In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.
본 연구는 영국, 독일, 캐나다, 일본, 중국, 호주 등 주요 국가의 운영 사례 조사를 토대로 연구 개체 및 PID 선정안과 PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략을 제안하였다. 연구 개체 및 PID 선정 기준은 '연구생명주기'와 'PID 인프라 성숙도' 2가지를 제시하였다. 2가지 선정 기준에 따른 연구 개체-PID 쌍은 초기 단계에는 '연구자-ORCID', '출판물-DOI', '데이터-DOI', '기관-ROR', '보조금-DOI', '프로젝트-RAiD'를 고려하고 이후 단계에서는 PID 인프라 성숙도가 신흥 단계에 있는 다른 연구 개체와 PID로 확장해 나갈 것을 제안하였다. PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략은 다양한 PID 이해관계자의 참여를 독려하고 국내·외 PID 기관과의 협력 네트워크를 구축하고 PID에 대한 인식 제고와 활용율 증대를 위한 교육 및 홍보 활동을 추진하고 정책적 지원과 재정적 안정성을 확보해야 함을 제안하였다. 이를 통해 국내 연구 개체들이 글로벌 차원에서 가시성과 접근성을 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대해 본다.
해외에서는 다양한 분야에서 ISNI를 활용한 창작물 식별 및 연계 서비스가 구축 및 운영되는 반면에 국내의 경우 일부 분야에 한정된 ISNI 활용 및 연계 서비스가 국립중앙도서관을 중심으로 운영되고 있다. 본 연구의 목적은 국내에 적용 가능한 ISNI 기반 연계 및 활용 서비스를 제안하고자 한다. 연구 목적을 달성하기 위해 해외 ISNI 연계 사례를 살펴보고 관련 기관의 요구사항을 파악하였다. 또한 ISNI 공유 및 융합서비스를 구축하기 위한 4가지 방안을 제시하였다. 해당 내용에는 ICI(Identifiers Co-operation Initiatives) 구축, 창작자 프로파일 구축, 출판계를 통한 ISNI 활성화 그리고 외부 연계를 통한 ISNI 서비스 활성화가 포함된다. 본 연구가 ISNI 기반 연계 및 활용 서비스를 구축하기 위한 기초자료가 되기를 희망해본다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
Kim, Nam-Hoon;Choi, Hong-Il;Kim, Kyung Hee;Jang, Woojong;Yang, Tae-Jin
Journal of Ginseng Research
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제38권2호
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pp.130-135
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2014
Background: Panax ginseng, the most famous medicinal herb, has a highly duplicated genome structure. However, the genome duplication of P. ginseng has not been characterized at the sequence level. Multiple band patterns have been consistently observed during the development of DNA markers using unique sequences in P. ginseng. Methods: We compared the sequences of multiple bands derived from unique expressed sequence tagsimple sequence repeat (EST-SSR) markers to investigate the sequence level genome duplication. Results: Reamplification and sequencing of the individual bands revealed that, for each marker, two bands around the expected size were genuine amplicons derived from two paralogous loci. In each case, one of the two bands was polymorphic, showing different allelic forms among nine ginseng cultivars, whereas the other band was usually monomorphic. Sequences derived from the two loci showed a high similarity, including the same primer-binding site, but each locus could be distinguished based on SSR number variations and additional single nucleotide polymorphisms (SNPs) or InDels. A locus-specific marker designed from the SNP site between the paralogous loci produced a single band that also showed clear polymorphism among ginseng cultivars. Conclusion: Our data imply that the recent genome duplication has resulted in two highly similar paralogous regions in the ginseng genome. The two paralogous sequences could be differentiated by large SSR number variations and one or two additional SNPs or InDels in every 100 bp of genic region, which can serve as a reliable identifier for each locus.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
전 세계의 인구가 1인 평균 2대의 모바일 디바이스를 소지하는 시대가 다가오고 있으며 무선 네트워크 시장이 점차 확장되고 있다. 모바일 기기의 활용도가 높아짐에 따라서 와이파이(Wi-fi, Wireless Fidelity=Wireless LAN)가 선호하는 네트워크로 떠오르고 있다. 와이파이를 기반으로 공공기관, 의료, 교육러닝 및 콘텐츠, 제조, 리테일 등 다양한 영역에서 새로운 가치를 창출해가고 있으며, 글로벌 네트워크가 구축되어 복합적인 서비스를 제공하고 있다. 하지만 차세대 무선 네트워크 환경에서 무선 디바이스 식별자 취약, MAC 위조를 통한 네트워크 자원의 불법 이용, 무선 인증키 크래킹, 미허가 AP/디바이스에 대한 공격과 같은 취약점이 존재하고 있다. 또한 인증 고도화 및 안전한 고속 보안 접속과 같은 보안기술연구가 거의 진행되고 있지 않다. 그러므로 본 논문에서는 차세대 무선 네트워크 환경의 메시지 보호를 위한 디바이스 식별과 콘텐츠 분류 및 저장 프로토콜을 설계하여 안전한 통신 시스템을 설계한다. 제안한 프로토콜은 기존의 무선 네트워크 환경에서 발생하는 보안취약점에 관하여 안전성을 분석하였고 기존의 무선 네트워크 환경의 암호기법을 비교분석하여 보안성을 분석하였다. 기존의 암호시스템 WPA2-PSK보다는 대략 0.72배 느리지만, 보안성에서는 안전성을 강화되었다.
