정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
국내 반도체 산업계의 메모리 반도체 생산규모는 세계 최대이지만 반도체 생산 장비는 대부분 수입에 의존하고 있다. 특히 lithography는 반도체 공정의 핵심일 뿐 아니라 반도체 기술 분야에서 국가의 총체적인 기술력을 대표한다. 2001년 7월에 과학 기술부가 나노급 lithography 장비 개발을 21세기 프론티어 사업으로 추진하기 위한 준비 작업에 착수하였다. 본 논문에서는 차세대 lithography로 채택된 EUV (Extreme Ultra Violet) lithography 장비 기술의 개요와 국내외 기술 개발 현황에 대하여 설명한다.
유역단위에서 수문모델링을 수행함에 있어 토양수분은 물수지 관점에서 매우 중요한 인자로 고려된다. 더욱이, 최근 발생빈도가 커지고 있는 가뭄을 효과적으로 평가하고 예측하는 데에도 활용성이 매우 큰 것으로 인식되고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 가용자료의 부족, 자료의 부정확성 등으로 인해 실제 유역모델링을 수행하는데 있어 활용도는 매우 적다. 이러한 점에서 본 연구에서는 동질성이 확보된 유역단위를 기준으로 다지점의 토양수분 자료를 추계학적으로 모의할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 토양함수자료는 지속성(persistence)이 매우 큰 특징을 가진다. 즉, 상태의 지속성이 크며 메모리가 오랫동안 유지된다는 점에서 추계학적 모의가 가능할 것으로 판단된다. 이러한 지속성을 이용함과 동시에 토양함수를 다양한 상태로 분리하고 이들 상태들간의 천이확률을 효과적으로 모의할 수 있다면 관측 토양함수 자료의 통계적 특성 재현이 가능하다. 본 연구에서는 용담댐 유역에 대해서 개발된 모형을 적용하고 활용성을 검토하고자 한다.
상대적으로 비싼 에너지비용이 소요되는 신재생에너지를 사업화하기 위해서는 혁신적인 기술진보가 필수적이다. 신재생에너지 기술은 타 기술에 비해 충분한 실증-보급의 검증과정을 거치는 Long term High Risk의 특성이 있다. 본 연구는 전략적 니치 관리(SNM, Strategic Niche Management) 개념을 적용하여 정부의 신재생에너지 R&D를 단기 성과지향에서 중장기적 성장으로, 에너지시스템의 효율화 중심에서 사회시스템과의 상호교류 중심으로 전환하는 정책실행적 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다층적 관점(MLP, Multi-Level Perspective)을 분석틀로 하여 태양광 기술개발과제가 니치단계에서 사업화 단계로 성장하는 과정을 고찰하였다. 분석결과 박막실리콘과 CIGS의 급속한 발전의 배경에는 개발주체가 과거 메모리 반도체의 NAND와 NOR 간 경쟁에서 사전적 학습효과가 있었다. 이를 통해 니치기술 중 경쟁기술이 존재할수록 학습효과는 더욱 배가됨을 확인할 수 있었다. 또한 산업계를 중심으로 학계와 출연연구소가 공동연구를 추진할 때 사업화로 진행되는 가능성이 높았다. 따라서 정부 연구개발의 사업화를 촉진하기 위해서는 과제기획 단계에서 지원대상 발굴시 기존 시장을 확보하고 있는 산업군에서 얻을 수 있는 경험(실패 또는 성공), Network 형성 단계 등의 지식흐름을 검토할 필요가 있음을 제안한다. 본 연구가 구성한 전략적 니치 관리(Strategic Niche Management)의 개념틀은 메타적 차원이며 향후, 실증을 위한 검증과 추가적 정합성 분석으로 구체화 할 것이다.
인터넷 정보 가전(IIA; Internet Information Appliance)내에 내장형 DBMS 의 개발은 다양한 이종 네트워크의 통신을 지원하기 위한 미들웨어(Middleware, i.e. OSGi)의 지원이라는 문제를 해결해야만 하기 때문에, 이들 미들웨어와의 인터페이스라는 문제가 기존의 데이터베이스 엔진을 개발하는 문제와 가장 큰 차이점이라 할 수 있다. 이외에는 일반적인 메모리 상주 데이터베이스 엔진 (nain memory DBMS)을 개발하는 것과는 별다른 큰 차이점이 아직까지는 연구되지 않고 있다. 하지만, 가정이라는 지역적인 특성을 고려한 데이터 서비스를 먼저 염두에 두어야 하며, 이에 따라 다양한 응용 소프트웨어를 쉽게 개발할 수 있는 방향으로 제작이 되어야 한다는 점을 늘 고려해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 인터넷 정보가전용 내장형 DBMS 개발 사업에 관하여 현재까지 본 과제에서 논의되고 있는 요구사항을 분석한 결과를 정리하고, 이에 관한 토론을 하고자 한다.
