유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 주목 받고 있는 RFID (Radio Frequency Identification) 기술의 발달로 인해 이를 이용하여 사람들에게 편의를 제공하는 응용들이 점점 늘어나고 있다. 이러한 응용들을 쉽게 개발하기 위해서는 다양한 센서를 관리하며, 센서를 통해 수집된 태그 데이타 스트림으로부터 의미있는 데이타를 추출하여 응용에 전달해주는 미들웨어 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 UbiCore (Ubiquitous Core)라 불리는 in 기반 RFID 미들웨어 시스템을 제안한다. UbiCore는 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, XQueryStream이라는 XQuery에 기반한 연속 질의 언어를 제공한다. 둘째, 프리 필터링과 중간 결과 재사용을 통해 스트림 데이타에 대한 질의 처리 속도를 향상 시킨다. 셋째, 연속적으로 생성되어 들어오는 실시간 데이타뿐 아니라 트리거에 기반하여 저장된 이력 데이타에 대한 질의를 지원한다. 넷째, 컨텍스트와 서비스의 연계 정보를 표현하기 위한 마크업 언어인 CSML(Context-driven Service Markup Language)을 제공한다.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
최근 지능형교통체계(ITS)는 다기능 검지기, 도시교통정보시스템, 단거리 전용 통신 등 첨단 검지장비가 도입되면서 교통정보의 신뢰성이 중요하게 대두되고 있다. 이 연구는 구간교통정보 산정과 같은 정량적 연구와 다르게 교통류 안정성을 반영한 정성적 소통상황 판단 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 제한속도별 정성적 소통상황 분류기준을 재정립하고, 실시간 소통상황 판단 유형과 판단지표를 새롭게 제시하였다. 실시간 소통상황 판단 유형은 정성적 소통상황에서 속도추이의 상승, 진동, 하락에 따라 크게 9가지 유형으로 세분화하였다. 소통상황 판단지표는 속도변화추이를 파악하기 위해 과거 5주기 2분 단위 속도, 가속도를 나타내는 값과 부호로 정의한 3개 지표와 시간대별, 속도대별 불안정범위를 설정한 영역으로 정의하였다. 이 연구에서 개발된 소통상황 판단 알고리즘의 성능평가는 실제 검지자료를 이용하여 현장 적용성을 검증하였으며, 교통정보가공체계, 상황판 운영모니터링, 과거이력자료 활용 등에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
현재, 인공지능 학습을 이용한 콘텐츠 복원의 대부분 2D 형태의 학습이 대부분이다. 하지만, 3D형태의 인공지능 학습은 기존의 2축(X,Y)에서 3축(X,Y,Z)의 많은 계산량과 학습속도가 많이 소요되는 단점으로 미진한 상태이다. 본 논문은 2차원적인 문화재 정보(이미지)를 기반을 시대별 우리나리 석탑을 분석하고 3D 모델링해 인공지능 학습을 위한 데이터-셋을 확보하는 것이 목적이다. 또한, 대한민국의 시대별 탑의 차이점과 특징을 분석하고, 인공지능 학습에 적합한 특징 모델링 방법을 제안했다. 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 본 연구로 문화재 복원에 필요한 정보를 기록하고 관리함으로써 향후 우리나라 전통 탑을 복원하고 유지하는 중요한 기록 유산으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 타 산업에 비해 상대적으로 빅데이터의 잠재 가치가 높은 금융권에서 사전 예방과 실시간 탐지가 특히 중요해지고 있는 자금세탁방지를 위한 빅데이터 기반의 시스템 구현 방안을 제시한다. 기존 A 은행의 사례 분석을 통해 현 자금세탁방지 업무에 빅데이터를 적용 가능한 부분과 기능들 논의한다. 연구 결과 빅데이터를 활용한 자금세탁방지 시스템은 기존의 자금세탁방지 시스템에 추가적으로 소셜 네트워크 서비스나 로그 파일 등의 다양한 출처로부터 데이터를 수집해 일부가 아닌 전체 데이터를 대상으로 빠른 속도로 거래 모니터링과 잠재적 위험 탐지가 가능하다. 즉 빅데이터 기반 자금세탁방지 시스템은 비정형 데이터인 소셜 네트워크 서비스 데이터와 기존 거래나 고객정보를 통합하고 소셜 네트워크 분석 방법을 적용하여 고객확인의무와 잠재 요주의 인물 탐지 기능을 제고시킬 수 있다. 또한 빅데이터 분석 인프라 하에서 룰 모델이나 거래패턴 스코어링 모델을 적용해 실시간으로 혐의 거래 적발이 가능하다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
Purpose: Artificial intelligence is widely used, particularly in the popular neural network theory called Deep learning. The improvement of computing speed and capability expedited the progress of Deep learning applications. The application of Deep learning in education has various effects and possibilities in creating and managing educational content and services that can replace human cognitive activity. Among Deep learning, Deep fake technology is used to combine and synchronize human faces with voices. This paper will show how to develop e-Learning content videos using those technologies and open-source tools. Research design, data, and methodology: This paper proposes 4 step development process, which is presented step by step on the Google Collab environment with source codes. This technology can produce various video styles. The advantage of this technology is that the characters of the video can be extended to any historical figures, celebrities, or even movie heroes producing immersive videos. Results: Prototypes for each case are also designed, developed, presented, and shared on YouTube for each specific case development. Conclusions: The method and process of creating e-learning video contents from the image, video, and audio files using Deep fake open-source technology was successfully implemented.
