본 연구에서는 에너지가 낭비 되는 것을 예방하기 위하여 사용자가 출입할 때 RFID 카드를 리더기에 대면 시스템이 켜지고 RFID 카드를 갖다 대지 않으면 시스템이 꺼지도록 개발하고자 한다. 이를 위하여 회로도를 설계하여 완성하였고 윈도우 애플리케이션에 정보를 보내기 위하여 아두이노에 프로그래밍을 하였다. 또한 C# 프로그래밍 언어를 사용하여 윈도우 애플리케이션을 제작하였고 이를 아두이노에서 정보를 받기 위하여 사용하였다. 향후 연구 과제로는 실제 건물에 적용할 수 있는 시스템으로 개발하고자 한다.

최근 미세먼지, 황사 등의 환경 문제로 인하여 실내 환경의 쾌적함이 요구되고 있고, 인간에게 가장 쾌적한 실내 환경을 추구하고 있다. 이에 본 연구에서는 실내 온도와 습도 등의 정보를 확인할 수 있게 하기 위하여 모니터링 시스템과 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템을 설계하고 구현하기 위하여 오픈 소스 소프트웨어와 하드웨어 등이 필요하다. 본 연구에서 구현한 시스템에는 블루투스 모듈, 조도 센서, 온습도 센서를 사용하였다. 향후 연구 주제로는 모터를 이용하여 제습기, 온풍기, 선풍기, 가습기 등을 작동하고 실내 환경을 최적화할 수 있는 시스템의 기초 연구가 될 것을 기대한다.

IoT(Internet of Things: 사물인터넷)의 보급이 시작되면서 보안 위협 또한 증가하고 있는 추세이다. IoT에 관련된 보안 사고는 재물적 피해는 물론 나아가서는 인간에게 직접적인 위험을 줄 수도 있으므로 이러한 문제들을 방지하기 위해서 IoT 장치의 보안 설비는 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문은 IoT 장치의 정의와 보안사고 사례, 아키텍쳐, 개방형 무선 네트워크를 사용할 때 발생할 수 있는 보안 문제점에 대해서 서술했다.

학교 행사나 취업정보, 진학정보, 주요학사일정 등 중요한 정보를 현재는 가정통신문만을 통하여 정보를 전달 받기 때문에 일부 정보의 사각지대가 발생하고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 기반 스마트 교육에 대한 자료조사를 바탕으로 유무선 네트워크에서 P2P방식의 사물인터넷 기술을 접목 전자보드 프로토타입을 설계하였다. 각 교실에서 학교 행사 등 필요한 정보를 교무실에서 실시간으로 자료를 받아 교실에서 공유 받을 수 있도록 하였다. 또한 전자보드 사용 방법을 잘 알지 못해도 누구나 손쉽게 이용할 수 있기 때문에 사물인터넷 기반 스마트교육용 전자보드 프로토타입을 설계 하고자 한다.

본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.

본 연구는 안구 피로 감소를 위해 VR 기기 프로토타입을 개발하고자 한다. VR 기기가 대중화되면서 안구 피로를 호소하는 사례들이 빈번해지고, 더 나은 미래를 위해서 VR 기기의 문제점을 잘 보완하고 정비하여 4차 산업혁명의 빠른 속도와 역동적인 환경을 편한 마음으로 누릴 수 있길 바란다. 본 연구에서는 VR 기기에 대한 설명, 안구 피로 관련사례, 안구 피로 감소를 위한 타임아웃 센서 및 안구마사지 기능이 있는 VR 기기를 디자인 하였고 VR 기기 프로토타입을 개발하였다. 이러한 기능들은 인체에 유해한 전자파를 차단하여 장시간 사용해도 피로감을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 앞으로 VR의 미래가 발전될 수 있을 것이다.

최근 공장과 환경오염 및 중국의 사막화 때문에 한국에 미세먼지가 늘어나는 추세이다. 사람들은 마스크를 쓰고 다니거나 야외 활동을 줄이고 있지만 방역 효과는 거의 없다시피 할 정도로 미미하다고 한다. 때문에 몸에 악영향을 끼치는 미세먼지를 청정하기 위해서 사물인터넷을 기반으로 한 미세먼지 측정 시스템 프토로타입을 설계하고자 한다.

건설 현장에서는 건설 기계의 운전 미숙, 안전 설비 미비 등으로 인해 각종 안전사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중 타워크레인에 대한 안전사고는 막대한 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 타워크레인의 안전 사고를 예방하기 위한 안전 장치를 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 기존의 안전 장치를 탐색한 후 아두이노를 활용하여 타워크레인 모형을 제작하였다. 물건의 무게, 추의 무게 그리고 중심 축과의 거리를 변인으로 한 실험과 돌림 힘 공식에 따라 기존 안전 장치의 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 안전장치로서 이동형 추를 제안하였다. 이는 타워 크레인의 인양거리 범위 제한을 최소화할 수 있어 안전사고의 위험에서 벗어나 보다 안전한 작업 환경을 제공해줄 수 있으리라 기대한다.

축산업의 큰 문제점 중에 하나는 여름철이 되면 폭염이나 전염병으로 인하여 가축들이 폐사하는 것이다. 이러한 상황에서 가축들에게 필요한 것은 적절한 실내 온도와 주기적인 살균 시스템이다. 따라서 본 연구에서는 축사 내부의 온도에 따라 선풍기의 전원을 자동으로 제어하는 시스템과 주기적으로 먹이와 살균처리를 제공하는 기능을 개발하여 효율적으로 축사를 관리할 수 있도록 연구를 진행하였다. 또한 선풍기의 전원을 자동으로 제어하는 기능과 모바일 애플리케이션에 축사 내부의 온도를 표시하는 기능, 먹이와 살균처리를 제공하는 기능을 제안하였다. 첫 번째로 선풍기의 전원을 제어하는 기능은 축사 내부의 온도가 일정 이상으로 올라가면, 선풍기가 자동으로 켜지게 한다. 반대로 축사 내부의 온도가 일정 이하로 내려가면, 선풍기는 꺼지도록 한다. 두 번째로 모바일 애플리케이션의 기능은 축사 내부의 온도를 확인하는 기능이다. 세 번째의 먹이 제공 기능은 서보모터를 이용하여 주기적으로 먹이를 제공하며 제공된 먹이는 컨베이어 벨트를 통하여 가축들에게 전달된다. 마지막으로 살균처리 기능은 DC모터 펌프를 이용하여 주기적으로 가축들을 살균하여 주는 기능이다. 본 연구에서 제안한 지능형 축사의 기능을 통하여 가축들의 건강에 기여할 수 있을 것이다.

이 논문에서는 한국 영화의 출연 배우들을 노드로 하여, 동반 출연의 경우에 엣지를 설정하여 그래프를 구축하는 방법을 보인다. 이렇게 구축한 그래프를 통하여, 논문에서 정의한 '중심 지수'를 각각의 배우에 대해 구하고, 이를 바탕으로 중심성 수치에 따른 순위를 매겨 그 분포를 조사하고, 또한 연도별 중심 배우의 변화를 살펴본다. 마지막으로 6단계 분리 이론과 접목하여 사회적 집단의 범위를 수치적으로 한정하는 방안을 제시한다.

현대사회의 금전적인 거래는 대부분 온라인상에서 거래되고 있으며, 오프라인상에서도 현금거래 이외에도 카드 및 스마트폰 등으로 거래가 가능하다. 온라인상에서 이루어지는 금전적인 거래의 장점은 구매과정이 간략하고 현찰로 인한 부피증가와 무게 등의 이동성 저하 요인이 사라진다는 점이다. 그러나 온라인 환경은 물리적인 거리에 제약사항이 없으며, 타인에게 개인정보가 노출될 경우 금전적 손실과 직결될 수 있다는 문제가 있다. 물론 대부분의 금융권에서는 금융 사고에 대비한 보안 정책이 운영되고 있기에 별다른 문제는 없다. 본 논문에서는 OTP를 활용하여 고정적인 카드번호, 유효기간, CVC 등을 매회 임의로 변경하는 것으로 암호화된 정보의 탈취 방지 및 간단한 구조로 동작이 가능함을 보이고자 한다.

시각장애인이 다른 사람의 도움 없이 횡단보도를 건너는 것은 위험하다. 보도에서는 점자블록과 같은 시설물이 있지만, 자동차와 사고위험이 큰 횡단보도에는 시각장애인의 보행을 위한 유도 장치가 없기 때문이다. 본 연구에서는 영상 센서를 이용하여 보행자의 전방에 존재하는 횡단보도를 검출하고 횡단보도의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위해 횡단보도의 흰색 및 회색 영역이 일정한 면적과 간격을 가지고 교차하여 반복되는 특징을 이용하였다. 프레임마다 전방에 관심영역을 여러 구간으로 설정하고 구간마다 이진화를 수행한다. 그리고 각 구간의 이진 영상마다 색상의 변화 횟수와 흰색 영역이 차지하는 면적 비율을 기준으로 횡단보도를 판별하였다. 또한, 투영 데이터를 통해 횡단보도의 방향을 추정하였다. 실제 환경에서 획득한 실험영상을 이용하여 성능평가를 실시한 결과 80%의 정확도를 나타내었다.

보도의 점자블록은 시각장애인의 자율적인 보행을 위해서 필수적인 시설물이다. 시각장애인은 발바닥 감각과 지팡이를 이용하여 점자블록을 확인하면서 보행하는데, 점자블록에서 이탈하는 경우에는 다시 점자블록을 만날 때까지 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 보행자가 착용한 웨어러블 영상 센서를 이용하여 점자블록을 따라서 보행하는지를 판단함으로써 시각장애인의 보행을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 점자블록의 기울기를 특징으로 선정하였으며, 3-line detector 구조를 도입하여 프레임마다 점자블록의 좌우 기울기와 전방 연속성을 판단한다. 진행 도중에 점자블록이 끊어지거나 분기되는 상황에 대응하기 위한 공간 필터링과 시각장애인의 보행 도중에 발생하는 상하좌우의 움직임에 대응하기 위한 시간 필터링을 사용하여 기울기를 안정한다. 실제 도로 및 실내에서 획득한 영상을 사용한 모의 실험을 수행하였으며 제안 알고리즘을 통해 보행자의 진행 방향 및 이탈 정도에 대한 판단이 가능함을 확인하였다.

4차 산업혁명 시대에 휴식을 취할 여유가 없는 현대인들에게 여행 시뮬레이션 VR을 통해 여행의 간접 체험 기회를 제공하고 VR을 통한 새로운 방법으로 여행지 학습 효과 시너지를 얻기 위해 본 논문에서는 VR 연동 여행 시뮬레이션 'Snowman in JJ' 구현 및 개발을 제안하고자 한다.

우리는 일반적으로 출력을 위해 인쇄 환경을 컴퓨터와 프린터를 1:1로 로컬연결을 사용하고 있다. 그러나 이런 로컬연결 환경은 공간적, 시간적, 금전적 물리적 한계를 가지고 있어 이를 보완하기 위해 네트워크 기반의 인쇄환경으로 발전되었다. 네트워크 프린터는 문서를 출력하기 위해 패킷으로 데이터를 수신하게 되는데 보안 프로토콜을 지원하지 않는 것이 일반적이다. 따라서 네트워크 프린터를 이용 시 인쇄물에 대한 중간자 공격이나 스푸핑 등 네트워크 공격에 노출되어 인쇄중인 문서의 내용이 탈취될 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 프로토콜이 지원되지 않는 네트워크 프린터 환경에서 인쇄물에 대한 중간자 공격에 대응하기 위한 요구사항을 도출하고 정의한다.

최근 드론 기술이 발전함에 따라 드론을 이용한 악의적 공격이 문제가 되고 있고, 악의적 공격을 목적으로 한 공격 드론을 탐지하는 안티 드론 기술(Anti -Drone Technology)이 요구되고 있다. 그러나 현재 사용되는 드론 탐지 시스템은 고가이면서도 운영인력이 많이 필요하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공격드론을 감시 정찰 가능한 안티드론에 대한 분석과 알고리즘을 이용한 안티드론 방식을 제안한다. 본 논문에서는 스니핑을 이용해 공격 드론을 파악하고 탐지한 후 현 GPS기반 탐지 시스템을 이용해 스푸핑을 통한 포획 및 탈취 알고리즘을 제안한다.

IT기술의 발전과 함께 대두된 블록체인 기술은 단순히 비트코인과 같이 디지털 통화와 연관된 기술로 알고만 있었지만, 최근 들어 보안에서 새로운 기술로 떠오르고 있다. 특히 모바일 환경의 보안에서도 생체인식기술과 블록체인이 연계된 연구가 다양하게 진행되고 있고 무선모바일환경의 IoT기반에서도 각 다양한 디바이스간의 블록체인 기반의 인증들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 블록체인 기술과 무선모바일 환경에 적용 사례와 보안요구사항을 분석하여 향후 블록체인 연구를 진행하는데 가이드라인을 잡고자 한다.

차량이 얼마나 존재하고 어디에 존재하는지는 교통정보를 반영하는 GeoAI 기반 도시 환경의 구현에서 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추출에 유용한 딥러닝 모델인 Mask R-CNN을 이용하여 차량 데이터를 학습시키고 드론으로 촬영한 실제 항공 영상에서 차량 검출 유무를 검증하였다.

많은 기업체와 공공기관 들이 자체적으로 서버 안정화를 위한 시스템을 구축하고 있지만 아직까지 일부 공공기관을 포함한 다수의 웹 서버에서는 트래픽 집중 등의 예상치 못한 원인으로 인한 장애가 빈번하게 일어난다. 이런 장애시마다 소실되는 정보들과 업무의 마비는 큰 손실을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 다중화 구조의 웹 서버에서 로드밸런싱을 적용하여 각 서버로 들어오는 부하를 분산해 과부하로 인한 장애를 대비하고, 세션 클러스터링을 통해 일부 서버의 장애시에도 사용자의 세션정보를 유지하여 연속적인 서비스를 제공하는 고가용성 웹 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

본 연구는 공동연구성과를 고려하여 링크 분석 및 학습을 통해 기대효과가 높은 논문의 공저자 협업관계를 예측하는 방법론을 제시한다. 기존의 공저자 관계는 높은 정확도로 예측됨에도 불구하고 예측된 관계가 얼마나 좋은 관계인지 고려하지 않는 한계점을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 위의 문제를 해결하기 위해 기대성과에 도움이 되는 공저자 관계 예측 방법을 다음과 같이 3가지 단계로 제안한다. (1) 서지정보 이종 그래프(Heterogeneous graph)를 구축하여 공동연구성과를 측정한다. (2) 공동연구성과를 기반으로 링크를 분석 및 학습한다. (3) 기대성과가 높을 것으로 전망되는 링크를 예측한다. 공동연구성과를 고려한 본 연구는 예측된 공저자 관계에 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

기존의 문화재 의무교육과정은 흥미와 가시성 측면의 부족함으로 인해 교육적인 효과를 기대하기 어려운 측면이 있다. 본 연구에서는 4차산업혁명 시대를 맞아 주목 받고 있는 증강현실의 다중마커 인식 기술을 기반으로 문화재 3차원 데이터를 활용한 응용콘텐츠 및 교구재를 제작하여 대중적으로 문화재를 즐기며 학습 할 수 있도록 하는 증강현실 어플리케이션을 제안한다. 다수의 마커를 인식 가능한 다중마커 기술의 콘텐츠의 경우 다양한 이벤트 추가와 연출력을 강화할 수 있다. 향후 제안하는 증강현실 앱은 문화재를 활용한 다양한 교육용 콘텐츠 제작기술 연구에 활용될 것이라 사료된다.

