International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.86-94
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2018
This study focuses on presenting the IT program module provided by real - time forecasting and database of the voluntary disclosure quality measure in order to solve the problem of capital cost due to information asymmetry of external investors and corporate executives. This study suggests a model of the algorithm that the quality of real - time voluntary disclosure can be provided to all investors immediately by IT program in order to deliver the meaningful value in the domestic capital market. This is a method of generating and analyzing real-time or non-real-time prediction models by transferring the predicted estimates delivered to the Big Data Log Analysis System through the statistical DB to the statistical forecasting engine.
본 논문에서는 주거지역에서 철도 운행으로 발생하는 소음, 진동, 미세먼지가 거주민들에게 입히는 피해를 최소화 하기 위해 소음, 진동, 미세먼지의 수치 위험도 기준을 정하고, 아두이노 센서와 모듈로 스마트 창문 및 공기 청정기를 제작한다. 센서를 통해 수집한 데이터가 기준치를 초과할 경우 창문의 개폐 또는 공기 청정기 시스템이 작동을 하도록 구현하여 소음, 진동, 미세먼지 피해를 최소화 하도록 구현하였다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
This study aims to develop a human activity recognition (HAR) system as a Deep-Learning (DL) classification model, distinguishing various human activities. We solely rely on the signals from a wristband accelerometer worn by a person for the user's convenience. 3-axis sequential acceleration signal data are gathered within a predefined time-window-slice, and they are used as input to the classification system. We are particularly interested in developing a Deep-Learning model that can outperform conventional machine learning classification performance. A total of 13 activities based on the laboratory experiments' data are used for the initial performance comparison. We have improved classification performance using the Convolutional Neural Network (CNN) combined with an auto-encoder feature reduction and parameter tuning. With various publically available HAR datasets, we could also achieve significant improvement in HAR classification. Our CNN model is also compared against Recurrent-Neural-Network(RNN) with Long Short-Term Memory(LSTM) to demonstrate its superiority. Noticeably, our model could distinguish both general activities and near-identical activities such as sitting down on the chair and floor, with almost perfect classification accuracy.
The purpose of this study is to dimensionally examine the factors of policy changes by applying the ACMS model to KEPCO's structural reorganization privatization policies and study its implications. As a result of the analysis, among the external variables that affect as a financial source or restriction to advocates, all areas except for the difference in opinion of the people as well as policy decision and effects of other subordinate systems were shown to be in an advantageous condition acting as a financial source to advocates of structural reorganization privatization. On the other hand, advocates affected by the external variables share a certain belief system in which the advocates of privatization share the justification of profitability while the advocates of collectivization share the justification of publicness. In these flows, the announcement of the privatization plan of public enterprises of the committee of planning and budgeting acts as a matter of contact which opens the windows for policy changes, and this window goes through ignition, explosion, and fixation which causes fierce interactions among advocates of both sides. Eventually, in accordance with the contents of excluding electricity(KEPCO) from the list for privatization the window for policy changes has closed and things have changed to a transitional KEPCO privatization policy. Based on this, the first implication is that non-official participants such as the people, social organizations, labor unions, etc. influence policy changes more than they did before. Secondly, in the process of policy changes, there is an order of boundary even in the fierce interactions between each advocate. Thirdly, specific variables can play various roles in complex policy phenomenon. Fourthly, a logical analysis using the ACMS model is possible in Korea as well. Fifthly, as a result of analyzing the change process of the KEPCO structural reorganization privatization policy through the ACMS model, not all matched with the main research results implied by the ACMS model.
인터넷을 이용하는 응용의 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷 상에서 이루어지는 사이버 공격의 발생 빈도는 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 L3 DDoS 공격 탐지 중비의 장비에서 응용계층 기반의 지능형 DDoS 공격에 대한 탐지가 미비하다. 차세대 네트워크 보안솔루션의 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 고성능 유무선 네트워크 위협대응 기술에 있어서 국내제품은 외국제품에 비해 기능면에서는 근접하나 성능은 미비한 상황에 있으며, 악성코드 탐지 및 시그니쳐 생성연구 관련하여 주로 Window OS에서 동작하는 악성코드 탐지 및 분석 연구 중심으로 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 사이버 보안 상황 침해 공격 분석을 통한 최신 다양한 신종 공격 기법 및 분석 기술의 현황 조사, 분석등을 기술한다.
