센서장비에 장착되는 무선통신 모듈은 선내 통합유무선 네트워크와의 원활한 연결을 위하여 무선 게이트웨이 기능을 수행하는 브릿지(bridge)를 통한 데이터 전송방식이 필요하다. 본 논문에서는 선박 및 실내 Seamless N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WPAN 프로토콜을 적용하고, P2P 스트리밍이 가능한 OSMU(One Source Multi Use) N-스크린 서비스를 제공하기 위해, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안한 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 다중 경로 및 신속한 경로 설정이 가능한 N-스크린 통신을 지원한다. 제안한 방식을 시뮬레이션한 결과, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 IEEE 802.15.4 기반망 보다 전송지연시간 측면에서 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 얼굴 그리드 각도를 특징공간으로 하는 새로운 모델 기반 얼굴 표정 인식 방법을 제안한다. 제안 방식은 6가지 얼굴 대표 표정을 인식하기 위해 표정 그리드를 이용하여 그리드의 각 간선과 정점이 형성하는 각도를 기반으로 얼굴 특징 공간을 구성한다. 이 방법은 다른 표정 인식 알고리즘의 정확도를 낮추는 원인인 변환, 회전, 크기변화와 같은 어파인 변환에 강건한 특징을 보인다. 또한, 본 연구에서는 각도로 특징공간을 구성하고 이 공간 내에서 Wrapper 방식으로 특징 부분집합을 선택하는 과정을 설명한다. 선택한 특징들은 SVM, 3-NN 분류기를 이용해 분류하고 분류 결과는 2중 교차검증을 통해 검증하도록 한다. 본 연구가 제안한 방법에서는 94%의 표정 인식 결과를 보였으며 특히 특징 부분집합 선택 알고리즘을 적용한 결과 전체 특징을 이용한 경우보다 약 10%의 인식율 개선 효과를 보인다.
유비쿼터스 시대를 견인해나갈 핵심 기술인 RFID가 전 세계적으로 주목 받고 있다. RFID는 향후 관련 산업의 활성화와 고용창출 및 사회적 투명성을 향상시킬 수 있는 기술이지만, RFID가 지니고 있는 기술적 특성으로 인한 보안 및 프라이버시 등의 문제를 가지고 있어서 RFID의 실용화가 지연되고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 RFID 시스템 도입으로 발생 가능한 프라이버시 침해 가능성에 대한 해결방안을 찾고자 기술적인 방법을 도입한다. 도입결과는 먼저 RFID 태그에 M. Ohkubo 등이 제안한 Hash-Chain 기법을 적용하였는데 태그 수의 증가할수록 막대한 계산 시간을 요구하는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 SP들을 균둥하게 분할하여 그리드 환경의 다중 노드에서 동시에 수행함으로써 태그 판별 시간을 단축하는 해결 방안을 제시하고자한다. 이는 RFID 태그의 프라이버시 보호를 유지하면서 RFID 태그의 실시간 처리가 가능해질 것이다.
