스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 현재까지 표준화 및 호환성에 대한 해결책이 진행 중인 가운데 스마트그리드 사업은 소비자에게는 전력요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 활발하게 스마트 산업이 발전함에 따라 AMI 시스템의 원격제어 시스템을 구현하기 위해서 무선 통신이 많이 고려되고 있으며 ZigBee 센서를 이용한 무선 통신을 다양한 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x, y) 2개의 좌표축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
최근 들어 인간의 수명 연장과 출산율 저하로 노인인구가 기하급수적으로 증가하여 고령사회로의 진입에 대비하여 여러 가지 정책적 대안 등을 제시하고 있는 현실이다. 이러한 해결방안의 하나로 노인들의 적극적인 사회참여와 생산 활동을 유도하고 풍요로운 삶을 영유하도록 할 수 있는 것이 유비쿼터스 환경을 구축하는 것이라 할 수 있다. 최근 IT기술의 발달에 따라 인간의 모든 생활에 지능형 컴퓨터를 접목하여 생활을 더욱더 편리하고 생산적인 환경을 구축하려 노력하고 있다. 이제는 단순하게 노인이 컴퓨터에 접속하게 하는 것이 아니라 노인 사용자들이 효율적이며 생산적으로 사용하도록 개선하는 노력이 따라야 한다. 대안으로 떠오르는 유비쿼터스 컴퓨팅의 효율적 인터페이스를 위한 유저인터페이스 디자인 기준을 제안하여 노인의 불편을 조금이나마 개선하고 삶의 질을 향상시키는데 일조하고자한다. 유비쿼터스 환경이 노인의 생활환경을 개선함은 물론 객체적 생활인으로서 삶을 영위해 나갈 수 있다는 점을 전제로 본 연구를 진행하였다. 따라서 노인의 특성을 분석하여 노인을 위한 효율적 인터페이스 디자인방법을 제안함으로서 새로운 유비쿼터스 시대에 노인의 경계를 허물고 사회적 활력을 이루는 계기가 되었으면 한다.
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.
최근 공간디자인은 온 라인과 오프라인이 융합된 혼합현실 공간으로 진화하고 있다. 그러나 혼합현실 공간의 기준과 척도는 제시된 바 없으며 융합체계로서의 미디어환경과 표현방법 또한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 미디어환경 특성 연구는 유비쿼터스 기술 기반, 혼합현실 공간에서의 임계점으로서 중요한 위치를 차지하는 동시에 다양한 체험공간의 구축방법으로서 혼합현실 공간적 분별을 위한 기준점으로서 네 가지 미디어 환경과 표현특성을 제안하고자 한다. 1)현실공간은 인간의 시 지각에만 의존하여 보여지는 미디어환경으로 디지털 기술기반의 새로운 소재와 LED 등을 이용한 표현방법으로 발전하고 있다. 2)증강현실공간은 정보기기를 이용한 보여 지는 미디어환경으로 다양한 2D, 3D 콘텐츠가 증강되어 표현된다. 3)가상공간은 미디어 기기에 완전히 의존하여 구현되는 환경으로 공간적, 물리적 제약 없이 완벽한 그래픽정보로 표현된다. 4)증강가상공간은 가상의 스튜디오를 구성, 디스플레이를 통해서만 시청할 수 있는 환경으로 실제의 사물과 그래픽정보가 융합되어 표현된다. 혼합현실공간의 미디어 환경과 표현특성은 체험의 목적에 따라 융합, 혼합, 조합되어 공간적, 시간적, 정보적으로 제약 없이 체험 가능한 지능형정보공간으로 구현 가능하다는 것이다. 향후 미디어환경 특성에 따른 콘텐츠의 유형적 특성 연구가 필요시된다.
얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.
