웹의 기술적 수준의 향상과 이를 이용하는 하드웨어의 급속한 발달은 문자 중심의 일방적 자료 탐색 기능만을 제공하던 웹을 쌍방향적이고 멀티미디어적인 환경으로 변화 시켰다. 그리고 이러한 변화는 웹의 교육적 활용성을 높이고 있다. 현존의 웹 기반 코스웨어는 개개인의 학습 능력에 따라 학습 내용과 학습 방법을 다르게 제시하는 개별화 학습이 부족하다. 따라서 학습자들은 개개의 학습능력에 상관없이 누구나 일률적으로 동일한 학습내용을 제공받고 있다. 본 연구는 학습자의 학습 성취정도와 학습과정에 따라 학습내용과 학습 방법을 다르게 제공하고자 한다. 즉, 학습자의 학습 성취정도와 학습과정을 분석하여 학습자에게 같은 학습내용이라 할지라도 각각의 습자에게 학습의 효율을 높일 수 있는 학습방법이 무엇인지를 찾아내어 학습자에게 가장 적합한 학습방법을 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 개발하였다. 특히 본 적응형 학습 시스템은 학습 과정마다 적절한 학습 스타일을 체크하여 동적 링크를 제공한다.
자동차의 연료분사에 관여하는 전자제어 센서에는 공기유량 센서, 흡기온도 센서, 대기압 센서, 냉각수 온도센서, 스로틀 포지션 센서, 모터 포지션 센서 등이 있다. 본 논문에서는 흡기온도 센서의 온도 변화와 공기와 연료의 혼합비율인 공연비에 대해 퍼지 제어 기법을 적용하여 차량의 연료 소비를 제어하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 각각의 공기 유입량과 연료 분사량을 이용하여 공연비 수치를 구한 후, 공연비, 흡기온도, 최종 연료 보정량에 대해 설정된 퍼지 소속 함수와 퍼지 추론 규칙에 따라 차량 연료가 제어된다. 제어하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통한 일반적인 차량의 연료 제어 방법과 비교 분석한 결과, 제안된 방법이 차량의 연료제어에 있어 효과적임을 확인하였다.
TCP는 유선망을 위하여 설계되었기 때문에, 유선망과 다른 특성을 가진 무선망에서 서비스되는 경우 성능이 크게 저하된다. 무선 Ad-hoc네트워크에서 혼잡윈도우(congestion window)값은 TCP의 성능에 크게 영향을 준다. 네트워크 상황에 따라 적절한 크기의 혼잡 윈도우 값을 설정함으로서 TCP성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선Ad-hoc 네트워크에서 TCP 성능을 향상시키는 새로운 TCP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 TCP 수신측에서 최적의 윈도우 크기를 측정하고, ACK 패킷의 윈도우 필드를 사용하여 CWL(Congestion Window Limit)를 최적 값에 세팅하는 최대 혼잡윈도우 조정 기법이다. 무선 Ad-hoc네트워크의 다양한 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안된 알고리즘이 기존 TCP new reno 프로토콜보다 전송률 및 패킷 손실에서 성능을 크게 향상하였다.
우리나라는 1988년 부산에서 처음 소나무 재선충병이 발생하였으며, 산림청은 국내 소나무림의 보호 및 산림자원의 확보를 위해 2005년에 소나무 재선충병에 대한 특별법을 제정하였다. 현재 소나무 재선충병의 발생 빈도는 증가추세를 보이고 있으며, 발생지역 확대를 막기 위해 화학적 통제 및 물리적 통제 기술이 적용되고 있다. 소나무 재선충병의 방제를 위해서는 먼저 피해 상황을 파악하고 주변 환경 및 특성을 고려한 최적의 방제 계획 수립이 필요하며, 넓은 지역에 대한 모니터링 방안으로 최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 UAV 기반 산림 모니터링 방법에 대한 경제성을 평가하고자 하였다. 기존 인력에 의한 모니터링 방법과 UAV를 적용한 방법의 효율성을 분석 한 결과, UAV 기반 산림 병해충 감시 방법은 기존 방법에 비해 약 50%의 비용 절감 효과가 있으며, 산림 조사의 누락 지역을 줄이는데도 도움이 될 것이며, 향후 추가적인 연구를 통해 UAV 기반의 산림 모니터링 방안의 검증이 이루어진다면 산림 조사 관련업무의 효율성이 크게 증가할 것이다.
