이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 가정에서의 환경 모니터링을 기반으로 하여 홈 IoT 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템에서는 각종 센서들로부터 데이터들을 실시간으로 수집하고 서버로 전송하였다. 이들 데이터들의 기반으로 홈의 디바이스들을 자동 또는 수동으로 제어하는 것을 구현하였다. MQTT 프로토콜을 사용하여 토픽에 따라 실시간으로 받아들이는 센서들의 데이터의 값과 그 변화를 볼 수 있었다. 브로커(Broker)를 통해 실시간으로 받아지는 각 토픽별 데이터를 토대로 자동으로 환경을 제어하는 시스템의 구현하고 시험을 통하여 동작을 확인하였다. 이런 시스템은 향후 실시간으로 데이터를 추적 및 모니터링이 필요한 헬스케어, 산업용 IoT, 화재 예방 등에 유용하게 응용될 것이라 기대된다.
최근 산업 현장에서 재해는 설비의 다양화, 인적 구성의 복잡성, 작업환경의 변화 등으로 다양하게 발생되고 있다. 특히 경제적 자립도가 취약한 중소기업에서는 관리능력이 미흡하여 안전에 대한 조직 및 관리, 교육 등이 큰 문제점으로 대두되고 있다. 우리나라의 안전관리의 현실은 대기업 중심으로 이루어지고 있는 실정이나 재해율은 일본 등 주변국보다 2~4배 높은 수준으로 선진국에 비해 아직도 매우 심각한 문제이다. 한편, 환경과 재난방지, 헬스케어 등과 같은 분야에 널리 활용되고 있는 고도화된 IoT 기술은 최근 빌딩, 도시 관제 시스템뿐만 아니라 산업 현장의 설비와 인력관리 등 IoT 기술의 활용이 활발해지는 추세다. 본 논문에서는 IoT를 활용한 기술 개발을 통해 다양한 분야의 산업현장에 산재하고 있는 각종 위험인자를 포함하여 작업자의 근로 환경 정보를 영상 및 센싱 데이터를 이용하여 인지하고 작업자에게 현장 위해요인을 파악함으로써 합리적인 대책의 마련을 통해 작업자의 안전을 보장하고, 이와 더불어 업무지원 정보를 실시간으로 제공하여 인명피해의 감소, 작업능률과 생산성 향상을 야기할 수 있는 스마트 안전제어 및 원격 업무 지원을 위한 지능형 산업안전 관리 시스템을 개발하였다.
This paper is the second part of the January 2018 issue of the Korean Society for Engineering Education, The "Equilibrium and Unbalance Analysis of Taegeuk Pattern DNA Matrix Codes," and is an extension of the paper published in the IoT Section of the 2017 Summer Conference in Jeju. In this paper, we have reviewed the history of what is life, and 5G Mobile communication: with IoT followed by recent research on influenza RNA gene mutation and DNA mutation variants, and the insights of Watson and Crick. Inspired by a single Franklin DNA X-ray diffraction photograph, they received the Nobel Prize for the Nature publication of DNA that has three patterns and regular repeatability. Professor MoonHo Lee has solved the three patterns in Diagonal, Left to Right, and Vertical matrices in a 2x2 matrix[CU; AG] and A = T = U = 30% C = G = 20%. We also proposed DNA Watch. This is the Healthcare IoT, which is seen by the DNA Watch on the wrist, the type of Tai Chi pattern of the body, and is immediately connected to the smartphone and delivered to the doctor.
타원곡선 암호 알고리즘은 RSA 공개키 알고리즘에 비해 짧은 키의 길이와 적은 통신 부하 때문에 IoT 환경에서 인증용으로 많이 사용되고 있다. 타원곡선 암호 알고리즘의 핵심연산인 스칼라 곱셈이 안전하게 구현되지 않으면, 공격자가 단순 전력분석이나 차분 전력분석을 사용하여 비밀 키를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 스칼라 난수화와 타원곡선점 가리기를 함께 적용하고, 연산의 효율성이 크게 떨어지지 않으며 전력분석 공격법에 대응하는 결합 난수 타원곡선 스칼라 알고리즘을 제안한다. 난수 r과 랜덤 타원곡선 점 R에 대해 변형된 Shamir의 두 배 사다리 알고리즘을 사용하여 타원곡선 스칼라 곱셈 kP = u(P+R)-vR을 계산한다. 여기에서 위수 n=2l±c일 때, 2lP=∓cP를 이용하여 l+20 비트 정도의 u≡rn+k(modn)과 ν≡rn-k(modn)를 구한다.
