본 논문은 플라잉디스크를 사용한 경기중 하나인 얼티미트 경기에 사물인터넷 기술을 접목하여 경기진행 사항을 선수중심 및 경기원반 중심으로 추적하며, 경기 결과에 대한 선수간 종합적인 관계분석을 수행하였다. 선수 및 경기원반에 GPS기능이 내장된 WiFi 모듈을 장착하여 경기 진행 중 선수의 ID, GPS로부터 수신된 위도/경도 값 및 시간이 실시간으로 데이터베이스에 저장되며, 경기진행용 모바일 앱을 통해 선수들간의 경기진행 상태에 대한 정보들도 동시에 데이터베이스에 저장된다. 경기종료 후 이러한 정보들에 기반하여 경기내용에 대한 종합분석을 수행 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 데이터베이스에 저장된 정보를 활용하여 선수중심의 경기진행상황 및 경기원반중심의 득점상황을 가상 경기장에서 동영상 형태로 재현 할 수 있도록 설계하였으며, Python프로그램을 활용하여 선수중심의 다양한 경기분석 정보를 각종 그래프로 표시하였다.
현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
가상현실 헤드셋에 대한 제어는 머리에 착용한 상태에서 손을 사용하기 때문에 조작에 대한 부담감이 발생한다. 본 논문에서는 손을 사용하지 않고 즉각적인 입력신호를 줄 수 있는 안전도(EOG, electro-oculogram)를 이용한 가상현실 헤드셋 입력시스템을 제안하였다. 이는 가상현실 헤드셋의 제어를 위한 입력 신호를 손의 움직임 없이 사용자의 안전도만으로 디스플레이 되는 콘텐츠를 제어할 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템은 모바일 폰, 가상현실 헤드셋, 그리고 뇌전도 데이터 획득용 헤드셋으로 구성되어 있으며, 신호처리 및 제어를 위한 Unity3D 엔진을 이용하여 제어 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템을 통해 가상현실 헤드셋의 손쉬운 제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 만성질환을 갖고 있으면서도 일상생활을 하고 있는 환자들의 응급상황을 신속히 감지하여 능동적으로 대처할 수 있게 하는 u-Health 시스템의 개발에 관하여 기술한다. 기울기 및 진동 센서, GPS, CDMA 통신 모듈 등으로 구성된 PHCH(Personal Health Care Host) 장치에 의해 환자의 위급상황이 신속히 감지되면 현재 환자가 위치한 위치정보를 병원과 보호자의 모바일 단말기로 문자 전송하여 상황에 즉각 대처할 수 있도록 한다. 특히, 시스템은 신경회로망을 이용하여 센서로부터 수신되는 신호 데이터를 분석하고 기절 또는 발작 증상과 같은 응급상황을 신속히 판단한다. 또한 환자의 응급 상황시에 GPS 데이터를 이용하여 환자의 위치를 지도에서 확인할 수 있다. 일상생환을 하면서 항상 주의가 필요한 만성질환자에게 이 시스템을 적용시킴으로써 응급 상황에 신속히 대처하여 귀중한 생명을 구할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트폰과 사물인터넷((IoT) 발달의 빠른 성장세와 모바일 동영상을 중심으로 한 폭발적인 데이터 사용의 수요는 날로 증가하고 있다. 이러한 데이터 사용의 증가는 현재 체계에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 특히 호스트 기반 네트워크는 서버 집약적으로 다수의 클라이언트들이 서로 동일한 콘텐츠를 요구할 경우 서버로의 트래픽 집중으로 인한 병목현상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 미래 네트워크 기술인 CCN이 대안으로 등장했다. CCN 기술의 중간 노드 Caching을 활용하면 대역폭 사용 또한 효율적으로 사용할 수 있다. 군의 특수한 환경에서 사용되는 사용자 요청 기반의 Pull-based 네트워크인 과학화경계시스템과 해안정보공유체계에에 CCN 적용결과 평균응답시간의 70%가 개선이됐으며 네트워크 통신량 역시 기존 체계에 비해 10%로 감소해 보다 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다.
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
경찰청 자료에 따르면 한국에서 사망 교통 사고의 75.5%는 화물차 사고이다. 한국에서 화물차 사고로 숨지는 사람은 매년 약 1000명이며, 매일 2~3명이 화물차 사고로 사망한다. 한국의 화물노동자들은 화물차 사고가 끊이지 않는 이유로 열악한 노동조건을 응답하고 있다. COVID 19는 비대면 물류 수요를 증가시키고 있다. COVID 19로 인하여 급격하게 증가한 물류 수요는 기존의 낙후된 물류 기술과 낙후된 물류 시스템으로 인하여 운송 과정의 비효율성을 나타내고 있다. 이러한 한국 운송 시스템의 비효율성은 영세 물류 개인 사업자들에 대한 과도한 업무 부담으로 이어지고 있으며, 한국 운송 시스템의 비효율성은 2020년 이후 급격하게 증가한 물류 산업 재해 사망자 수로 나타나고 있다. CIPs에 입주한 한국 중소 기업들은 별도의 스마트 출입 인증 시스템을 갖추지 못하고 있는 경우가 많으며, 이로 인하여 최종 목적지인 출입 단계에서 많은 운송 시간들이 낭비되고 있다. 스마트 출입 인증 시스템 아키텍쳐를 통하여 영세 물류 개인 택배 사업자는 법적 안정성 개선 효과를 얻을 수 있으며, CIPs 중소 기업들은 물류 운송 시간을 단축하는 효과를 얻을 수 있다. CIPs스마트 출입 시스템은 현재 활성화되어 있는 Mobile OTP를 활용하므로, 시스템 설계 비용을 크게 절감할 수 있으며, 개별 휴대폰 단말기에 발생하는 Data용량 부담을 크게 줄이고, 개별 휴대폰 단말기의 응답 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존에 다양하게 활용되던 OTP 체계와 호환성이 있으며, OTP 시스템의 오랜 사용 기간을 통한 시스템 신뢰성도 높다. 사용자 고객들의 OTP 시스템 이해도도 다른 스마트 출입 시스템에 비하여 높다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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