유비쿼터스 시대의 핵심 기술인 위치기반기술은 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 활용한 기술이다. GNSS는 미국의 GPS, 유럽의 Galileo, 일본의 QZSS, 중국의 Compass, 인도 IRNSS 등을 일컬으며, 국내에서도 다각도의 연구가 계속되고 있다. 이러한 위성항법시스템은 우주 상공에 설치가 되고 나면 위성을 다시 내릴 수 없기 때문에 기능에 대한 수정 및 검증 등의 관리적 측면에서 어려움이 있다. 이에 위성을 올리기 전에 정확하고 구체적인 성능 검증 및 동작 검증 등이 반드시 필요하다. 이를 위해 하드웨어 테스트베드가 구축되기도 하지만 소프트웨어로 성능 및 동작에 대한 시뮬레이션이 수행된다면 비용 및 유연성 부분에서 더 많은 장점을 가질 수 있다. 이런 시뮬레이터들의 가장 핵심은 이론적 위성 신호의 전달과정에 신호가 지상의 수신기에 도달하는 동안 다양한 오류 요소들을 적용해야 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 여러 위성군을 대상으로 위성으로부터 지상의 수신기까지 위성 선호가 전파되면서 적용될 수 있는 다양한 오류 요소들을 모델링하여 적용한 결과를 윈도우 기반의 시뮬레이터 설계와 구현 결과로 제시한다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 방송과 통신의 융합을 고려한 고속가입자망의 구현을 위해 비대칭 WDM-EPON을 제안하였다. 이 방식에서는 OLT에서 각 가입자 노드로의 하향 전송에는 WDM (Wavelength Division Multiplexing) 전송방식을 이용함으로써 방송 및 다양한 멀티미디어 서비스를 수용하기 위한 넓은 대역폭을 만족하였다. 반면에 넓은 대역폭이 필요하지 않는 상향전송에는 WDM방식보다는 상대적으로 값이 싼 EPON 전송방식을 채택하였다. 본 논문에서는 물리계층에서의 전송시험 결과를 제시한다. ONU가 홈게이트웨이에 이용되기 위해서는 접속 프로토콜은 홈게이트웨이의 트래픽 형태에 적절해야만 한다. 음성의 경우 시간 지연에 민감한 반면 데이터는 덜 민감하다. 본 논문에서는 가입자망에서 다양한 형태의 데이터를 함께 수용할 수 있는 새로운 동적 대역할당 프로토콜을 제시하였으며 이의 성능을 분석하였다. 시간 지연에 민감한 신호의 성능을 보장하기 위해 최대 사이클 타임을 규정하였으며, 하향 제어신호가 급격히 늘어나는 것을 방지하기 위해 최소 윈도우를 규정하였다. 제안된 EPON 프로토콜이 기존 방식에 비해 가지는 장점들을 시뮬레이션에 의해 보였다.
최근 AR, VR 등의 첨단 기술과 결합되어 다양한 형태의 스마트 사이니지로 응용 범위가 확장되고 있다. 그러나 현재까지 디지털 사이니지 서비스는 높은 비용과 유지비로 인해 대기업, 관공서, 광고회사에 의해 제공되고 있으며, 뉴스와 광고의 점유율이 높은 상황이다. 이러한 서비스를 중소기업 및 소규모 리테일 매장에서 사용하기에는 값비싼 도입비용과 관리의 어려움이 있으며, 서비스, 솔루션 자체가 Top-Down 형태로 시장에 전개되고 있어 시장 보편화가 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 OSGi 서비스 플랫폼에서 소규모 리테일 매장 등을 대상으로 점포 전면의 대형 쇼윈도(또는 유리창)를 빔 프로젝트 스크린으로 활용하여 영상 광고를 송출하고 이를 원격으로 설정, 관리 업데이트가 가능한 원격 영상광고 송출 디지털 사이니지 시스템 및 이를 위한 서비스를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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