일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.
논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.
본 논문에서는 모니터링 시스템의 데이터 취득과 처리 과정에 있어 데이터를 효율적으로 저장, 복원시킬 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 모니터링 타겟 시스템으로부터 취득된 원시 데이터(Raw Data)로부터 보간법을 기반으로 최소의 데이터를 추출한다. 제안된 데이터 취득과 복원 알고리즘은 큐빅 헤르미트(Cubic Hermite) 보간법에 기반을 둔다. 데이터 처리 방법의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하고 계통연계형 태양광 발전 인버터의 모니터링 시스템에 적용하여 제안된 방식의 효율성을 실험적으로 검증한다.
안전성 요구수준이 서로 다른 비행필수 데이터(Flight Critical Data)와 임무필수 데이터(Mission Critical Data)의 시현을 처리하기 위해 별도의 독립된 계기를 사용하지 않고 Glass Cockpit 설계를 적용하여 데이터를 통합처리하였다. 본 논문에서는 독립적으로 설계 진행되어온 비행조종계통과 임무탑재시스템의 통합설계를 위해 설계변경을 최소화하면서 비행조종계통에서 요구되는 비행필수 데이터처리의 안전성 요구수준을 만족시키는 최적화 설계를 제안하였다. 비행필수 데이터의 시현을 처리하기 위해 KUH 임무탑재시스템의 핵심구성품인 임무컴퓨터(Mission Computer)의 하드웨어 및 소프트웨어 설계변경을 최소화하였다. 임무탑재시스템의 안전성 요구도(Safety Requirement)를 검증하기 위한 시험절차를 개발하여 임무탑재시스템 통합시험장비(SIL)를 이용한 시험 수행 결과 안전성 요구도가 만족됨을 확인하였다.
항공전자 시스템에서는 하드웨어 장비가 변경되면 통신 방식 및 ICD 변경이 빈번히 발생하며, 소프트웨어 또한 그에 맞게 수정이 필요하다. 이는 개발 일정 및 비용에 큰 영향을 주는 요소이다. 따라서 최근 항공전자 산업에서는 소프트웨어의 이식성을 높이기 위해 개방형 아키텍처를 도입하고 있으며, 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 개방형 항공전자 아키텍처 중 하나인 FACE를 준수하기 위한 데이터 모델링 방안 및 고려사항에 대하여 설명한다. 또한, 항전 장비 중 하나인 VOR/ILS에서 출력하는 데이터에 대해 FACE 데이터 모델을 설계 및 구현하고, FACE Conformance Test Suite(CTS) 프로그램을 이용하여 데이터 모델이 FACE를 준수하여 설계되었다는 것을 검증한다.
정보기술의 발달과 기반하드웨어 기술의 비약적인 발전은 데이터 사용의 폭을 넓혀주었고 이로 인해서 빅데이터 시대라는 새로운 패러다임을 제시하였다. 빅데이터 기술과 그 활용성과는 점차 늘어나는 추세이며 이에 기업들은 데이터의 중요성을 깨닫고 이를 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 본 연구는 기업에서 빅데이터를 활용함에 있어 빅데이터 기술의 적극적 도입 및 활용을 위한 요인들을 선별해내고 이를 통한 중요도를 검증하고자 수행되었다. 연구모형에 포함된 빅데이터의 특성 요인으로는 예측성, 관리성, 지원성, 경쟁성을 선정하였다. 빅데이터에 대한 경험을 보유한 기업의 실무자를 대상으로 한 설문과 통계를 바탕으로 검증한 결과 관리성 측면이 가장 중요한 성공요인으로 채택되었으며, 본 연구의 결과는 기업에서의 빅데이터 도입 시에 빅데이터의 특성에 대한 좀더 객관적인 이해와 이를 통한 고려사항을 통해 좀더 효율성 있는 사용을 가능하게 정보를 제공하는 것이 가능할 것이다.
연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.
본 연구는 일본 불매운동과 관련된 일본스포츠 용품에 대한 소비자들의 인식을 조사하고 인식에 따른 문제점파악과 변인을 추출하기 위해 소셜네트워크 빅데이터 분석을 실시하였다. 소셜네트워크 빅데이터 분석을 "일본 불매운동"과 "일본 스포츠 용품"의 2가지 영역으로 조사를 실시하였으며, 조사기간은 불매운동이 이슈가 되었던 2019년 7월 1일 ~ 7월 31일까지의 1개월의 데이터를 수집하여 조사하였다. 연구방법을 구체화하면 시대적 이슈파악 - 소셜네트워크 분석을 활용한 키워드 설정 - TEXTOM과 Ucinet 6프로그램을 용한 CONCOR분석을 활용한 군집파악 - 전문가 회의를 통한 변인선정 - 설문지 작성 및 수정보완 - 설문지의 타당도와 신뢰도 검증 - 구조모형방정식을 활용한 가설검증으로 구성하였다. 소셜네트워크의 빅데이터를 활용한 결과를 바탕으로 관련특성, 국민성, 태도, 소비행동의 4가지변인을 추출하였고 4가지 변인의 설문문항은 총 30문항, 292부의 설문지를 최종 가설검증에 활용하였다. 분석결과 첫째, 불매운동 관련특성은 국민성의 정(+)적 관계가 나타났다. 구체적으로 불매운동 관련특성(불매운동 필요성, 불매운동소속감, 불매운동혜택지각 모두는 국민성에 정(+)적 관계가 나타났다. 둘째, 국민성은 태도에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 국민성은 소비행동에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 종합하면, 첫째 가설검증을 통해 일본불매운동은 무조건적인 감정대립이 아닌 현재와 같은 문화운동을 수준 높게 잘 대처해 나가야 자세가 필요할 것이며, 한국의 역사를 세계에 널리 알릴 수 있는 캠페인으로 발전해 나갈 것을 시사한다. 둘째 가설검증을 통해 최근 일본불매운동은 국가적 우월성을 강조했다는 것과 수출국가의 민족성을 무시했다는 점에서 나타난 문제의 결과이며, 글로벌 기업의 해외시장 진출 시 고려해야 할 사항임을 시사한다. 셋째 가설검증을 통해 불매운동은 양면적 성격에서 자신의 책임 하에 자신의 이익을 목적으로 자발적으로 참여되어야 하며, 어떠한 강조나 강요가 수반 되어선 안 될 것을 시사한다.
모바일 시스템에서는 비용 및 전력 효율이 중요하기 때문에 부동소수점 연산기 개발 시 32-비트 데이터 형식대신 24-비트 데이터 형식을 사용하는 것이 좋다. 하지만 24-비트 데이터 형식을 사용할 경우 32-비트 데이터 형식에 비해 연산기의 정확도가 낮아질 수 있다. 3D 그래픽과 같이 연속적인 부동소수점 연산 처리가 많이 요구될 경우 연산기의 정확도에 대한 논의와 검증이 중요하다. 나눗셈은 3D 그래픽에 사용되는 연산 중 OpenGL에서 규정한 정확도를 만족하기 가장 어려운 연산 중 하나이다. 현재까지 OpenGL에서 규정한 정확도를 만족하는 것이 대수적으로 검증된 24-비트 부동소수점 제산기는 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 24-비트 부동소수점 제산기를 분석하고, OpenGL ES 3.0에서 규정한 $10^{-5}$의 정확도를 만족함을 대수적으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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