일반적으로 유도무기의 탐색기와 유도조종장치는 유도탄의 상태를 나타내기 위해 표적, 탐색, 인지, 포착정보를 처리하여 유도무기의 운용 및 제어를 담당하는 역할을 한다. 유도에 필요한 신호는 시선 변화율 신호, 시각 신호, 종말 단계 동체 지향 신호이며, 발사 통제에 필요한 신호는 표적, 감지 신호가 필요하다. 최근 유도탄의 복잡하고 처리하기 어려운 유도탄 신호를 실시간으로 처리하기 위해 유도탄의 데이터 처리 속도를 높여야 한다. 본 연구는 PLINQ(Parallel Language-Integrated Query)의 병렬 알고리즘 방법 중 스톱앤고와 역 열거형 알고리즘을 적용한 후 유도탄 점검 프로그램을 이용하여 실시간으로 유도탄 필요 신호 데이터 처리속도를 비교 후 처리결과를 나타내었다. 도출된 데이터 처리결과 기준으로 다중코어 처리방식과 단독코어 처리방식 CPU(Central Processing Unit) 처리속도 비교, CPU 코어 이용률을 비교하고 병렬처리 알고리즘 적용 시 유도탄 데이터 처리에 효과적 방법을 제안한다.
To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.
본 논문에서는 국내 최초로 개발 중인 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성의 지상 환경에서의 도킹 단계 시험 결과에 대해 기술하였다. 랑데부/도킹 기술은 우주기술 중 고난이도 기술로서 우주 궤도상에서 상대 물체에 접근한 후 작업을 수행하는 데 매우 핵심적인 기술이기도 하다. 본 논문에서는 에어베어링 장치를 이용하여 체이서가 모의 타겟으로 접근하여 최종적으로 도킹하는 단계의 지상시험 결과에 대해 기술하고자 한다. 본 논문에서 검증된 2차원 평판에서 도킹 단계에서의 추력 제어 알고리즘과 시각 기반 센서를 이용한 상대물체 인식 및 상대거리 추정 알고리즘을 기반으로 추후에는 우주에서의 시험을 위한 3차원 공간에서의 랑데부/도킹 알고리즘으로 확장·개발하는 데 이용하고자 한다.
본 연구는 전통사회와 현대를 이어주는 제례(祭禮)가 의례(儀禮)의 전승(傳乘)이라는 관점에서 제례진설에 나타난 상징성의 의미를 분석하고자 한다. 전통의례의 삶과 죽음에 대한 유교적 생사관과 사상적 바탕이 되었던 음양오행론, 우주구조의 이해와 사시(四時)의 변화로 나타난다. 제사상의 진설이 조상의 존재를 인정하고 상징체계를 통해 산 자와 죽은 자가 시간과 공간적으로 소통하는 의례적 도구로 이해하였다. 또한 사계절과 하늘·땅·지하의 공간을 제수(祭需)의 선정과 배열을 통해 상징화하고 구체화하였다. 현대 제례진설에서 위치를 결정하는 요인은 대상에 대한 시·공간적 분석을 필요로 한다. 이는 제물이 기능적 역할 뿐만 아니라 제물을 통해 표현하고자 하는 시·공간적 상징성으로 이해되기 때문이다. 본 연구에서는 제례진설에 나타난 사상적 배경과 상징체계에 대한 논의를 통해 제례문화의 계승이라는 관점에서 고찰하는데 의의가 있다.
사물인터넷환경에서의 스마트 홈은 가정안에서의 모든 기기들이 서로 연결되어 사용자에 최적의 생활환경을 제공함을 목표로 한다. 이러한 스마트 홈 환경에서 모든 기기들을 관리, 제어할 수 있는 방법으로 인공지능 스피커가 사용되고 있다. 기존의 스피커 기능이 단순한 음악재생에서 스마트 홈 공간에 존재하는 모든 기기들을 제어, 관리하는 인터페이스의 역할로 전환되고 있는 것이다. 본 연구에서는 인공지능 스피커의 선두 주자인 미국 및 국내의 시장 현황 및 활용성 분석 내용을 다루었다. 주요 대상 기업으로는 미국의 아마존, 구글, 애플등을 비롯하여 국내의 kakao, SKT, KT등을 대상으로 하였다. 또한 인공지능 스피커에 대한 국내 사용자들의 반응 결과를 토대로 주요 문제점에 대한 도출 및 개선 방안등에 대해 기술하였다.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.
이 논문은 교사의 교육과정 연수에 대한 현황을 살펴보고, 교육과정 행정의 임무가 무엇인지 살펴본 것이다. 연구내용은 우선 교원연수와 교육과정 연수의 차별화된 특징이 무엇인지 살펴보았다. 교육과정연수는 교원연수의 일종이지만, 개정 교육과정이 확정·고시된 이후 보급단계가 있고, 실제 적용단계로 구분이 되는 특징이 있었다. 다음으로 교육과정 개발에서 교육과정 연수가 어떠한 위치를 지니는지 확인하였다. 교육과정 개발에서 교육과정 연수는 개정 교육과정에 대한 주요 이해를 위한 것에 있었고, 개발 이후 적용단계에서는 심화된 내용의 연수가 필요함을 확인하였다. 마지막으로 교육과정 연수의 추진 체계과 내용 및 교육과정 행정의 임무에 대해 논의하였다. 논의결과 교육과정 행정은 보급단계와 적용단계의 차별화, 지도·조언의 성격, 교원의 전문성 향상, 연수대상의 다원성의 고려, 연수방법의 다양화, 직무적 성격의 강화, 교외 자주적 연수에 대한 배려 등에 대한 제도의 정비가 요구되었다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
기계학습을 위한 패턴인식을 위해서는 학습데이터의 양이 많을수록 그 성능이 향상된다. 하지만 일상에서 검출해내야하는 패턴의 종류 및 정보가 항상 많은 양의 학습데이터를 확보할 수는 없다. 따라서 일반적인 기계학습을 위해 적은데이터셋을 의미있게 부풀릴 필요가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 수행할 수 있도록 데이터를 증강시키는 기법에 관해 연구한다. 적은데이터셋을 이용하여 기계학습을 수행하는 대표적인 방법이 전이학습(transfer learning) 기법이다. 전이학습은 범용데이터셋으로 기본적인 학습을 수행한 후 목표데이터셋을 최종 단계에 대입함으로써 결과를 얻어내는 방법이다. 본 연구에서는 ImageNet과 같은 범용데이터셋으로 학습시킨 학습모델을 증강된 데이터를 이용하여 특징추출셋으로 사용하여 원하는 패턴에 대한 검출을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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