이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 시스템을 개발하였다. 보행안내 시스템은 실내외 POI(Point of Interest)와 특정 위치마다 표식을 설치하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있기 때문에 모니터링이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 효과적으로 처리하는 제어 관리용 애플리케이션을 소개한다.
최근 사물인터넷 패러다임에 맞춰 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분이 특정 임베디드 플랫폼들에 집중되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 장치들과 네트워크를 관제하는 SmartX-mini 센터를 통한 자원수준 (resource-level) 모니터링 기능을 시험적으로 시도하며, 이를 검증하기 위해 SmartX-mini 테스트베드를 활용한다. 모니터링 기능에 대한 기초적인 설계를 바탕으로 구현된 기능들의 검증하여 사용자들에게 제공하는 편의를 확인하였다.
본 연구에서는 초고성능 섬유보강 콘크리트(Ultra High Performance Fiber Reinforced Concrete, UHPFRC)의 구속 상태에서의 수축 거동을 평가하고자 국내 외에서 가장 보편적으로 사용되는 링-테스트(ring-test)를 이용하여 구속 수축 실험을 수행하였다. 특히, 다양한 구속도에서의 수축 거동을 평가하기 위하여 내부 강재 링의 두께와 내부 반경을 달리하여 실험을 수행하였으며, 자유 수축과 인장강도 실험을 수반하여 구속도 및 응력 이완, 수축 균열 가능성 등을 복합적으로 평가하였다. 실험 결과 내부 링의 두께가 증가할수록 내부 링의 평균 변형률과 잔류 인장응력은 감소하였으며, 반면에 구속도는 증가하는 경향을 보였다. 내부 링의 반경에 따라서는 변형률 및 잔류 인장응력, 구속도의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 모든 시험체에서 잔류 인장응력이 인장강도에 비해 작은 것으로 나타났으며, 수축 균열은 발생하지 않았다. 지속적으로 작용하는 계면 구속 하중에 의해 탄성 수축 응력의 약 39~65%가 이완되는 것으로 나타났으며, 최대 이완 응력은 내부 링의 두께가 두꺼울수록 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구에서는 비선형 회귀분석을 수행하여 재령에 따라 변하는 구속도를 예측하였으며, 실험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.
가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.
경계 주사 구조(Boundary Scan Architecture)기 법은 복잡한 인쇄 회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)을 테스트하기 위해 도입되었다. 이러한 경계 주사 구조는 시스템의 정상 동작에 간섭을 주지 않고 시스템의 동작 상태를 실시간 모니터링 하는데 대단한 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 경계 주사 구조를 이용하여 시스템의 작동 상태를 실시간으로 모니터 하기 위한 새로운 실장 제어기를 제안하고 설계한다. 제안된 실시간 모니터링 실장 제어기는 경계 주사 구조의 경계 주사 셀 제어기(Test Access Port Controller)와 범용 실장 제어기(Embedded Controller)로 구성되어 있다. 제안된 경계 주사 구조를 이용한 실시간 모니터링 실장제어기는 하드와이어의 자원을 절약해 주고 경계 주사 구조를 지니고 있는 칩에 쉽게 인터페이스 된다. 실험 결과는 제안된 실장제어 기가 시스템의 동작 상태를 실시간 모니터 하는데 호스트 컴퓨터에 의한 모니터 링에 비해 효과적임을 보여준다.
현대 저장장치는 점차 소형화, 대용량화 되어감에 따라 디스크의 집적도는 크게 증가되어지고 있어 물리적인 오류가 발생하면 많은 디지털 정보가 소실 될 수 있다. 따라서 이에 대한 대처의 필요성이 점차 증가되어 본 논문에서는 파일시스템이 물리적인 오류에 대한 강인성과 무결성을 보장하고 있는지를 검증하는 테스트 프레임 워크를 제안하였다. 이와 같은 테스트 프레임워크를 위해 디스크 상에 실제 베드섹터를 만들 수 있는 도구 및 저장장치에서 정의하고 있는 물리적인 오류를 모두 발생시킬 수 있는 도구를 각각 개발하였고, 파일시스템에서 저장장치에 읽기/쓰기 동작이 수행되는 상황을 즉시 모니터링 할 수 있는 도구를 추가 개발하여 FORT라는 이름의 파일시스템 강인성을 검증하는 테스트 프레임 워크를 최종적으로 구성하였다. FORT를 이용해서 신뢰성 및 견고성을 위주로 개발된 EXT3파일시스템을 대상으로 강인성의 수준을 나타낼 수 있는 분석표를 작성하였으며, 이를 분석하였다. 또한 파일시스템과 디바이스 드라이버 영역의 계층화된 구조를 융합할 수 있는 도구를 개발하여 획기적인 지능형 시스템으로 발전할 수 있는 방향을 제시하였다.
