본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.
최근에 PDA, IMT-2000, e-Book 등이 보편화되면서 이러한 기기들을 사용하는 사용자의 수가 크게 증가하고 있다. 그러나 아직도 사용 가능한 메모리의 크기는 데스크톱 컴퓨터에 비해 상당히 적은 편이다. 이런 제품들에서, 트루타입 폰트는 품질 좋은 글꼴을 요구하는 사용자들이 증가함에 따라 수요가 증가하고 있으며, Windows CE를 탐재한 제품들에서는 기본적으로 사용되고 있다. 하지만 트루타입 폰트의 크기는 PDA와 e-Book과 같은 적은 메모리를 가진 제품들의 상당히 많은 공간을 차지하게 된다. 그러므로 트루타입 폰트외 크기를 줄이려는 노력이 요구된다. 본 논문은 트루타입 폰트에 내장된 비트맵 데이타(EBDT) 중에 한글 부분만을 줄이기 위해 2 단계의 압축과정을 거친다. 1 단계에서는 비트맵을 초성, 중성, 종성의 형태로 분리하여 합성 비트맵으로 구성하고, 2 단계에서는 분리된 각각의 비트맵들의 중복을 조사하여 제거하게 된다. 본 논문은 한글 완성형과 조합형 트루타입에 내장된 비트맵을 압축하였으며, 완성형 폰트의 경우 35%, 조합형 폰트의 경우 7%의 압축률을 보인다. 또한 완성형 트루타입의 경우 전체 트루타입 폰트의 9.26%의 압축률을 보인다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT)은 무선 인터넷을 기반으로 다양한 디바이스를 연결하고 센서를 통해 환경 정보를 획득하고 이를 기반으로 제어하는 여러 기술이 융합된 컴퓨팅 패러다임이다. IoT 환경에서 애플리케이션은 네트워크에 연결된 여러 디바이스들을 이용하여 사용자에게 유용한 정보와 편의를 제공할 수 있다. IoT 디바이스들은 단순한 정보를 제공하기도 하고, 다수의 디바이스들의 협업에 의한 서비스를 제공하기도 한다. 즉, IoT 애플리케이션은 빠르게 보급되고 있는 IoT 디바이스와 같이 상호작용한다. 이런 이유로 IoT 애플리케이션의 개발은 소프트웨어 기능만으로 구성된 소프트웨어 시스템 개발에는 나타나지 않는 비전형적인 기술적 이슈를 가지고 있다. 나아가 임베디드 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 등의 패러다임과도 구별되기 때문에, 기존 형태의 시스템 개발에서 볼 수 없었던 이슈를 가지고 있다. 본 논문은 IoT 애플리케이션 개발에서 발생하는 기술적 어려움을 분석하고, 이들을 효과적으로 해결할 수 있는 기법들을 제시한다. 제시된 이슈들과 기법들을 검증하기 위하여, IoT 애플리케이션을 개발한 사례연구 결과를 보여준다. 이를 통하여, IoT 애플리케이션 개발의 비전형적인 기술적 이슈들이 구체적으로 어떻게 발생하여, 제시된 솔루션들이 어떻게 효과적으로 적용되었는지 분석한다.
드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.
최근 급증한 클라우딩 컴퓨팅의 수요 해결과 네트워크 가상화 서비스 지원을 위해 등장한 SDN(Software Defined Networking)은 많은 기업과 단체들에 의해 차세대 네트워크 기술로 주목받고 있다. 하지만, 원래 SDN이 설계된 유선 네트워크와는 달리, 무선 네트워크에서의 SDN은 노드의 이동성을 제공해주지 못하는 제약을 가지고 있다. 본 논문에서는 SDN의 기존 오픈플로우 프로토콜을 확장하여, SDN Controller가 네트워크의 무선자원을 관리하고 노드들의 이동성을 지원하는 SDN 기반의 네트워크 플랫폼을 개발하였다. 본 논문의 이동성 지원 기능은 SDN Controller의 무선 자원관리 기능을 이용하여 두 개 이상의 무선 인터페이스를 이용한 노드의 이동을 지원할 수 있는 장점을 가진다. 또한 본 논문에서는 구현 기능을 시험하기 위해, 다양한 이동 실험에 따른 여러 전송 성능에 관한 파라미터들을 측정하였고, 하나의 무선 인터페이스를 사용했을 때와 두 개의 인터페이스를 사용했을 때의 성능에 관한 파라미터를 비교하였다. 본 논문에서 제안한 SDN 기반 네트워크 플랫폼은 SDN 환경에서 무선 네트워크의 자원을 모니터링하고 노드들의 이동성을 지원하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
