본 논문은 유비쿼터스 환경의 도시통합관제를 위한 실시간 데이터 처리 방안을 제시한다. 도시내 다양한 정보수집센서로부터 발생하는 데이터와 이벤트에 대해 분석하고 가공하여, 실시간으로 처리하는 것이 도시통합관제의 핵심이다. 본 논문은 다양하게 발생하는 이벤트 정보를 분석하고, 상황에 맞는 조치를 취하기 위한 판단모듈에 Rete 알고리즘을 이용한 추론엔진을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이터를 구성하여 성능을 테스트한다.
최근 데이터 기반의 스마트시티를 이룩하고자 하는 다양한 시도가 발생하고 있다. 데이터 기반의 스마트시티를 위해서는 국내 108개 지자체에 보급된 스마트시티 통합플랫폼 활용을 통한 시너지를 발휘하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 도시 플랫폼 간 상호운용성을 향상하기 위해 도시 데이터 플랫폼으로 연구 중인 스마트시티 데이터허브와 스마트시티 통합플랫폼 간의 연동 구현 사례로써, 스마트시티 통합플랫폼의 도시 상황 이벤트를 스마트시티 데이터허브로 연계하고, 스마트시티 데이터허브에서의 데이터 융·복합 분석 결과로써 도시 예측 이벤트를 스마트시티 통합플랫폼으로 연계한 구현 사례를 기술한다.
본 연구에서는 핀 하중 시험을 통해 열습환경이 탄소섬유/에폭시 복합재료에 미치는 영향을 조사하고 음향방출법을 적용하여 핀 체결부의 파손거동을 분석하였다. 열습환경이 적용된 핀 체결부 시편은 base (침수전), RT (상온침수), HT ($75^{\circ}C$침수)의 세 가지의 조건으로 구분하였다. 결과에 의하면 RT의 경우 base에 비해 베어링강도의 저하정도가 적지만 수분과 온도가 동시에 적용된 열습환경에 노출된 HT의 경우 베어링강도의 저하정도가 크게 나타났다. 또한 음향방출법을 적용하여 누적히트수를 분석한 결과에 따르면 열습을 고려한 경우가 base에 비해 모재균열에 의한 이벤트가 감소하는 경향이 나타났다.
본 연구에서는 열습환경에 노출된 탄소섬유/에폭시 복합재의 핀 체결부에 대해 핀 하중시험을 수행하고 수집된 음향방출신호를 분석하여 열습환경이 복합재 핀 체결부의 파괴거동에 미치는 영향을 조사하였다. 이때 시편은 환경조건에 노출되기 전의 시편(Base), 상온침수환경에 노출된 시편(RT), 고온침수 환경에 노출된 시편(HT)으로 구분하였다. 연구결과에 의하면 RT 시편과 HT 시편의 베어링 강도는 Base 시편에 비해 각각 2.2%와 13% 감소하였다. 음향방출신호의 경우 시편 종류에 따라 파손이 가속화되는 시점이 달라짐을 나타내었으며 RT 시편과 HT 시편은 Base 시편에 비해 모재균열에 의한 이벤트가 감소하는 경향이 나타났다. 이로 미루어 판단하면 열습환경은 복합재 핀 체결부의 음향방출신호뿐 아니라 계면특성의 저하도 초래함을 알 수 있었다.
이 연구는 스포츠산업 분야 인재인 스포츠마케터 양성을 위한 역량기반 융합형 교육과정을 개발하는데 있다. 이를 위해 문헌조사, 심층인터뷰 및 직무분석을 실시하여 스포츠마케터가 되기 위한 필요 역량을 도출하고 역량 프로파일을 작성한 다음 전문가 검증을 거쳐 역량모델을 개발하였다. 스포츠마케터 역량모델은 경력유형별로 스포츠마케팅/PR과 스포츠이벤트로 구분하였으며 공통기본역량은 스포츠마인드 등 6개, 전문역량은 스포츠스폰서십 등 12개로 나타났다. 역량모델을 기반으로 개발된 스포츠마케터 교육과정은 스포츠산업의 이해, 스포츠마케팅커뮤니케이션, 스포츠관련 법률, 스포츠시설의 이해, 스포츠시설의 경영, 스포츠스폰서십, 스포츠미디어, 스포츠라이선싱, 스포츠에이전트, 이벤트 기획, 이벤트 운영, 제안서 작성법, 스포츠이벤트 현장실습으로 구성되었다. 개발된 스포츠마케터 양성 교육과정은 스포츠산업 관련 대학, 민간교육 기관에 활용되어 스포츠산업 인재 양성 및 보급에 기여할 것이다.
