박들은 해상에 쓰이는 전자 해도를 응용하여 자동항해 및 해상 상태 확인 시스템 ECDIS를 이용하여 운행을 하고 있다. ECDIS 시스템은 과거에 선박들을 대상으로 사용이 되어 왔지만, 근래에 들어 배를 타고 바다로 나가지 않더라도 컴퓨터를 이용하여 육지에서 해상의 정보 등을 수집 및 확인하는 방법으로 사용되고 있다. 시중에 판매되고 있는 ECDIS 시스템은 해상 근로자들을 운영하는 회사들이 보편적으로 사용하고 있는데, 이 시스템이 현재, 해상 근로자들에게 업무적으로 불편함을 안겨주고 있다. 근로자들은 사무실에서 시스템의 상황을 보고 해상으로 출동하였는데, 파도와 바람 등 날씨로 인하여 해당 좌표에 해상장치가 없는 경우가 발생한다. 이럴 경우 근로자들은 다시 육지로 돌아가 해상장비를 다시 추적해야 하는 번거로움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 모바일을 이용하여 해상에서도 해상장치의 위치 및 전자해도를 확인할 수 있는 시스템을 개발 하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 시스템 자체 내에서 다양한 종류의 해상장치들의 프로토콜들을 통합하고 지원하여 데이터를 송 수신하는 기능과 스트리밍을 이용하여 모바일로도 데이터를 확인할 수 있는 시스템이다.
가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.
환경선량변동을 실시간으로 모니터링하기 위해서 원자력연구소 부지 주변에 온라인 감시시스템이 운영중인데, 현장에 설치된 전리함 검출기에 의해서 측정된 자료는 모뎀을 통해 무선전송방식으로 중앙제어실에 실시간으로 저장된다. 무선 송수신 방식은 전송, 처리 및 저장에 경제적이고 효과적이지만 통신 장애시 현장감시장치에 저장된 백업데이터를 가져오지 못해서 결국 데이터가 손실될 우려가 있다 물론 버퍼에 저장된 선량값을 디스켓 및 다른 off-line으로 복원이 가능하지만 이럴 경우 온라인으로 운영되는 시스템에 과거데이터를 처리해야 하므로 복잡하고 실시간으로 처리 할 수가 없다. 본 연구에서는 기존 감시시스템 중 신호처리 부분과 운영 소프트웨어를 새롭게 개발해서, 현장에 설치된 감시기와 중앙처리 장치의 시각을 매일 자동으로 동기화시키고 이를 이용해서 현장감시장치에 저장된 백업데이터를 자동으로 복원시켰다. 새로 개발된 방식을 이용할 경우 34시간이내에서 통신장애로 수신하지 못한 백업데이터를 자동으로 복원할 수 있고, 복원된 데이터를 현재시각의 데이터와 함께 실시간으로 디스플레이 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 네트워크 취약점 분석 결과의 정확성을 향상시키기 위한 방법으로 다양한 취약점 점검 도구를 통합할 수 있는 네트워크 취약점 자동 분석 시스템을 제안한다. 일반적으로 전문가에 의한 수동 점검이 가장 정확한 취약점 점검 방법으로 평가되지만, 복잡하고 규모가 큰 네트워크의 경우 효율적인 취약점 분석을 위해 자동화된 네트워크 취약점 점검 도구를 활용한다. 그런데 취약점점검 도구의 종류에 따라 점검 대상이 다르거나 동일한 점검 대상에 대해서도 점검 항목과 점검 결과가 다를 수가 있어, 상호보완적인 목적으로 몇 개의 취약점 점검 도구를 동시에 사용하는 것이 효과적이다. 그러나 취약점 점검 도구들의 점검 결과에 대한 연관성 분석과 통합 분석에는 사람에 의한 수동적인 분석 작업이 필요하기 때문에, 이것은 상당히 시간 소모적인 작업이 되고 네트워크의 규모에 따라 통합 분석이 불가능하기도 하다. 본 논문에서는 다양한 취약점 점검 도구를 통합할 수 있는 인터페이스를 제공하고, 공통의 점검 정책 수립과 통합 분석의 자동화를 특징으로 하는 네트워크 취약점 통합 분석 시스템을 제안한다.
