기존의 아답타는 단일 출력을 기본으로 하지만 최근의 산업현장에서는 다출력 아답타에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 다출력 아답타에 대한 수요를 충족시키기 위해 프로그램 가능한 고효율의 다출력 아답타를 개발하였다. 개발한 아답타의 기본구조는 플라이백 형태이다. 본 연구에서 제안되는 아답타에서 레퍼런스 전압을 생성하는 방식은 일반적인 플라이백 컨버터에서와 같이 TL431을 사용하였다. 그러나 프로그램 가능한 다수의 출력값을 가변하기 위해 제안되는 아답타는 디지털 가변저항인 AD5246BKSZ10-RL7과 마이크로컨트롤러를 사용하였다. 디지털 가변저항은 마이크로컨트롤러의 명령에 따라 TL431의 레퍼런스 전압을 변경시켜 아답타의 출력을 가변시킨다. 개발된 아답타는 사용자에 의해 20V까지 가변가능하며 전력변환 효율은 85% 이다.
디지털 기술의 발달은 게임의 형식으로 일과 놀이의 융합을 꾀하고 있다. 본 고에서는 게임을 즐기는 놀이로서의 소비 행위가 곧 새로운 부가가치를 만드는 경제적 생산 행위인 일로 연결되는 게임을 레이버테인먼트 게임으로 규정하고 기호학적 접근을 통해 레이버테인먼트 게임의 특이성을 규명한다. 게임은 이제 단순한 엔터테인먼트성 가치뿐만 아니라 인간의 협업을 촉진하고 그 가운데 축적된 데이터가 그 자체로 다른 가치를 만드는데 쓰일 수 있는 형태로 진화하고 있다. 레이버테인먼트 게임의 '생산적 소비' 행위는 '사용자 생성 컨텐츠'를 생산하여 온라인 게임 내적으로 회귀시키는 '재미노동'과 구별된다. 또한 게임행위의 결과(효과)가 플레이어에게 회귀되는 교육, 훈련, 치료, 홍보를 목적으로 하는 기능성 게임의 생산 활동과도 다르다. 레이버테인먼트 게임은 플레이어의 유희 욕망을 바탕으로 게임의 형식을 통해 집단적으로 생산된 게임 결과를 게임 외적으로 활용해 게임 개발자의 숨겨진 욕망을 채워준다.
본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 농축산물 이력추적관리제의 성공적 도입 및 확대에 있어 중요한 기반요소인 생산이력정보를 효율적으로 수집할 수 있는 수기정보 전자화 기술 기반의 농축산물 생산이력정보 수집 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 디지털펜으로 종이문서 형태의 관리대장 작성만으로 기록 대장과 동일한 디지털이미지를 생성하고, 필기체인식을 통해 기록 내용을 데이터베스화한다. 제안 시스템은 PC, PDA, 터치스크린 등의 정보 수집기기에 비해 이동성, 사용 편이성, 데이터 입력 속도 측면에서 뛰어나고, 열악한 농축산 작업 환경에서 사용하기 적합하기 때문에 전산능력과 시간적 여유가 없는 농가에서 효율적으로 양질의 생산이력정보를 수집할 수 있다. 수기정보 전자화 기술은 가공, 유통, 판매 단계의 종이문서 기반 정보취득 업무에 적용될 수 있으며, RFID/USN 기반 시스템과 연동하여 고도화된 이력추적관리 시스템 구축에 사용될 수 있다.
PC 와 모바일 기기에 있는 다양한 프로그램을 이용하여 인터넷을 이용하는 사람들이 늘어날수록 프로그램에서 개인정보 등이 유출될 가능성은 매우 높아지고 있다. 따라서 인터넷을 사용하는 프로그램에서 정보흐름의 안전성 분석을 한 후에 개인정보의 유출이 없는 안전한 프로그램을 사용해야 한다. 정보흐름의 안전성 분석은 프로그램 내에서 정보의 흐름이 안전한지 분석하는 방법으로 정보흐름이 안전하면 개인정보 유출이 없고 안전하지 않으면 개인정보 유출이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAT 해결기를 활용하여 정보흐름 분석을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 보안 수준이 설정된 변수를 포함하는 프로그램을 제어와 정보흐름을 나타내는 명제 논리식으로 변환하고, SAT 해결기를 이용해 명제 논리식으로부터 만족가능성 여부를 판단한다. 판단된 결과를 통해 프로그램에서 정보흐름이 안전한지 알 수 있으며, 안전하지 않은 경우 반례를 생성하여 어느 부분에서 안전하지 않은 지 알 수 있다.
모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.
내륙물류의 생산성 향상 및 친환경적 체계 구축을 위해 많은 국가에서 블록 트레인 서비스(Block Train Service) 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철도부문의 정부 독점 운영 상황과 대부분의 물류정보가 기업의 영업기밀에 속하는 물류산업의 특성 등으로 인해 BT 서비스에 대한 일반의 이해와 연구적 접근이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 BT 운용에 필요한 학습 및 전략적 판단을 지원하는 BTS 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해 국내 대표 BT 운영사인 K사의 실무자들을 대상으로 심층 인터뷰와 관련 자료의 분석을 진행하였다. 본 시뮬레이터는 K사의 부산신항-의왕 구간 사례를 참조하였으며, BT 운영에 관한 시나리오 생성 및 분석 기능을 지원한다. 본 연구는 새로운 형태의 BT운영 학습 및 전략 분석 지원 기술을 연구하였다는 데 의의가 있다.
본 연구의 목적은 스토리텔링광고의 실제적인 광고효과과정을 총체적으로 설명하는 것이다. 연구결과 스토리텔링광고는 소비자들의 광고효과 인식에 과정에서 감정적 반응이 공감과 몰입 태도간의 강한 연합관계를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 광고에 대한 보다 체계적이고 강력한 태도를 유인할 수 있는 측면으로 해석 할 수 있다. 특히 기존 연구에서 논의된 광고에 의해 생성된 감정이 수용자의 광고에 대한 태도와 브랜드 태도에 영향을 준다는 주장이 다시 확인되었다. 이를 통해 특징적인 광고전략이 있음을 보여줌으로서 광고전략과 광고 형태에 대한 관계를 제시할 수 있으며, 광고 유형에 따라 수용자의 반응 유발을 위한 고려가 있음을 확인 할 수 있었다.
신종 바이러스 감염병의 세계적 유행으로 인해 다양한 화상회의 및 협업 애플리케이션이 등장하였다. 화상회의 애플리케이션은 실시간 화상회의 외에도 채팅과 파일 공유와 같은 기능들을 다양한 플랫폼으로 제공한다. 채팅, 파일 및 화면 공유 등의 기능으로 다양한 개인 정보가 저장되기에 이러한 화상 회의 애플리케이션은 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 분석 대상이다. 크로스 플랫폼을 지원하는 응용프로그램의 경우 플랫폼에 따라 저장되는 데이터의 형태가 상이하기도 하다. 따라서 화상회의 애플리케이션의 데이터를 포렌식 수사에 활용하기 위해서는 플랫폼 별 저장되는 주요 아티팩트에 대한 사전 연구가 필요하다. 본 논문에서는 화상 회의 애플리케이션인 GoToWebinar 및 GoToMeeting를 사용하고 생성되는 아티팩트를 분석하여 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 주요한 데이터를 나열한다. 각 애플리케이션이 제공하는 플랫폼 별로 저장되는 데이터를 식별하며, 사용자 행위를 추정할 수 있는 아티팩트를 정리한다. 그리고 화상 회의 내의 역할과 환경에 따라 획득할 수 있는 데이터를 분류한다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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