컴퓨터 기술이 발전함에 따라 스마트폰, 태블릿 PC 등의 보급이 확산되고 디지털 매체로의 접근이 용이해졌다. 컴퓨터의 하드웨어 성능이 향상되고, 하드웨어 형태의 변화가 발생하였지만 기본적으로 이루어지는 동작 매커니즘의 변화는 이루어지지 않았다. 일반적으로 컴퓨터의 프로그램이 동작하게 되면 프로그램에서 사용하는 데이터가 메모리에 상주하게 된다. 이러한 데이터는 운영체제 동작의 효율성 때문에 메모리에 남아있게 되나, 메모리 덤프나 실시간 메모리 분석을 통해 메모리 내의 데이터에 접근이 가능하다. 이 데이터를 악용할 경우 사용자의 개인정보나 암호화 키, 기밀 데이터 등이 유출될 수 있기 때문에 대응 방안이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 가상 메모리의 주소를 이용해 해당 프로세스의 물리 메모리 주소를 찾아내고 해당 프로세스의 메모리 데이터 초기화를 이용하여 사용자의 데이터 유출을 최소화하는 방안을 제안한다.
IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
자체 배터리를 기반으로 동작하는 능동형 RFID(Radio Frequency IDentification)시스템에서 태그의 에너지 절약은 매우 중요하다. 표준 프로토콜은 태그의 에너지를 절약하기 위해 태그의 Sleep모드를 이용하여 에너지를 절약한다. Sleep모드로 동작중인 태그들은 리더로부터 특수한 신호를 수신하면 깨어나게 되며, Sleep명령어를 수신하기 전까지 지속적으로 Rx모드를 유지하여 에너지를 낭비한다. Overhearing은 태그를 목적지로 하지 않은 프레임을 수신하여 불필요한 에너지를 소모하는 상태를 말한다. 우리의 분석에 따르면 Overhearing으로 인하여 태그가 소모하는 에너지는 필수적으로 소모하는 에너지보다 수십 배나 많이 발생했다. 우리는 이 문제를 제거하기 위해 효과적인 통신 구간을 미리 태그에게 알려주는 RANO(Reservation Aloha for No Overhearing) 프로토콜을 제안한다. 우리는 실제 구현을 통해, 태그의 수, 데이터의 크기를 바꿈으로써 제안된 프로토콜의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 프로토콜이 표준 프로토콜보다 에너지를 약 22배 절약하였다.
제조업 근로자는 근무 환경에서 반복 작업에 의한 근골격계 질환의 위험에 쉽게 노출되어 있다. 이는 신체를 반복적으로 이용하는 직업 특성상의 문제에 기인한다. 하지만 현재 감시 및 예방을 위한 모니터링 시스템이 제공되지 않아 매년 위험에 대한 근로자의 노출도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IMU 센서를 사용한 웨어러블 장치 제작을 통해 실제 작업 환경에서의 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 제시한다. 웨어러블 형태의 장치를 착용 후, 근골격계 움직임에 따른 회전 값을 받아와 데이터 분석을 통해 사용자의 움직임을 판단해낸다. 이때, 바이어스 제거와 누적 오차를 제거해 정교한 데이터 취득하여 이를 동적 임곗값 형식으로 분석하여 사용자의 회전 운동 횟수를 측정해내어 위험도를 판단한다. 본 논문에서 제안한 웨어러블 장치를 이용 팔꿈치 근골격계 질환에 대한 회전 횟수를 측정하는 웹 페이지를 통해 본 방법의 효과를 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
인구의 도시 집중화가 심화되고 도시지역에서의 국지성 폭우, 폭설, 폭염 등과 같은 이상 기상재해가 매해 증가하면서, 도시지역의 지리적 특성을 고려한 도시기상정보서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 도시기상정보서비스는 현재보다 더욱 세밀한 단위로 도시의 기상 현상을 관측하여 실시간으로 도시에 특화된 유용한 기상정보를 제공하는 첨단 과학기술 분야로, 도시민의 삶의 질 향상뿐만 아니라 도시내 산업 발전에도 기여할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 이러한 도시기상정보서비스의 경제적 가치를 해당 정보서비스의 수요자인 도시민을 대상으로 조건부가치평가 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 수도권 가구들을 기준으로, 한 가구당 평균적으로 향후 5년 동안 연간 5,963원을 도시기상정보서비스에 지불할 의사가 있는 것으로 나타났으며, 가구주의 사회 경제학적 특성에 따라 지불의사액에 차이가 있는 것으로 나타났다.