RFID 시스템은 비가시 거리에서의 무선통신을 이용한 자동식별 기능을 제공하고 다양한 환경변화에 대해 적응력이 뛰어난 기술로서 최근 여러 산업분야와 개인 생활환경에 있어서 응용범위를 넓혀가고 있다. 그러나 기존의 RFID 응용시스템들은 하나의 태그에 하나의 객체 식별정보가 저장되는 구조를 기반으로 하고 있기 때문에 RFID 시스템의 응용이 증가될수록 많은 태그들이 혼재하게 되어 사용자 관점에서의 불편을 초래하게 된다. 또한 많은 태그들에 저장되는 개인정보가 RFID 무선통신의 불안정성으로 인하여 공격에 노출됨으로써 심각한 사생활 침해의 문제를 종종 야기하고 있다. 따라서 RFID 시스템의 확대 발전을 위해서는 안정적인 정보보안을 바탕으로 한 응용들 간의 효율적인 정보공유 방법이 요구된다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 하나의 태그로 다수 개의 RFID 응용 객체에 접근할 수 있도록 하는 다중 객체 접근 방식의 RFID 태그 구조를 설계하고, 이에 적합한 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 저사양의 태그구조 하에서도 통신을 방해하는 다양한 공격에 강인하도록 설계되었다. 특히 본 논문에서는 여러개의 리더에 대한 인식 동작을 효율적으로 수행하기 위해 응용 객체별로 보안 레벨을 부여하고, 보안 레벨에 따라 각각 다른 인증 절차를 수행하도록 한다. 마지막으로 다양한 실험 및 분석을 통하여 제안한 인증 기법이 기존의 방법들과 비교하여 효율적임을 증명한다.
본 연구는 ISBD 통합판과 KCR4의 데이터요소 및 기술규칙을 상호 비교하여 KCR4 개정시 고려할 사항을 제안하기 위한 것이다. 연구방법은 ISBD와 KCR4의 기술요소를 영역별로 구분하여 상호 매핑테이블을 작성한 후 세부규칙을 상호 비교하였다. 비교결과 첫째, 자원유형을 기술시 내용유형과 매체유형의 기술방법을 고려해야 할 것이다. 둘째, 공통표제와 종속표제의 세부규정을 추가해야 할 것이며, 셋째, 대등표제, 대등책임표시, 대등판사항, 대등발행지, 대등발행처, 총서대등표제 등 대등표시에 대한 규정을 추가해야 한다. 넷째, 내용측면에서 자료특성사항 기술을 규정해야 한다. 다섯째, 발행지 기술시 통일성을 위해 본국 중심의 목록을 가능한 배제해야 한다. 여섯째, 자원유형이 모두 통합된 수량, 기타형태사항, 크기, 딸림자료를 기술해야 한다. 일곱째, 주기의 규칙번호는 조기성을 갖도록 하며, 여덟째, 자원식별을 위한 표준번호 기술에 대한 세부 규정이 필요하다. ISBD와 KCR4 규칙을 상호비교 한 본 연구는 앞으로 KCR4의 목록규칙 개정에 기여할 수 있을 것이다.
IEEE 802.11s 기반의 무선 메쉬 네트워크는 기존의 인터넷 구조를 지니기 때문에 목적지 주소 기반 라우팅을 수행한다. 하지만 이러한 방식은 네트워크 사용자의 근본적 목적인 '무엇'에는 관심이 없으며 '어디'에만 관심을 가진다는 한계점을 지닌다. 또한, 최근 폭발적으로 증가한 모바일 디바이스로 인하여 무선 네트워크 트래픽 역시 폭발적으로 증가하였다. 이러한 트래픽은 많은 사용자가 동일한 컨텐츠를 요구할 시 네트워크 내에 중복된 내용의 패킷이 늘어나 네트워크 전체 효율성을 저하시킨다는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 OpenFlow 기반 무선 메쉬 네트워크 환경에서의 컨텐츠 라우팅 기법을 제안한다. 효율적인 컨텐츠 라우팅을 위하여 기존 메쉬 네트워크의 네트워크 계층에 컨텐츠 계층을 추가적으로 구현하였으며, OpenFlow를 활용하여 컨텐츠 식별자를 기반으로 하는 라우팅 기법을 제안하였다. 또한 OpenFlow를 활용한 효율적인 캐싱 기법을 제안하여 메쉬 네트워크 내의 중복된 내용의 패킷을 감소시킴으로서 네트워크의 효율성을 증가시켰다. 본 논문에서는 제안한 컨텐츠 라우팅 기법의 컨트롤 메시지 오버헤드를 CCN 방식과 비교하여 분석하였으며, 캐싱 위치 설정 기법이 적용되지 않은 환경과 적용된 환경의 지연 시간을 비교하였다. 그 결과, 캐싱 기법의 효율성을 나타내는 지연시간 측면에서는 약 20%의 성능 향상을 보였으며 컨트롤 메시지 시그널링 오버헤드는 최대 89% 감소함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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