미래 값을 예측할 때, 학습 오차(training error)를 최소화하여 추정된 모형은 보통 많은 테스트 오차(test error)를 야기할 수 있다. 이것은 추정 모델이 주어진 데이터 집합에만 집중하여 발생하는 모델 복잡성에 따른 과적합(overfitting) 문제이다. 일부 정규화 및 리샘플링 방법은 이 문제를 완화하여 테스트 오차를 줄이기 위해 도입되었지만, 이 방법들 또한 주어진 데이터 집합에서만 국한 되도록 설계되었다. 본 논문에서는 테스트 오차 최소화 문제를 학습 오차 최소화 문제로 변환하여 테스트 오차를 줄이기 위한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 이 변환을 수행하기 위해 주어진 데이터 집합에 대해 의사(pseudo) 데이터라고 하는 새로운 데이터를 추가하였다. 그리고 적절한 의사 데이터를 만들기 위해 결측 데이터 보정법의 세 가지 유형을 사용하였다. 예측 모델로서 선형회귀모형, 자기회귀모형, ridge 회귀모형을 사용하고 이 모형들에 의사 데이터 방법을 적용하였다. 또한, 의사 데이터로 조정된 최적화 방법을 활용하여 환경 데이터 및 금융 데이터에 적용한 사례를 제시하였다. 결과적으로 이 논문에서 제시된 방법은 원래의 예측 모형보다 테스트 오차를 감소시키는 것으로 나타났다.
산업과 경제발전에 따라서 대중이 이용하는 공공 시설물은 대형화 복합화 되어가고 있으며, 재난시 시설물 사용자의 안전을 지키기 위한 방재 시스템의 역할이 더욱 중요해 지고 있다. 방재 시스템은 시설물관리에 있어서 재난극복을 위한 중요한 수단으로써 화재발생시 시설물 사용자를 안전하고, 신속하게 대피시킬 수 있는 기능을 가져야 한다. 본 논문에서는 화재 발생시 온도와 연기를 측정하여 현장상황에 대한 정보를 제공하는 Ubiquitous Sensor Network (USN) 기술 기반의 u-방재시스템을 제공한다. u-방재시스템은 화재발생시 유비쿼터스 환경에서 온도와 연기를 측정하여 현장상황에 대한 정보를 제공하는 등 독립적인 데이터 송수신 기능을 가지며, 시공간을 극복하여 현장상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 시설물 사용자는 방재시스템의 LED 전광판이 안내하는 상황별 최적의 대피경로를 따라서 화재로 부터 탈출할 수 있게 된다. 현장 적용성을 테스트하기 위해서 화재와 온도센서, 그리고 LED 전광판 등으로 구성되는 프로토타입을 개발했다. 빌딩 시설물을 대상으로 화재시 u-방재시스템의 기능을 검증했으며, 테스트 결과 USN 기반의 u-방재시스템은 화재발생 등 극한상황에서 화재대피에 필요한 데이터를 중단없이 송수신하여 시설물 사용자가 효과적으로 대피할 수 있도록 지원하는 것으로 나타났다.
최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.
건설 현장, 특히 토목 분야 시공 프로젝트의 경우 다양한 요인에 따라 프로젝트 진척상황을 파악하고 공사/공정을 모니터링 하는데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 건설 프로젝트, 특히 토목 시공 프로젝트의 생애주기 중 주요 과정 중 하나인 공사/공정관리 모니터링 단계에서의 무인비행장치의 활용가능성에 대하여 분석하고 그 방법에 대하여 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서 도출한 건설 현장의 특징을 극복하기 위하여 공사/공정관리 모니터링 과정에 대하여 먼저 분석을 수행하고, 현재 드론 기기의 특성에 맞는 활용 방법에 대하여 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 하여 토목 현장 관리를 위한 필수 데이터인 정사영상 및 포인트 클라우드 데이터를 취득하기 위한 시스템을 개발하였으며 시스템 적용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대표적인 토목 현장인 도로 프로젝트를 대상으로 테스트베드를 수행하여 무인비행장치의 현장 활용가능성에 대한 검토 역시 진행하였다. 테스트 베드 수행 결과 개발된 시스템의 건설 현장 관리 적용 가능성 및 실용성을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 무인비행장치를 활용하여 취득하고 분석한 데이터가 실질적으로 시공/공정 관리 정보로서 활용될 수 있도록 기반을 마련될 수 있도록 제도적, 기술적 보완을 위한 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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