최근 대학에서도 SW 교육이 강조됨에 따라, 교양 수준의 컴퓨팅 사고력(CT)수업에 대한 관심이 높아졌다. 이에 효과적인 교양 교육을 위해 학생들의 CT 교육에 대한 부담감을 줄이고 학습동기를 높이기 위한 다양한 교수학습방법이 요구되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 필수 교양으로써의 CT 교과목에서 학습자들의 학습동기와 학습 성취도를 향상시키기 위한 ARCS 모형을 적용한 교수학습을 설계하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대학의 교양 교육에서의 교육의 특성에 대한 선행연구와 CT 내용 요소 분석을 바탕으로 CT의 학습 요소를 선정하였다. 또한, Keller의 ARCS 학습동기 모형의 주의집중(Attention), 관련성(Relevance), 자신감(Confidence), 만족감(Satisfaction)의 각 동기요소들에 따른 수업 전술을 본 과정에 맞도록 선별하였다. 결국, 본 연구에서는 이러한 CT 내용들을 효과적으로 가르치기 위해 ARCS 모형 기반의 세부 전략을 주차별로 설계하여 제시하였다.

본 논문에서는 LoRa 노드에서 전송된 Uplink 데이터를 LoRaWAN 네트워크 서버에서 수신해 분해하는 작업을 진행하여 Key와 Value를 가지는 데이터로 변환작업을 한다. 변환된 데이터 중 실제 데이터를 포함하는 패킷을 각각 데이터화해 분류작업을 수행하고 기존 개발되어있는 oneM2M 플랫폼이 요구하는 데이터 형식으로 변환해 데이터를 전송, oneM2M 플랫폼에서 데이터를 저장하고, 다른 서비스에서 신규 데이터에 대한 처리를 바로 진행할 수 있도록 데이터를 전달하는 시스템을 구현한다.

'융합과 연결'이라는 4차 산업혁명으로 인하여 '고연결성 사회', '고지은성 사회'에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 관련한 대상은 오토메이션과 커넥티드 카등으로 국한되지 않는다. 사물인터넷은 4차 산업혁명의 주 관심사이며 이로 인한 차세대 이동통신 서비스의 기반 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 여러 국내외 기업들은 사물인터넷 기반 구축을 위하여 여러 종류의 LPWAN에 관하여 연구 중에 있으며, 대표적으로 Semtech사의 LoRaWAN 기술이 있다. LoRaWAN은 장거리 저전력 네트워크로 수많은 디바이스, 센서를 관리하기 위함이며, 적게는 수백 개에서 많게는 수천 개에 달하는 디바이스, 센서와 통신이 이루어진다. 본 논문에서는 LoRaWAN 사용 시 자원 낭비를 줄이고 최대한의 성능을 위한 게이트웨이의 최적 노드 용량에 대해 분석하였다.

현대인들은 과거에 비해 풍부한 먹거리와 다양한 삶의 형태를 가지게 되었으나 바쁜 생활 속에 아침을 거르게 되고, 제 시간에 식사를 하지 못하는 등의 올바르지 못한 식습관을 형성하게 되었다. 이러한 식습관은 장기간 유지되면서 소화기관 장애로 이어지게 된다. 그에 가장 쉽게 발생하는 증상이 역류성 식도염과 삼킴 장애라고 불리는 연하 곤란이 있으며, 그 중 연하 곤란은 다양한 합병증의 형태로 발전하거나 위암, 후두암등의 전조증상으로 확인되기도 하여 빠르고 정확한 진단이 요구된다. 이에 따른 진단 결과는 현재도 의사가 수동적으로 판단하며 그 결과가 제각각이다. 여기서 말하는 진단 결과는 중증 정도를 말하는 것이며, 그에 따른 치료법이나 합병증을 파악할 때의 잘못된 진단으로 과한 치료나 부족한 대처로 이어지게 될 수도 있다. 본 논문에서는 연하 곤란의 심각 정도를 파악하기 위해 연하 곤란 진단 과정에서 식도로 이어지는 구간에 후두개곡과 이상와 부에 남는 잔여 음식물을 확인하기 위한 X-ray 이미지 처리에 K-means 알고리즘을 사용하는 프로그램을 개발하는 것을 연구하였다.

데이터베이스(Database)란 중복이 없는 데이터의 집합을 유지하는 것을 말하며, 정보의 양이 증가하고 있는 정보화 사회에서 정보를 쉽게 이용하고 공유하기 위해서 필수적이다. 데이터베이스의 대표적인 구조는 관계형 데이터베이스와 트리구조 데이터베이스가 존재하며, 본 연구에서는 트리구조 데이터베이스이자 프로그래밍 언어인 MUMPS에 대해 연구하고자 한다. 이 언어는 동적 또는 B-Tree 형식으로 배열을 저장하여 데이터베이스를 구성한다. Java나 C#과 같은 언어와 함께 사용하여야 하는 SQL과 달리, MUMPS는 자체적으로 언어와 데이터베이스를 지원하여 데이터를 관리할 수 있다는 차이점이 있으며, 데이터 이식률이 높아 실제 미국 병원에서는 MUMPS 기반의 플랫폼이 높은 시장 점유율을 차지하고 있다.

This paper intends to implement a software that controls TurtleBot 2 remotely. The moving of the robot TurtleBot 2 can be controlled using command control based on Windows 10 IoT core instead of the Robot Operating System (ROS). The implemented software allows the user to move remotely TurtleBot 2 in any specified direction and perform the monitoring such as reading feedback data from the robot. Through TCP/IP and serial communication technology, TurtleBot 2 can successfully receive command control and send feedback to the user. Using C# programming language, two Universal Windows Platform apps (client app and server app) have been implemented to allow communication between the user and TurtleBot 2. The result of this implementation has been verified and tested in an indoor platform.

현재 우리나라는 지속되는 인구의 고령화와 단순 노동인구의 저하 등의 이유로 곳곳에 노동력이 부족한 상황이다. 그로인해 노동력을 대신할 기계들과 자동화 시스템이 많이 개발되었고, 발전해 나가고 있다. 본 논문의 웹서버는 IoT모듈의 전원을 무선통신을 통해 제어함으로 전원의 on/off기능을 통해 원거리에서 제어할 수 있는 방법으로 인력을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 아두이노의 릴레이모듈, WiFi 모듈, 무선통신 웹서버를 통해 IoT 모듈의 전원을 제어하는 방법을 제안한다. HTTP 통신을 이용하여 웹서버에서 현재 on/off 제어 데이터를 IoT 모듈에서 읽어갈 수 있게 하고, IoT 모듈은 웹서버에서 읽어온 정보를 기반으로 작동하고 웹 서버로 자신의 정보를 전달한다.

최근 IoT 모듈 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적인 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 모바일 앱을 이용하여 카메라, 전등, 보일러 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만 보통의 IoT모듈은 센서로 값을 추출하는 것이 목적이기 때문에 센서의 정확성과 고장 유 무를 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신, 웹서버, 안드로이드 어플리케이션을 이용해 센서에서 추출된 값을 비교 분석한 표준편차를 이용해 센서의 고장 유 무를 판단 할 수 있는 모바일 앱을 설계 및 구현하고자 한다. 아두이노의 와이파이, 온습도센서 모듈 등을 이용하여 통신 연결을 하고 각종 환경, 제어정보들을 HTTP통신을 이용하여 웹서버와 통신하여 전달하고 제어한다. 이로써 사용자가 직접 IoT모듈에 가지 않아도 스마트폰 어플리케이션을 통해 센서 상태를 모니터링 및 진단하고 고장 유 무를 파악하여 교체시기를 알려주는 기능을 구현하였다.

최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.

이미지를 보호하기 위한 보안 수단으로는 크게 워터마킹, 스테가노그래피 기법 등이 있다. 그 중 워터마킹 기법은 배경 이미지 위에 사용자가 워터마크로 사용하기 위해 원하는 텍스트나 이미지를 새겨 다른 사람이 사용했을 때, 새겨둔 워터마크를 통해 저작권 등을 증명할 수 있는 용도로 사용하여 이미지를 보호하는 기법이며, 워터마크의 속성에 따라 텍스트 워터마킹, 이미지 워터마킹으로 나뉜다. 본 논문에서는 워터마킹 기법을 이용한 이미지 생성 시, 워터마크 대상 텍스트나 이미지의 크기 및 배치 등을 알맞게 설정하는 방법을 제시하였다. 워터마크 대상의 크기를 배경 이미지에 알맞게 자동으로 조절해 주거나 사용자가 임의로 지정하도록 하여 더욱 자유롭고 효과적인 워터마킹 기법을 구현하였다.

본 논문은 IoT 제품에서 사용하는 데이터 통신망 중 LoRaWAN Gateway의 Back-haul 사용료 절감 및 통신 커버리지를 확장하기 위해 기존 Single-hop 방식에서 Multi-hop 기반의 네트워크로 설계를 위한 연구 내용 다룬다. 본 본문은 기존 Single-hop 방식으로 구현된 LoRaWAN의 통신방식을 분석하여 Multi-hop 네트워크를 어떻게 설계할 것인지 그리고 LoRaWAN 표준안을 분석하여 Multi-hop 네트워크 설계할 때 반영해야 하는 사안들을 무엇이 있는지 언급할 것이다.

최근 많은 산업용 기기들은 외부 모니터링과 제어 시스템에 프로토콜 호환성 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 다층 통신 모듈을 사용하여 산업 통신 프로토콜 변환을 지원할 수 있는 산업용 통신 게이트웨이를 설계하였다. 산업용 통신 게이트웨이는 rs485 시리얼 통신을 이용하는 개별 통신 모듈을 다층으로 연결하는 구조를 가지고 있다. 각각의 통신 모듈은 analog data card, digital data card LAN 및 CAN 지원 카드로 구성하였다. 메인 보드 프로세서는 Atmega micro-processor를 사용하였고, rs485 시리얼 슬롯을 배치하여 다층의 통신 모듈 구조를 가지도록 하였다. 이러한 통신 모듈 적층형을 이용하여 아날로그 및 디지털 I/O 기능과 LAN과 CAN을 지원하여 산업용 통신 제어 및 모니터링에 폭넓게 사용할 수 있다.

태양광 접속반은 태양전지에서 발생된 전압을 인버터에 연결해주는 장치이다. 태양광 접속반에는 인버터에서 태양전지로 흐르는 역전압을 차단하기 위해 다이오드가 사용된다. 이 다이오드의 발열이 태양광 접속반 화재의 주 원인이다. 본 논문에서는 IoT 기기들을 사용하여 다이오드의 발열상태를 감시하고 화재를 예방하는 방법을 제안한다.

본 논문은 무인이동체를 위한 관제시스템을 사용 하기위해 최근 다양한 연구가 진행되어 왔던 LoRa망 적용을 제안한다. LoRa(Long Range)는 최대 30km정도의 넓은 커버리지를 가지고 있으며, 대규모 저전력 장거리 무선통신이 특징이다. 이미 LoRa는 다양한 산업에 적용되어 연구되어 오고 있다. 또한 LoRa망을 활용하여 무인이동체들의 관제시스템에 적용시켜 다양한 기능에 대한 연구를 제안한다.

최근 들어 지구 온난화 및 고유가로 인한 에너지 위기로 전 세계적으로 이산화탄소 배출규제가 본격화되고 에너지 소비에 따른 지구환경을 보존하기 위한 대표적인 국제적인 GEF(Green Energy Family) 활동은 이산화탄소 배출 금지를 위한 교토의 정서(Kyoto protocol), RoHS(Restriction of Hazardous Substances directive)에서는 무 수은 조명 사용억제, WEEE(Waste Electrical and Electronice Equipment)에서는 조명 통신융합으로 폐기물 최소화를 목적으로 폐기물 회수를 요구하는 등 다각적 노력을 경지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 외부 환경 요인(조도, 피사체와의 거리 등)에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 마이크로프로세서를 활용하여 외부 환경 요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다.

본 논문에서는 건설을 업무로 하는 회사의 클라우드 기반 현장 중심의 ERP 개발에 대하여 제시한다. ERP 개발은 웹기반의 사용자 서비스 포탈 및 관리 포탈 개발, WCF(윈도 커뮤티케이션 파운데이션)기반의 미들웨어 개발, 그리고 WPF(윈도 프리젠테이션 파운데이션) 기반의 클라이언트 소프트웨어 개발을 목표로 수행하였다. ERP의 주요 개발 내용은 소규모 기업의 건설 회사용 프로세스 제정, 사용자 중심의 인터페이스 설계, 프로세스 집약화와 오토메이션이다.

본 논문에서는 소규모 건설회사의 ERP의 프로젝트 표준 개발방안에 대해서 알아본다. 프로젝트 개발 방법론 및 주요 개발 단계별 산출물에 대해서도 알아본다. 그리고 개발 표준에 대하여도 알아보도록 한다.

본 논문에서는 동물 이미지 분류를위한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 심층 학습 방법을 제안한다. 첫째, CNN은 소규모 데이터 세트에 대한 교육 모델을 작성하고 데이터 세트를 사용하여 교육 세트의 데이터 세트를 확장하는 데 사용된다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에 사전 훈련 된 네트워크를 사용하여 작은 데이터 세트의 병목을 추출하여 새로운 교육 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 두 개의 NumPy 파일에 저장하고, 마지막으로 완전히 연결된 네트워크를 새로운 데이터 세트로 학습한다.

실제로 잠을 자는 것이 허용되지 않는 많은 일자리가 있습니다. 졸음운전은 현대 사회에서 가장 큰 문제 중 하나입니다. 이 논문에서는 깊은 학습 (YOLO)을 사용하여 눈을 검사하고 졸음을 확인한 다음 수중 총을 제어하는 시스템을 제안한다.

Classification and Regression Tree (CART), SVM (Support Vector Machine) 및 k-nearest neighbor classification (kNN)과 같은 기존 기계 학습 기반 감정 분석 방법은 정확성이 떨어졌습니다. 본 논문에서는 개선 된 kNN 분류 방법을 제안한다. 개선 된 방법 및 데이터 정규화를 통해 정확성 향상의 목적이 달성됩니다. 그 후, 3 가지 분류 알고리즘과 개선 된 알고리즘을 실험 데이터에 기초하여 비교 하였다.

홀로그램 기술은 3차원 객체의 생성, 전송, 재생 관점에서 기술 개발이 활발히 수행되고 있지만 현재 여러 가지 한계로 인하여 답보상태에 머물러 있다. VR, AR을 넘어 새로운 기술의 요구에 부합하기 위해 중간 단계로 유사홀로그램 시장이 성장하고 있는 추세다. 홀로그램의 기술의 핵심은 point cloud 형태의 방대한 3차원 데이터를 생성하고 그 방대한 데이터를 통신망을 통해 실시간으로 전송하여 목적지에서 원본과 같이 재생하는 것이다. 본 연구에서는 방대한 3차원 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 방법으로 생성된 3차원 객체 정보의 특징점을 전송하여 목적지에서 원본과 비슷한 형태의 객체로 재생하는 방법에 대해 연구한다.

3차원 객체를 모델링 하기 위한 방법으로 3D 스캐너를 이용하는 방법과 모션캡처 시스템을 이용하는 방법 그리고 키넥트(Kinect) 시스템을 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법을 통해 3차원 객체를 생성하는 과정에서 가려짐에 의해 촬영되지 않는 부분이 발생한다. 완벽한 3차원 객체를 구현하기 위해서는 가려진 부분을 임의로 채워줘야 하는 상황이 발생한다. 다양한 영상처리 방법을 통해 가져져 촬영되지 않은 부분을 메우는 기법이 존재한다. 본 연구에서는 보다 자연스러운 hole filling을 위한 방법으로 비지도기계학습의 최신 트렌드인 GANs를 이용한 방법을 제안한다.

본 연구는 스마트폰 사용자의 지속적 사용의도에 미치는 영향을 알아보는 모델에서 집단 간 차이가 있는지를 비교하고자 하였다. 집단 간 차이 분석은 다양한 방법론이 존재하지만 본 연구에서는 회귀분석 $R^2$의 크기 비교를 통해 검증하고자 한다. 집단 간 차이분석을 위해 선행연구를 통해 수집된 한국과 중국 스마트폰 이용자의 지속적 사용의도에 대해 유의미한 차이가 있는지에 대한 가설검증을 통해 증명하고자 한다. 분석결과는 중국과 한국의 스마트폰 사용자들의 인식 차이가 있는지 없는지 알아보는 방법론으로 유용하게 사용된다. 이러한 절차에 따라서 먼저, Fisher의 Z변형점수(z-transformation)를 계산하는 공식과 Z점수 검증통계량 계산 공식을 이용하여 산출하였다. 그런데 이 방법론은 상관계수를 이용한 조절효과 검증에서 이용하기도 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.

빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 기존 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터를 의미하며, 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 및 유통속도(Velocity)의 특징을 가지고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 의미를 분석하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

최근 스마트폰 잠금 해제 방법으로 암호화 기술을 사용하여 다양한 알고리즘이 채택하고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술로 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방법에는 지문인식, 얼굴인식 및 홍채인식 등이 포함한다. 본 연구에서는 이미 상용화된 생체인식 기술 및 패턴인식 및 암호입력 방법을 평가항목으로 선정 하였다. 평가항목은 지문인식, 얼굴인식 홍채인식, 패턴인식 및 암호 입력방법 등 다섯 가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 알고리즘을 기반으로 계층적 분석 방법론을 바탕으로 스마트폰 사용자의 암호화 알고리즘 선호도를 분석하였다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.

본 논문에서는 위험 발생상황에서 모니터링 객체에 대한 웹 지도 탐색 개발을 위하여 동적인 방식을 고려한다. 객체의 이동에서 관리시스템의 위치 인식 메카니즘을 기반으로 위험상황에 대해 위치를 실시간적으로 인식할 수 있도록 한다.

본 논문에서는 위험상황 인지에 대해 실시간 정보전송에 대한 방안을 연구한다. 이동 객체의 위험상황 시나리오에 대한 분석을 통하여 위험상황이 인지되면 이에 대한 신속한 정보 제공이 관리 시스템에 이루어져야 하며, 상황발생 결과를 모니터링할 수 잇도록 유도한다.

본 논문에서는 진출색(advancing color)과 후퇴색(receding color)의 의미와 자동차 사고와의 어떤 관계가 있는지 알아본다. 진출색이 사고가 적고 후퇴색이 사고가 많다. 진출색과 후퇴색은 동일 위치에서 어떤 색과 배경색과의 관계로서 알 수 있다.

본 연구는 공무원의 업무처리의 대부분이 정보화기술로 대체하면서 대국민서비스를 지원할 신규임용 공무원의 미래핵심역량인 디지털 리터러시에 대한 수준을 알아보고자 한다. 이를 위하여 신규 임용자, 예정자, 실무수습 등 180명을 연구대상으로 디지털 리터러시 5개 항목으로 나눠 기술 리터러시, 코드 리터러시, 미디어 리터러시, 뉴스 리터러시, 소셜 미디어 리터러시 등에 대한 인식과 수준을 분석하였다. 이를 바탕으로 개선된 소셜 미디어 교육과정을 개발하였다. 본 연구로 공무원 교육훈련 프로그램이 학습자 중심의 교육과정으로 방향이 전환 될 수 있도록 제언한다.

최근 고용시장의 불안과 맞물려서 교사 직업에 대한 선호도가 높아짐에 따라 사범대학 및 교육대학의 선호도가 높아지고 있다. 그러나 점차 인구수 감소와 맞물려서 교육부에서 발표되는 임용T.O는 매년 줄어들고 있고 그에 비해 입학학생수 및 재수생숫자는 늘어나 경쟁률은 가파르게 오르고 있는 사정이다. 이로 인하여 사범대학에서는 입학과 동시에 임용시험에 매진하고자하여 대학교가 교원 임용후보자 경쟁시험을 위한 하나의 거대한 학원이 되어가는 분위기이다. 이에 본 연구에서는 학점 및 학생들의 전반적인 학교생활 및 스터디그룹 활용 여부 등을 종합하여 딥 러닝을 이용한 교원임용 후보자 경쟁시험 합격여부의 연관성을 파악하여 사범대학 재학생들에게 학교생활의 청사진을 제시하고자 한다.

본 기법(CORD)은 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation사업 중 한화시스템의 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 실시간으로 DSP의 상태를 진단하는 알고리즘이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답하기 위해서는 DSP의 논리적, 물리적 오류 발생 가능한 상황을 인지하고 부하를 최소화하여 DSP가 항상 정상상태를 유지하도록 하는 것이 중요하며, 이는 현장 운용성을 극대화, 즉 끊김없는(Seamless) 서비스의 제공과 일맥상통한다. 따라서 DSP의 자원 및 동작 상태를 실시간으로 감시하고 다수의 선박요청을 최적으로 재구성하여 DSP의 정상상태를 유지시키는 기능을 구현함으로써, 선박 요청에 대한 DSP의 응답소요시간의 저감 및 선박 서비스의 제공 성공률을 비약적으로 향상시켜 DSP의 운용성 증가를 실현하게 하였다.

컴퓨터과학을 전공하는 학습자뿐만 아니라 비전공 학습자도 실생활 문제를 통해 자신의 아이디어를 앱으로 구현하기를 원한다. 이에 앱 제작 경험이 거의 없는 대학교 2학년 학생을 대상으로 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 모바일 플랫폼 앱 개발 교수 학습 방법을 연구하였다. 소프트웨어 교수 학습 모델 중 개발 중심 모델(Discovery-Design-Development)의 교수 학습 절차를 적용하고 개발 도구로는 Android Studio 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 모바일 플랫폼 앱 개발 교수 학습 프로젝트를 설계하고 컴퓨팅 사고력 향상에 도움을 주었는지 평가하였다. 설계된 교수 학습 방법을 적용한 결과 학습자들은 프로젝트 산출물이 emulator를 통해 앱으로 구현되어 수업의 흥미 및 만족도가 높았고 컴퓨팅 사고력 향상에 효과가 있는 것으로 나타났다.

Digital Game design with educational purposes and User Experience measurement via game analytics has been extensively covered in literature, however non-digital games such as tabletops in education and its corresponding educational impact have limited research. In this paper, we propose a guideline to create non-digital educational games from scratch and evaluate them based on the know-how of developers and the investigation of scholars who have studied the engagement factors related to the digital games and applied their findings to non-digital games. Along with the guideline we provide an actual implementation, a game called HXGN_766, meant to serve as scaffolding of computational thinking and rudimentary Python programing concepts. We believe both, guideline and game, can be a useful reference for those interested on game design, educational content design, game quality control check, and unplugged computer science activities. This is the first in a series of papers where the game design concept, the evaluation methodology and the game itself will be presented with more detail.

FTP(File Transfer Protocol)는 컴퓨터간의 파일을 전송하는 프로토콜로 암호화된 연결인 TLS를 이용한 FTPS, 이와 비슷한 SSH에 기반한 SFTP가 있다. ID와 Password 도용사례를 해결하기 위해 1회용 비밀번호인 OTP(One-Time Password)를 적용하려는 기조가 확산되었다. 본 논문에서는 클라이언트의 변화 없이 TLS Level에서 데이터 전송과 OTP를 이용한 신원 인증 모두 가능함을 확인 하였다.

Google Play에 새로운 콘텐츠들이 나오고 경쟁함으로써 앱과 게임의 크기는 지속적으로 증가하고 있다. 앱과 게임의 크기가 커질수록 Google Play 스토어를 통한 앱 설치가 줄어들고 있다. 본문은 기존 지원 모델인 APK에 대한 구조 및 한계에 대해 이야기하고 새로운 지원 모델인 AAB(Android App Bundle) 구조에 대해 이야기한다. 추가로 향후 전망을 해보고자 한다.

육군의 화력장비 정비교육 중 특기병 교육은 실습용 장비가 부족하고 많은 교육생으로 실습기회가 적고 정비실습 시 안전사고 발생위험이 높아 실질적인 실습이 제한적이고 반복 실습이 어렵기 때문에 교육적 효과가 미비한 게 현실이다. 따라서 실제와 같은 체험훈련으로 교육성과를 높이는 훈련시스템이 필요하다. 본 연구에서는 시공간을 초월하여 훈련비용을 낮추고 실제와 같은 체험훈련을 할 수 있으며, 표준 정비매뉴얼이 반영되고 팀워크를 이루어 훈련할 수 있는 가상훈련시스템을 제안한다. 가상훈련시스템은 시공간을 초월하여 비용을 낮추고 실제와 같은 훈련이 가능한 시스템으로 본 연구에서 제안한 3차원 디스플레이 시스템인 HMD를 이용한 1인칭 시점의 가상훈련시스템은 육군 화력장비 정비교육에 적합한 시스템이며 확장성이 좋기 때문에 다른 장비와 타군의 정비교육에도 활용되어 군의 정비능력 향상에 크게 도움이 될 것으로 기대한다.

최근 4차산업혁명의 분야로서 주목받고 있는 가상현실이 활성화되기 위해서는 가상현실 생태계 조성이 무엇보다 중요하다. 가상현실 생태계란 콘텐츠(C), 디바이스(D), 플랫폼(P), 네트워크(N)로 구성된다. 이 중에서 콘텐츠가 핵심이지만 가상현실은 입출력 디바이스에 따라 그 효과가 다르므로 디바이스의 활용이 매우 중요하다. 최근에는 실감 나는 경험을 위해서 체험형 디바이스가 개발되고 있다. 본 연구에서는 VR 콘텐츠의 몰입감과 멀미 저감을 위하여 체험형 디바이스인 VirZOOM을 활용한 콘텐츠 개발사례를 제시한다. 본 연구를 통해 향후 가상현실 콘텐츠의 개발이 더욱 활성화되기를 기대한다.

본 논문은 머쉰비전기반 자동검사를 위한 대상 이미지영상 검출에 관한 연구결과로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 요구되는 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다.

최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며, 이러한 잡음은 시스템의 최종 출력에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음 환경에서 화소 유사성에 따른 잡음 제거를 통해 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음 종류에 따라 기준치를 설정하여, 기준치와 유사한 화소에 필터링을 적용하여 최종 출력을 구한다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 기존 방법들과 비교하기 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상처리란 의료용 사진해석, 물체인식등 다양한 응용 분야에서 실용화 되어지고 있으며, 영상잡음의 종류는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, Salt and Pepper 잡음 등이 있다. 잡음은 영상을 훼손 시키는 불필요한 정보를 의미하며, 잡음제거는 일반적으로 필터로 제거한다. 대표적인 잡음제거 방법으로는 메디안필터, 평균필터 등이 있으며, 메디안 필터는 Salt and Pepper 잡음을 제거하는데 효과적이지만, 잡음밀도가 높은 영역에서 잡음제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이웃한 픽셀을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다.

국내 자동차 시장은 2016년 이후 생산 및 수출이 지속적으로 둔화되고 있다. 이를 극복하기 위한 가장 근본적인 해결책은 경쟁력 있는 부품을 개발해야 한다. 경쟁력 있는 부품을 개발하기 위해서는 두 가지 중요한 요소가 있다. 가장 중요한 것은 제품 설계 기술이며, 두 번째로 중요한 것이 바로 생산 기술이다. 생산기술이 중요한 이유는 재료비를 제외한 생산 단가를 낮추어야 하며, 품질의 지속성을 가지고 있어야하기 때문이다. 본 논문에서는 생산기술을 확보하기 위하여 C사의 자동차 회사 부품을 검사하기 위한 설계한 지능형 스마트 검사 시스템의 기본 구조를 설계하였다. 현재 본 시스템은 기본 및 상세설계가 마무리 되고 현재 개발 진행 단계에 있다. 본 시스템이 성공적으로 개발된다면 C사의 품질 검사 단계의 자동화와 불량률을 감소시킬 수 있을 것을 예상하고 있다.

현재 의료 데이터는 기본적으로 대외비이며 의료보호법에 의거 보호받고 있기 때문에 접근하기가 힘들다. 이에 교육중인 학생들의 실무적인 교육을 위하여 실무자나 교수진이 실 데이터에 가깝게 모의 데이터(chart, 문제은행 형식)를 생성, upload하여 실무에 가까운 교육 환경과 데이터를 접하며 학습의 진행이 가능하도록 하는 연구이다. 본 논문에서는 web 기반으로 하여 node.js와 Ajax, mysql, jquery를 바탕으로 유지와 보수가 용이하며 사용자들이 접근하기 쉽게 하여 접하기가 힘든 환자의 차트와 차트의 관한 문제를 손쉽게 접근할 수 있게 연구하였다.

현재 비디오 게임을 개발 할 때는 개발에 기반이 되는 필수 요소들인 그래픽 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스 코드인 게임 엔진을 사용한다. 이 게임 엔진은 자체 개발을 해서 사용하기도 하지만 보통은 상용 엔진을 대여해서 사용한다. 이런 게임 엔진을 사용할 수 있으려면 수많은 이론과 기능교육이 필요하나, 한정된 기간의 대학교 교육에서 그것도 일반 공과 대학이 아닌 게임 관련 예술대학에서는 여러 가지 게임 엔진들을 이것저것 다루는 것은 불가능하다. 그래서 본 논문에서는 수많은 게임엔진 중, 실무에서 가장 많이 쓰이는 상용 엔진인 Unity와 Unreal engine의 장단점을 비교 분석함으로써 한정된 시간에 많은 양을 가르쳐야 하는 대학교에 있어서 효율적인 교육을 위해 위 두 엔진 중 어떤 것을 취사, 선택하여 교육하는 것이 학생들에게 유리한지에 대한 분석결과를 제안하였다.

고령화시대로 접어들면서 노인들의 IADL(수단적 일상생활활동)을 향상시키고자 하는 사회적 노력은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 노인들의 금융활동, 특히 ATM을 보다 원활히 이용하도록 하기 위해 태블릿 PC 기반 콘텐츠를 이용하여 노인들을 학습시켰다. 이용한 ATM 콘텐츠는 실제 은행에서 사용하는 ATM 인터페이스와 동일하게 개발된 태블릿 PC용 교육 콘텐츠이다. 노인들이 콘텐츠를 이용한 후, 해당 콘텐츠에 대한 사용성 평가를 실시하였다.

일본풍의 중국 모에화 게임들이 최근 수년 간 한국 모바일 게임 시장에서 성공을 거두고 있다. 소녀 전선 등에서 시작된 이런 움직임은 2018년 벽람항로로 이어졌다. 함선 의인화 게임인 벽람항로 등은 여성 캐릭터의 선정적인 일러스트가 특징이며 소녀 전선 등의 과도한 노출과 선정성은 등급 재분류 제재를 받기도 했다. 벽람항로는 상당수의 청소년 남성 사용자층을 갖고 있어 여성 캐릭터의 과도한 선정성은 유해하다고 볼 수 있다. 본 논문은 벽람항로 게임에 나타난 300여 종의 여성 캐릭터 스킨을 분석하여 여기에 나타난 섹시즘이 단순히 특정 부위의 노출 뿐 아니라 캐릭터의 소속 국가별로 의상이 정형화 되어 있음을 밝힌다. 즉, 중국과 일본은 기모노나 치파오 같은 전통 의상이 중심이고 영국은 제복과 메이드복의 비중이 상당하고, 독일은 제복을 주로 착용하게 함으로써 해당 국가 여성의 성적 오브젝트화와 고정관념을 조성할 수 있다. 또 이런 기본 스킨이 수영복으로 유료 전환되면 상당한 노출이 이루어져 선정성을 특히 강조한다는 점에서 19금 게임이라 해도 이런 과도한 섹시즘은 여성에 대한 부정적 성 대상화 우려가 있다.

본 논문에서는 웨이블릿 기반의 영상의 노이즈 제거 알고리즘을 제안한다. 기존 Mallat Tree 방식의 웨이블릿 변환을 응용한다. 먼저, 다중 필터링 방법을 제시한다. 웨이블릿 영역에서 각 부대역의 에너지를 고려하여 웨이블릿 변환의 에너지 집중 특성을 극대화 시킨다. 노이즈 영상에 제안한 다중 필터링을 적용한다. 일반 영상에서 나올 수 없는 에너지 부대역을 찾고 이를 제거하여 노이즈를 제거한다.

본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.

