의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어파인 변환(Affine Transform)및 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 SR 알고리즘만 적용한 영상보다 어파인 변환과 투영 변환을 거친 후 SR 알고리즘을 적용한 영상에서 해상도가 확실하게 더 증가되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비콘과 스마트폰 GPS(Global Positioning System) 수신기를 이용하여 위치기반 쇠퇴지역 재난재해 위험성 예측 시스템을 구축하였다. 비콘은 주로 실내에 설치되어 실내의 삼각측위를 이용한 이용자 위치 파악에 사용되었으나 실외에 설치되어 위험지역 등록위치 및 온습도 정보 수집에 활용하여 기존 연구들과 차별성이 있다. 또한, 실외에 설치되기 때문에 비콘 자체의 방수, 방습, 방진 기능이 필요하며 온습도 비콘의 경우 센서가 외부에 노출되어야 하기 때문에 별도의 컨테이너로 방수 기능을 보완하였다. 이러한 기능을 바탕으로 쇠퇴·취약 지역을 실시간으로 정보를 파악하고, 온도/습도 정보를 수집한다. 또한, 해당 지역의 날씨 및 미세먼지 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 비콘과 스마트폰 GPS 수신기를 통해 사용자 위치 데이터가 습득되며, 사용자가 쇠퇴·취약 지역을 전송할 시 데이터를 구축하여 위험지역을 확인할 수 있다. 또한, 미시공간의 온도/습도 데이터를 수집하고 이를 활용해 기후변화에 대응할 수 있는 데이터를 구축할 수 있다. 데이터를 활용하여 미시공간에서의 쇠퇴지역을 구체적으로 파악할 수 있으며, 축적되는 데이터를 통하여 다양한 분석이 가능하다.
현재 홈 네트워크, 센서 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 등에 대한 활발한 연구가 진행되면서 무선 이동 애드-혹 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 무선 이동 애드-혹 네트워크란 기존의 유선하부구조의 도움 없이 이동 호스트들만으로 구성되는 임시적인 네트워크로, 언제 어디서나 컴퓨팅 환경을 이용할 수 있도록 하는 개념의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 네트워크이다. 본 논문에서는 다중 경로의 수를 제한하는 소스 라우팅 프로토콜을 기반으로 무선 이동 애드-혹 네트워크의 확장 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트들 간 또는 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트와 유선 네트워크 서비스를 지원하는 기지국 간에 링크 및 중간 호스트의 중복을 허용하는 다중 경로를 유지함으로써 경로 재설정 및 재등록으로 인한 오버헤드를 줄이는 기법이다. 이와 같이 다중 경로를 유지함으로써 출발지와 목적지간 데이타 패킷 전송 지연 및 패킷 손실을 줄일 수 있으며, 따라서 보다 신뢰적인 방법으로 무선 이동 애드-혹 네트워크를 유선 네트워크로 확장시킬 수 있다. 성능 평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 기법이 단일 경로를 사용하는 일반적인 확장 기법들보다 이동 속도 증가에 따른 처리량 및 단대단 지연이 보다 안정적이며, 노드/링크가 전혀 중복되지 않는 다중 경로를 사용하는 기법에 비해 낮은 오버헤드를 가짐을 보인다.
현재 홈 네트워크, 센서 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 등에 대한 활발한 연구가 진행되면서 무선 이동 애드-흑 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 무선 이동 애드-혹 네트워크란 기존의 유선 하부구조의 도움 없이 이동 호스트들만으로 구성되는 임시적인 네트워크로, 언제어디서나 컴퓨팅 환경을 이용할 수 있도록 하는 개념의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 네트워크이다. 본 논문에서는 다중 소스 라우팅 프로토콜 기반의 무선 이동 애드-혹 네트워크 환경과 Mobile-IP 기반의 네트워크 환경을 연동하는 기법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트와 기지국간 다중 경로를 유지함으로써 경로 단절시 경로 재설정 및 재등록으로 인한 오버헤드를 줄이며 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 패킷을 Mobile-IP 패킷으로 변환하는 기능을 기지국에서 수행하도록 함으로써 이동호스트들의 오버헤드를 감소시키는 기법이다. 성능 평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 기법이 단일 경로를 사용하는 일반적인 연동 기법들보다 이동 속도 증가에 따른 처리량 및 단대단 지연이 보다 안정적이며, 노드/링크가 전혀 중복되지 않는 다중 경로를 사용하는 기법에 비해 낮은 오버헤드를 가짐을 보인다.
과거 값비싼 워크스테이션에서만 구현 가능했던 실시간 가상스튜디오를 이제는 하드웨어의 발달로 개인용 컴퓨터에서도 운용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 실시간 제작의 그래픽 품질에는 한계가 있기 때문에 영화나 드라마에서는 후반 제작(post production)으로 그래픽을 합성하는 것이 일반적이다. 그러나 후반 제작을 위한 순수 영상 기반 카메라 추적은 많은 작업 시간을 요하며, 자주 불안정한 결과를 보인다. 이를 극복하기 위해 가상스튜디오와 마찬가지로 촬영 단계에서 카메라 모션 데이터를 센서로부터 수신하되, 이를 저장하여 후반제작에서 활용할 수 있는 시스템(POVIS: post virtual imaging system)을 제안하였다. 실사와 그래픽의 매끄러운 정합을 위해서는 정확한 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 하는데, 이를 위해 두 장의 평면 패턴만을 이용하여 간단하게 수행할 수 있는 캘리브레이션 방법을 사용하였다. 또한 카메라 센서 데이터는 기계적 부정합 등으로 인해 약간의 오류를 포함하게 되는데, Kalman 필터를 이용하여 이를 줄이는 방법을 제안하였다. 개발된 POVIS는 다큐멘터리 제작에 사용되어 작업 시간을 크게 단축시키고, 특징점의 부재로 인해 기존의 방법을 적용할 수 없는 영상에서의 카메라 추적을 성공적으로 수행하였다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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