Goetze, Stefan;Schroder, Jens;Gerlach, Stephan;Hollosi, Danilo;Appell, Jens-E.;Wallhoff, Frank
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권1호
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pp.40-50
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2012
Increase in the number of older people due to demographic changes poses great challenges to the social healthcare systems both in the Western and as well as in the Eastern countries. Support for older people by formal care givers leads to enormous temporal and personal efforts. Therefore, one of the most important goals is to increase the efficiency and effectiveness of today's care. This can be achieved by the use of assistive technologies. These technologies are able to increase the safety of patients or to reduce the time needed for tasks that do not relate to direct interaction between the care giver and the patient. Motivated by this goal, this contribution focuses on applications of acoustic technologies to support users and care givers in ambient assisted living (AAL) scenarios. Acoustic sensors are small, unobtrusive and can be added to already existing care or living environments easily. The information gathered by the acoustic sensors can be analyzed to calculate the position of the user by localization and the context by detection and classification of acoustic events in the captured acoustic signal. By doing this, possibly dangerous situations like falls, screams or an increased amount of coughs can be detected and appropriate actions can be initialized by an intelligent autonomous system for the acoustic monitoring of older persons. The proposed system is able to reduce the false alarm rate compared to other existing and commercially available approaches that basically rely only on the acoustic level. This is due to the fact that it explicitly distinguishes between the various acoustic events and provides information on the type of emergency that has taken place. Furthermore, the position of the acoustic event can be determined as contextual information by the system that uses only the acoustic signal. By this, the position of the user is known even if she or he does not wear a localization device such as a radio-frequency identification (RFID) tag.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
웹 관련 기술의 발달 및 스마트폰과 같은 지능형 모바일 서비스 기기의 사용 증가로 인해 오늘날 많은 분야에서 다양한 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다 이러한 환정에서 개인화 및 지능화된 웹 서비스를 제공하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 웹 서비스 이용 기록으로부터 생성되는 웹 클릭 스트림에 대한 분석 기술은 관련 기술 중 핵심 기술의 하나이다. 본 논문에서는 순차정보 형태로 발생되는 웹 클릭 스트림에 대한 효율적 분석을 위해서 데이터 스트림 처리에 대한 기본적인 요구사항을 만족하면서 정제된 결과를 얻기 위한 순차패턴 마이닝 방법을 제시한다. 이를 위해서 먼저 순차패턴에 포함되는 단위항목들의 단순 발생 순서뿐만 아니라 발생 시간 정보를 추가로 활용하는 시간 간격 제한 관심 순차패턴을 정의하고, 이어서 웹 클릭 스트림과 같은 데이터 스트림에서 이를 효율적으로 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 해당 연구 결과는 웹 클릭 스트림뿐만 아니라 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 여러 컴퓨터 용용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
WoT(Web of Things)는 웹 표준화 기술을 이용하여 사물간 지능화 통신을 실체화하기 위해 제안된 기술이다. WoT 환경은 LLN(Low-power, Lossy Network)과 자원이 제한적인 센서 장치 등을 포함하고 있으므로 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기는 어렵다. 최근 IETF 표준화 그룹에서는 WoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해 DTLS 프로토콜을 이용한 방안이 제시되었다. 하지만 DTLS 프로토콜은 사전 설정(핸드 쉐이킹) 과정의 복잡성과 전송되는 메시지양이 많아 WoT 환경에서 종단간 보안 서비스를 제공하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 WoT 환경을 DTLS 적용 가능 구간과 경량화 보안 기술이 적용될 구간으로 나누고, 경량화 구간을 위한 상호 인증 및 세션키 분배 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 관리가 용이한 스마트기기를 모바일 게이트웨이 및 WoT 프락시로 사용한다. 제안기술은 ISO 9798 표준화 기술을 수정하여 메시지 전송량을 줄이고 암호 프리미티브 계산량을 감소시키도록 했다. 또한 제안 기술은 재전송 공격, 스푸핑 공격, 선택 평문/암호문 공격, 및 DoS 공격 등에 대응 할 수 있다.
도심환경이나 좁은 골목길의 경우 건물 등의 장애물에 의해 GNSS 신호가 차폐되어 충분한 개수의 가시위성 확보가 어려운 난수신환경이기 때문에 측위가 불가능하거나 측위정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 이 연구에서는 골목길 환경에서의 위치정확도 향상 기술을 개발하고 그 성능을 검증하였다. 먼저 관측자료를 선별하고 이상점을 제거하는 알고리즘을 적용하였으며, GPS/GLONASS 복합측위를 구현하였다. 또한 위성신호의 신호강도를 나타내는 SNR을 기반으로 다중경로 신호의 영향을 최소화하는 다중경로오차 저감 기술을 적용하였다. 개발 기술의 성능검증을 위하여 인하대학교 후문에 위치한 도로폭 10m 이내의 좁은 골목길을 테스트베드로 선정하였으며, 테스트베드 내의 4개 측점들을 대상으로 정지측위 및 이동측위를 실시하고 측위 정확도를 분석하였다. 그 결과 정지측위의 경우 개활지에서는 저가 장비인 u-blox를 사용하는 경우보다 3차원 RMSE가 평균 45% 향상되는 것을 확인하였으며, 골목길에서는 3차원 정확도가 평균 37% 향상되었다. 특히 이동측위의 경우 개발 기술을 통해 편의 없이 안정적으로 위치결정이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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