인지무선 네트워크에서 2차사용자는 1차사용자의 전송이 감지되면 즉각 전송을 중단하고 새로운 유휴 스펙트럼을 찾아 빠르게 동기화를 해야 전송을 재개 할 수 있다. 대부분의 관련 연구에서는 별도의 공용 제어채널을 통해 2차사용자들이 같은 스펙트럼으로 동기화를 수행하는 것을 가정한다. 하지만, 상시 사용 가능한 채널이 별도로 존재한다는 가정은 인지무선 기술의 실제 구현과는 어울리지 않는다. 이 논문에서는 별도의 공용제어채널을 고려하지 않는 능동적 스펙트럼 동기화 기법을 제안한다. 2차송신자와 수신자는 주통신간에 주기적으로 서로의 스펙트럼 감지 결과를 교환한다. 그리고, 송수신자 모두 유휴로 탐지된 스펙트럼에 순차적으로 동기화를 실시하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 USRP를 사용하여 구축된 실제 인지무선 환경에 적용하여 성능을 평가한다.

1세대 RKE 시스템은 재생공격에 매우 취약하며 2세대 RKE 시스템의 암호기법 또한 네 번에서 여덟번의 수신으로 무력화될 수 있다. RKE 시스템의 보안성을 강화하기 위해 RKE 시스템에 물리 계층 보안 기법을 도입하여, 도청자가 수신하는 신호의 품질을 저하시켜 재생공격을 무력화 하는 기법을 제안한다.

마이크로프로세서에 블록암호 크립토 코어를 인터페이스한 보안 SoC (System-on-Chip) 프로토타입 구현에 대해 기술한다. 마이크로프로세서로 Cortex-M0를 사용하였고, ARIA와 AES를 단일 하드웨어에 통합하여 구현한 크립토 코어가 IP로 사용되었다. 통합 ARIA-AES 크립토 코어는 ECB, CBC, CFB, CTR, OFB의 5가지 운영모드와 128-비트, 256-비트의 두 가지 마스터키 길이를 지원한다. 통합 ARIA-AES 크립토 코어를 Cortex-M0의 AHB-light 버스 프로토콜에 맞게 동작하도록 인터페이스 하였으며, 보안 SoC 프로토타입은 BFM 시뮬레이션 검증 후, FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합검증을 하였다.

소수체 GF(p)와 이진체 $GF(2^m)$ 상의 다중 타원곡선을 지원하는 듀얼 필드 ECC (DF-ECC) 프로세서를 설계하였다. DF-ECC 프로세서의 저면적 설와 다양한 타원곡선의 지원이 가능하도록 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 적용한 유한체 곱셈기를 저면적으로 설계하였으며, 페르마의 소정리(Fermat's little theorem)를 유한체 곱셈기에 적용하여 유한체 나눗셈을 구현하였다. 설계된 DF-ECC 프로세서는 스칼라 곱셈과 점 연산, 그리고 모듈러 연산 기능을 가져 다양한 공개키 암호 프로토콜에 응용이 가능하며, 유한체 및 모듈러 연산에 적용되는 파라미터를 내부 연산으로 생성하여 다양한 표준의 타원곡선을 지원하도록 하였다. 설계된 DF-ECC는 FPGA 구현을 하드웨어 동작을 검증하였으며, 0.18-um CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 22,262 GEs (gate equivalences)와 11 kbit RAM으로 구현되었으며, 최대 100 MHz의 동작 주파수를 갖는다. 설계된 DF-ECC 프로세서의 연산성능은 B-163 Koblitz 타원곡선의 경우 스칼라 곱셈 연산에 885,044 클록 사이클이 소요되며, B-571 슈도랜덤 타원곡선의 스칼라 곱셈에는 25,040,625 사이클이 소요된다.

이 논문은 3차원 순차적 NOR 게이트 구조에 존재하는 전기적인 상호작용을 TCAD 시뮬레이션을 이용해 조사하였다. 3차원 순차적 NOR 게이트의 전기적 상호작용은 하층 및 대각선에 위치한 소자에 의해 발생할 수 있다. 대각선에 위치한 소자의 PgateB에 전압의 유무에 관계없이 상층 NMOSFET의 드레인 전류가 동일하게 나타났고, 대각선 방향으로의 전기적인 상호작용은 소자 특성에 영향을 주지 않는 것을 확인하였다.

접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성으로 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 본 논문은 WSN의 패킷 전송률을 증가시키고 센서 노드들의 수명을 연장하기 위해 제시된 기존 연구들을 분석한 후, 센서 노드들에 Clustering 및 위치 기반 기법 적용 시 기존 연구 대비 성능 향상 요인들을 분석하였으며 이를 기반으로 패킷 손실률과 네트워크 수명 측면에서 향후 WSN의 성능 향상을 위한 새로운 기법에 대한 연구를 수행 할 예정이다.

이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 이미지와 유사한 흑백 이미지를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 현실 문제에 적용하기 위해 가장 중요한 설계 요소인 유전자 모델링을 어떻게 할 것인지에 대하여 2가지 기법을 제안하였다. 제안한 각 기법을 이용하여 2가지 크기의 흑백 영상으로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 이미지 생성을 위한 유전자 모델링에 있어서 각 기법의 진화 성능에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 기존 이미지와 유사한 이미지를 생성하거나, 서로 다른 이미지를 합성한 이미지를 생성하기 위해 빠르고 자연스럽게 학습시키기 위해서는 유전자 모델링을 신중하게 결정해야 함을 파악할 수 있다.

본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였으며, 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들이 활용되고 있음을 확인할 수 있었다.

이 논문에서는 일반적인 웹 접근 방법으로 접근하기 어려운 프레임 내 웹 페이지의 데이터를 프로그램에 의해 자동으로 수집하기 위한 세부 주소 확보 기법을 제안하였다. 제안한 세부 주소 확보 기법과 HTML 실렉터를 활용할 수 있는 Python 언어와 Beautiful Soup 라이브러리를 이용하여 여러 페이지로 작성되어 있는 게시판 텍스트 데이터를 자동으로 모두 수집할 수 있었다. 제안한 기법을 활용하여 어떠한 형태의 주소 형식으로 되어 있는 웹 페이지들에 대해서도 Python 웹스크래핑 프로그램에 의해 자동으로 대량의 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 빅데이터 분석에 활용될 수 있을 것으로 예상한다.

본 연구에서는 지금까지 게재된 자살 관련 논문들을 대상으로 주제를 분류하고 주요 주제들의 비중과 20년 동안의 주제들의 변화 추이를 파악하는 것을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 등재지 논문에 대한 정보 공유가 가장 활발하게 이루어지는 한국학술지인용색인(KCI)을 자료원으로 빅데이터 분석에 활용되는 텍스트마이닝 기법을 시행하였다. 이러한 시대적 변화에 따른 자살 관련 연구 주제 추이를 파악하는 연구는 향후 자살과 관련한 학문적 방향을 시대 흐름에 적응할 수 있는 전략을 수립하는 데 있어 기초자료가 될 것이다.

유세포 분석법은 단일 세포나 미세 입자에 대한 다양한 광학적 특성을 측정하여 이를 매개 변수로 나타내는 측정법이다. 이러한 매개 변수에는 세포의 크기, 입상도, 형광 강도 등이 있으며 이는 세포와 광원에서 조사한 빛의 물리적이며 광학적인 상호 작용에 의해 방사되는 빛에 따라 결정된다. 하지만 유세포 분석법은 고가이며 크기가 크고 다양한 형광염료의 사용이 제한적이라는 단점이 있다. 또한, 측정할 수 있는 다양한 데이터에 비해 사용자가 원하고자 하는 데이터는 한정적일 수도 있다. 이러한 특징은 비용/공간적으로 제한적인 연구 환경을 가진 연구자에게 있어서 어려운 점으로 다가오고 있다. 이에 본 연구는 소형의 발광다이오드와 포토다이오드를 이용하여 저가의 휴대용 형광측정 장치를 개발하고자 한다. 이는 누구나 제작하기 쉽도록 3D 프린터로 설계되었으며 광원과 필터 그리고 광센서의 교체가 가능하도록 설계하여 표적 세포 및 형광염료의 다양한 선택이 가능하다. 제안된 형광측정 장치를 통하여 형광처리가 된 세포를 다양한 세포 수로 분류하여 측정하였으며 그 결과, 측정된 형광의 세기가 세포의 농도에 따라 비례한 것을 보였으며 또한 높은 선형성을 보여주었다.

In recent years welfare of animals is the biggest challenge because animals, especially dogs are widely recognized as pet as well as they are using as service animals. So, for the wellbeing of the dog it is necessary to perform objective assessment to track their behavior in everyday life. In this paper, we have proposed an automatic behavior assessment system for dogs based on a neck worn and tail worn accelerometer and gyroscope platform, and data analysis techniques that recognize typical dog activities. We evaluate the system based on the analysis of 8 behavior traits in 3 dogs, incorporating 2 breeds of various sizes. Our proposed framework able to reproduce the manual assessment that is based on the video recording which is treated as gold standard that exhibits the real-life use case of automated dog behavior analysis.

In the last decades patient's suffering with Parkinson's disease is increasing at a rapid rate and as per prediction it will grow more rapidly as old age population is increasing at a rapid rate through out the world. As the performance of wearable sensor based approach reached to a new height as well as powerful machine learning technique provides more accurate result these combination has been widely used for assessment of various neurological diseases. ON state is the state where the effect of medicine is present and OFF state the effect of medicine is reduced or not present at all. Classification of ON/OFF state for the Parkinson's disease is important because the patients could injure them self due to freezing of gait and gait related problems in the OFF state. in this paper wearable sensor based approach has been used to collect the data in ON and OFF state and machine learning techniques are used to automate the classification based on the gait pattern. Supervised machine learning techniques able to provide 97.6% accuracy while classifying the ON/OFF state.

In this paper, we consider an amplify-and-forward (AF) full duplex (FD) massive-antenna relay (or base station) aiding communication between K single-antenna source and destination pairs whose transmissions are overheard by one single-antenna eavesdropper. Maximum ratio combining (MRC) and maximum ratio transmission (MRT) processing is employed at the relay. The secrecy performance of the system is then derived with both relay and destination being equipped with low resolution analog-to-digital converters (ADCs). The results show the detrimental effect of the eavesdropper's presence on the sum rate of the system.

This paper studies the secrecy capacity for a wireless cooperative network with perfect channel state information at the relays, and receiver. A similar assumption is also made for the instance where there exist a direct link between the transmitter and receiver. Physical Layer security techniques are employed in wireless networks to mitigate against the activity of eavesdroppers. It offers a viable alternative to computationally intensive encryption. In this paper the design of a protocol utilizing jamming (via jamming nodes) for better security and relaying (via relay nodes) for the amplify-and-forward (AF) operation, is investigated. A a signal-to-noise variant of secrecy known as secrecy gap is explored because of its use of lesser computational power - preferable for practical systems. Thus we maximize this signal-to-noise approach instead of the conventional secrecy capacity maximization method. With this, an iterative algorithm using geometric programming (GP) and semi-definite programming (SDP) is presented with appreciable benefits. The results show here highlight the benefits of using fractional components of the powers of the relays to offer better secrecy capacity.

블록체인과 비트코인의 등장 이후에 스마트 컨트랙트를 갖춘 퍼블릭 블록체인 이더리움이 시작되면서 decentralization 이 전세계적으로 가속화 되고 있다. 개발자들은 이더리움의 블록체인 개발 플랫폼을 활용하여 분산화된 P2P 네트워크에서 실행되는 "분산화된 응용 프로그램 (DApp)"을 개발할 수 있고, IoT 부터 모바일까지 다양한 유형의 기기가 블록체인 분산 환경에 참여 할 수 있다. 블록체인 과 스마트 컨트랙트와 상호 작용 할 수 있는 방법은 많이 있지만, 사용자들은 편의성과 접근성의 장점으로 인해 모바일방식을 선호하는 경향이 있다. 그렇기에 저자는 Android 기반 투표 DApp 을 개발하였고, 그에 관련된 이슈를 연구하였다. 현재는 DApp의 개발방법이 적절하게 연구되고 표준화 되어 있지 않기 때문에, 사용자 친화적인 DApp을 개발하기 위한 효율적인 방법을 연구하였다. 특히 DApp은 블록체인과 상호작용 하기 위해서 일정량의 수수료를 소비해야하기 때문에 Smart Contract 코드의 수수료 문제 및 코드의 Security 문제에 대해서 집중적으로 조사하였고, 본 논문에서는 이를 소개하고자 한다.

우리나라의 경우 경제 성장을 거듭함으로서 국민 소득이 향상되고 자동차 산업이 발달함에 따라 자동차의 보유 대수도 급격히 증가하고 있지만 자동차 화재에 대한 인식은 매우 낮은 편이며, 차량화재는 다양한 원인들이 서로 독립되어 있는 것이 아니고 서로 연관되어서 화재 발생 요인으로 작용하고 있기 때문에 사고의 원인을 정확히 밝혀내기 어려운 경우가 많다. 자동차 소유자들의 자동차 화재에 대한 인식은 그다지 높지 않아 차내에 휴대용 소화기조차 비치하지 않고 있는 경우가 태반이고 이러한 실정을 가만하여 볼 때 자동차 자동 소화 시스템의 개발은 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 버스 엔진실을 대상으로 하여 화재 발생 시 인명 피해를 막으면서 승객의 안전을 증대시키기 위하여 자동소화장치 제어기를 개발하고자 한다.

대형 재난이나 사이버 위기 발생 시에 조기에 대응할 수 있는 효율적인 위기관리체계가 조직 내에서 뿐만 아니라, 협력기관 및 외부와의 관계에서도 필요하다. 본 논문에서는 대형 재난이나 사이버 위기 발생 시에 대처하는 국내외 대응 현황을 살펴보고, ICT 기술발전과 더불어 새롭게 나타나는 위기 대응의 문제점과 앞으로의 전망에 대해 고찰하고자 한다.

본 논문에서 장거리 통신이 항상 보장될 수 없는 전술 무선 네트워크 환경에서 무인전투체계들간의 안정한 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 임의로 선택된 데이터의 해시 충돌을 이용하여 인증코드를 생성한다. 인증요청자는 이를 인증자의 공개키로 암호화여 전송한다. 인증요청자와 인증자가 정당한 인증코드를 상호 공유함으로써 인증을 수행한다. 다양한 공격 시나리오를 대상으로 제안하는 기법의 안전성을 분석한다.

민간 선박은 물론 함정에서 가장 높은 구조물인 마스트는 주로 레이더와 항해등이 탑재되는 곳이다. 특히 많은 통신장비를 운용하는 해군 함정 특성상 함정 마스트에는 레이더는 물론 통신용 안테나, 항공기 유도용 TACAN 등 여러 종류의 안테나가 탑재된다. 마스트 자체의 복잡한 구조는 물론 설치된 안테나는 RCS를 크게 만드는 요인이 되기 때문에 미국, 유럽 등에서는 RCS를 줄이기 위한 마스트 기술이 개발되어 적용되고 있다.

무선센서네트워크는 네트워크 유연함으로 인해 다양한 응용분야에 활용되고 있다. 특히 전력제한문제를 해결하기 위해 에너지 하베스팅 무선센서네트워크(EH-WSN)를 도입하여 센서네트워크의 활용범위가 더욱 넓어지고 있다. 센싱된 데이터를 목적노드까지 전송하기 위해서는 노드들의 전력을 고려한 MAC프로토콜이 중요하게 연구되고 있다. 전력상황과 데이터의 긴급성은 데이터 전송의 중요 요소이며 데이터의 긴급성과 노드들의 전력을 종합적으로 고려한 매체접근제어 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 전력상황과 데이터의 긴급성에 따라 중계노드를 선택할 수 있는 매체접근제어 프로토콜을 제안하였다.

매년 멧돼지, 고라니 등의 야생동물로 인한 농가의 피해가 증가하지만 현 시스템은 정부 측 포수들이 직접 야간에 총과 손전등을 이용해 동물들을 찾아다니며 포획하는 상황이다. 이는 시간적으로 매우 비효율적이며 피해 받는 즉시 즉각적인 조치가 불가능하다. 이에 본 논문에서는 야간에도 동물이나 사람을 인식 할 수 있는 열화상 카메라와 딥러닝을 사용한 적외선카메라를 이용해 야생동물을 탐지하고 쫓아내거나 빠르게 포획 할 수 있는 시스템에 대해서 소개하고자 한다.

