자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
차세대 컴퓨팅은 필요한 IT 자원에 대해 사람의 추가적 개입없이 원하는 만큼의 IT 인프라를 언제 어디서나 손쉽게 얻고 확장할 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 추구하고 있으며 가상화 기술은 이러한 환경을 구축할 수 있는 핵심 기술로 자리 매김할 수 있다. 본 고에서는 가상화 기술의 발전 동향 및 차세대 컴퓨팅으로 가상화 기술의 적용 방안에 대해 알아보고, 현재 차세대 컴퓨팅의 발전에 한걸음하기 위한 가상화 솔루션으로 한국전자통신연구원에서 개발되고 있는 인프라 가상화 기술의 내용 및 발전 방향에 대해 기술한다. 가상화 기술은 글로벌화 되고 있는 산업 변화의 한가운데에서 인프라 자원의 복잡성을 해소하여 컴퓨팅 자체 보다 일의 본질에 더 노력할 수 있는 인간 중심의 생활에 기여하는 기술이라 할 수 있겠다.
컴퓨터 비젼 분야에서 이미지 세그멘테이션은 객체 분리, 객체 추적, 의학 영상처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 이전의 이미지 세그멘테이션은 사람의 개입이 없이 정확한 객체를 분리하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 인접한 슈퍼픽셀을 트리를 활용하여 개층적으로 슈퍼픽셀을 통합하는 새로운 세그멘테이션 방법을 소개한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 기존의 슈퍼 픽셀 알고리즘을 사용하여, 각 슈퍼픽셀의 센터를 노드로 설정하고 들로네 삼각화를 수행한다. 각각의 인접한 노드는 순차적으로 유사도 측정하여 슈퍼픽셀을 통합한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 과분할 세그멘테이션을 제거하였으며 영상의 중요한 정보를 잘 보존하는 것을 확인하였다.
미래 산업으로서 주목받고 있는 M2M(사물지능통신)은 IT 기술, 이동통신, 무선기술 그리고 기기의 발전을 통해 많은 기술 연구가 진행되고 있다. 사람의 개입 없이 이루어지는 M2M 통신환경은 데이터 노출, 도용, 프라이버시 문제 등 여러 가지 보안 위협에 쉽게 노출될 수 있는 가능성이 존재하기 때문에 보안 표준과 안전한 통신 프로토콜 기술개발이 중요하다. 본 논문에서는 디바이스의 정보를 서버에 저장하지 않아 공격자가 서버의 공격을 통해 저장된 값을 알아내더라도 디바이스의 정보가 노출되지 않고 디바이스와 서버간의 안전한 통신을 할 수 있는 M2M 보안프로토콜을 제안하고 정형검증 도구를 이용하여 안전성을 분석하였다.
관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.
음악 표절 분석은 특정 수치로 정형화된 사례가 없다. 음악과 관련된 표절 시비는 모두 전문가의 감성에 의존할 것이 사실이다. 따라서 전문가 사이에 감정이 개입될 여지가 있기 때문에 표절 시비가 끊이지 않는다. 따라서 본 논문에서는 지금까지 사람의 감성에만 의존하였던 음원의 표절 분석을 시스템적으로 분석하기 위해 필요한 음원 요소에 대해서 연구하고자 한다. 따라서 음악 표절 분석을 위해 필요한 음원 요소에 대해서 분석하고, 분석 시스템 구현에 필요한 MusicString 문법에 대해 기술한다. 또한 구현에 필요한 AST 구성과 유사도 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 논문은 향후 음악표절 분석 시스템을 자동화하기 위한 초석을 마련할 수 있으며, 검수자의 감성에 의존하는 표절 관련 시비를 조금이나마 개선하고자 한다.
사람의 감정 중의 하나인 사랑은 사회학과 심리학에서 주된 관심사로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 로미오와 줄리엣의 사랑 방정식을 이용하여 수정된 사랑방정식을 제시하였다. 또한 이 수정된 사랑 방정식에서 파라미터를 변화시켰을 때의 거동을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 이들 사이에 외부적인 자극인 3자가 개입했을 때의 관계를 시계열과 위상 공간으로 나타내어 이들 사이의 거동 관계가 비선형 특성이 있음을 분석한다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 지칭한다. 특정 전문 분야를 위한 검색 엔진은 제작하기 위해서는 해당 분야만으로 구성된 웹 문서가 필요하다. 본 논문에서 제안한 전문가 검색 엔진은, 특정 분양의 웹 문서만 수집하기 위해서 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하였다. 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하기 위해서는, 개념 지식이 특정 분양에 대해 충분히 수집이 되어야 하며, 다른 분야와 충돌하지 않아야 한다. 이러한 개념 지식을 구축하는 것은 사람의 손으로 하는 것은 매우 어려운 일이므로, 본 논문에서는 학습을 토하여 개념 지식을 확장하고, 이를 전문가가 개입하여 학습 과정을 확인하였다. 본 논문은 개념 지식의 학습과 효용성에 대한 실험 및 결과에 대한 논문이다.
최근 컴퓨터, 휴대폰 등 전자기기만 인터넷 연결이 가능하던 시대를 지나 냉장고, 에어컨, 현관문 등 모든 종류의 사물들 간 사람의 개입이 필요 없는 초연결사회로 발전하고 있다. 이러한 모든 사물들 간 인터넷기반으로 상호 연결되어있는 IoT(Internet of Things)환경이 급격히 성장 하고 있는 가운데 더불어 OSIoT(Open Source IoT)의 수요도 함께 급성장하고 있다. OSIoT의 소프트웨어는 보안에 대한 전문적인 개발자의 체계적인 설계에 의해 개발되어야만 하트블리드(HeartBleed), 쉘쇼크(ShellShock)와 같은 다양한 보안취약점에 안전하다. 하지만 OSIoT소프트웨어는 누구나 쉽게 접근 설계가 가능하기 때문에 일반적으로 배포되고 있는 OSIoT의 소프트웨어 검증이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다른 소프트웨어 점검 도구들과 연계 가능한 정적분석 도구인 취약점 별 익스플로잇 적용 모듈 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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