최근, Medical Body Area Networks (MBAN)는 사람의 인체를 진단하기 위한 새로운 기술로서 주목받고 있다. MBAN은 소형, 저 전력, 단거리 무선통신 기술을 의료(medical)분야에 적용한 의료 네트워크 이다. 본 논문은 MBAN에서 긴급 메시지 전송시 패킷 간 충돌과 IEEE 802.15.3이 가지는 전송대기 시간에 의해 발생하는 전송지연을 개선하기 위해 Carrier Sense Multiple Access/Time Division Multiple Access를 이용한 프로토콜을 제안하였다. 제안하는 프로토콜은 전력의 효율성 및 신뢰성을 개선하기 위해, IEEE 802.15.3의 MCTA를 MBAN에서 적용 가능한 SR-MCTA로 변형하여 전송의 신뢰성 및 전력 사용의 효율성을 높였다. 제안하는 프로토콜에서 SR-MCTA 슬롯은 단말 디바이스의 요청에 의해 MBAN 코디네이터가 할당하며, 할당하는 방법은 현재 슬롯에서 긴급 패킷이 발생할 때 임의의 충돌 패킷을 발생시켜 패킷을 획득하는 방법을 사용한다. 제안하는 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 전송대기 시간을 평가할 수 있는 수식을 유도하고, 또한 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션의 결과는 우리가 제안하는 프로토콜에서는 전송지연이 개선됨을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 의료 분야에서는 상황인지기술을 이용하여 환자의 안전 향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 의료 기관의 환자 이상상황은 그 발생 빈도가 상당히 높다. 상황인지정보의 효과적인 관리와 이상상황에 대한 대응프로세스의 체계적인 관리의 부재로 인해 환자의 안전 제고에 대한 요구가 큰 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 세 개의 기능을 수행한다. 첫째, 상황인지 기술을 통하여 의료 기관 내에서 발생하는 모든 상황을 실시간으로 인지할 수 있도록 한다. 둘째, 인지된 상황인지 데이터의 패턴을 정의하고 규칙 기반 시스템으로 설계함으로써, 유의미한 데이터를 추출한다. 셋째, 비즈니스 프로세스 관리 시스템을 연동함으로써 환자의 이상상황을 프로세스 중심적으로 관리하도록 한다. 제안된 시스템은 u-Hospital에서 효율적으로 환자의 안전을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
과학기술의 발달과 산업의 변화에 따라 미래에 대한 연구가 중요시 여겨지고 있다. 그리고, 유비쿼터스 환경과 스마트 환경의 도래에 따라 어떠한 기술이 중요한지, 어떤 핵심기술이 발전할 것인지. 미래의 변화모습은 어떠한지 등에 대한 미래예측이나 미래기술에 대한 예측이 필요한 실정이다. 이미 각 국에서는 국가차원에서 과학기술 전분야에 걸처 기술예측 활동을 추진해오고 있으나, 민간부문에서는 많은 시간과 비용이 소요되고 단기간에 성과를 내기가 힘들기 때문에 미래기술의 예측 활동을 추진하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 또한, 대부분의 미래기술의 예측 방법들이 국가 차원의 대규모프로젝트에 적합하게 개발되어져 있어서 기업의 기술예측 활동에 별로 도움이 되지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기업입장에서 활용하기에 용이한 기술예측 방법론을 개발하였으며, 제안된 방법론에 따라 직접 예측활동을 수행하고 사레로써 제시하고자 한다. 제시된 방법론은 FAR, Furture Wheel, 시나리오 기법등을 기초로 하여 개발되어졌으며, 미래기술의 수요자인 고객을 중심으로 방법론을 전개한다
유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 로봇 기술의 발달과 함께 지능형 로봇은 여러 분야에서 활용되고 있고, 점차 그 범위가 확대될 것으로 예견된다. 많은 서비스 로봇들 중에서 교육용 로봇을 이용한 r-Learning의 개념과 함께 다양한 필드 스터디가 이루어지고 있다. 현재 교사 보조 로봇은 곧 실용화를 앞두고 많은 HRI 연구가 요구되는데, 본 연구에서는 로봇의 교수 스타일에 따라 학생의 반응을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 6학년 평균키의 양팔이 달린 교사보조 로봇 프로토 타입을 제작하고, 동일한 영어단원에 대하여 두 가지 교수 스타일(명랑, 진지)의 컨텐츠를 개발하여 탑재한 후 초등학생 3학년을 대상으로 흥미도, 성취도, 집중도가 어떻게 다른지를 실험 비교하였다. 실험 결과, 학생의 흥미도는 명랑한 로봇과 함께 수업한 집단이 높았지만, 성취도는 로봇의 스타일과 유의미한 관계가 없었으며, 집중도는 진지한 교수 스타일의 로봇과 함께한 그룹의 시간이 길었다. 이러한 결과는 교사보조 로봇의 컨텐츠를 제작함에 있어, 중요한 가이드라인이 될 것이다.