4차 산업 혁명으로 인해 많은 기술들이 발전했다. 해당 기술들은 웹 표준 HTML5를 이용하여 웹을 통해 많은 사용자들에게 제공되고 있다. 웹에서 제공되는 콘텐츠가 증가함에 따라 웹을 이용하는 사용자의 수가 증가하였고 기존보다 더 웹 속도에 대한 중요성이 높아지고 있다. 왜냐하면 사용자들은 웹 페이지 로딩 속도가 빠르게 되는 것을 기대하고 있기 때문에 웹 페이지 로딩 속도가 증가되면 사용자들은 해당 페이지를 이탈하게 된다. 즉 웹 페이지 로딩 속도와 페이지 이탈률은 비례 관계에 있다. 따라서 콘텐츠를 제공하는 속도를 증가시켜 웹 페이지 로딩을 빠르게 할 필요가 있다. 본 논문에서는 웹을 통해 제공되는 콘텐츠 중 하나인 이미지에 관련하여 웹에서 이미지를 제공할 때 어떤 방식으로 제공하면 더 빠르게 제공될 수 있는지 실험을 통해 확인해보자고 한다. 해당 실험 결과를 바탕으로 웹을 통해 이미지를 제공하는 속도가 빠른 방법을 확인하고 해당 방법으로 이미지를 제공함으로써 페이지 이탈률을 낮추며 기존보다 더 사용자 친화적인 서비스를 제공하고자 한다.

국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.

Ge-MONOS(Metal-Oxide-Nitride-Oxide-Silicon) 구조를 가진 플레쉬 메모리 소자에 대해 프로그래밍 전압에 따른 문턱 전압의 변화를 조사했다. 프로그래밍 전압은 10V, 12V, 15V, 16V, 17V을 인가하였고 1초 동안 프로그래밍을 진행했다. 10V에서 12V까지는 문턱전압은 약 0.5V로 프로그램 전과 크게 다르지 않고, 15V, 16V, 17V에서 문턱전압이 각각 1.25V, 2.01V, 3.84V로 프로그램 전과 0.75V, 1.49V, 3.44V 차이가 발생했다.

본 논문은 텍스트 마이닝 기법으로 명사의 빈도수를 조사하여 워드클라우드를 나타내는 기존의 방법을 개선하여 지능적 워드클라우드를 구현하는 방법을 제안한다. 텍스트 마이닝 시에 명사 단어를 추출하는 사전에 누락된 신조어 등의 단어를 효과적으로 추가하고, 동사 등 다른 품사위주의 워드클라우드를 시각적으로 보여주는 방법을 제안한다. 실험에서 기존 명사의 빈도수 추출에는 KoNLP 패키지를 사용하였고, 지원되지 않는 신조어 80개를 추가하였고 빈도수를 수동으로 조사하여 추가하였다.

본 논문에서는 OpenCV와 머신러닝 기술을 이용하여 교실용 자동 출결 관리 시스템을 제안한다. PC용 범용 카메라를 이용하여 교실 입구에서 얼굴사진을 입력하면 이미 저장된 학생의 얼굴과 유사도를 비교하여 출석이 체크되도록 하는 방식이다. 본 연구에서는 머신러닝 라이브러리 Dlib를 사용하여 사용하여 프로토타입을 구현하였으며 10명의 학생에 대하여 실험한 결과 약 70% 정도의 인식률을 보였다.

본 연구는 기존 관중 수 예측에 주로 사용되는 ARIMA 모형과 다른 GKFN(Network with Gaussian kernel functions) 모델을 시계열 모델로 제안하고 여러 변수 간의 상관관계를 분석한 MLP(Multilayer Perceptron) 모델을 각각 따로 만들어 두 가지 RMSE값의 가중치를 결합한 새로운 모델을 최종적으로 제안한다. GKFN 모델은 phase space 분석을 위해 smoothness measure를 측정하고 커널 개수를 늘려가며 학습시키는 방법이다. 또한, MLP 모델은 관중 수에 영향을 주는 여러 변수(날짜, 날씨 등 팀과 관련된 특징들)의 상관관계를 correlation coefficient 값을 이용해 분석하고 높은 상관관계를 가지는 변수들을 이용해 MLP 모델을 만들어 학습하는 것이다. 이를 통해 프로야구팀 기아 타이거즈의 일일 단위 관중 수를 예측하고자 하였다. 관중 수 예측을 통해 구단과 관객 모두 긍정적인 활용이 가능할 것이다. 훈련 자료는 2010년부터 2018년까지 9년 동안 기아 타이거즈의 일별 관중 수를 자료로 하였다.

본 연구에서는 딥러닝을 통해 스스로 사용자의 행동 습관 데이터를 학습하고, 상황에 맞춰 실내 환경을 조성할 수 있는 시스템을 구성하였다. 정보 수집 시스템은 데이터 수집 서버와 각종 센서 노드로 구성되며, 모은 데이터에 따라 환경을 조성한다. 사진 분석은 Google Inception v3를, 행동 유추는 직접 설계한 2차 DNN을 사용했다. 모의 데이터로 DNN 학습을 진행한 결과 98.4%의 정확도로 충분히 상황 유추가 가능함을 입증할 수 있었다.

최근 네트워크의 발달로 인해 데이터가 축적되는 속도와 크기가 증가되고 있다. 이 데이터들을 분류하는데 많은 어려움이 있는데 그 어려움 중에 하나가 라벨링의 어려움이다. 라벨링은 보통 사람이 진행하게 되는데 모든 사람이 같은 방식으로 데이터를 이해를 하는데 무리가 있어 동일한 기준으로 라벨링하는 것은 매우 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN을 이용하여 입력 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 생성하고 이를 학습을 하는 데 사용을 하여 입력 데이터를 간접적으로 학습할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 학습 데이터의 개수를 늘려 분류의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

본 논문에서는 Ultra-Wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 합성곱 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 학습하는데 사용하는 학습 데이터는 MATLAB 프로그램을 통해 생성하였으며, IEEE 802.15.4a 표준을 활용한다. 기존 거리 추정에 사용하는 문턱값 기반의 거리추정 기법과 성능 비교를 통해 제안하는 거리 추정 기법의 성능을 검증한다.

본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 저해상도의 디지털 홀로그램을 고해상도로 변환하는 방법을 제안한다. 홀로그램의 크기를 축소한 뒤, 축소된 홀로그램을 분할하여 데이터 세트를 생성하였다. 생성한 데이터 세트를 이용하여 네트워크 모델을 훈련시켰으며, 31dB 이상의 결과를 확인할 수 있었다.

기존 실내복도 환경에서 실험한 자율주행 드론[1]은 드론의 연산성능 한계로 인해 노트북이 신경망 연산을 해서 드론에게 조향명령을 내리는 방식이였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 NVIDIA사의 Jetson TX2 보드를 활용하여 실내복도 환경에서의 자율주행을 연구하였다.

우리의 제안시스템인 mobiAutoBot은 모바일 디바이스를 지원 가능한 인지 자동화 수준의 로보틱스 프로세스 자동화 소프트웨어의 개념모델이다. mobiAutoBot은 mobiAutoBot controller와 mobiAutoBot runner의 두 부분으로 구성되어 있다. mobiAutoBot controller는 모바일기기에 Job을 지시하고 모니터링 및 연동작업을 수행하며, 모바일 디바이스에 설치된 mobiAutoBot runner는 명령내린 작업을 수행한다. mobiAutoBot을 사용하면, 고가의 로보틱스 프로세스 자동화 기능을 저비용으로 구축가능하며, 모바일 디바이스를 포함한 다양한 응용분야에서 활용할 수 있다.

고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.

본 논문에서는 블록체인 기반의 환자익명성 보장을 위한 알고리즘을 제안하였다. 환자의 익명성과 의사와 환자 사이 연계 불가성 지원을 위해서 신원증명용 주소와 별개로 스텔스 주소를 사용하였다. 또한 의무기록을 사용함에 있어 그 해쉬 값 등 사용 정보를 블록에 입력하여 의무기록의 무결성과 투명성을 보장 한다.

블록체인 기술은 기존의 비즈니스 프로세스를 바꿀 새로운 패러다임으로서 특정 산업에 국한되지 않고 전 산업에 큰 영향을 미치고 있다. 의료산업 또한 블록체인 기술이 미치는 영향은 매우 클 것으로 기대하고 있다. 의료산업은 병원을 중심으로 구성된 중앙 집중형 시스템의 구조적 특성으로 인해 정보 비대칭성이라는 문제를 안고 있기 때문에 의료산업에서 블록체인 기술이 적용되어야 한다고 생각한다. 하지만 블록체인 기술의 탈중앙화, 투명성 등의 가치가 절대적으로 옳은 것이라고 그 누구도 확신할 수 없는 상황이며 절대적인 신뢰는 지양해야 할 것이다. 블록체인 기술은 보안성, 확장성 면에서 아직 미성숙하다고 볼 수 있기 때문에 의료 산업에서 블록체인 기술이 적용되는 과정에 많은 한계점을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 의료분야의 블록체인 기술 적용사례와 현재 의료분야의 문제점과 블록체인을 통한 해결방안 그리고 이슈를 분석한다.

한의학의 '과학화'는 세계 속의 K-MEDI를 위해 선행되야 할 과제로 한약의 효능을 과학적으로 입증하는 작업을 통해 유효성 및 안전성이 확보하고자 노력하고 있다. 본 논문은 한의학적 유전병변 판독을 위한 바이오마커 추출 알고리즘을 제안함으로 한의학적 관점에서 응용되있는 다양한 한의학적 치료법의 진단 및 치료 효과의 객관화에 근거를 제시하였다.

제 4차 산업 혁명을 맞이하고 있는 최근 대학 교육은 전문적인 지식의 전수보다 문제해결력이나 창의성을 강조하고 있다. 뿐 만 아니라 첨단 정보통신기술이 융합되어 혁신적인 변화가 이루어지면서 융합 교육에 대한 필요성이 더욱 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 IT 융합 교육을 실시한 후와 일반 융합 교육을 실시한 후, 창의적 문제 해결 역량의 차이를 비교 분석하였다. 연구 결과 일반 융합 교육보다 IT 융합 교육을 받은 수강생의 창의적 문제 해결 역량이 더 높았으며 통계적으로도 유의미한 차이를 나타냈다. 이에 창의적 문제 해결 역량 함양을 위해 대학에서는 각종 강좌에 IT 융합 교육을 연계한 교육이 활성화되어야 할 것이다.

본 논문은 '디지털공학' 교과목을 PBL 교수법을 적용하여 수업을 운영한 후 그 효과를 검증하는데 있다. 이를 위해 수업을 재설계 하였고, 그에 따른 효과를 검증하였다. 구체적으로 PBL문제를 개발하여 수업에 적용하였고 학생들의 수업참여, 학업적 자기조절능력을 중심으로 수업 효과를 측정하였다.

이 연구에서는 2015 개정교육과정에 의해 교실 속으로 들어온 소프트웨어교육에 대한 일반 교사와 전문가 교사 대상 인식을 비교하였다. 인식 비교를 위해 교육과정 편제의 17시간 시수, 성취 기준 진술, 교육과정에는 5-6학년에 편제되어 있으나 교과서는 6학년에만 포함되어 있는 점에 대한 적절성을 물어보었다. 일반 교사는 3가지 사항 모두 적절하다라는 의견이 많았다. 반면, 전문가 교사는 부적절하다가 많았다. 향후 인식 전환을 위한 연수 등 다양한 기회 제공이 필요할 것으로 판단된다. 아울러 실과 교육과정과 교과서에 교육용 로봇이 도입된 것에 대한 자유 응답식 의견의 주요 키워드를 분석할 결과 일반 교사와 전문가 교사 도입에 대한 긍정적인 키워드가 도출되었다. 그러나, 일반 교사들은 지원, 어려움, 문제 같은 수동적이고 소극적인 키워드, 전문가 교사는 활용, 교육 등 도입 후 교육적인 활용 부분에 대해 차이점을 보였다. 향후 일반 교사에게는 교구 지원, 초급 난이도 연수를 전문가 교사에게는 교과 연계 방안 등의 사례 제공이 필요하리라 사료된다.

본 연구에서는 농구부 지도자들이 촬영한 농구 학생 선수들의 슈팅 훈련 영상을 바탕으로 슈팅의 투사각도를 분석하였다. 슛팅 영상에서 스크린 샷을 통하여 선수의 슈팅한 높이와 공의 궤적을 실선을 통하여 그렸고, 이를 선수들에게 보여주어 성공률이 더 높은 상황으로 투사각도를 조절할 수 있도록 지도하였다. 본 연구를 통하여 영상을 통하여 농구선수들에게 효율적인 지도가 가능할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

In recent years, China has faced unprecedented intelligent reforms. Artificial intelligence has become a hot topic in society. The deep learning framework is the core of artificial intelligence industrialization, and it has also attracted the attention of all parties. Among them, deep learning has been applied in the fields of computer vision, speech recognition, and language technology processing. This paper will introduce China's development status and future challenges in technology, talent, and market applications.

본 연구에서는 유무선 전화기를 이용하여 원격지에 안내방송을 출력할 수 있는 원격방송시스템을 설계하였다. 설계된 원격방송시스템은 LTE 모듈을 이용하여 무선으로 수신된 전화 음성을 앰프를 통하여 증폭하여 출력하도록 하였다. 또한 문자메시지 전송이 가능한 유무선 전화기를 통해 원격방송시스템에 방송용 문자메시지를 보낼 수 있으며 이를 수신한 원격방송시스템은 음성장치 안에 저장된 해당 안내방송을 자동으로 출력할 수 있도록 구현하였다. 보안을 위하여 관리자 및 등록된 사용자만 시스템을 사용할 수 있도록 수신자의 전화번호를 비교 알고리즘을 통하여 분석하도록 하였다. 이 때 등록된 사용자로 확인된 경우에만 녹음된 안내 방송을 스피커를 통하여 출력하게 된다. 이 연구에서 설계된 시스템을 통하여 사용자는 시간과 장소의 제한을 받지 않고 신속하게 안내방송을 출력할 수 있다.

국가 또는 지역의 재난에 대비한 대표적인 대피시설인 터널 및 지하차도에는 법 규정 및 편의상의 이유로 라디오 중계방송 설비가 설치되어 있다. 하지만 이 시스템은 라디오 방송으로 한정되며 DMB 방송이 되지 않고 전국 공동 방송만 중계되어 지역적으로 발생한 재난 또는 비상상황을 효과적으로 알리는 것은 불가능하다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 각 지역의 재난관리소에 원격재난방송장치를 구축하고 인터넷 또는 LTE 망을 이용하여 각 터널로 전송하는 시스템을 구현한다. 터널에 있는 시스템에서는 디지털 신호로 수신한 SMS, 미디어 파일, 실시간 방송 또는 영상을 디코딩하여 FM, DMB 주파수로 변환하는 모듈레이터를 거쳐 기존 중계 장비를 이용하여 비상방송신호를 송출한다. 본 연구에서 제안하고 구현한 방법은 터널 및 지하차도에서 비상상황 발생 시 효율적인 정보제공 및 원격 현장 통제에 활용 가능하다.

조선기술과 항해장비 기술이 발전하고 있지만 여전히 해양사고는 80%이상이 인적과실에서 비롯되고 있다. 인적과실을 저감시켜 해양사고를 절감시키려는 노력은 항해사를 대상으로 면담이나 설문을 시행하는 등 정성적인 연구방식에 많이 의존하고 있어서 객관적인 인적과실의 실체를 규명하는데 제한이 있다. 본 연구에서는 이 같은 단점을 극복하기 위하여 항해사의 항해 업무 수행을 방해하지 않으며 공간적 제한을 극복할 수 있도록 웨어러블 센서를 활용하여 항해사의 동작을 실측하고 상황인지 여부가 항해 수행 동작에 어떤 영향을 미치는지 구분하고자 한다. Full mission ship handling simulator를 활용하여 항해사가 특정한 시나리오를 수행하는 중에 위험성을 가진 장애물을 발견하기 전과 후의 어떤 행동패턴 변화를 보이는지 측정하였다. 구분된 항해 동작 패턴은 항해 위험 상황에서 적절한 조치를 취하고 있는지 여부를 객관적으로 구분하여 인적과실을 절감하는데 활용될 것으로 기대된다.

