압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련 분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this research was to analyze the effect of psychological characteristics on job performances of workers at residential homes for the disabled. For the study, a survey was conducted on 170 workers at residential homes for the disabled in Gyeongsangbuk-do (Sangjoo-si, Andong-si and Yecheon-gun) from the 7th of October to 11th of November, 2016. For the analysis, SPSS WIN 18.0 and Amos 21.0 programs were used to conduct t-test, one-way analysis of variance, correlation analysis and multiple regression analysis at a significance level of 5%. The research results were as follows. First, it was found that the psychological characteristics of workers at residential homes for the disabled vary significantly upon their work loads. Second, the differences in job performances of workers at the residential homes for the disabled with their general characteristics were analyzed: it was revealed that the job performance of the workers varies significantly with their education levels, positions and monthly incomes. Third, the job performance of workers at the residential homes for the disabled was found to be having positive correlation with their psychological characteristics as follows: self-esteem (r=.363, p<.001) and self-efficacy (r=.275, p<.001), while having negative correlation with depression (r=-.267, p<.001). This paper is required to be used as a primary source for political development on the enhancement of the psychological characteristics of workers at residential homes for the disabled.

The aim of this study is to verify the difference in the level of happiness and preparation for old age according to the general characteristics of senior welfare center attendees. The subjects of the study were 148 attendees of OO senior welfare center in Seoul and a survey was conducted from July 4 to October 7, 2016. The method of analysis was by using the SPSSWIN 18.0 program, a 5% level of significance was verified in a frequency analysis, t-test, one-way ANOVA, correlation analysis, and multiple regression analysis. The results showed that first, from investigating the difference in the level of preparation for old age according to general characteristics, there was a significant difference according to age, occupation, monthly income, and physical condition but there was no significant difference according to gender and level of education. Second, as a result of observing the difference in the level of happiness according to general characteristics, although there was a significant difference according to occupation and monthly income, the difference level according to gender, age, level of education, health condition was less than a 5% level of significance. Third, from observing the correlation between the level of happiness and preparation of old age, it was found that happiness was positively correlated to preparation for old age in the following order: physical preparation for old age ((r=.576, p<.001), economic preparation for old age (r=.570, p<.001), psychological preparation for old age (r=.526, p<.001), social preparation for old age (r=.525, p<.001). It is forecasted that this study will be used as base line data for improvement of happiness and preparation for old age for the elderly according to general characteristics.

최근들어 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기술이 영상인식 등의 분야에서 널리 활용되고 있다. CNN에서 승산과 가산으로 수행되는 컨볼루션 처리는 단순한 연산이지만 하드웨어로 구현하는 데 문제가 되는 것은 승산을 수행하는데 필요한 계산시간이다. 컴퓨팅 파워의 사용에 문제가 없는 응용분야에서는 문제가 되지 않지만 임베디드용 딥러닝 시스템 등의 구현을 위한 하드웨어 칩설계에서는 많은 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상을 2진영상의 중첩으로 표현한 후, 병렬로 가산만을 이용하여 컨볼루션을 수행하는 병렬가산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 새롭게 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위한 실험을 통해 처리시간의 감소가 가능한 병렬가산 방식으로 컨볼루션을 수행할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 최근 국제 해운시장의 동향과 국내 해운시장의 위기설에 대한 국내외적 요인을 정성적으로 파악하고, 국내 해운시장의 위기 이후 감소한 부산 신항의 물동량이 다시 회복세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 부산 신항의 향후 물동량에 대해 정량적으로 분석하여 사전적 예측추이의 파악과 회복세 추이를 분석하였다. 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 부산 신항 컨테이너 물동량을 분석한 결과, 부산 신항 컨테이너 물동량의 변동은 승법계절 ARIMA 모델 (1,0,1)(1,0,1)[12]로 추정하였을 때, 추정오차와 AICc, BIC기준으로 가장 최적의 ARIMA모형인 것으로 나타났다. 따라서 부산 신항 물동량 추정의 최적의 모델인 ARIMA (1,0,1)(1,0,1)[12]에 의해 향후 36개월간의 부산 신항 물동량을 추정치를 예측한 결과, 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, 4,526,406 TEU 등으로 약 2%, 2%, 1%정도 증가하는 것으로 나타났다.

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

The purpose of this research is to analyze the effects of social support on the job performance of workers at care facilities for elderly. For the study, a survey was conducted on 176 workers at care facilities for elderly in Gyeongsangbuk-do from the 5th of September of 5th of November, 2016. For the analysis, SPSS WIN 18.0 and Amos 21.0 programs were used to conduct t-test, one-way analysis of variance, correlation analysis and multiple regression analysis at a significance level of 5%. The research results were as follows. First, the level of social support on the workers varied depending on their marital status, religions and years of service, while no difference was found for different genders, ages, education levels, positions, monthly incomes and workloads. Second, the job performance of the workers varied with their marital status, with the married workers performing at higher level then single workers. Third, it was found that the job performance of workers at care facilities for elderly has positive correlation with the level of social support. This paper is required to be used as a primary source for political development on the job performance of workers at care facilities for elderly.

