현재 위치인식에 관한 많은 기술들이 존재한다. 하지만 서로 다른 곳에 위치한 신호수신장치들이 먼 곳에 위치한 특정 물체의 위치를 정확하게 알아내기 위해서는 해당 물체 또는 사용자의 단말장치에서 내보내는 신호의 정확한 시간을 알아야 한다. 이러한 목적 때문에 ToA 기술보다는 TDoA 기술이 보다 적합하다. TDoA 기술을 기본으로 하는 전자 감시 시스템 및 다른 위치추적 장치들은 이격 장치들간의 정밀한 시각동기가 되지 않아서 신호수신장치들에 의해 보내지는 신호로부터 정확한 TDoA 값을 획득하는 것이 불가능하다. 이렇게 직접적으로 정확한 값을 받지 못함으로써 위치 추정 에러가 발생된다. 이러한 이유로 이격 장치들간의 정밀한 시각동기 기술은 TDoA를 기반으로 하는 위치인식에 있어서 필수적인 것이다. 본 논문에서는 TDoA를 기반으로 하는 위치인식을 위해, 제안된 정밀한 시각동기 기술의 정확성과 측정오차가 평가된다. TDoA를 기반으로 하는 위치 측정 오차는 제안하는 시각동기 알고리즘을 사용할 때 크게 향상된다.
본 논문에서는 객체 지향 분산 가상 컴퓨팅 환경인 DOVE에 대하여 기술한다. DOVE는 독립적인 분산 객체들이 메소드 호출을 통하여 서로 상호 작용하는 분산 객체 모델을 기반으로 설계되었으며, 다수의 이기종 머신들로 구성된 분산 환경을 하나의 논리적인 단일 가상 컴퓨터로 사용자에게 제공함으로써 원격지에 있는 분산 객체들이 하나의 가상 컴퓨터에 존재하는 것처럼 사용할 수 있도록 한다. 또한, 병렬성, 이기종 환경, 객체 그룹, 단일한 네임 서비스, 그리고 오류 허용 등의 지원을 통하여 병렬 프로그램 개발을 위한 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 병렬성은 다양한 메소드 호출, 객체 그룹을 통한 다중 메소드 호출, 다중 쓰레드 구조 그리고 여러 동기화 구조를 사용함으로써 효과적으로 지원되며, 자동화된 데이타 변환 코드 생성, IDL 컴파일러를 통한 stub와 skeleton 객체 생성 그리고 객체 관리자를 통한 객체 라이프 관리와 네임 서비스를 통하여 이기종 간 호환성 문제를 해결하였으며 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 자치성 있는 분산 객체와 다중 레이어 구조 그리고 분산화된 네임 서비스와 객체 관리 구조를 사용함으로써 확장성과 보수성이 향상되었으며, 비동기방식의 사건 및 예외 처리 통한 오류 탐지 및 확인 기능을 제공한다.
정족수 인식 체계라 불리는 세균들의 세포간 의사교환 전략은 다양한 유전자의 발현조절을 통해, 생물막 성숙, 세포 외 고분자물질의 생산, 병원성 발현 및 항생제 생산 등과 같은 다양한 표현형을 조절하는 세균의 다세포성 행동 양식을 제어한다. 다수의 연구에 의하면 많은 종류의 그람 (Gram)음성 세균들이 정족수 인식체계에 필요한 신호전달 물질로 acyl-homoserine lactones (AHLs)를 사용하고 있으며, 이들은 생물막 형성에 중요한 인자로 작용함을 시사하였다. 이러한 정족수 인식체계에 의한 생물막의 형성은 물이 존재하는 모든 표면환경에서 불필요한 바오매스 축적이라는 심각한 기술적, 경제적 문제를 초래하고 있다. 최근 정족수 인체 체계를 교란하는 다수의 물질들이 다양한 미생물로부터 발견되어, 그들의 정족수 인식 체계와 관련된 주요 기능과 기작들이 밝혀지고 있다. 이러한 정족수 제어 물질들은 최근 다양한 산업에서 발생하는 생물 부착현상들을 제어할 수 있는, 환경 친화적이며 세균의 항생제 다재 내성을 완화 시킬 수 있는 새로운 방법으로 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 세균의 정족수 인식 체계와 관련된 최근 정보, 정족수 인식 신호를 제어할 수 있는 정족수 제어 효소와 이러한 기술을 이용한 생물 부착 저해 방법 등을 논의하고자 한다.
본 연구는 수학 영재에게서 나타나는 수학적 사고의 특성을 밝히기 위한 목적으로 초등학교 3학년에 재학 중인 한 수학 영재아(남학생)를 1년 6개월에 걸쳐 관찰 및 면접한 결과를 분석한 사례연구이다. 본 연구에서는 수학적 사고, 수학적 태도, 수학적 성향, 인지 발달, 수학적 의사소통 측면에서 보여준 주된 특징들을 기술하고 있다. 이 결과가 모든 학생들에게 일반화될 수는 없겠지만, 본 논문에서는 수학 영재 교육의 교육과정, 선발, 교수-학습 자료 개발, 교수법, 교사 양성의 각 부분에 주는 시사점도 제언하고 있다.