본 논문에서는 최근에 디지털논리시스템의 회로 구현시에 적용되기 시작한 분할설계기법의 한가지 방법을 제안하였다. 기존의 디지털논리회로설계기법은 적용되는 개별소자를 어떻게 효과적이며 효율적으로 이용하느냐 하는 것이 큰 목적이었으나, 최근의 전자공학의 발달과 회로의 집적도가 높아짐에 따라서 디지털논리설계기법은 각각의 모듈을 구성하고 있는 소자들의 개별소자를 사용하는 것보다는 복잡하더라도 좀 더 경제적이고 다기능의 분할설계기법이 요구되고 있다. 이러한 내용을 근간으로 본 논문에서는 효과적인 분할기법을 이용한 스위칭함수구성의 한가지 방법을 제안하였다.

철도 레일의 선로 변경을 위해 사용되는 분기기의 제어를 담당하는 전기선로전환기는 철도시스템 중에서 매우 중요하게 관리되고 있다. 선로전환기의 상태를 확인하기 위해 다양한 유무선 실시간 모니터링 시스템이 사용되고 있으나 센서 또는 네트워크 오류 등으로 인한 오작동 가능성이 존재하고 있다. 본 논문에서는 선로전환기 작동상태를 이중으로 확인하기 위하여 선로전환감시시스템과 CCTV카메라 관제 시스템이 통합된 이중화 감시시스템을 설계하였다. 선로전환감시시스템에서는 전로전환기의 작동상태를 감시, 경보 그리고 네트워크를 통해 전송한다. 그리고 이 정보를 전달받은 CCTV카메라 관제시스템에서는 해당 선로전환기와 분기기의 상태를 촬영하여 관리자에게 전송하도록 하였다. 선로 관리자는 선로전환기용 모니터링 화면을 통해 선로 전환상태를 1차적으로 확인하고 이어서 CCTV카메라 영상을 통해 전환상태를 직접 확인함으로써 선로전환기의 작동에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 관리를 위한 인력 운용을 안전하고 효율적으로 수행할 수 있게 된다. 이를 통해 선로전환기의 오작동으로 인해 선로 분기기에서 발생되는 선로 이탈사고 예방에 기여될 것으로 기대된다.

스마트 농업에 대한 기준 모델, 서비스 능력, 네트워크 능력에 대한 기술 표준화 과정을 추진해 오는 과정에서 현안으로 떠오르는 내용이 병충해, 전염병과 같은 위기상황이 가져올 수 있는 영향에 대한 우려였다. 동물의 감염요인인 구제역, 조류 인플루엔자 등의 위기요인들은 경제적 손실은 물론 인간의 사회활동에도 많은 제약을 가져와 국가경제에 막대한 영향을 끼치게 되었다. 본 논문에서는 이러한 인적요인, 자연재해 및 동물 감염 등의 위기로 인한 ICT 해결 방안인 네트워크 기반에서의 위기완화 서비스의 표준화 로드맵을 제시하여 표준기술을 적용 이러한 문제를 해결하는데 긍정적 요소로 작용할 것으로 판단된다.

자동차에 사용되는 전동식 워터펌프에 적용되는 모터는 CANNED TYPE의 모터 구조이다. 모터의 구동 부품인 로터는 플라스틱 사출물의 격벽 구조 내에 위치하며, 부동액에 침수되어 있는 상태로 회전을 하게 된다. 플라스틱 사출물 격벽 구조 외부에 Stator가 위치되어 Rotor가 회전이 가능하도록 한다. Rotor의 구성은 Magnet와 Core, Shaft로 구성되며, Magnet와 Core의 경우 부품 특성상 수분 침투에 부식되는 재질이기 때문에 부품의 기밀 유지는 매우 중요하다. 차량에 장착된 상태에서는 120도의 환경조건에서 구동이 가능하여야 하며, 내부압력이 1 Bar 이상의 압력에도 누수가 없어야 한다. 본 논문에서는 이 조건을 만족하여 개발된 전동식 워터펌프의 불량을 검사하기 위하여 헬륨을 이용한 Leak 검사 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다.

국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 대기 오염에 관한 분야의 관심이 높아지고 있다. 현재 정부는 최근 IT 융합 기술의 발전에 따라 빅데이터, 클라우드, 등 사물인터넷 기반 장치의 확산 및 고도화를 위한 기술 접목에 많은 지원과 관심을 보이며 기상청을 통해서는 국내 대기 오염으로 인한 사회적 비용을 낮추기 위해 공공 데이터(Application Program Interface, API)를 활용 다양한 정보 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기상청에서 제공하는 정보 서비스에는 한계가 있다. 특히 기상청에서 운영되고 있는 장비들은 고가의 장비로써 비용 및 공간적 설치 제약이 따르며, 약 15km 범위를 한 개소로 담당하여 기상 데이터에 대한 신뢰도에 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 오픈 하드웨어 기반 소형 기상관측 장비를 활용한 기상지수 및 미세먼지 측정 데이터 제공 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기상 계측이 필요한 지역의 작은 공간을 활용, 기상관측 장비를 통해 관측된 데이터와 기상청에서 제공하는 생활 기상지수 알고리즘을 토대로 해당 지역에 맞는 맞춤형 정보를 제공하여 사회적 비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 공유경제를 위한 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스(IoT-HiAS, IoT-Human Interactive Advertising Service)를 구현한다. HiAS 디바이스가 웹캠을 통해 디바이스의 전방을 촬영하고 MobileNet을 사용한 SSD 모델을 통해 사람을 실시간으로 검출한다. 검출된 사람을 카운팅하여 설정한 기준 이상의 사람 수가 검출되면 빔 프로젝터를 통해 유휴자원에 광고를 재생한다. 광고가 재생됨과 동시에 디바이스 전방의 광고 시작 시점을 캡쳐한 이미지와 검출된 사람의 수를 IoT 클라이언트를 통해 HiAS 서버의 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. 광고가 끝나면 디바이스 전방을 촬영하여 이미지를 IoT 서버로 전송한다. 전송받은 데이터를 HiAS 서버의 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 에이전트를 통해 광고주 및 광고제작자에게 알림 메시지를 전송하여 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스를 구현하였다.

최근 도시농업의 중요성이 부각되면서 정책적 육성과 지원에 힘입어 다양한 형태의 도시농업 조성이 확대되고 있다. 현대 농업은 스마트팜 보급이 일반화되고 있지만, 대부분의 도시농업은 전통적인 작물재배 방법을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시농업의 다양한 유형을 고려한 도시형 스마트팜 시스템을 제안한다. 제안하는 도시형 스마트팜 시스템은 스마트팜 통합 컨트롤러와 스마트팜 서비스 플랫폼 서버로 구성되며, 스마트온실 표준 인터페이스 기반의 센서 및 구동기 연동과 IoT 서비스 플랫폼을 이용하여 도시농업의 유형에 따라 유동적으로 시스템을 구성 할 수 있는 환경을 제공한다.

다양하게 요구되고 있는 해양 사물 인터넷 서비스 제공을 위하여 필요한 복합 센서 장치와 edge device를 제안하였다. 특히 통신 3사의 상용망 외에 폐쇄망을 통해 센싱 정보의 관리와 처리가 가능하도록 설계 제안하였다.

본 논문에서는 산업현장에서 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복에 대비하여 적재중량을 측정하기 위해 적용할 수 있는 strain gauge 센서 모듈구현 결과를 제시한다. 센서 모듈은 strain gauge, LNA, LPF 및 ADC로 구성하였으며, 센서의 측량정밀도와 내구성을 높이기 위해 4개의 센서가 각각 4개의 anchor bolt에 삽입되는 구조로 제작하였다.

사용자가 HMD(Head Mounted Display) 기기를 착용하고 VR(Virtual Reality) 애플리케이션을 체험하다보면 사이버 멀미(Cybersickness)를 경험하게 된다. 사이버 멀미의 원인은 아직 불명확 하지만 주로 눈으로 들어오는 시각 정보와 전정기관(이동과 평형감각을 주관하는 감각 기관)에 들어오는 감각 정보가 불일치할 때 발생하는 것으로 알려져 있다. 그러나 사이버 멀미를 측정하기 위한 데이터 수집 및 분석시스템 개발에 대한 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 플랫폼으로 VR HMD 기기를 착용한 사용자로부터 뇌파와 생체 데이터를 수집하고, 결정 문턱값으로 사이버 멀미가 유발하는 어지럼증을 판별하는 시스템을 설계한다. 14명 실험 참여자를 고려하여 어지럼증 검출 성능을 평가한 결과, 약 92% 정확도를 나타내었다.

디지털 영상은 카메라 센서의 오작동 및 하드웨어의 오류와 같은 다양한 이유로 잡음에 훼손된다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 다양한 영상 처리 과정에서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 AWGN 환경에서 화소특성을 고려하여 잡음을 제거하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 마스크 내부 화소 분포를 고려하여 필터링 범위를 설정하였으며, 각 성분에 적합한 필터의 출력은 정규분포에 따라 가중치를 가감하여 최종 출력을 정한다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.

이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.

Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently been gaining popularity in the medical image analysis field because of their image segmentation capabilities. In this paper, we present a CNN that performs automated brain tumor segmentations of sparsely annotated 3D Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. Our CNN is based on 3D U-net architecture, and it includes separate Dilated and Depth-wise Convolutions. It is fully-trained on the BraTS 2018 data set, and it produces more accurate results even when compared to the winners of the BraTS 2017 competition despite having a significantly smaller amount of parameters.

에어하키 로봇은 머신 비전 시스템으로 하키 공을 카메라를 통해 인식하여 사용자와 플레이를 할 수 있다. 하키 공의 위치 감지는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 공의 색 정보를 이용하여 인식하게 구현하였다. 하키 공의 위치를 감지하고 또한 그 궤적을 예측하여 결과를 ARM Cortex-M 보드로 전송한다. ARM Cortex-M보드는 2축 직교 로봇을 제어하여 에어 하키 경기를 진행한다. 에어 하키 로봇의 전략에 따라 수비, 공격, 수비과 공격 모드로 동작시킬 수 있다. 본 논문에서는 비전 시스템 개발과 궤적 예측 시스템에 관해 기술하고 에어 하키 경기를 진행하는 2축 직교 로봇을 제어하는 새로운 방법을 제시한다.

딥러닝은 객체인식 분야에서에서 강력하고, 강건한 학습 알고리즘이다. 딥러닝에서 자주 활용되고, 객체인식 분야에서 최고의 성능을 보여주는 네트워크는 Convolutional Neural Network(CNN) 이다. 숫자 필기 인식을 위한 MNIST 데이터셋를 CNN으로 학습하면 성능이 매우 뛰어나다. 이는 MNIST 데이터 셋의 숫자들이 중앙에 잘 정렬되어 있기 때문이다. 하지만, 실제 데이터들은 중앙에 정렬이 잘 되어있지 않다. 이러한 경우에 CNN은 이전과 같이 우수한 성능을 보여주지 못한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 FFT를 활용하여 이미지를 주파수 공간으로 변환하여 입력으로 주는 방법을 제안한다.

직물결함 분류는 원단 품질관리에 있어 중요한 문제이다. 하지만, 다양한 결함의 종류를 영상으로 식별하기 어렵기 때문에 자동화가 어렵다. 따라서 직물결함 분류는 대부분 사람에게 의존하고 있다. 본 논문에서는, 이를 해결하기 위해 직물결함 분류 문제에 CNN을 적용한다. 또한 CNN의 학습을 보다 쉽게 하기 위하여, 사람이 영상에 결함 영역을 표시하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법과 원본영상에 대한 비교실험을 수행하여, 제안방법이 학습에 효과가 있다는 것을 확인하였다.

최근, 현실 세계에 가상 정보를 융합하여 현실에서는 할 수 없는 경험을 제공하는 혼합현실 (MR) 기술에 관심이 쏟아지고 있다. 혼합현실은 현실과 상호 작용이 우수하며 몰입감을 극대화 시킨다는 장점이 있다. 본 논문에서는 실사 기반 전방위 3D 모델 획득 기술에 대한 필요성을 언급하며 다시점 깊이 및 RGB 카메라 시스템을 이용하여 혼합현실 콘텐츠 제작을 위한 포인트 클라우드를 획득하는 방법을 제시한다.

Multipath TCP (MPTCP)는 다수의 인터페이스를 동시에 사용하여 유한한 네트워크 자원을 최대한 활용하고자 표준화된 전송 계층 프로토콜이다. 각 경로의 특성이 같을 경우 기존 단일 TCP보다 안정성과 대역폭활용 측면에서 장점이 있지만 경로 특성이 상이할 경우 단일 TCP보다 성능이 낮아지는 현상을 볼 수 있다. 이는 여러 가지 복합적인 이유가 있지만 가장 큰 영향을 미치는 문제는 지연시간을 급격히 증가시키는 버퍼블로트를 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 지연시간을 급격히 증가 시키는 버퍼블로트로 인한 MPTCP 성능 저하를 개선한 알고리즘을 리눅스 기반의 테스트베드에 구현하고 기존 MPTCP 스케쥴러와 성능 비교를 진행하였다.

최근 무선 통신기기의 사용이 증가함에 따라 무선 네트워크 사용량이 증가하여 유선 네트워크와 무선 네트워크가 혼합되어 네트워크가 형성 되었다. 기존 TCP 알고리즘들은 유선 네트워크에 적합하게 설계 되었다. 따라서 현대의 네트워크 환경에서 패킷 손실을 정확히 구별하지 못하고 부적절한 혼잡제어를 수행하여 TCP의 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 TCP 성능을 개선하기 위하여 패킷 손실이 발생한 환경에 따라 정확히 구분할 수 있는 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Al gorithm)를 제안하고 그 성능을 평가한다.

IDC(Internet Data Center)는 안정적인 회선과 전력공급시설을 갖춘 서버 입주시설로써 효율적으로 구분되어진 랙 단위 서브네트워크 상에 서버를 20~30대씩 묶어 관리하는 시설이다. 여기서는 랙 단위로 서버들의 보안, 방화벽, 트래픽 등을 효율적으로 관리해주는 방법이 필요하다. 이를 지원하기 위해 3~5종의 상용 장비를 채택할 경우 도입비용은 물론 운용관리에 큰 부담일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 5가지 기능을 하나의 랙 단위 소형 통합보안라우터에 구현하는 방법을 제시하고, 특히 IDC에서는 필수 기술인 트래픽 쉐이핑과 IPS를 융합 구현하며 이에 따른 효용성도 제시하고자 한다.

본 연구에서는 LTE-R을 기반으로 하는 철도통신에서 응용서비스로서 스트리밍 오디오의 전송성능을 분석하고자 한다. 본 연구에서 성능분석은 NS(Network Simulator)-3에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행하며, 분석대상 응용서비스로는 MPEG(Moving Picture Experts Group)-4의 오디오 프레임을 사용한다. 본 연구의 결과는 LTE-R 네트워크 구축뿐 아니라 LTE-R 네트워크를 대상으로 하는 응용서비스 개발의 기초자료로 활용이 가능하다.

기존 무선망 네트워크에서의 위치 추정 알고리즘은 주로 단말이 고정되어 있는 상태에서의 3개 이상의 절대 위치를 확인할 수 있는 기지국을 활용한 위치 추정 기법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 이동 단말을 활용하여 지속적으로 이동 가능한 이동 기지국의 위치를 삼변 추정을 활용한 트래버스 기법을 사용하여 단말 및 이동 기지국의 위치를 추정하는 위치 인식 알고리즘을 제안하였다.

본 논문에서 연구하는 방안은 석탄 화력발전소의 옥내 저탄장 석탄의 자연발화를 예방하기 위한 방법으로, 석탄의 자연발화를 사전에 감지하여 발화 장소의 위치를 알람서비스를 할 수 있게 하기 위한 위치 확인 방안으로 사물인터넷기술(IoT)과 센서기술을 접목하여 석탄의 저장소의 온도를 24시간 모니터링을 통해 전체 저장된 석탄의 온도변화를 감지하는 것이다.