새로운 방식의 결정성장용 직경 자동제어장치를 개발하였다. 이 장치는 금속선의 장력 변화를 주파수로 변환시켜 감지하는 무게센서로서 신호전달 및 전력공급 체계가 무접촉 방식이므로 노이즈가 극소화되며 따라서 안정성, 정밀성이 종래의 센서에 비해 10배 이상 증대된다. 이 장치에서 무게센서 부분은 1) 금속선, 2) 시그날을 형성하는 Sinusoidal Wave Generator, 3) 형성된 시그날의 진폭을 조정하고 안정화 시켜주는 자동 증폭조절회로, 4) 정류장치 및 신호 변환기, 5) 시그날을 관리, 제어하는 PC 보드 등으로 구성하였고, 그 외에 2개의 검증용, 무게보정용, 성장제어용 등 4개의 프로그램을 작성하였다. 이 장치는 표준편차 값이 $\pm0.10g$(1회/sec 측정 때), 분해능이 $5{\times}10^{-5}$이고, 최대 200kg까지 결정을 성장시킬 수 있으며, 또한 압력조건은 진공조건부터 200 atm 이하, 온도조건은 $350^{\circ}C$ 이하에서 일관성, 재현성 있는 작동이 가능했다. 단결정 자동직 경제어에 필요한 정확도를 확보하기 위해 온도범위 $100^{\circ}C$가 $\pm0.025^{\circ}C$로자동 조절되도록 '시그날 Divider'를 제작하였다. 이 무게 센서를 $Y_3Sc_2Ga_3O_{12},\;Er-Y_3Sc_2Al_3O_{12},\;Bi_{12}GeO_{20}$ 등의 단결정 성장에 응용하였으며 매우 양호한 결정을 성공적으로 성장시킬 수 있었다.
최근 무선통신 시스템의 기술이 발전함으로 M2M(Machine-to-Machine)이 산업분야에서 관심이 되고 있다. 기기간 통신인 M2M은 재난, 안전, 건설, 보건복지, 기상, 환경, 물류, 문화, 국방, 의료, 농.축산 등 사람의 접근이 어려운 공간 등에 설치되어 운용된다. 이는 사람을 대신해 장비들이 자동으로 상황에 맞추어 통신을 하고 어느 정도의 조치는 자동으로 취해지도록 함으로써 사람을 대신한 정보 관리 및 장비 운영을 할 수 있다. M2M이 디바이스간 통신이 무선으로 이루어지는 경우 공격자의 공격에 노출되어 운영되는 보안적 문제로 정당한 장치인지 상호인증 등 적절한 보안이 필요하다. 관련하여 최근 보안적으로 안전한 많은 프로토콜이 연구 되고 있으며 본 논문에서는 M2M 보안문제를 해결하기 위하여 SessionKey, HashFunction, 및 Nonce 를 적용하였으며 보안취약성을 보완한 안전한 프로토콜을 제안한다. 제안프로토콜을 기존의 대부분의 연구처럼 수학적 정리증명으로 안전함을 주장하지 않고 Casper/FDR을 이용하여 정형검증 하였으며 실험결과 제안프로토콜이 안전함이 확인되었다.
개인정보보호법이 2012년 3월 30일 시행을 하였다. 일반적으로 개인정보를 관리하는 DB서버는 보안을 강화하기 위한 보안시스템을 갖추고 있으나, PC에서는 개인정보보호를 위한 취약점 분석과 보안성 자가진단에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 PC에서 개인정보보호 관련 정보를 검색하고, 암호화하여 보안성을 강화하고 삭제대상 파일은 복구 불가능하게 삭제한다. PC에서 검색된 취약성 분석은 사용자계정점검, 공유폴더점검, 서비스 방화벽 점검, 화면보호기, 자동패치업데이트를 점검한다. 점검 후에 취약점에 관한 정량화 분석과 표현을 통해, 보안성 강화를 위한 점검리스트을 작성해서 보여주고, PC보안 관리를 반자동화하여 서버에서 관리하여 작동시킨다. 본 논문을 통해 PC개인정보보호와 PC보안강화로 국민의 경제적 피해와 고충을 줄이는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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