표면영상유속계(SIV)는 기존의 입자영상유속계(PIV)의 원리를 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법이다. 본 연구에서는 경제적이고 효율적인 유속측정 기법인 SIV 기법을 이용하여 국내 3개 하천에 대하여 현장 유량측정에 적용하였다. 현장 영상분석은 다중카메라 방식을 이용하였고 영상분석과정에 필요한 참조점과 횡단면 자료는 측량을 통하여 획득하였다. SIV로 측정된 유속을 검증하는 수로 실험의 결과, 평균오차 10% 이내의 정확도를 보여 정확한 유속측정이 가능함을 확인하였다. 그러나, 실제 하천에의 적용에서는 저수위시와 악천후시에 대해서는 20 % 이내의 오차를 보이는 것으로 나타났다. 향후 SIV 기법의 문제점들을 해결한다면 언제 어디서나 효율적이고 경제적인 유량측정을 할 수 있을 것이다. 그리고 이를 활용하여 실시간 하천정보시스템으로 발전시킴으로써 하천 관리에 큰 도움이 될 것이라 판단된다.
본 논문에서는 무선/이동 인터넷 환경에서 실시간 트래픽의 QoS 보장을 위한 자원 관리 기법에 대해서 연구한다. 이동단말은 이동성때문에 실시간 응용 서비스에서 요구하는 QoS에 중요한 영향을 갖는다. 현재 제안된 MRSVP는 자원 예약 지역 경계의 불명확성과 또한 세션들을 유지하기 위한 신호 과부하를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, MRSVP[1-5]와 이동 클러스터 개념을 조합한 신규자원 예약 프로토콜-이동클러스 기반의 H-MRSVP(Hierarchical MRSVP)-을 제안한다. 본 논문에서는 실시간 이동 호에 대한 이동 클러스터 기반의 H-MRSVP의 분석적인 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 이용하여 보호채널 할당 방식, 분산 호 수락제어 기법과 비교 분석한다. 성능 목표값으로는 신규호 차단율, 핸드오프 호 손실율, 무선 시스템에서이 채널 이용율과 호의 서비스 완료율을 보았다. 결과적으로 제안된 기법이 DCA보다는 채널 이용율 측면에서 좀더 유연하고, 보호채널기법보다는 이동호에 대한 좋은 채널 할당을 한다.
가스배관 열화부재의 실시간 역학물성 측정기술로 계장화 압입과 압입흔적 입체측정의 융합이 시도되었다. 압입하중-변위곡선을 계장화 압입시험으로 획득한 후 반사식 레이저 스캔너를 이용하여 압입흔적을 3차원으로 관찰하였다. 압흔 단면프로파일로부터 소성역 크기와 실제 접촉경계를 분석할 수 있었고, 두 값을 이용하여 소재의 항복강도와 경도를 계산하였다. 항복강도는 단축 인장시험에서 얻어진 값과 유사한 경향을 나타내었고, 경도는 재료쌓임 영향으로 압입곡선에서 계산된 값에 비해 $20{\sim}30%$ 낮은 값을 나타내었으나 최대 인장강도와 정량적인 관련성이 있음을 확인할 수 있었다. 덧붙여 압입하중 인가부의 형태를 수정하여 압입시험과 동시에 압흔주변 형상변화를 측정하기 위한 시스템도 고안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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