원자력 발전소에 사용되는 제어기는 높은 신뢰도를 요구한다. 한국형 디지털 원자력 발전소인 APR1400 (Advanced Power Reactor 1400)을 비롯하여, 과거 많은 원자력 발전소에 FPGA (Field Programmable Gate Array)와 CPLD (Complex Programmable Logic Device, 이하 FPGA로 통칭)가 포함된 제어기가 적용되고 있다. 적용 초기에는 FPGA를 일반적인 IC (Integrated Circuit)처럼 기기검증 및 성능시험으로만 검증을 하였다. 이후 90년대에 들어 FPGA검증에 대한 연구가 시작되면서, FPGA가 칩이 되기 전까지를 소프트웨어로 간주하여 IEEE 1012-2004를 적용하여 소프트웨어 확인 및 검증을 하였다. 현재에는 유럽표준인 IEC 62566을 적용하여 많은 검증을 하고 있다. 이 방법은 현재까지 가장 현명한 방법으로 평가 받고 있다. 이유는 기존의 검증 방법에서 문제가 되었던 SoC (System on Chip)의 특징을 검증하는 방법을 충분히 적용하였기 때문이다. 하지만, IEC 62566은 유럽 표준으로 아직 미국에서는 채택을 하지 않고 있으며, FPGA에 대해서는 IEEE 1012를 적용하는 것을 유지하고 있다. IEEE 1012-2004나 IEC 62566은 기술 표준으로 실무에서는 다양한 방법을 적용하여 기술 표준을 충족시켜서 적용하고 있다. 이 논문에서는 SoC의 검증 방법이 적용된 원자력 안전등급 FPGA에 대한 검증 방법의 절차 및 중요사항에 대해 설명하고자 한다.

본 논문은 차량용 장거리 레이더를 위한 저 위상잡음 77GHz CMOS 전압제어발진기를 제안한다. 이러한 회로는 낮은 위상잡음을 가지도록 설계되어 있고, 1.5볼트 전원에서 동작한다. 제안한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 고주파 CMOS 공정으로 설계하였다. 제안한 회로는 최근 발표된 연구결과에 비해 저 위상잡음, 저 전력 및 적은 면적 특성을 보였다.

본 논문은 신호에 포함되어 있는 다양한 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 프로그램 가능한 디지털 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 이러한 필터는 복잡도 등을 고려하여 3차 회로로 설계되어 있다. Altera사의 FPGA(Field Programmable Gate Array)인 cyclone II EP2C70F89618를 이용하여 설계하였다. 신호에 포함된 미세하고 다양한 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 이를 바탕으로 필터 적용 후 출력 영상은 적용 전의 출력 영상에 비해 다양한 잡음에 대해 우수한 출력 영상을 확인하였다.

LPWA (low power wide area) 기반 해상 IoT 서비스를 위한 초소형 센서 노드용 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 ISM 대역에서 멀티 대역용으로 설계되었다. 본 연구에서 표현한 안테나 사양은 멀티 대역 서비스를 위한 것이다.

L형 터널링 전계 효과 트랜지스터 (LTFET)는 종래의 터널링 전계 효과 트랜지스터 (TFET)보다 우수한 소자로 고려된다. 그러나, 실험적으로 입증 된 LTFET은 트랩 상태의 존재로 인한 트랩-보조-터널링 (Trap-Assisted-Tunneling; TAT)에 기인한 열악한 임계 이하 기울기(SS) 특성을 나타내었다. 본 논문에서는 실험적으로 시연 된 LTFET의 저전압 바이어스에 TAT 메커니즘을 밴드 다이어그램과 TAT 재조합률 (GTAT)을 사용하여 조사한다.

본 연구에서는 단전자트랜지스터 제작의 용이성과, 고기능화를 위한 실험을 진행하였다. 기존의 양자점 대신에 절연체 사이에 철 알갱이가 분포되어 있는 Fe-MgF2그래뉼라막으로 제작하면 전자빔증착만으로 쉽게 제작할 수 있고 둘 이상의 게이트 전압을 인가하여 다양한 출력 값을 기대할 수 있다. 단전 자트랜지스터가 동작하기 위한 막의 두께를 조사하였고 2.1 nm에서 터널링이 일어남을 확인하였다.

최근, 가상현실(VR) 기술을 이용하여 다양한 산업 분야의 훈련 시스템을 제작하여 교육에 널리 활용하고 있다. 가상현실 기반 훈련 시스템은 안전할 뿐만 아니라 재료의 낭비도 없고, 언제 어디서든 실습을 해 볼 수가 있어서 여러 가지 장점이 있다. 예를 들면, 가상현실 용접 훈련 시뮬레이션 시스템은 몰입형 환경에서 철판 모재의 접합을 실제와 같이 수행할 수 있어서 현장 작업자 및 신입 교육 훈련에 널리 쓰이고 있다. 이 때 철판 모재 접합을 사실적으로 표현하는 것이 훈련의 효과를 극대화하기 위해 중요하지만 기존의 기술로는 접합의 효과를 자연스럽게 표현하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 용접 훈련 시스템을 구축하기 위해 접합 효과를 쉐이더 기반으로 표현하는 방법을 경험 DB와 수학적 모델 기반으로 제시하고자 한다. 본 연구 논문의 결과를 용접 훈련 시스템에 적용하면 철판 모재의 접합 가시화를 사용자에게 정밀도 높게 제공하여 용접 훈련 효과를 보다 향상하는데 도움을 줄 수 있겠다.

협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

Recently, interest in data analysis has increased as the importance of big data becomes more important. Particularly, as social media data and academic research communities become more active and important, analysis becomes more important. In this study, co-word analysis was conducted through altmetrics articles collected from 2012 to 2017. In this way, the co-occurrence network map is derived from the keyword and the emphasized keyword is extracted.

스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.

차량의 특징점들 사이의 간격과 그 크기의 비례율의 식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제안한다. 자동차 영상은 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. Canny Edge Direction을 수행하여 자동차의 배경이 되는 영상을 제거한다. 윤곽선 추출을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.

발의 안쪽 번짐과 가쪽 번짐이란 발목을 $90^{\circ}$의 중립자세가 되게 하고 발의 안쪽면과 바깥쪽면으로 각각 구부리는 것을 말한다. 발의 안쪽 번짐의 각도는 $20{\sim}35^{\circ}$가 극히 정상이고, 발목의 가쪽 번짐의 각도는 $10{\sim}20^{\circ}$가 극히 정상이다. 발의 안쪽 번짐과 가쪽 번짐의 각이 정상적인 수치에 미달되거나 아픈 고통을 동반하면 문제가 있는 것이다.

본 연구는 지역별 인구변화 및 이동에 따른 보육이 필요한 수요자를 확인하고, 어린이집 유형에 따른 충원률과의 연관성을 분석하여 유형별 보육시설의 선호도를 알고자 한다.

본 연구는 한국영화진흥원의 박스오피스의 상위권 영화 상세정보 및 네이버의 영화 평점 데이터를 수집하여, 영화 흥행에 영향을 미치는 중요한 요인들을 영화 관람객 및 평점을 기준으로 분석하고자 한다.

4차산업의 융합시대를 맞이하여 단순한 학습이 아닌 다양한 학문을 학습하고 융합하여 적용하기 위해서는 주입식 수업보다는 자기주도방식의 학습방법이 중요해지고 있다. 따라서 다양한 교육 기관에서는 자기주도적인 학습 방법의 개발에 많은 노력을 하고 있다. 자기주도적인 학습이 효과적으로 수행되기 위해서는 교수자는 학생의 학업에 직접 관여하기 보다는 학업의 전체적인 과정을 관리하는 것이 더 중요하다. 이에 학습 상담은 자기주도적학습을 효과적으로 수행하는데 중요한 방법이 된다. 이에 본 논문에서는 학습 상담 내용을 자연어 처리를 통해 다양한 응용이 가능하도록 이를 구현할 수 있는 자연어 처리를 위한 오픈 데이터 현황에 대한 분석을 수행 하였다.

리뷰 데이터 분석을 통해 추천을 하는 기존 시스템에서 사용자의 특성 혹은 상품 구매 취향와 같은 개인의 선호 세부 정보를 반영하지 않는 점을 보완하여 본 논문에서는 사용자가 상품을 검색하고 그 상품을 구매할 때 가장 중요하게 생각하는 기준을 선택하도록 하고, 이를 반영하여 분석함으로써 다양한 사용자에게 맞춤화된 추천 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 상품 구매 시 가장 큰 비중을 차지하는 기준을 토대로 가중치를 부여하여 감성분석을 수행하고 그 결과를 반영하여 상품 목록을 제공한다. 따라서, 상품 추천 정보에 사용자 개인의 선호도를 반영하였기 때문에 기존 추천 시스템을 통해 상품을 추천받는 것보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

전 세계의 수많은 SNS의 텍스트와 일기의 데이터가 업로드 되지만 그 데이터들을 내용을 공유하고 기록하는 것에 미치지 않는다. 일반적으로 소셜빅데이터는 취향, 관심사 파악에 사용되고 있다. 하지만 자신의 상태와 정보를 분석하고 나타내주는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 행복 다이어리 시스템은 SNS의 데이터와 자체의 일기를 적어 그것들을 빅데이터 시스템에 저장하고 감성분석을 이용하여 자신의 일기와 SNS데이터를 통해 행복도를 나타낼 수 있는 시스템 설계를 다룬다.

모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 모바일 데이터베이스는 대부분 플래시 메모리로 구성한 다양한 파일시스템에서 관리된다. 이 논문에서는 대표적인 모바일 데이터베이스인 SQLite3의 파일 시스템별 갱신 성능을 테스트한다. 그래서 각 파일 시스템별 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 구현하고 성능 실험을 실시한다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템별 장단점을 분석할 수 있다.

최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.

키넥트 적외선 프로젝터를 활용하여 깊이 값을 인지하는 기술은 계속 발전하고 있다. 사람의 움직임을 추적하는 기술은 마크리스 방식에서 비마크리스 방식으로 발전하고 있다. 키넥트를 활용한 얼굴 움직임에 대한 캡쳐는 정교하지 못한 단점을 가지고 있다. 또한 얼굴에 대한 제스처나 움직임을 실시간으로 제어 하는 방법은 많은 연구가 필요한다. 따라서 본 논문은 키넥트 적외선 방식을 활용하여 추출된 얼굴인식 데이터에 브랜딩 기술을 접목하고 제어하는 기술을 연구하여 자연스러운 3D 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 기술을 제안한다.

3D 프린팅 기술은 가상 혹은 평면에 설계된 디자인을 입체적으로 출력이 가능하다는 점에서 핵심적 기술로 주목받아 오고 있다. 본 연구는 슈즈에 관한 개념을 1차적으로 정리하여 일반적 제조과정을 분석하고, 3D 프린팅이 적용된 슈즈제작과정을 제시하고, 생산되는 슈즈 사례들을 브랜드별(스포츠 브랜드, 디자이너 브랜드)로 구분하여 맞춤형 제작 특성을 연구하였다. 사례 분석을 통해 3D 프린팅 슈즈의 4가지 디자인 제작 특성을 도출했다. 따라서 본 연구는 향후 3D 프린팅을 활용한 슈즈디자인 영역에서 보다 심화된 창조적 발상의 근거를 제시할 것으로 사료된다.

최근 기대수명이 늘어나면서 건강한 삶이 중요하게 되었다. 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 헬스케어 디바이스와 어플리케이션이 개발되고 있어, 보다 쉽고 편리한 건강관리가 가능해졌다. 특히, Single Nucleotide Polymorphism(SNP, 단일염기 다형성)을 통해 개인의 유전적 특성 분석 영역이 확장되었으며, 이를 활용하여 개인적인 차이를 반영하는 치료 및 예방적 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 각 개인의 유전자 정보 즉, SNP 상의 변이를 분석하여 비만, 당뇨, 고혈압과 같은 특정 만성질환 주의군을 구분하고 이들에게 필요한 영양 정보 서비스를 제안하고자 한다. 또한 GPS 기반으로 거주 지역 중심의 산책 코스, 생활 체육 공간 정보를 제공하여 운동을 독려할 수 있는 지역 거점 운동 관리 서비스를 설계하고자 한다.

The design of photobiological active photosensitizing molecular model for photodynamic therapy has been attracted as a research for the development of cancer treatment, and has been interested in the effective method for cancer treatment and the photosensitizer having more stable wavelength. Furthermore, the development of photosensitizer has been already carried out from the first generation molecule to the third one, and the research of smart photosensitizer as the fourth generation has been requested. As a fact, the selective killing of the only cancer cell is very difficult problem, and the present photodynamic therapy has the problem of killing of the normal cell. So, I have designed the new modelling of photosensitizer having the smart recognizing unit and the magnetic nanoparticle as well as having the several effective recognizing unit. In particular, the new model design of the photosensitizer having lanthanide metal has suggested for the development of photodynamic therapy. The model design of these new photosensitizing molecules will be introduced in the poster section for the new turning point of the development of photosensitizer.

심정지(Cardiac arrest)는 원인과 관계없이 심장의 박동이 정지되어 발생하는 일련의 상태를 말한다. 심정지 발생 시 환자의 생명을 구하기 위한 유일한방법 중 하나는 심폐소생술이며 이 술기를 통하여 순환을 유지 시킬 수 있고, 고품질의 심폐소생술은 환자의 생존률과 신경학적 예후에 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 술기이다. 영아 심폐소생술의 경우 두 손가락으로 가슴을 압박하는 방법을 사용한다. 하지만 이 방법은 해부학적으로 손가락의 피로도가 가중되고 수직압박이 힘들어 미국심장협회에서 권장한 가슴압박깊이에 도달하기 힘들 수 있다. 이 연구는 영아 심폐소생술 중 가슴압박 시행 시 새로운 가슴압박법의 효과를 검증하고, 고품질의 심폐소생술을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구결과 가슴압박 방법에 따라 가슴의 평균압박깊이 및 평균압박 속도가 유의한 차이가 있었다(p<0.001) 또한 가슴압박의 편리성 및 통증정도에서 유의한 차이를 보였다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때 영아 심폐소생술 중 새로운 가슴압박법 시행 시 정확도가 높아지고, 가슴압박 깊이가 나아져 가슴압박의 질적 지표가 개선되었음을 알 수 있었다.

본 연구는 뉴런 세포와 슈반 세포의 공동 배양에 의한 수초화 발생 과정과 herpes simplex virus-1 감염에 의한 탈수초화 발생과정을 전자 현미경과 분자생물학적 분석에 의하여 확인하고자 하였다. 쥐의 배아로부터 후근신경절(dorsal root ganglion, DRG)을 분리하여 슈반(Schwann) 세포와 뉴런 세포(neuronal cell)를 in vitro에서 각각 배양하였다. 유사 분열 억제인자로 처리한 뉴런세포와 정제된 슈반 세포를 함께 공동 배양을 하여 수초화를 발생시켰다. 이렇게 수초화된 공동 배양 세포에 herpes simplex virus-1를 감염시켜 탈수초화를 진행시켰다. 수초 형성의 존재를 의미하는 myelin protein zero(MPZ) 항체를 사용하고 전자 현미경을 이용하여 수초 발생 및 탈수초화 과정을 관찰하였다. 이 연구는 과학 기술부, ICT 및 미래 계획 (NRF-2016R1A2B4016552 및 2017R1A2B3005753)이 자금을 지원하는 국립 연구 재단 (NRF)을 통한 기초 연구 프로그램의 지원을 받았다.

재조합 배큘로 바이러스는 배양 된 곤충 세포에서 이종 유전자를 발현하는데 널리 사용된다. 재조합 배큘로 바이러스는 광범위한 포유류 세포 유형에서 재조합 단백질의 발현을위한 유전자 전달 벡터로서 작용할 수있다. 바큘로 바이러스 시스템은 안전성, 대규모 및 높은 수준의 유전자 발현 관점에서 중요한 이점을 갖는다. 본 연구에서는 pOPINEneo-3C-GFP 벡터로부터 재구성 된 바큘로 바이러스 벡터를 사이토 메갈로 바이러스 (CMV) 프로모터, 강화 된 녹색 형광 단백질 (EGFP) 및 p53과 NcoI 및 XhoI로 재조합시켰다. 이러한 재조합 벡터를 다양한 세포 및 세포주에 감염시켰다. 이와 같이 개발 된 바큘로 바이러스 벡터는 재조합 유전자의 전이 및 발현을 통상적 인 벡터와 비교하여 분석 하였다. 이러한 결과는 바큘로 바이러스 벡터가 대조군 벡터보다 전이 및 전이에서 더 높은 효율을 갖는다는 것을 시사한다. 본 연구는 과학 기술부, 한국 정보 기술 진흥 기금 (MSIP)이 후원하는 한국 연구 재단(NRF)을 통해 중견 연구원 프로그램 (NRF-2016R1A2B4016552)을 통해 지원되었다.