잭업드릴링 리그는 해양 석유와 가스 탐사 산업에서 널리 사용되는 모바일 해양 플랫폼이다. 그것은 시추 및 생산을 위한 캔틸레버 시추 장치가 있는 독립적인 3개의 다리가 있는 자체 승강식 장치이다. 전형적인 잭업리그는 삼각형 선체, 타워형 데릭, 캔틸레버, 잭케이스, 거주구와 다리로 구성되며 여기에는 스퍼드캔 구조, 개방형 트러스, X-교차 구조로 구성된다. 일반적으로 잭업리그는 수심 130m~170m에서만 운용이 되고 있다. 최근 들어 개발 유정이 심해로 이동하면서, 깊은 수심과 가혹한 환경조건을 만족해야 한다. 리그의 작업 상태에서 모든 정적, 동적 하중은 레그(Leg)를 통해서 지탱되는 특징이 있다. 이러한 리그의 중요한 이슈는 순간적으로 큰 충격에너지를 발생시키는 충돌에 대한 레그의 안전성이다. 본 연구에서는 LS-Dyna 프로그램을 이용하여 DNV 선급에서 규정하고 있는 충돌에너지 35MJ 요구사항에 대한 수치해석 및 검증을 수행하였다. 충돌 선박은 배수량 7,500톤 작업 지원선을 사용하였고, 5가지 충돌조건을 선정하였다. 해석결과로부터 모든 충돌조건은 선급 기준을 만족하지 못한다. 코드 방향 충돌조건은 충돌에너지 15MJ, 브레이스 충돌조건은 6MJ이 합리적이다. 따라서 충돌시나리오에 따른 합리적인 충돌에너지 기준의 제정이 필요로 하다.
성공적인 보철 수복물을 제공하기 위해서는 치과의사와 치과기공사 간의 긴밀한 의사소통은 중요한 요소이다. 치과기공사와 의견 교환은 주로 기공의뢰서와 사진촬영의 형태로 이루어져 왔으나 정보 전달이 제한될 수 있다고 보고되었다. 현재는 디지털 기술에 기반을 둔 보철물 제작이 일반화됨에 따라 영상 객체를 웹상에 저장하고 모바일 브라우저를 통해 손쉽게 확인할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CAD 소프트웨어를 이용하여 보철물을 설계하고 웹뷰어를 통해 치과의사와 설계된 보철물을 검토하여 보철물의 설계를 개선한 증례들을 소개한다. 본 프로토콜을 통해 교합면 및 치관 형태, 대합치 치료, 치은측 치간 공극의 크기, 가공치 하방 형태 등을 개선할 수 있었다. 이러한 웹뷰어를 통한 보철물 설계를 3차원적으로 치과의사와 공유하고 토의하여 수정하는 과정은 구강내 조건의 다양성과 개별화된 요구를 반영하는 데 기여하여 기능적이고 심미적인 보철물을 제작하는 데 도움을 줄 수 있다.
목적 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램을 다룬 문헌을 분석함으로써 연구의 대상자, 프로그램의 제공자, 기간, 요소 및 결과 등을 알아보고자 한다. 연구방법 : PubMed, Embase, Web of Science, 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service)를 사용하여 문헌을 수집하였다. 주요 검색어는 "School readiness" AND ("Occupational Therapy" OR "Rehabilitation"), "학교준비도" AND ("작업치료" OR "재활")을 사용하였다. 선정기준과 배제기준을 통하여 최종 8편의 연구가 선정되었다. 결과 : 학교준비도 프로그램 유형에는 복합적 기능 훈련, 운동 기술 훈련, 부모교육 프로그램, 애플리케이션을 이용한 프로그램들이 있었고 가장 높은 비중을 차지한 유형은 복합적 기능 훈련이었다. 프로그램의 제공자는 작업치료사, 심리학자, 물리치료사, 언어치료사, 사회복지사, 교육자가 있었고 심리학자가 가장 많은 연구를 진행하였다. 중재 프로그램의 구성요소는 학업 기능, 운동 기능, 사회적 기능, 부모교육, 기타로 분류할 수 있었으며 학업 기능과 사회적 기능이 큰 비중을 차지하였다. 프로그램 적용 결과 다기능적 기술, 문해력, 양육 기술, 대동작·소동작 기능의 향상을 나타냈다. 결론 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램 유형, 제공자, 중재 요소, 결과 등을 분석하여 학교 기반 작업치료의 기초 자료를 마련하고자 하였다. 최근 학교준비도 프로그램에 관한 관심과 연구는 증가하고 있으며 작업치료사들도 학교 관련 재활 분야에서 역할을 정립하여 다양한 학교 기반 작업치료가 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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