포아즌 볼츠만 방정식 (Poisson-Boltzmann equation, PBE)은 생물물리, 콜로이드 화학 등에서 등장하는 문제들을 모델링하는데 사용되는 방정식이다. 따라서 PBE의 수치해를 효율적으로 예측하는 것은 중요한 이슈이다. 저자들은 기존의 연구에서 PBE를 풀기위한 딥러닝 방법을 제안하였으나, 딥러닝을 훈련하기 위한 샘플을 생성하는 시간이 컸다는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 FEM 수치해를 생성하는데 걸리는 시간을 줄이는 두가지 방안을 마련하였다. 첫째로 대수 방정식을 만들 때 bilinar form에 포함되는 penalty 파라메터를 실험적으로 조정하였다. 두 번째로, 대수적멀티그리드 기법을 활용하여 대수 방정식의 컨디션 넘버를 meshsize와 무관하게 만들었다. 따라서 PBE 방정식의 대수 방정식을 풀 때 계산 시간을 효과적으로 줄였다. 이러한 대수적 멀티그리드를 사용한 방법은 다양한 분야에서 딥러닝의 샘플을 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
본 논문은 스마트 그리드를 비롯한 각종 미래 전력망 내 고속 데이터 전송을 타깃으로 한 SISO/MIMO-OFDM 기반 전력선통신 (PLC: power line communication) 방식의 구현 및 성능분석에 목적이 있다. 전력선통신 환경은 유선임에도 무선과 같은 다중경로 페이딩, 임펄스 잡음 등 매우 열악한 채널 특성을 갖는다. 다중경로 전력선 페이딩 채널은 Zimmermann 주파수 모델을 이용하며 임펄스 잡음 채널은 Middleton class A 모델을 이용한다. 본 논문에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 특성을 갖는 전력선 채널 조건하에 공간 다이버시티 이득을 부가한 공간주파수 부호화 SISO/MIMO-OFDM 방식을 고려한다. 특별히 다중 안테나 경로와 다중 경로 페이딩의 다이버시티 이득을 효과적으로 결합한 최대비 합성 방식인 a&f-MRC를 이용한 기존 삼상 혹은 단상 PLC 시스템의 성능 개선 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 SISO/MIMO-OFDM 방식에 비한 성능우위를 입증하며 등비 합성법, 선택적 합성법과의 복잡도 대비 성능 비교로 시스템 설계상의 트레이드오프를 또한 제시한다. 임펄스 잡음지수 등 실제 PLC 채널 조건하에 체계적인 성능분석 및 시뮬레이션을 통해 적정 시스템 설계 파라미터를 도출한다.
무선센서네트워크는 전력 공급이 제한적인 대규모의 센서 노드들로 구성되어 있다. 에너지 비용의 최소화와 여러 홉을 거쳐 싱크 노드까지 안정적으로 데이터전송의 신뢰성을 높이는 것은 매우 중요한 요소이다. 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 방안으로 다중경로 라우팅 방안이 제시되고 있다. 플러딩 기반의 다중경로 라우팅 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서도 효과적으로 다중경로를 구성할 수 있는 장점이 있지만 전원 공급에서 제약이 많은 무선센서네트워크에서는 적합하지 않은 라우팅 방식이다. 그러나 최소의 오버헤드를 가진 지역 위치정보를 이용하는 위치기반 라우팅 방식은 비플러딩 방식으로 무선센서네트워크에서 효율적인 방식이지만 다중경로 구성 시 데이터 패킷의 충돌을 유발할 수 있다. 패킷 충돌을 제어할 수 있는 방안으로 다중경로 파이프라인 개념을 도입하였지만 홀과 같은 불규칙적 네트워크에서는 파이프라인을 구성하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가상 그리드 좌표 상에서 위치기반 포워딩 방식과 다중경로 상의 홀 회피 알고리즘이 결합된 새로운 다중경로 라우팅 방식을 제안한다. 제안된 다중경로 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서 효율적이고 전송 신뢰성을 높일 수 있는 노드 분리된 다중경로(multipath) 파이프라인을 구성할 수 있는 방식이다. 시뮬레이션 결과는 이러한 주장의 타당성을 제공한다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
이 논문은 자료접근 방법중 신속한 자료접근 및 갱신작업을 위해 일반적으로 많이 사용되는 인덱스(INDEX) 기법을 분석 비교함으로써 효율적인 데이타베이스 시스템을 위한 기초를 제공하고자 한다. 이를 위해 기존의 자료접근 기법들을 편의에 의해 자료 군집형태와 검출 형태에 따라 분류하고 인덱스 기법을 단일키와 다중키로 구분하였다. 단일키 인덱싱 기법을 동적 인덱스와 정적 인덱스 기법으로 나누어 비교 설명하고, 다중키 인덱스 기법중에서 K-d 트리, K-d-B 트리 및 역 화일과 그리드 화일의 자료 구조 특성을 비교 분석한 다음 각 기범들의 구조적 특성과 추출 질의어에 의한 일반적인 성능 특성을 비교 분석하였다.
기후변화로 인한 기온과 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 연구에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel) 모형을 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD 모형은 지형도(DEM)와 유입 홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있다. 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 도심지에서 침수로 인한 대피 계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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