현재 센서 네트워크 시스템을 이용한 다양한 지능형 응용들에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 센서 네트워크는 다양한 센서 모듈을 장착한 노드들로 구성되고, 환경정보를 수집하기 위해 많이 활용된다. 최근 더욱 상세한 환경 모니터링이나 고품질 데이터에 대한 요구로 인해 멀티미디어 데이터의 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고, 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위한 라우팅 기법에 대한 연구를 수행한다. 기존에 제안된 멀티미디어 데이터 전송 기법의 경우 비효율적인 다중경로 설정단계로 인해 경로설정 시간의 지연이 발생하고, Zigbee의 대역폭 한계로 인해 낮은 데이터 전송속도를 보인다. 본 논문은 기존 기법의 대역폭 문제를 해결하는 블루투스와 Zigbee 하이브리드 라우팅 구조를 제안한다. 또한 경로설정 시간 지연 문제를 해결하는 경쟁기반 비-중첩 다중 경로 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 비교평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 약 78% 지연시간이 감소되었으며, 통신 속도가 약 6.9배 증가하였다.
본 논문에서는 무선 ZigBee 통신모듈과 지능형 가스안전기기를 이용하여 u-홈 가스안전관리시스템을 개발하여 가스안전관리의 효율을 향상시킬 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 마이컴가스미터, 자동식소화기, 감지기 및 월패드로 구성된다. 마이컴미터는 가스압력, 가스유량, 지진을 모니터링하고, 자동식소화기는 가연성 가스의 누출상태와 $100^{\circ}C$ 와 $130^{\circ}C$의 온도를 측정한다. 그리고 감지기는 연기와 일산화탄소(CO)를 검지한다. 제안한 시스템은 가스사용중 이상상태발생시 마이컴가스미터는 경보와 함께 내부밸브를 차단시키고, 자동식소화기는 중간가스밸브를 차단하거나 소화약재를 분사시킨다. 감지기는 연기와 CO를 감지할 경우 각각 신호를 발생시킨다. 가스안전기기와 센서들은 지능적 조치를 취하고 그 정보를 월패드로 전달한다. 월패드는 상황정보를 실시간으로 서버에게 전달하고 사용자는 웹기반으로 서버에 접속하여 가스의 상황정보를 확인하거나 관리할 수 있다. 본 논문은 가스안전 및 위험관리의 시나리오를 고안하고 실험을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
한옥은 단순히 전통건축의 의미를 넘어서 우리 선조들의 삶에 대한 양식과 인식을 담고 있는 지금도 살아 숨 쉬는 문화유산이다. 최근 한옥이 자연친화적 건축으로 주목을 받게 되면서 한옥의 전통적 방식을 훼손하지 않으면서도 건축과정에 효율을 꾀할 수 있는 방안이 모색될 필요가 대두되었다. 이에, 본 논문에서는 건축정보모델링을 기반으로 하는 설계 지원도구를 개발하여 한옥의 설계에서 검증, 생산 공정에 이르는 전 과정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저, 전통건축의 통시대적 고찰과 한옥의 목구조 방식에 대한 체계적인 분석을 통해 전통건축 설계에 필요한 부재들에 대한 효율적 설계 방식을 제시한다. 논문에서 제안하는 방식은 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하고 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용하는 것이다. 이 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다. 또한 개발된 시스템은 서양건축 설계 위주의 CAD프로그램에 플러그 인 형태로 수행할 수 있기 때문에 전통적인 방식의 한옥설계는 물론 한옥 건축문화를 현대적 생활공간에 쉽게 접목할 있도록 고안되었다.
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.
유비쿼터스(Ubiquitous)란 사용자가 네트워크나 컴퓨터에 의식하지 않고 장소, 공간, 시간에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말하며, 현재 이러한 유비쿼터스 기술을 이용한 첨단도시 및 생태도시 구현이 전 세계적인 화두로 각광받고 있다. 최근 정보산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 주변에 있는 모든 물체에 컴퓨터를 내장하여 서로 네트워크로 연결하고 상호간에 협조와 타협을 해 가면서 인간의 삶에 보이지 않게 컴퓨팅을 제공한다는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 개념(M. Weisre, 1993)으로 하여, 무선센서 네트워크 기술 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 토목, 건축 구조물 같은 사회기반인프라에 적용한 신개념 지능형 구조물과 유지관리기법에 대한 연구가 시도 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 무선센서 네트워크의 건설구조물 적용 가능성을 판단하기 위하여 건설구조물에 가장 많이 사용되는 콘크리트와 철근을 변수로 실험체를 제작하여 센서노드의 전파투과성 실험에 대한 기초실험을 실시하였다. 이때 철근의 배근 간격 및 콘크리트의 타설 두께, 송수신기의 RF신호 강도 세기를 변수로 하였으며, 내부에 무선통신 모듈이 장착되었을 때 무근콘크리트의 송수신 가능 거리와 철근 배근 간격별 송수신 가능 거리를 수평, 수직 방향으로 각각 측정하였다. 또한, 변수별 전파의 감쇄를 정확히 측정하기 위하여 스펙트럼 아날라이저(Spectrum Analyzer)를 이용하여 사용주파수대의 전파의 크기를 측정하였다. 전파가 감쇄되는 현상을 수치적으로 분석하였으며, 주파수대역의 특성에 따른 주파수 파장의 영향을 분석 하였다. 이를 통하여, 무선센서의 건설 구조물 적용 가능성을 검토한 그 결과 무근콘크리트의 경우 45cm의 투과 깊이를 보였고, 5cm의 간격으로 배근한 철근콘크리트는 37cm, 15cm 간격은 45cm의 투과 깊이를 보였다. 철근 배근 15cm 이상이 되면 무선통신에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.
돌발상황으로 인한 지체를 감소시키기 위한 돌발상황의 신속한 검지, 확인 및 대응은 고속도로를 비롯한 교통관리의 중요한 요소이며, 고속도로 본래의 기능을 효과적으로 유지하기 위해서는 고속도로 교통관리 시스템 중 돌발상황 관리시스템이 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 현재 고속도로에는 3종류의 돌발상황 검지알고리즘(APID, DELOS, DES 알고리즘)을 사용하고 있으며, 내부순환도로, 강변북로, 올림픽대로 등에 설치된 검지알고리즘의 경우와 마찬가지로 국내 도로 및 교통상황에 적합한 파라미터의 검증 없이 그대로 사용하고 있고 있어, 검지기 자료의 유효성이 낮은 점등과 함께 문제로 지적되고 있다. 본 논문에서는 McMaster를 포함한 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 돌발상황 검지알고리즘 개발은 교통류 분석에서 살펴본 바와 같이 전체차로의 검지기 데이터를 적용하기보다는 개별차로 검지기 데이터 중심의 검지알고리즘이 요구되는데 기존 알고리즘의 수행능력의 한계도 있지만 기본적으로 검지기 자료의 신뢰성이 문제가 되고 있으며, 기존 고속도로에 적용하기 위해서는 1분 이상의 집계간격 검지기 자료를 이용하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 이종검지기간 특성차이를 반영한 검지기별 파라메타 적용과, 위치별 교통류 특성에 따른 최적 파라미터의 사용이 이루어져야 한다.적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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