본 연구는 항만물류시스템에서 RFID 적용에 따른 경쟁력을 부산항과 상해항을 중심으로 분석하였다. 특히 유비쿼터스의 핵심기술인 RFID 기술이 항만물류시스템에 적용되는 경우 항면 경쟁력에 어떠한 시너지(Synergy) 효과가 나타날지에 대한 궁금증에서 출발하였다. 이에 본 연구는 물류정보시스템이 물류성과에 미치는 영향에 관한 기존의 연구를 바탕으로 RFID 시스템이 항만물류성과에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 향후 항만물류산업에서 성공적인 RFID 시스템을 도입하기 위한 방안을 제기하였다. 연구결과 본 연구를 통해 상해항이 부산항에 비해 소폭이지만 경쟁력이 높은 것으로 나타났다. 2007년부터 상해항이 부산항보다 경쟁력이 높게 나타났지만 그 격차가 문제였다. 본 연구를 통해 큰 격차를 보이지 않는 것으로 보여 향후 충분한 경쟁관계에 놓을 것으로 판단된다. 즉 우리나라의 항만 물류 경쟁력 수준이 위기에 처해있고 경쟁은 갈수록 심화될 것으로 판단된다.
본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.
센서 네트워크에서의 센서 노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 그 활용 범위가 제한되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 효율적 에너지 관리를 위한 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않은 또 다른 에너지 소비 요소인 센싱 파워를 제어함으로써 에너지 효율을 개선하며, 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘은 IEEE 802.15.4 기반의 ZigBee 기술과 더불어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하여 기존 알고리즘 보다 에너지 효율적 측면에서 우수한 성능을 보여주는데, 작게는 센서 노드의 생존 시간과 크게는 센서 네트워크의 생존 시간 향상을 가져오는 것을 알 수 있으며, 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 센서 네트워크 기술의 활용 범위를 보다 확대 할 수 있을 것이다.
최근 들어 디지털 정보전송, 저장 및 통신방식과 같은 정보기술의 발달과 더불어 교육환경 또한 비약적인 향상을 거듭해오고 있다. 기존의 E-Learning학습을 넘어서 현재는 언제 어디서나 원하는 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 러닝(U-Learning)이 차츰 그 무게를 더하고 있다 유비쿼터스의 기술을 이용한 U-Learning의 핵심은 일상생활을 하면서 빈 시간을 활용, 장소에 구애 받지 않고 학습할 수 있게 함으로써 학습자들의 학습 효율성 및 효과성을 극대화할 수 있다는 데 있다. 특히 장애 학생들의 경우 그 장애의 형태에 따라 다소 다를 수는 있지만 일반 학생들에 비해 교육환경에 접근하기가 상대적으로 어려운 것이 현실이다. 이들 장애학생들을 일반 학생과 함께 수용하는 교육환경 즉, 통합교육의 경우 이러한 U-Learning 학습 환경을 조성하여 교육함으로써 훨씬 효율적인 교육이 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이 논문에서는 이러한 U-Learning 시스템을 적용하기 위하여 요구되는 기자재, 교육 컨텐츠 및 통신 인프라 등의 제반 여건들을 살펴보고, 보다 나은 결과를 얻기 위한 교수자의 현실적인 자기관리 방법 등도 사례를 가정하여 함께 제시해 보고자 한다.
지역적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 진보된 협업을 지원하기 위해서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 범위 내에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 전통적인 회의실 기반의 협업 환경 (편리하지 못한 시청각 자료의 공유, 협업 도구의 어려운 조작 등)에서 이미 알려진 여러 문제점 들을 해결하기 위해, 개념적인 프레임워크들이 설계되었다. 실용적이고 편리한 협업 환경 구성을 위해, 본 논문에서는 에이전트 기반의 서비스 합성 모델을 개념적으로 설계한다. 사용자 입장에서 복잡한 협업 환경의 내부 구조를 알 필요 없이, 상위 수준의 작업 지시를 하면 협업 환경에서 주어진 작업을 수행하기 위한 서비스들을 자동적으로 발견하고, 연결하기 위한 모델을 설계한다. 본 서비스 합성 모델을 기반으로 다중 에이전트 시스템 기반의 다자간 협업 환경관리 툴킷을 개발하여, 직관적인 GUI를 통해 협업 노드 상의 다양한 서비스들을 설정, 운용하는 방법을 제공하고, 주어진 작업을 수행하기 위해 필요한 서비스들을 발견하고 연결하는 기능을 제공한다. 구현된 툴킷의 실용성을 실증하기 위하여, 개발된 툴킷을 기반으로 영상 회의를 위한 기능을 제공하는 협업 서비스들을 구현한다.
인터넷과 컴퓨터 네트워크의 발전에 힘입어 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 유비쿼터스 컴퓨팅이 등장하였고, 이를 실현하기 위한 핵심 기술로 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 주목받고 있다. 이러한 RFID 응용 시스템에서 상호간의 데이터 교환을 위해 MIT Auto-lD Center 에서는 물리적 객체의 정보를 표현하기 위한 표준 언어로 XML(Extensible Markup Language) 기반의 PML(Physical Markup Language)을 제안하여 사용하고 있다. 하지만 Auto-lD Center에서 제시한 PML은 객체의 정보를 기술하기 위한 핵심부분만 정의 되어 있고, 실제 적용에 필요한 부분은 별도로 확장 정의하여 사용하도록 되어 있다. 이에 본 논문에서는 Auto-lD Center의 PML Core에 기반하여 RFID 응용 서비스에서 전자태그 정보 처리를 위해 사용될 수 있는 객체 타입을 정의하고 물류 유통 서비스 분야에 적용할 수 있도록 객체 정보 데이터 모델을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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