뇌파 정보는 분자 단계에서 행동 및 인지 단계에 이르기까지 생성된 정보의 양이 방대하며, 개인의 고유한 프라이버시영역을 나타내는 중요한 정보로 활용되고 있다. 이에, 뇌파정보의 다양한 정보를 통합하고 뇌파정보를 보호할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 제안된 시스템은 전자정부 프레임워크 서버 시스템에 보안기능을 강화한 프레임워크로써, 메타데이터를 활용한 의존성 낮은 웹 애플리케이션 서버 시스템이다. 서버 구축을 위해 스프링 플랫폼의 MVC(Model, Vew And Control)프레임워크 웹 기반 환경에 스프링 시큐리티를 적용한다. 본 시스템은 강력한 보안시스템을 탑재한 독립적이고 경량화된 서버시스템으로 분석된 뇌파 정보를 확인할 수 있다. 이로 인해, 뇌파정보의 웹서비스 보안성을 높이고, 뇌파정보의 프라이버시 보호가 가능하다. 또한, 치매환자나 뇌인지 정보가 요구되는 경우 본 연구를 통해 원격의 실시간 확인 및 분석이 가능하다.
농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.
최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.
본 연구의 목적은 T커머스 동향을 파악하고 나아가 고객 데이터기반의 서비스를 향상할 수 있는 방안과 IPTV가입자 확대를 계기로 방송화면의 변화에 대한 발전모델을 제안하고자 함이다. TV매체를 통해서 모바일처럼 고객 맞춤형 쇼핑모델을 구현하고 이용고객의 만족도를 향상한다면 고객의 이탈을 줄이고 대화면을 통해 보다 편리한 쇼핑환경을 제공할 수 있을 것이다. 현재 T커머스방송의 현황과 문제점에 대해 알아보고 향후 전망에 대해 기술적으로 일부 검증된 모델에 대해 설명(채널 인 채널, AI스피커)하고 추가적으로 나아가야할 방향(스마트폰 연계서비스 확대, 고객데이터기반의 채널구성)에 대한 기술적 제안과 더불어 법적(방송법과 인터넷멀티미디어사업법) 제약요건에 대해 개선 방향을 이야기해 보고자 한다.
최근 세계적 감염질환 확산 방지 및 사회적 대처 방안으로 다중이용시설의 필수적 환경개선인 스마트기기를 활용한 비대면 본인인증, 출입관리서비스 제공이 가능한 얼굴정보처리기술에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 지속적인 출입관리체계를 수립하기 위한 다중이용시설분류체계 및 적용서비스분야를 정의하고 이원화된 출입관리 시스템, 개인·측정정보 유형 분석을 통해 확장성을 고려한 서비스플랫폼의 사용성 개선방안과 이에 따른 서비스 로드맵을 제안하고자 한다. 또한 활용도에 따른 일회성, 다회성으로 인증해야하는 다중이용시설 적용서비스분야인 물리적 출입관리 시스템 서비스플랫폼 개선을 목표로 한다. 향후 본 연구의 방법론이 논리적 출입관리 시스템 유형의 서비스플랫폼으로 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
2015년부터 정부에서는 한국형 스마트팜 보급에 노력하고 있다. 그러나, 기술 및 현행 재배 연구 데이터의 한계로 인해 대규모 시설 채소 농가에만 보급이 국한되고 있는 실정이다. 또한, 작물 생육 및 재배 환경을 고려하지 않은 IT 기술의 단순 적용으로 도입 비용 대비 효율성과 신뢰성이 낮은 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 공공 및 외부 데이터를 기반으로 데이터 분석 서비스를 수행하고 이를 시설 재배 농가의 실정에 맞는 데이터 기반의 타깃형 스마트팜 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 농장 위험 정보 알림 서비스를 개발하고, 적정 비료 시비를 위한 광환경지도를 제공하며, 시설 농장의 온습도 정보를 활용한 재배 작기별 병해 예측 모델을 설계하였다. 이를 통해, 기존의 스마트팜 센서 데이터와의 연계, 활용으로 스마트팜 데이터 서비스 구현이 가능하며, 데이터 활용에 경제적 효율성 및 데이터 신뢰성을 확보할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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