대부분의 센서네트워크는 물리적인 세계에 대규모로 설치되기 때문에 일단 현장에 설치되면 디버깅이나 검증이 어렵다. 따라서 센서네트워크가 현장에 설치되기 전에 테스트베드 형태로 충분한 테스트와 검증이 이루어져야 한다. 테스트베드에서 센서네트워크를 테스트하고 검증할 때, 센서네트워크의 특성상 물리적인 세계와 상호작용을 해야 하기 때문에 물리적인 세계를 제어하여 자원제약적인 센서노드 수준에서 센서네트워크를 검증하는 것은 굉장한 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 센서네트워크의 네트워크 측면의 동직뿐만 아니라 응용 측면의 동작(즉, 센싱 알고리즘)을 보다 효율적으로 검증하고 평가하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 제안된 소프트웨어 프레임워크를 적용해 센서네트워크 기반의 지능형 주차장 응용을 위한 시뮬레이터를 구현하여 평가함으로써 제안된 소프트웨어 프레임워크의 가능성을 검증한다.
다중 에이전트 구조와 블랙보드 구조를 통합하면 두 구조의 특징들과 장점들을 필요로 하는 응용 분야에 대응할 수 있는 가능성이 생긴다. 본 논문은 Rete 네트워크에 기반을 둔 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘과 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 함께 사용하여 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하는 방안을 제안한다. 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하기 위하여 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 사용하는 것은 구성 요소들 간의 결합도(coupling)의 감소와 지식 원천 에이전트들의 제어의 융통성의 증대 등의 면에서 바람직하다. 하지만 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴 자체는 그것을 사용하는 구조의 성능을 고려하고 있지 않다. 본 논문이 제안하는 통합 구조의 성능을 향상시키려면 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들의 발생을 신속하게 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문이 제안하는 통합 방안은 Rete 네트워크 기반의 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘을 사용하여 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 이용한 통합 구조에서 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들이 효율적으로 탐지될 수 있도록 한다.
데이터의 품질관리는 데이터 활용 활성화 및 정확한 의사결정을 위해 중요한 요소이다. 본 연구는 각 기관이나 조직 자체적으로 주요 핵심 데이터를 추출할 수 있는 방법에 대한 연구이며, 수행 중인 프로그램 정보로 부터 중요도가 높은 테이블을 추출하기 위한 방법으로 사회 연결망 분석 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 SNA를 통한 CTQ 데이터 추출 기법을 통하여 업무 전문가 없이도 과학적인 방법에 의해 실제 업무적 상황을 입체적으로 접근하여 정확도 높은 CTQ 데이터를 도출할 수 있었다. 이는 실무 적용 시 IT 부문의 CTQ 데이터 관리에 있어 조직의 품질관리 수준을 개선할 수 있을것으로 기대된다.
본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.
육군은 4차 산업혁명과 관련된 기술들을 국방분야에 접목시켜 전투력을 증대시키기 위한 노력을 하고 있다. 초지능, 초연결 기동화 부대 양성을 목표로 Army TIGER 4.0 체계 구축을 추진하고 있으며, 육군비전 2050에서는 인공지능 기반의 미래 지휘통제체계 및 감시정찰체계 운용 개념을 제시하였다. 이러한 기술들을 활용하기 위해서는 지휘통제체계 및 무기체계간 데이터를 유기적으로 송수신할 수 있도록 하는 군의 전술통신체계를 발전시켜나가야 한다. 따라서 본 논문에서는 해외의 전술통신체계를 분석하고 현재 군에서 운용하고 있는 전술통신체계의 제한사항을 도출하여 우리 군의 미래 전술통신체계에 접목시킬 수 있는 요소들을 제시한다. 이를 토대로 위성 중심의 다계층 통합운용 구조 및 소규모 부대에 기동간통신을 제공하기 위한 방안들에 대해 살펴보고, 미래에 활용될 무기체계들로부터 발생될 데이터의 양을 예측하여 대용량 전송능력이 확보되어야 하는 필요성을 제시하며 지능형네트워크 기술을 활용하여 네트워크를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하고자 한다.
