PBL은 유능하고 숙련된 실무자를 훈련시키고 학습 경험 중에 습득한 지식과 기술을 장기적으로 보유하도록 하기 위한 우수하고 효과적인 전략으로 보인다. 본 연구는 온라인 환경에서의 PBL과 면대면 PBL에 관한 것을 대상으로 하고 있다. 참가자가 서로 의사소통하고, 프레젠테이션 또는 비디오를 보고, 다른 참가자와 상호 작용하고, 작업 그룹의 자원에 참여할 수 있도록 해 주는 온라인 환경이다. 오늘날, 교육은 디지털 기기의 사용으로 어디서나 접근할 수 있다. 구글은 교육 기관을 위한 이러닝 플랫폼으로 구글 크레스룸을 소개했다. 구글 크레스룸은 무료로 신청할 수 있고, 사용하기 쉽고, 배움에 유연한 온라인 환경을 제공한다. 본 연구는 구글 크레스룸을 분석하여 이를 바탕으로 PBL을 설계하고 한국어를 배우고 있는 몽골 학생들을 대상으로 한 구글 크레스룸 기반 PBL의 유용성과 평가를 파악하기 위한 것을 목적으로 하였다. 연구의 결과는 몽골 도로노드 대학교 자연 과학 및 경영학과에 필요한 이러닝 플랫폼으로 제안될 예정이다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
선박제조에서 Ubiquitous-IT Convergence를 적용한 디지털 장치들은 선박 자동화 장치로서 사용되고 있다. 선박의 화재 등 재난의 책임 소재를 가리는 법적인 증거자료로서 무결성과 연속성을 갖춘 선박 블랙박스의 항해자료기록이 필요하다. 본 논문에서는 선박에서 사용되는 근거리 RFID 센서와의 Zigbee 무선 근거리 통신과 Wireless LAN, UWB 통신, GPS와 인공위성을 이용한 다차원 네트워크를 이용하여 선박 블랙박스로부터 Forensic자료를 생성하는 연구이다. 블랙박스에 기록되는 선박의 항해 기록은 3DES 1024bit로 암호화하여 인공위성을 통해 전송되며, SHA-1 해시 함수를 이용하여 선박보험사와 선박관리기록청에 실시간으로 2중으로 저장하여 Forensic자료로서 연속성과 무결성을 확보한다.
스테가노그라피는 테러, 간첩 등 국가안보를 위협하는 범죄에 비밀통신 수단으로 활용되고 있다. 정보통신기술 발전에 따라 기술도 고도화되고 있고, 범죄자들은 자체적으로 프로그램을 제작하여 사용하고 있다. 하지만 스테가노그파리 관련내용이 공개되지 않아 수사기술 개발과 형사법적 대응에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스테가노그라피 수사를 위하여 탐지와 해독과정을 살펴보고 대법원에서 유죄판결 받은 김목사 간첩사건을 중심으로 수법을 분석하였다. 김목사 간첩사건은 사전에 약속된 스테고 키를 활용한 대칭 스테가노그라피를 사용하였고 다중보안장치를 사용한 고도화된 수법을 사용하고 있었다. 형사법적 쟁점은 ① 관련성, ② 참여권, ③ 공개재판 등 3가지 문제에 대하여 검토하였다. 본 연구가 수사기관이 스테가노그라피에 대한 분석기법을 발전시키는데 출발점이 되기를 기대한다.
스마트폰은 학습자에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 환경을 만들어 주었다. 학습자는 항상 인터넷에 연결할 수 있는 환경이 주어지므로 이동 중 학습이 가능할 뿐만 아니라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 효율적인 학습이 가능하다. 스마트러닝이란 정보 검색·공유 및 다양한 응용프로그램 활용이 가능한 모바일 디지털 기기 기반의 학습이라고 정의할 수 있다. 이러닝 시스템에서 스마트폰의 효과적인 활용을 위해서는 상호작용, 협동학습 등 효과적인 교수-학습 원리를 기반으로 콘텐츠 및 학습관리시스템(LMS) 등을 설계해야한다. 학습 콘텐츠는 스마트폰의 고유 기능과 융합하여 학습에 효과적인 콘텐츠 설계가 필요하며, 이동 중 학습이 편리한 소규모의 학습 주제별 콘텐츠 개발이 필요하다. 학습관리시스템(LMS)의 경우 PA에이전트 프로그램 등을 이용해 학습자 환경을 파악하여 학습자에게 적합한 맞춤형 학습 서비스를 제공해야한다.