본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 프로토콜 구현물이 프로토콜의 사양에 대한 적합성을 시험하기 위한 시험항목 생성방법들에 대하여 비교분석 한다. 대표적인 방법들인 천이 순회, 구별 시퀀스, 특징화 시퀀스, 유일 입출력 시퀀스와 변형된 이들 방법들을 분석하고, 유한 상태 기계 모델에 적용한 위의 방법들의 시험항목 길이를 비교 및 분석 한다. 결론에서는 프로토콜 적합성시험을 위한 시험항목 생성방법들에 대한 핵심적이고 분석적인 이슈 사안들을 다음과 같이 제시한다. 천이 순회 방법은 최단의 시험 항목을 생성하지만 최악의 오류 검출 성능을 제공한다. 특징화 시퀀스 방법은 완벽한 오류 검출 성능을 제공하지만 상대적으로 최장의 시험 항목을 생성한다. 구별 시퀀스 방법의 문제점은 이 구별 시퀀스가 항상 존재하지는 않는다는 것이다. 유일 입출력 시퀀스 방법이 비교적 폭넓게 적용될 수 있지만 구별 시퀀스 방법과 동일한 오류 검출 성능을 제공하지 못한다는 문제점이 있다.

무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.

본 논문에서는 재전송공격과 가장 공격을 방지할 수 있는 하둡 보안 프로토콜을 제안한다. 제안하는 하둡 보안 프로토콜은 사용자 인증 모듈, 공개키 기반 데이터노드 관리 모듈, 네임노드 인증 모듈, 그리고 데이터노드 인증 모듈로 구성된다. 사용자 인증모듈은 인증서버에서 사용자의 신분을 확인한 후에 TGS로부터 임시접속 ID를 발급받고, 공개키 기반 데이터 노드 관리 모듈은 네임노드와 데이터 노드간의 비밀키를 생성하고, 해시체인기법으로 OKTL(One-Time Key List)를 생성한다. 네임노드 인증 모듈은 임시접속 ID로 사용자의 신분을 확인하고 DT(Delegation Token)와 BAT(Block Access Token)를 사용자에게 발급해주고, 데이터 노드 인증 모듈은 BAT의 OwnerID을 검증하여 사용자의 신분을 확인하고 데이터를 암호화시켜 사용자에게 제공한다. 즉, 제안하는 하둡 보안 프로토콜에서는 OTKL, timestamp, OwnerID을 이용하여 데이터 노드의 비밀키 노출을 대비할 뿐만 아니라 재전송 공격과 가장 공격을 탐지하고, 데이터 노드의 데이터 접근을 강화시키고 데이터를 암호화하여 전달함으로써 데이터 보안을 강화시켰다.

본 연구는 선행 연구로 진행되었던 수직상승형 고소작업차의 개발을 위한 구조해석 및 원격 제어를 포함한 중앙집중식 컨트롤러 및 유압식 상승리프트 개발에 관한 사후 연구로 진행되었다. 기존에 연구를 진행하면서 개발하였던 고소리프트의 구조 변경을 통하여 안전성 검토를 실시하였다. Solidworks로 3D 모델링을 진행하였으며, Hypermesh S/W를 통하여 유한요소의 모델을 생성하였다. 또한, 평가를 위한 작업차의 적재 환경은 작업 테이블에 위치별(전체, 상좌, 상우, 하좌, 하우)로 적재량이 250 kg인 조건, 작업 테이블에 위치별(전체, 상좌, 상우, 하좌, 하우)로 적재량이 600kg인 조건으로 하여 구조해석을 진행하여 다방면으로 안전성을 검토하였다. 그 결과 허용 적재량 250 kg과 초과 적재량 600 kg에 대해서 최대응력이 발생하는 부품을 제외한 결과를 살펴보면(Case-11 제외), 응력 수준은 항복강도 이하임을 알 수 있다. Case-11의 경우에는 최대응력이 발생하는 부품을 제외한 후에도 상단의 안전바 중앙 지지부에서 항복강도를 초과하는 영역이 존재하지만, 최대응력이 발생하는 부품과 같이 전체 구조물의 안전성 측면에는 영향을 미치지 않을 것으로 사료된다. 변위(처짐) 결과를 살펴보게 되면, 모든 경우에 있어서 동일하게 테이블에서 최대 처짐이 발생하는 것을 알 수 있으며, 250 kg과 600 kg 모두 처짐이 발생하는 경향은 동일한 것으로 나타났다.