최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.
이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.
본 논문은 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼을 알츠하이머병(AD: Alzheimer's Disease) 진단에 사용하는 연구에 관한 것이다. 실험에 사용한 라만 스펙트럼은 다음과 같은 몇 가지 전처리 과정을 거친 다음 분류기를 이용하여 질병의 유무를 판별하였다. 먼저 스펙트럼은 간단한 smoothing을 거친 다음 스펙트럼의 각 피크 크기를 쉽게 측정할 수 있도록 기준선 (baseline)의 왜곡을 차감하였고, 그 다음 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬한다. 이와 같은 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼으로부터 AD과 정상상태(NOR: normal)를 구분할 수 있는 특징을 조사하였는데 그 결과 여러 피크들 중 743과 757 $cm^{-1}$ 영역의 피크 비와 1658 $cm^{-1}$ 영역의 피크 크기가 AD와 NOR 스펙트럼에서 가장 변별력 있는 특징을 나타내는 것을 확인하였다. 이 특징들을 MAP(maximum a posteriori)와 MLP(multi-layer perceptron) 분류기에 사용하여 총 278개의 스펙트럼에 적용한 결과 MLP에서 평균 약 95.5%의 분류율을 보였다. 이 결과는 혈소판 라만 스펙트럼이 알츠하이머병 진단에 매우 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
성폭력 범죄로 인한 피해 사례가 증가하면서 성폭력 범죄에 대한 예방과 사회적 안전 장치에 대한 국민적 관심이 증대되고 있다. 여러 가지 처벌적 조치들에도 불구하고 성폭력 범죄는 해마다 증가하고 있으며, 기존의 법적, 제도적 장치에 대한 범죄 예방의 실효성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이에 대한 대안으로 최근 범죄학에서는 범죄가 발생할 수 있는 환경적 요인에 대한 설계와 관리를 통해 범죄의 기회를 감소시키고자 하는 환경범죄학적 접근이 각광받고 있다. 본 연구는 이러한 환경범죄학적 맥락에서 성범죄의 공간적 분포 특성을 살펴보고, 지역의 환경요인과 성폭력 범죄 발생의 상관성을 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 여성가족부에서 공개하는 성범죄자알림e의 성범죄 정보를 활용하여 거시적 스케일에서의 성폭력 범죄 지도를 시각적으로 제시하고, 여러 공간 통계 기법을 통해 성폭력 범죄의 발생 분포와 공간 클러스터를 탐색하였다. 또한 지역의 다양한 환경 변수들과의 다변량 회귀분석을 통해 성폭력 범죄의 환경 특성 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 우리나라의 성폭력 범죄의 현주소와 공간적 양상을 보다 실제적으로 이해하는데 도움을 줄 것이며, 성범죄 예방과 치안 강화를 위한 지역 정책 수립 및 방안 설정에 유용한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.
기존 화석연료를 대체하기 위한 방법으로 태양광은 가장 주목 받는 신재생에너지원 중의 하나이다. 하지만 태양광 패널을 설치하기 위한 부지 확보 문제는 태양광의 활용을 높이기 위해 극복해야 할 문제점 중의 하나이다. 이에 본 연구는 고속국도 비탈면에 태양광 패널을 설치할 것을 제안한다. 고속국도에 인접한 모든 비탈면은 유휴 공공부지이며, 고속국도 총 연장이 4,193km에 달한다는 점, 선형구조로 패널 설치 시 규모의 경제 실현이 가능하다는 점, 주변 지물로 인해 음영 발생 소지가 적다는 점, 그리고 대부분의 구간이 거주지와 멀어 민원 발생 소지가 적다는 점 등 높은 잠재력을 가지고 있다. 하지만 현장조사에 의한 방법의 경우 4,000km가 넘는 고속국도 주변을 조사하기에는 많은 시간 및 비용의 소모와 더불어 안정상의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 극복하고 효율적인 태양광 패널 설치 대상지 선별을 위해 본 연구는 수치지도 기반의 지형 분석 방법을 제시하고자 한다. 먼저 수치지도로부터 등고선 및 고속국도 폴리라인을 추출한다. 추출한 등고선을 수치지형모형으로 변환하고, 지형의 방위각과 경사각을 계산한다. 고속국도는 이진영상으로 변환한 뒤 정제 과정을 거쳐 단절된 부분을 복원하고, 경계로부터 일정 범위 내의 지역을 버퍼지역으로 추출한다. 앞선 자료들을 중첩해 버퍼지역 내 특정 방위각과 경사각을 만족하는 지역을 대상지로 선정하고, 최종적으로 항공사진을 이용한 정성적 평가를 수행한다.
본 연구에서는 복합 탐사의 장점을 효과적으로 적용할 수 있는 지구통계학적 기법을 통하여 고비용의 탄성파 탐사 자료를 관심 지역 전체에서 획득하지 못했을 경우 인공위성 중력을 이용한 구조 해석 결과의 향상 가능성에 관하여 연구하였다. 이번 연구에 이용된 탄성파 자료는 우리나라 황해에서 획득된 정밀한 탄성파 자료로 본 연구에서는 탄성파 자료 중 일부만을 추출하여 인공위성 중력자료와 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 탄성파 속도와 밀도 분포는 좋은 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서 이용된 탄성파 자료의 수가 적기 때문에 보다 안정적인 심도역산 결과와 탄성파 주시 자료의 상관관계를 획득하기 위하여 비선형지시자 변환 기법을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 탄성파 주시 자료와 중력 자료로부터 변환된 주시 자료를 통하여 잔차 해석 및 지역 평균을 이용한 크리깅 기법을 적용하여 복합해석을 수행하였다. 이와 같이 획득된 해석 결과를 정밀하게 이루어진 탄성파 해석 결과와 비교 분석한 결과, 해양의 분지 기반암 구조를 해석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 생각된다.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
본 연구에서는 GPS 및 토털스테이션 측량을 시설물 현황도 작성에 적용하기 위한 구체적인 방법을 제시하였다. GPS 망조정에 의한 기준점측량 결과 본 연구에 사용된 4등 삼각점의 표고 신뢰도가 약 l0cm 이내임을 알 수 있었다. 또한, 국토지리정보원에서 공고한 국가좌표 변환계수에 대한 검증결과 평균제곱근오차가 $\pm$0.546m로 나타나 1/10,000 이하의 축척에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 측점간 평균거리가90m인 도근점에 대하여 토털스테이션의 표고결정 정확도를 분석한 결과, 직접수준측량의 성과를 기준으로 평균제곱근오차가 $\pm$9mm로 나타나 토털스테이션에 의한 간접수준측량도 비교적 정확함을 알 수 있었다. 또한 도근점을 이용하여 GPS/RTK 방법의 정확도 분석을 실시한 결과 평균제곱근오차는, 수평위치에 대하여 토털스테이션의 성과를 기준으로 $\pm$33mm, 표고에 대해서는 직접수준측량의 성과를 기준으로 $\pm$15mm로 나타났다. 현황측량에 대하여 토털스테이션과 GPS/RTK측량을 비교한 결과, GPS 측량이 가능한 지역에서는 토털스테이션보다 GPS/RTK 측량방법이 더욱 신속하고 경제적이나, GPS 현황측량은 건물 등에 의해 측량이 불가능한 지역이 많음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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