기존 GIS는 고정적인 공간데이터를 저장 편집 삭제하기 위한 시스템으로만 활용되고 있는 것이 사실이다. 이는 기존에 구축되었거나 현재 진행중인 지리정보 시스템의 대부분이 시간의 변화에 따른 공간적 변화를 처리할 수 없는 정적인 데이터만을 처리하고 있고 효율적 관점에서도 경제성이 없기 때문이다. 이와 같은 이유로 기존의 기존 GIS에서는 공간데이터를 저장할 때, 시간의 개념을 제외한 정적인 시점에서의 공간정보만을 저장하고 있고 그에 따라 시간의 변화에 따른 공간정보의 이력정보가 저장될 수 없기 때문에 과거에서부터 현재까지의 공간변화정보를 분석하기가 어려우며 미래의 공간변화정보를 예측하기도 쉽지 않다. GIS를 위한 미래의 이상적인 목표는 시간 정보와 연계하여 공간정보를 획득하고 시간을 통한 공간적 정보에서의 변화들을 파악하고 분석하는 것이나 이와 같이 어떤 현상에 대해 시간적 변화를 반영할 수 없는 것은 모델화된 세계에 대한 역동적인 분석이나 이해를 하는데 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 기존 GIS에서 처리하지 못하였던 공간현상들은 ‘어떠한 현상들인지’를 규명하고 이러한 ‘공간현상들이 어떠한 기술들에 의해 처리될 수 있는지’ 기술 적용 모델을 제안하는 것으로 두 가지 사항을 핵심 연구사항으로 보고 있다. 첫 번째 ‘어떠한 공간현상을 4D GIS에서 처리하려고 하는가’에 대한 핵심 연구사항에서는 기존 GIS에서 간과하였던 ‘시간’과 ‘다차원’의 요소로 인해 변화하는 공간현상은 무엇인가를 규명하려고 하였다. 두 번째 ‘4D GIS를 통해 동적인 공간현상을 어떠한 기술로 처리하고 분석하여 시각화하였는가’에 대한 핵심 연구사항에서는 실세계의 동적인 공간현상을 어떠한 기술로써 처리ㆍ분석ㆍ시각화할 수 있는지 다양한 공간현상을 적용하여 보았다. 본 논문에서 제시한 4D GIS 기술적용 모델은 기술적 관점에서의 한계로 처리하지 못하였던 동적인 공간현상들을 처리ㆍ분석ㆍ시각화하려는 차세대 GIS의 기술개발 가이드 역할을 수행할 것으로 기대된다.
본 논문은 맥동 성분의 적분비를 이용한 펄스 옥시메터의 산소포화도 계산 모델의 설계 및 분석에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 손가락이나 귀볼에서 투과된 광신호를 직류성분 A 와 맥동성분 A , Sinwt 잡음성분 A 등으로 모델링하였다. 또한 맥동성분과 직류성분의 효율적인 분리를 위해 맥동성분에 대한 평균치 A 를 직류성분으로 규정하였고, 적분비를 이용하여 잡음성분을 어떻게 제거 하는지에 관하여도 기술하였다. 본 알고리즘은 신호의 맥동성분을 단순 가산에 의한 적분 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 산소농도 추출을 간략하게 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 알고리즘 성능평가는 펄스 옥시메터에서 많이 사용하고 있는 맥동성분의 진폭비를 이용한 방법과 비교하였다. 비교결과는 본 알고리즘에서 샘플링 시간을 고려한 최적의 조건인 4주기의 면적계산 주기를 가졌을 때 기존의 방식보다 평균오차가 1%정도 향상되었으며, 회귀직선의 신뢰도를 보여주는 결정계수 r 도 0.985로 0.970보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.
모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
1990년대 초반에 IETF(Internet Engineering TaskForce)는 IPv4의 주소 고갈 문제에 대한 임시해결책인 CIDR(Classless Inter-Domain Routing), NAT, 사설 IP 주소 등의 도입과 함께 기존 IPv4 주소 체계에서의 많은 단점들을 수정 및 보완할 수 있는 새로운 주소체계 도입에 관한 논의를 시작하였다. 그 결과 새로운 주소 체계와 관련된 다양한 표준안들이 제안되었는데, 이들 중 가장 발전 가능성이 높은 방안으로 SIPP(Simple Internet Protocol Plus)가 채택되어 지금의 IPv6로 발전하였다. 기존의 IPv4에서 실시간 데이터의 처리 능력과 QoS 관련 성능, 보안, 라우팅의 효율성 등의 많은 분야와 관련하여 부족했던 부분들이 수정 및 보완됨과 동시에 새로운 개념들이 도입되었다. 하지만 IPv6 환경에서도 보안을 위협할 만한 다양한 요소들이 존재하며, 이에 따라 안정적인 데이터 통신 환경의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 본 논문에서는 일방향으로 데이터를 전송하면 불확실하고 잠재적인 위협 요소로부터 시스템을 보호할 가능성이 높아진다는 점에 착안하여, IPv6 환경에서의 일방향 통신 알고리즘을 개발하였다. 먼저 기반 환경인 IPv6 및 ICMPv6에 대해 조사 및 분석하고 그에 따른 해결방안인 일방향 통신 알고리즘을 제시한다.
지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.
길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.
최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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