본 논문은 TV 출력 기능이 필요한 기기를 위한 비디오 인코더의 설계에 관한 것이다. 설계된 비디오 인코더는 International Telecommunication Union-Radiocommunication (ITU-R) BT.470 표준을 모두 지원한다. ITU-R BT.470에는 NTSC, PAL, SECAM의 3가지로 구분되는데, NTSC와 PAL은 색차 신호를 전송하기 위해서 진폭변조(AM)를 사용하고, SECAM은 주파수변조(FM)를 사용한다. SECAM에서는 anti-cloche 필터가 필요한데, 표준(ITU-R BT.470)에서 권장하는 필터의 특성이 아주 예리해서 이전까지는 아날로그 필터를 사용하여 설계하였다. 본 논문에서는 anti-cloche 필터를 디지털 필터로 설계하고 필터의 특성을 설계하기 쉽도록 바꾸었다. 그리고 표준에서 요구하는 결과와 동일하도록 수정된 변조 방법을 제안한다. 또한 핸드폰 등의 모바일 기기에 적용 할 수 있도록 동작 모드에 따른 소비전력을 가변 하였다. 제안된 비디오 인코더는 Altera사의 FPGA APEX20K1000-EBC652-3과 삼성 LCD-TV를 이용하여 실시간 검증을 수행하였다.
Seo, Dae-Sung;Won, Dae-Heui;Yang, Gwang-Woong;Choi, Moo-Sung;Kwon, Sang-Ju;Park, Joon-Woo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1797-1801
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2005
SLAM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important issues in mobile robot research. Until now expensive sensors like a laser sensor have been used for the mobile robot's localization. Currently, as the RFID reader devices like antennas and RFID tags become increasingly smaller and cheaper, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used to identify the mobile robot's location on the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as RFID tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, because the reader just can senses whether a RFID tag is in its sensing area, the localization error occurs as much as the sensing area of the RFID reader. And, until now, there is no study to estimate the pose of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. We use the Markov localization algorithm to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter algorithm to estimate the pose(q) of a mobile robot. We applied these algorithms in our experiment with our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors like odometers and RFID tags for the mobile robot's localization on the smart floor.
삼각점, 수준점 등 국내에서 위치를 결정하는데 기본이 되는 모든 기준점은 공간정보의 기준이자 기반이 되기 때문에, 합리적이고 효율적이며, 지속적으로 관리되어야 한다. 한편 IT 및 통신기술이 발달함에 따라 공간정보를 다루는 모든 기술이 함께 발전하고 있으며, 모바일 디바이스의 대중화와 웹 2.0 환경이 구축됨에 따라 기준점의 관리를 실시간으로 가능케 하는 기술이 요구되고 있다. 이는 사용자의 편의를 보장하고 과학적이며 체계적인 기준점 관리를 도모한다. 본 연구에서는 웹 2.0 환경 하에서 Ajax 기반의 웹 어플리케이션을 설계하여 실시간으로 갱신되는 기준점 정보의 원활한 소통을 지원하고, 영상정보를 함께 제공함으로써 사용자 접근성을 강화하는 기술을 개발하였다.
갠트리 로더(Gantry loader)는 생산설비 자동화의 물류이송에서 중요한 역할을 하고 있다. 최근 물류 반송거리가 확대되면서 이동반(Carrier)과 제어반(Controller)의 유선연결로 갠트리 운동의 장해, 주기적 유지보수로 인한 시간 지연 등이 문제점으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 이동반과 제어반의 연결을 무선화 하여 생산효율을 향상시키고자 갠트리 로더의 기구부를 트롤리 바(Trolley Bar)를 사용하여 개선하고 무선통신 시스템과 모션 제어기 및 제어 프로그램을 제작하여 무선 갠트리 로더 시스템을 개발하였으며 유선 갠트리 시스템과의 비교 평가를 통해 정밀도와 안정성을 확인하였다.
세계적으로 시니어인구는 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 특히 디지털 둔감 계층이었던 과거의 시니어와는 다르게 스마트 기기 및 인터넷을 지속적으로 사용하고자 하는 스마트 시니어 계층이 급부상하고 있다. 기존에 시니어에 대한 정의는 단순히 고연령 집단으로 정의하는게 대부분이었고, 시니어에 대한 특성을 파악하는 연구는 심리학연구에서 많이 이루어져 왔지만, 데이터 기반의 시니어 인지반응을 활용한 연구는 초기수준에 불과하다. 또한 스마트 시니어의 인지적 특성에 따른 콘텐츠를 제공해주기 위해서는 스마트 시니어의 인지적 특성을 잘 분류할 필요성이 있다. 따라서 본 논문은 스마트 시니어에 대한 인지반응 유형 분류를 통하여 시니어를 위한 문화향유에 도움을 줄 수 있도록 하는 데이터기반의 시니어 인지반응 모델링 방법을 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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