과학기술위성3호는 170kg의 소형위성으로 2006년 사업을 착수하였으며, 올 2012년 12월에 러시아에서 발사할 예정이다. 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템 (MIRIS, Multi-Purpose IR Imaging System)으로 천문연에서 개발을 담당하였으며 우주관측과 지구관측을 수행한다. 부탑재체는 소형영상분광기 (COMIS, Compact Imaging Spectrometer)로 공주대에서 개발을 하였으며 지표면의 분광영상을 획득한다. 관측영상을 지상에서 내려 받아 사용자에게 배포를 하기 전 Radiometric, Geometric 보정을 수행하기 위해서는 관측영상 외에 관측할 때의 위성체 자세제어 정보도 함께 필요하다. 과학기술위성3호의 경우 우주관측은 관측영상 정보에 위성본체의 자세제어 정보도 함께 저장하기 때문에 지상에서 영상자료와 관제자료의 결합을 위해 추가로 수행하는 작업이 필요하지 않다. 그러나 지구관측은 영상자료와 자세제어 정보를 따로 저장하여 지상국으로 전송한다. 한곳의 영역만 관측 후 지상국으로 전송받는다면 문제가 발생하지 않지만, 지상국과 교신할 수 있는 궤도의 수는 한정되기 때문에 위성체의 메모리에는 여러 영역의 관측영상이 저장되어 있으며, 위성은 지상국과의 교신시간이 허락하는 최대로 영상자료를 송신한다. 본 발표에서는 다양한 영상자료의 저장 포맷과 여러 영역을 관측했을 때 각 영역에 해당하는 영상자료 구분 방법, 그리고 각 영상자료와 관제자료의 결합방법에 대해 설명한다.
본 논문은 최근 전세계적으로 유통물류를 비롯한 산업 전반에 걸쳐 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 새로운 성장 동력으로 각광을 받고 있다. 유비쿼터스 시대에서 RFID는 빼놓을 수 없는 시스템 이다. RFID/USN 사업 추진시 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 학습하기 위해서 자료를 구할 때는 비밀유지계약서를 체결해야 한다. RFID 시스템을 대부분 수입에 의존하고 있고, 기술 인력도 현재 부족하여 어려움을 겪고 있다. 이런 문제점을 보안하기 위하여 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 쉽게 접근할 수 있도록 제작하였다. 여러 가지 규약에 의해 제안되었던 문제점을 해결하는데 의의가 있다. 별도의 RFID 전용칩을 사용하지 않고, 마이크로콘트롤러를 사용하여 저가격 RFID 학습 시스템을 구현하였다. 13.56MHz RFID 시스템의 ISO14443A 읽기/쓰기 방법에 대해 설명하고, HF 대역의 13.56MHz RFID 시스템의 구성에 대해서 소개한다. 구현한 RFID 시스템을 활용하여 응용 프로그램을 제작하여 실습을 진행하였다. RFID 시스템의 구조를 쉽게 이해하기 위하여 각각의 모듈로 분류하여 나누어 제작하였다. 태그의 EEPROM 메모리에 정보가 어떻게 저장 되는지를 학습할 수 있도록 C#을 사용하여 응용 프로그램을 설계 및 구현하여 실습하였다. 학습자가 RFID 시스템이 산업분야에서 어떻게 활용되는지 이해를 돕기 위하여 학생증 발급 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
온실가스 감축이라는 국제 사회의 대응에 따라, 한국에서도 2002년 신재생에너지 발전 보급 사업의 일환으로 발전차액지원제도(FIT)를 실시하였다. 그러나 2012년 의무할당제(RPS)로 전면적인 제도 변동이 이루어졌고, 지금 현재에도 정책의 실효성으로 인한 정책 변화를 모색하고 있다. 이러한 제도의 급격한 변동을 설명하는 요인에 대해 기존 연구에서는 정책 과정에서의 외부적 요인을 주로 이야기 하고 있었으나, 최근 연구에 따르면 정책과정 내부에서의 변동 요인을 찾으려는 움직임들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 후발국에서의 제도가 새로운 제도로 급격하게 변동되는 요인에 대해 살펴봄을 목적으로 한다. 이를 확인하기 위해 사례로서 한국의 신재생에너지 보급 확대사업에서의 발전차지원제도(FIT)에서 의무할당제(RPS)로의 전환 과정을 살펴볼 것이다. 그 결과, 기존 논의에서 외부적 요인으로 정책 변동이 일어난 것으로 설명한 것과는 달리, 내부적 요인인 의사결정방식(Top-down)과 외부적 요인인 정권변동이 결합하여 정책변동을 일으킴을 확인할 수 있었다. 이러한 변동 요인을 살펴봄으로써 향후 정책 설계 및 진화 과정에서의 정책 실패를 최소화할 수 있도록 정책 형성자들에게 유용한 함의를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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