Handling precise timing in high-speed transceivers has always been a primary design target to achieve better performance. Many different approaches have been tried, and one of those is utilizing the beneficial nature of injection locking. Though the phenomenon was not intended for building integrated circuits at first, its coupling effect between neighboring oscillators has been utilized deliberately. Consequently, the dynamics of the injection-locked oscillator (ILO) have been explored, starting from R. Adler. As many aspects of the ILO were revealed, further studies followed to utilize the technique in practice, suggesting alternatives to the conventional frequency syntheses, which tend to be complicated and expensive. In this review, the historical analysis techniques from R. Adler are studied for better comprehension with proper notation of the variables, resulting in numerical results. In addition, how the timing jitter or phase noise in the ILO is attenuated from noise sources is presented in contrast to the clock generators based on the phase-locked loop (PLL). Although the ILO is very promising with higher cost effectiveness and better noise immunity than other schemes, unless correctly controlled or tuned, the promises above might not be realized. In order to present the favorable conditions, several strategies have been explored in diverse applications like frequency multiplication, data recovery, frequency division, clock distribution, etc. This paper reviews those research results for clock multiplication and data recovery in detail with their advantages and disadvantages they are referring to. Through this review, the readers will hopefully grasp the overall insight of the ILO, as well as its practical issues, in order to incorporate it on silicon successfully.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
남한내 72개 기상관서에서 관측, 보관중인 일기상자료는 농업적 활용가치가 높은 신뢰성 있는 기후자료이지만 농업분야의 연구 및 기술지도 종사자들이 쉽게 접근하기 어려워 지금까지 그 활용도가 낮았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 그 사용인 보편화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 이들 기후자료의 검색과 분석작업을 용이하게 수행할 수 있는 기후자료 관리체계를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 기후자료 베이스로는 1960년부터 1991년까지 축적된 기상청 소속 72개 기상대 및 기상관측소의 매일 평균, 최고, 최저기온, 상대 습도, 평균풍속, 최대풍속, 증발량, 강수량, 일조 시수, 운량 및 풍향자료를 기본으로 하였으며 이들로부터 주간 및 월간 기후자료베이스를 생성하였다. 자료관리체계는 한글대화식으로 운영되며 사용자가 진정한 기간동안의 일간, 주간 및 월간 자료를 조건없이 표출하는 표준검색기능과, 사용자가 지정한 기간내 자료 가운데 사용자가 지정한 기상조건에 부합되는 자료만을 검색할 수 있는 선택 검색기능을 갖고 있다. 또한 일간자료로부터 주요 농업기후지수인 생장도일과 증발산위를 계산하는 기능도 갖고 있다. 모든 검색자료는 모니터 화면, 프린터, 혹은 아스키 데이터 화일로 출력시킬 수 있어 검색자료의 심층분석에 직접 사용할 수 있다. 관리체계의 사용환경은 브이지에이 그래픽 카드가 장착된 아이비엠 개인용 컴퓨터 호환기 종으로서 모든 지점의 자료를 검색하기 위해서는 50메가바이트 이상의 하드디스크 사용영역이 확보되어야 한다. 프린터 출력은 엡슨계열의 도트매트릭스형이면 가능하다. 본 기후자료 관리 체계는 기능별 프로그램 모듈이 독립적으로 작성되어 있으므로 향후 기능의 수정, 보완, 추가작업이 지속적으로 이루어 질 수 있으며 자료베이스 구조 역시 범용 자료관리언어를 사용하여 생성하였으므로 새로운 자료도 용이하게 추가시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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