본 연구에서는 헬스케어의 주력 디바이스로 이용되고 있는 스마트밴드를 이용하여 아로마 요법에 따른 수면의 패턴을 분석하고자 한다. 우선, 수면장애를 겪고 있는 학생들을 선별한 후, 수면의 질을 높여줄 에센셜 오일을 블랜딩하여 적용하였다. 스마트밴드와 연동된 앱을 활용하여 수면 패턴을 객관적으로 분석한 후 아로마요법이 수면의 질에 어떤 영향을 주는지 확인한다.

미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다.

미세먼지에 따른 행동 지침을 위해 AQI 지수가 개발되어 사용되고 있다. AQI 지수에 대한 정보는 일반인들도 쉽게 제공 받을 수 있으며, 이에 따라 AQI 지수를 기반으로 다양한 서비스가 제공되고 있다. 서비스가 제공됨에 따라 정확한 AQI 지수의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지의 AQI 지수를 예측하기 위해 순환 신경망을 이용하여 분류 모델의 설계를 진행한다. 설계된 모델의 평가를 위해 실제 미세먼지와 예측치의 AQI 지수를 비교한다.

최근, 차량의 안전한 운행을 지원하기 위한 차량안전기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소의 로그 데이터인 다중로그 데이터를 분석하여 차량 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 차량안전시스템을 제안한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 대인, 대물, 장소에 대한 센서데이터와 영상데이터를 수집하여, 대인, 대물, 장소에 대한 상황인지데이터인 다중로그를 생성한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 다중로그를 분석하여 차량 위험을 감지, 예측, 대응을 수행할 수 있다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 차량 사고를 줄이는 데에 기여할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 화면 전환을 검출하는 방식을 제안한다. 특징점을 추출할 때는 딥 뉴럴 네트워크를 사용하였고 추출한 특징점을 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 기술자를 이용해 128차원 벡터를 생성한다. 이를 기반으로 각 픽셀마다 매칭 여부를 판단하여 25% 미만일 경우 화면 전환이라고 판단한다.

본 논문에서는 색채에 대한 아동의 심리를 분석하기 위해서 CRR(Colour Reflection Reading) 및 주조색를 이용한 심리 분석 기법을 제안한다. CRR은 이미 그려진 그림에 아동이 색을 칠하는 것으로 색이 칠해진 데이터를 바탕으로 아동의 심리 상태를 분석한다. 주조색 심리 분석 기법은 원하는 색을 선택하여 그림을 그리고, 그린 그림을 이용하여 심리를 분석한다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 논리를 적용하여 색채에 대한 심리 분석 결과를 도출하고 그린 그림을 기반으로 공간 배치도 분석 기법을 이용하여 공간 배치도에 따른 아동의 심리 상태도 분석한다.

현재의 영상감시 시스템은 3세대로서 영상장치는 저화질에서 고화질로 발전하였으며, 영상감시 솔루션은 단순형에서 지능형으로 발전함으로써 영상감시 성능이 향상되었다. 그러나 이러한 영상감시 시스템에 대한 장비 및 기술이 복잡해지고 다변화되면서 더 빠른 네트워크 속도, 안전한 전원공급 등 기반 인프라에 대한 의존성이 더욱 높아지고 있는 한편, 전력 및 통신과 같은 기본 인프라가 제한적인 지역에서의 영상 감시 지원에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이렇듯이 기본 인프라가 제한적인 지역에서 지능형 영상감시를 지원할 수 있는 시스템을 제안한다.

최근의 디지털 방송 서비스의 확대와 품질개선을 기반으로 첨단 방송 시비스의 지속적인 발전이 요구되고 있다. 본 논문에서는 초고속 데이터 링크 기술을 사용하여 앞에서 언급한 부분을 효율적으로 구현할 수 있는 한가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 방법에 비해 처리속도가 개선되었으며, 다양한 형태의 컨텐츠를 효과적으로 편집할 수 있는 장점이 있다.

본 논문은 가상현실 기술에서 사용되는 영상의 저작권 보호를 위한 워터마킹 방법을 제안한다. 삽입 방법은 SIFT 특징점을 통해 삽입할 위치를 찾고, 그 주변 영역에 이산 웨이블릿 변환과 QIM을 수행하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출 대상은 투영 영상이며, 방법은 SIFT 특징점을 통해 추출할 위치를 찾고, 그 주변 영역을 VR 영상 제작과정에서 생기는 정합과 투영을 고려하여 역 과정을 통해 보정 후 추출한다. 추출한 워터마크와 삽입 워터마크와의 NCC와 BER 비교를 통해 임계값 이상을 가지는 워터마크를 누적하여 최종 워터마크를 확정한다. 이에 대해 통상적인 방법과의 비교를 통해 유효함을 확인한다.

사물인터넷 기술은 4차 산업 혁명의 원동력이 될 차세대 주축기술로 평가되고 있다. 사물인터넷 응용을 위한 엔터티 들의 특징은 기존 보다 활동적이고 능동적으로 변해가고 있어서, 보다 세분화된 접근제어가 필요하지만 기존의 접근제어 기술은 사용자를 중심으로 설계되어 절차가 복잡하고 가변적인 내용을 적용하기에 시스템 부하가 심해, 시스템의 부하가 적으면서 효율성과 보안성을 유지할 수 있는 접근제어 기법이 필요하다. 따라서 사물인터넷 엔터티에 적합한 역할기반 접근제어에 대한 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 사물인터넷 엔터티 들의 접근제어 연구를 위한 관련 연구와 사물인터넷 내의 다양한 엔터티들의 속성을 정의할 수 있는 RBAC와 AC 방식에 대하여 분석하였다.

개인이 스스로 자신의 건강 기록을 관리 가능한 스마트 헬스(s-Health), 웨어러블 컴퓨팅 기기들과 모바일 기기들이 헬스케어 도구로서 활용되기 시작하면서 모바일 기반의 헬스케어(m-Health)가 부상하고 있으며, 현재 여러 가지 Light Care 제품이 있으나 수면 유도 및 기상 유도 등과 같이 간단한 색상으로 LED Spectrum을 이용한 제품과 리모콘을 이용한 조명 색상을 조절하는 제품에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 실제 사용자의 스트레스와 생활환경 등의 다중인지 요소를 이용해 스트레스 완화를 위한 LED 조명을 조정하며, 그 정보를 수집하여 헬스 케어 플랫폼과 연계한 컨텐츠를 구현하고자 한다.

20~30년 전부터 국내 지중송전선로에 OF(Oil Filled)케이블을 사용해 왔다. OF케이블은 오랜 시간동안 신뢰성을 화고하고 있으며, 전연파괴 사고를 미연에 방지할 수 있는 장점이 있지만 유지보수에 많은 어려움이 있고, 절연유에 의한 환경오염이 발생하며, 화재에 취약한 단점이 있다. 최근 20~30년 전에 설치된 OF케이블의 수명이 한계에 도달하면서 고장 위험성이 증가하고, 누유의 위험성이 도사리고 있다. 본 논문에서는 OF케이블 상태 진단방법에 있어서 절연유에 반응하는 필름센서를 활용하여 절연유 탱크의 연결부에서 누유현상을 감지하여 OF케이블 누유 관리시스템을 개발하자 한다.

우리나라의 건설연장에서 발생하는 재해율은 OECD 국가 중 최고 수준이며, 건설현장에서 발생하는 다양한 재해에 대한 예비연구가 필요하며, 건설현장의 다양한 사고유형 중 무너짐(붕괴/도괴)이 38.5%로 가장 높게 나타나고 있으므로 사고원인에 대한 분석과 무너짐에 대한 사전 조짐을 판단할 수 있는 데이터 분석을 통한 예비연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 건설현장은 현장의 특성상 사고가 발생하면 큰 사고로 이어지고, 2차사고까지 동반할 수 있기 때문에 건설현장의 상태정보를 체계적으로 관리할 수 있는 안전사고 예방/관리 플랫폼 및 상태계측모듈을 연구개발하며, 건설현장 상태정보로부터 안전사고가 발생할 수 있는 조건을 예측할 수 있는 분석 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하고자 한다.

최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.

가상현실은 체험하기 어려운 환경을 실제처럼 체험할 수 있도록 해주는 기술로써 최근 게임, 의료, 국방, 제조업 등 여러 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 여행할 행선지를 미리 맛보고 여행 장소를 고를 수 있는 콘텐츠 개발을 제안한다. 일반적으로 여행지를 정할 때 웹 사이트나 책자를 활용하여 여행지에 대한 정보를 찾아본다. 최근에는 여행지를 추천해 주는 어플리케이션도 개발되어 활용되고 있다. 그러나 여행지에 대한 정보를 가상현실로 구현하여 보여 주면 보다 확실하고 실감나는 정보를 얻을 수 있을 것이다. 구글 맵 VR과 같이 전체적으로 지구를 보여주고 확대하거나 축소를 할 수 있고 키워드를 클릭하면 그 키워드에 맞는 관광지를 추천을 해 준다. 인테넷 브라우징 쿠키를 이용해서 이용자의 관심을 따라서 자동으로 관광지를 보여준다.

본 연구에서는 분산 제어와 광 위상 공액이 적용된 링크에서 누적 분산이 지속적으로 증가/감소하는 광전송 링크를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 광전송 링크에서 전체 잉여 분산이 -15 ps/nm나 15 ps/nm로 설정된 경우 왜곡된 파장 분할 다중 채널의 보상이 최상으로 이루어지는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 분산 제어와 광 위상 공액이 적용된 링크에서 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS)의 크기가 몇 개의 쌍으로 분포하고 이들이 일정한 간격마다 반복하는 구조의 광전송 링크를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 광전송 링크의 구조가 전통적인 분산 제어 링크에서보다 파장 분할 다중 채널의 수신 성능을 개선한다는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.

본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.

LPWA는 한번에 전송할 수 있는 데이터양은 적지만 매우 넓은 범위의 정보를 수집할 수 있어 아파트 계량기의 정보를 수집하거나, 산업현장에서 간헐적으로 보내는 데이터 등을 수집하는데 적합하다. 하지만 LPWA에 대한 대부분의 응용 연구는 실외, 특히 LOS(line of sight) 환경에 대해 한정되어 있어 아파트 및 산업현장에 적용하기 위한 정보를 수집할 경우 힘든 문제가 발생한다. 본 논문에서는 LPWA 통신이 아파트 및 산업현장에 적용될 수 있도록 NLOS(non line of sight) 환경인 건물 내부에서 통신 커버리지를 측정하였다. 실험을 위해 sx1276 디바이스를 이용해 LoRa 모듈을 제작하고 Class A를 적용한 후 확산인자 7과 12에 대해서 각 층마다 데이터를 수집하였다. 실험결과, 확산인자가 낮은 7의 경우 7층에서부터 수신되는 데이터의 에러와 Loss가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며 확산인자가 높은 12는 9층까지도 Loss 없이 데이터가 수신되는 것을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹 서버로 전송한다. 이를 통해 사용자는 스마트폰 앱을 통해 서버와 통신하면서 주변 물품의 정보와 위치를 파악할 수 있다.

OFDM 시스템에서 송신단의 IFFT(inverse fast fourier transform) 이전에 주파수 영역에서 높은 크기의 임펄스를 삽입하면, 쌍대성 특성으로 인해 시간영역의 OFDM 신호의 PAPR 감소 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 CQAM(cross quadrature amplitude modulation) 방식을 채용하는 OFDM 통신시스템에서 송신단의 IFFT 이전에 임펄스를 삽입함으로서 개선되는 PAPR 성능을 분석한다. 또한 PAPR을 최소화시킬 수 있는 최적의 임펄스 삽입위치 찾아내고 이를 적용하였을 경우의 PAPR 개선효과를 검증한다.

금속은 산업 현장 및 일상 생활에서 다양하게 사용되고 있다. 금속은 기계, 자동차 부품, 전선, 로봇 등에 많이 사용된다. 금속은 가공 과정 및 사용자의 사용 환경과 같은 다양한 이유로 금속 표면에 작은 손상을 입게 된다. 본 논문에서는 금속의 결함 검사를 위한 위상 검출을 구현하였다. 금속의 전기전도도를 이용하여 결함의 깊이와 크기에 따라 위상이 변하는 회로를 구성하고, 변화된 위상으로 결함의 깊이와 크기를 추정할 수 있다.

본 논문에서는 무선전력 센서 네트워크에서 다수의 센서 노드가 하베스팅한 에너지를 이용하여 데이터를 기지국으로 전송하고자 할 때, slotted ALOHA 기반의 랜덤 접속 프로토콜을 제안하고 채널 처리율을 최대화하는 최적의 랜덤 슬롯의 개수를 도출한다. 수학적 분석을 통하여 처리율이 랜덤 슬롯 개수에 따라 concavity를 가짐을 밝히고 최적의 슬롯 개수를 구한다. 시뮬레이션을 통하여 고려하는 무선전력 센서 네트워크에서 제안하는 slotted ALOHA 기반의 랜덤 접속 프로토콜이 최적 랜덤 슬롯 개수를 사용할 때 처리율이 최대화됨을 확인하였다.

본 논문에서 제안하는 split-channel two-tone OOK 기법은 페이딩 채널 환경에서 사물인터넷의 통신 성능을 향상 시킬 수 있다. 두 개의 톤 신호의 간격을 이격시킴으로써 주파수 다이버시티 효과를 얻어 페이딩 채널에서 8dB의 성능 이득을 얻을 수 있다. 또한 주파수 다이버시티 기법으로 인해 발생하는 채널 대역폭 효율 저하 문제를 split-channel 기법을 사용하여 다른 사용자에게 잔여 주파수채널을 할당함으로써 대역폭 효율 저하를 방지 할 수 있다.

무선 RF(radio frequency) 신호는 기존의 무선통신과 같이 정보를 전달할 뿐만 아니라, 무선 신호에 담겨져 있는 전력을 모아 에너지원으로 사용할 수 있다. 이러한 무선 전력 전송은 전자기기의 이동성과 소형화 측면에서 새로운 가능성을 보여주며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 통신 시스템 측면에서 무선 전력 전송을 고려한 기존 문헌들을 조사하고 현재 연구동향을 분석한다.

본 연구에서는 아마추어 야구부 지도자들이 기록 관리를 통하여 학생 야구부 선수들을 훈련 지도할 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위하여 각종 2차기록이나 세이버메트릭스 데이터를 구하는 공식을 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 학생 야구부 지도자 3명에게 배포한 후 표적집단면접법을 통하여 훈련 지도 방안을 연구하였다. 기록을 통하여 학생들의 동기부여를 높일 수 있었고, 모든 선수들이 자신의 역할에 충실할 수 있게 할 수 있었다.

본 연구에서는 Hands-on robots을 활용한 발명교육프로그램을 통해 초, 중등 학생들의 발명 및 로봇에 대한 인식 변화를 통해 교육프로그램의 효과를 분석하였다. 연구 결과 학생들이 교육 전에 인식한 로봇과 교육 후에 인식한 로봇에 차이가 많았으며 저학년일수록 그 변화가 두드러졌다. 또한, 발명에 대한 인식도 교육을 받기 전에는 로봇이 포함되지 않았던 것에 비해 교육을 받은 후 학생들이 인식한 발명은 로봇이 다수 포함되어 있었다. 로봇에 대한 태도 및 발명에 대한 태도에도 변화가 있었으며 이는 저학년일수록 두드러지게 나타났다. 이를 통해 초, 중등 학생들에게 발명과 로봇에 대한 인식의 변화를 주는데 Hands-on robots를 활용한 발명교육프로그램이 효과적이라고 분석할 수 있다.

농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.