본 논문에서는 U-네트에서 수용 영역을 다양화하여 기존의 모델보다 정확도가 개선된 새로운 혀 영역 분할을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 수용 영역 다양화를 위하여 병렬 컨볼루션, 팽창된 컨볼루션, 상수 채널 증가 등의 방법을 사용하였다. 제안된 딥러닝 모델에 대하여, 학습 영상과 테스트 영상이 유사한 TestSet1과 그렇지 않은 TestSet2의 두 가지 테스트 데이터에 대해 혀 영역검출 실험을 진행하였다. 수용 영역이 다양화됨에 따라 혀 영역 분할 성능이 향상되는 것을 실험결과에서 확인할 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 TestSet1의 경우 98.14%, TestSet2의 경우 91.90%로 U-net, DeepTongue, TongueNet 등 기존 모델의 결과보다 높았다.
정보를 공유하기 위해 사용되어온 인터넷은 사용자들이 유일하게 정보를 송, 수신하는 매개체로 인식되어 왔다. 또한 꾸준한 정보통신 기술의 발전으로 다양한 디바이스들이 개발되어 이용되고 있으며, 이들 디바이스들은 사용자들이 이용하고 있는 형태를 넘어 디바이스들간에도 정보를 주고 받는 환경으로 변화되어 가고 있다. 사물 인터넷 기술은 인터넷을 통해 서로 연결되어 있으면서 사람과 사람뿐만이 아닌 다양한 디바이스들간에도 인터넷을 이용하여 필요한 정보들을 공유하면서 시간과 장소에 구분되지 않으면서, 소통 가능하게 하고 있다. 본 연구에서는 사물인터넷을 이용한 스마트 헬스케어 산업현장의 사례들에 대해 살펴보았으며 각 제품들의 개발 배경 및 서비스 이용 과정 및 절차등을 감안한 앞으로의 발전 가능성에 대해 연구하였다.
초연결사회(hyper connected society)의 IoTs의 발달로 U-헬스케어 시대가 전개되며, 웰니스 라이프, 인간수명 연장 등의 사회 전반에 걸쳐 많은 변화가 야기되고 있다. 한국은 2017년 고령사회에 진입하며 초연결사회의 IoTs의 이기를 적용한 실버산업이 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 특히 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 뉴실버세대의 웰니스 라이프에 기반한 건강증진에 관련된 높은 관심은 시니어시프트(senior shift)현상을 야기시켰다. 이에 본 연구에서는 뉴실버세대의 특성을 규명하고, 그에 맞는 U-Hospital 서비스의 일환으로 개인 맞춤형 운동처방 실행을 위한 운동 흥미 유도 목적의 웨어러블 시리어스 게임 기획 방향을 심층면접을 통해서 도출하였다. 그 결과, 'U-실버세대'를 위한 웨어러블 시리어스 게임의 사용 시나리오는 전문의료진(게임진행 지도사)과 검진의뢰자(U-실버세대) 그리고 인터페이스(컴퓨터), 3자 간의 트라이앵글 시스템이 적용된 건강검진 및 재활 모니터링을 위한 수단으로 활용되어야 할 사회적 필요성을 도출하였다. 또한 이는 실버세대의 신체기능 저하에 대한 우려를 개인 맞춤형 운동처방 수행으로 개선하기 위한 목적이며, 검진 종료 후에는 온/오프라인 커뮤니티 활동을 융합하여 실버세대의 친목도모의 니즈와 일상성을 탈피해야 하며, 게임 레벨 상승에 따른 성취감 부여를 통해 게임의 지속 가능성을 증대시켜야 할 필요성 등이 도출되었다. 이를 토대로 검진의뢰자가 선호하는 식도락 여행을 주제로 친숙한 인터페이스를 사용하고, 단순한 게임 규칙을 적용하여 디지털 디바이스 사용에 미숙한 U-실버세대의 사용성을 높인 웨어러블 시리어스 게임을 기획하였다.
유비쿼터스 정보 기술을 기반으로 다양한 업무 지원 기기간 네트워크를 형성하여 업무 처리를 지원하는 u-Office와, 지능화된 다양한 사물에 인터넷 연결성을 제공하여 지능적 서비스를 제공하는 Internet of Things(IoT)는 기하급수적으로 증가하는 다수의 객체간 통신을 수행하므로 네트워킹 자원의 최적화 기술이 필수로 뒷받침되어야 한다. 데이터 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하기 위한 기술 연구는 다방면으로 진행되고 있으며, 특히 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하는 패킷 헤더 압축 기술은 다양한 국제 표준이 개발되어 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), Long Term Evolution(LTE), IPv6 over Low power Wireless Personal Area Network(6LoWPAN) 등의 네트워크에 활용되고 있다. 본 고에서는 모바일 와이맥스, LTE, 6LoWPAN에서 각각 사용되는 패킷 헤더 압축 기술인 Payload Header Suppression(PHS), Robust Header Compression(ROHC), Header Compression(HC), Improved Header Compression(IPHC)의 개발 동향을 제시하고 각 기술의 특징을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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