As a series of fundamental researches on the development of an automatic identification monitoring system for fishing gear. Firstly, the study on the installation method of automated identification buoy for the coastal improvement net fishing net with many loss problems on the west coast was carried out. Secondly, the study was conducted find out how to install an automatic identification buoy for coastal gill net which has the highest loss rate among the fisheries. GPS for fishing was used six times in the coastal waters around Seogwipo city in Jeju Island to determine the developmental status and underwater behavior to conduct a field survey. Next, a questionnaire was administered in parallel on the type of loss and the quantity and location of fishing gear to be developed and the water transmitter. In the field experiment, the data collection was possible from a minimum of 13 hours, ten minutes to a maximum of 20 hours and ten minutes using GPS, identifying the development status and underwater behavior of the coastal gillnet fishing gear. The result of the survey showed that the loss of coastal net fishing gear was in the following order: net (27.3%), full fishing gear (24.2%), buoys, and anchors (18.2%). The causes were active algae (50.0%), fish catches (33.3%) and natural disasters (12.5%). To solve this problem, the installation method is to attach one and two electronic buoys to top of each end of the fishing gear, and one underwater transmitter at both ends of the float line connected to the anchor. By identifying and managing abnormal conditions such as damage or loss of fishing gear due to external factors such as potent algae and cutting of fishing gear, loss of fishing gear can be reduced. If the lost fishing gear is found, it will be efficiently collected.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 본 논문에서는 WBAN 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 Cskip 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x,y,z) 3개의 좌표 축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석 결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
한국의 민간경비산업의 영역을 확대하기 위해서는 다음과 같은 방안을 제시하고자 한다. 첫째, 민간조사업법의 영역을 민간경비와 접목하여 확대해야 할 것이다. 둘째, 요인경호법, 대테러법, 대통령 경호실법에 관련하여 민간경비의 역할을 모색할 필요가 있을 것이다. 셋째, 산업보안 관련법 중 산업기술의 유출 방지 및 보호지원에 관한 법률안이 통과됨으로써 기업보안과 민간경비산업 분야의 접목을 통한 민간경비의 다양성과 세분화, 복합화가 필요할 것이다. 넷째, 시큐리티 컨설팅 즉, 통합시스템 관리 서비스를 위해 민간경비업체의 투자와 전문분야의 양성 및 사업의 확대방안의 연구가 모색되어져야 할 것이다. 다섯째, 청원경찰법과 경비업법의 통합성에 대해서 교육과정과 목적, 의무가 큰 차이가 없으므로 정보기관의 협조를 통한 통합화를 적극적으로 추진할 필요가 있다고 사료된다. 여섯째, 민간경비 서비스에 대한 경찰 및 일반시민, 그리고 민간 경비원들 간의 의식전환이 이루어져야 한다. 일곱째, 경비협회의 역할도 중요하다고 사료된다. 마지막으로 경찰청과 경비협회의 의사소통에 관한 문제에 대해서도 정보수집, 대처능력이 권력의 힘에서만 볼 것이 아니라 이제는 경찰청뿐만 아니라 국가기관, 국정원, 검찰, 경호실, 군 등의 기관들과의 상호협력방안을 모색할 필요가 있다고 생각한다.
오늘날 일상에서의 인터넷과 스마트폰처럼 가까운 미래에는 현실과 가상이 공존하는 혼합현실 환경 속에서 살 것으로 전망된다. 현재 구체화하고 있는 혼합 현실의 개념을 바탕으로 관련 콘텐츠가 확장되고 있으며, 이에 대한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 연구는 혼합현실 콘텐츠의 현황과 분석을 통하여 발전방향을 고찰하고자 한다. 혼합현실 콘텐츠 방식은 웨어러블 기기 착용 방식과 기기 착용이 없는 방식으로 나눌 수 있다. 웨어러블 기기 착용 방식의 대표적인 사례인 머리에 착용하는 혼합현실 웨어러블 기기인 홀로렌즈(HoloLens)를 분석하고 기기 착용이 없는 방식의 사례인 텔레프레즌스 아바타로 영상을 합성한 커뮤니케이션 시스템인 룸투룸(Room2Room)을 중심으로 살펴보고자 한다. 혼합현실의 콘텐츠는 현실, 가상현실, 그리고 증강현실의 인터랙티브한 결합을 통한 확장된 정보 활용과 더욱 더 자연스러운 현실감을 구현하는 방향으로 발전될 것이다. 혼합현실 콘텐츠의 발전전망으로써, 머리에 착용하는 웨어러블 기술이 발달함에 따라 편의성과 가격 경쟁력을 확보하면 혼합현실 디바이스 사용자의 확대를 통해 대중화될 것이다. 편의성을 증대하기 위해 웨어러블 혼합현실 디바이스를 통합할 수 있는 방식을 구축하고, 여가 활용 콘텐츠의 다양화를 통해 혼합현실을 기반으로 하는 환경이 조성될 것이다. 텔레프레즌스 아바타는 장소의 한계를 벗어나 언제 어디서나 출현 가능한 혼합현실 콘텐츠로써 모바일 홀로그램 아바타 형태로 발전될 것으로 전망된다. 텔레프레즌스 아바타의 다른 발전가능성은 사용자의 생각대로 움직이는 아바타와 증강휴먼기술과 혼합현실의 결합이다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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