상이한 특성을 가진 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인에 대한 전체적인 동작을 통합적으로 교육하는 것은 용이하지 않다. 현재 블록체인의 개념과 동작을 위한 교육은 대부분 비트코인, 이더리움과 같은 퍼블릭 블록체인을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 기업환경에서는 사용자에 대한 인증을 통하여 기업 데이터에 접근통제를 하기 때문에 하이퍼레저패블릭(HLF)과 같은 프라이빗 블록체인이 활용되고 있다. HLF 기반으로 교육하는 경우에는 피어, 오더러, 채널 등 퍼블릭 블록체인에 없는 다양한 구성요소에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 구성요소의 기능과 동작에 대한 효율적이고 체계적인 이해를 위하여 실습프레임워크를 설계하였다. 설계된 프레임워크은 HLF 네트워크제어 체인코드제어 탈중앙화소프트웨어(Decentralized Application, dApp) 제어기능으로 구성되어 있다. 프레임워크을 통하여 네트워크을 구성하고 체인코드의 배포 및 활성화 후 dApp 실행과정을 단계적으로 확인하였고 블록체인 서비스를 위한 전체 흐름을 이해하는 것이 매우 용이하였다. 또한 향후 네트워크의 확장 등에도 전체 흐름에 대한 체계적인 이해가 가능할 것으로 기대한다.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
The radiopharmaceutical synthesis for PET (positron emission tomography) is composed of chemical reactions using automated synthetical equipment. Due to the radioactive material, the automated equipment is being frequently developed to replace human operators who conduct dangerous, repetitive and dexterous operations. As to operation, the manipulating program is commonly coded using the spread sheet while the whole actuators are mapped in every step. The process map (program) is changed according to such parameters as temperature of reactor, keeping time, mixture sequence and amount of reagent. In cases of customizing the automated synthetical equipment or developing the new radiopharmaceuticals, lots of experiments should be conducted and the programming mistake is not allowed as it can lead abnormal control of the equipment to leak the radioactive materials. The exact process map has depended on trial and error manner. Thus, this study developed the methodology to tabulate the synthetical process to convert the process map automatically while the synthetical module formation is represented by a network model. The proposed method is validated using the actual radiopharmaceutical synthetical procedure.
Wireless sensor networking technology is one of the basic infrastructures for ubiquitous environment. It enables us to gather various sensory data such as temperature, humidity, gas leakage, and speed from the remote sensor devices. To support these networking functions, IEEE WPAN working group makes standards for PHY and MAC, while ZigBee Alliance defines the standards for the network, security, and applications. The low-rate WPAN was emerged to have the characteristics of network resilience, low cost, and low power consumption. It has a broad range of applications including, but not limit to industrial control and monitoring, home automation, disaster forecast and monitoring, health care. In order to provide more intelligent and robust services, users want voice-based solutions to accommodate to low-rate WPAN. In this paper, we have evaluated voice quality of an IEEE 802.15.4 standard compliant voice node. Specifically, it includes the design of a voice node and experiments based on the prediction of voice quality using the E-model suggested by ITU-T G.107, and the network communication mechanisms considering beacon-enabled and nonbeacon-enabled networks for real-time voice communications.
고속 WPAN(Wireless Personal Area Network)은 IEEE 802.15 WPAN WG(Working Group)의 TG(Task Group)3에서 표준화되고 있다. TG3에서는 고속 WPAN을 위한 2.4GHz ISM 대역의 물리계층 및 미디어접속제어계층 연구, UWB 에 의한 물리계층 연구(TG3a) 및 밀리미터파에 의한 물리계층 연구(TG3c)로 구성되어 있다 본 고에서는 UWB 및 밀리미터파에 의한 고속 WPAN의 표준화 동향에 관해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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