복합재 구조물에서 발생하는 저속 충격에 의한 손상은 대부분 복합재의 내부나 충격을 받은 면의 반대 면에서 발생하기 때문에 검출이 쉽지 않아 시간이 지날수록 구조물이 위험에 처할 확률이 높아진다. 하지만 기존의 비파괴검사 방법은 일정한 주기에 따라 수행되기 때문에 즉각적으로 충격 손상을 감지할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고자 비파괴검사 장비를 구조물 내에 탑재하여 실시간으로 구조물의 건전성을 확인하는 개념인 구조 건전성 모니터링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중의 하나인 충격 모니터링 시스템은 운용 중에 발생한 충격 이벤트를 감지하고 그 위치 및 손상 정도에 대한 정보를 제공해 주어야 한다. 이를 위한 첫 번째 단계로 본 연구에서는 복합재 평판 및 복잡한 복합재 시편 구조물에 FBG 센서를 부착하여 충격 위치 검출 시험을 수행하였고, 이와 같은 복합재 시편에 대해 충격 파손 시험을 수행하여 손상 발생 유무를 예측하는 시험을 수행하였다. 저속 충격에 의해 발생하는 음향 파는 (주)파어버프로에서 개발한 고속 FBG interrogator를 사용하여 4개의 다중화된 FBG 센서로부터 동시에 취득하였고, 신경회로망을 이용한 학습을 거쳐 충격 발생 위치를 검출하였다. 또한 충격 파손 시험으로부터 취득한 음향 파의 웨이블릿 변환을 통해 충격 손상의 발생 유무 예측 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 LBS를 이용한 투어게임을 제안하였다. 이 게임은 신라의 시대적 배경과 경주의 공간적 배경을 바탕으로 한다. 투어게임의 이벤트는 스마트폰 기반의 LBS를 이용하여 서비스되고, 미리 측정된 GPS값과 스마트폰에서 측정된 A-GPS 값을 비교하여 발생했다. 게임의 기획과 실행 화면에 대해 살펴보았으며, 향후 발전방향에 대하여 논하였다.
본고에서는 센서네트워크 기술의 역사와 배경 그리고 국방분야에 적용 가능한 센서네트워크 시스템에 대해서 기술한다. 국방 센서네트워크 시스템은 다른 센서네트워크 응용분야에 비해 유선 망 및 이동통신망 시스템에서 요구하는 신뢰성 있는 정보전달, 실시간 지원 등을 요구하고 있으며 또한 다중센서를 복합적으로 이용하여 적의 침입 또는 이벤트 발생을 100% 탐지하고 오보율 낮출 수 있는 기능을 요구한다. 본고에서는 이러한 국방 센서네트워크 시스템에서 요구하는 사항들을 만족시키기 위해 시스템의 주요 구성 요소들에서 수행해야 할 기술들, 센서 신호처리 및 식별 기술, 신뢰성 있는 패킷 전달을 위한 섹터안테나 및 섹터안테나 기반의 MAC 기술 그리고 실시간과 신뢰성 보장을 위한 라우팅 기술에 대해 논의한다.
지하 수송에 대한 수요가 증가함에 따라 도로터널 사용자와 운영자는 다양한 원인에 의한 위험에 노출되어 있으며, 주요 원인은 각각 사고 이벤트가 될 수 있는 교통상황이다. QRA(정량적 위험평가)의 중요성은 도로터널의 안전성을 정량화하고, 다수의 이해관계자들의 관점(용량, 신뢰성, 가용성, 유지보수 및 안전)에서의 요구조건에 밸런스를 유지하려는 의도에서 커지기 시작했다. 위험평가에 사용되는 고전적 방법은 ETA, FTA이지만, 변수의 다양함과 상호관계를 반영하지 못한다는 이유에서 이 방법들은 상대적으로 단순한 경우에만 적용할 수 있다. 특정위험평가에 필요한 객체, 이벤트, 결과 및 가정, 경계조건 등의 총체는 도로 터널시설 위험평가를 위해 필수적인 내용으로 관찰되어야 하는 시스템을 만들고, 정보, 데이터, 모델 등 관련 항목들이 그 시스템을 서술하게 된다. 시스템은 위험모델에 기반한 계층적 지표들을 사용하여 모델링되고 분석되며, 시스템의 모든 가능한 구성은 지표의 적절한 선택을 통하여 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반터널에서뿐만 아니라 복층터널 같은 복합적인 지하시스템 변수들간의 상호의존성을 고려하여 정량화할 수 있는 베이지안 네트워크를 근거로 한 정량적 위험평가방법을 소개한다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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