본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
무선 센서 네트워크는 실세계에서 발생하는 현상에 대한 다양한 응용 요구의 정보를 수집하기 위해 조밀하게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들은 감지한 정보를 그들 간의 연산, 통신 등 협업 작업을 통하여 최종 사용자에게 전달한다. 일반적으로, 센서 노드들은 배터리 전력에 의존하기 때문에 정보를 수집하고 최종 사용자에게 전달하기 위한 전력 소비는 무선 센서 네트워크의 전체수명 기간을 좌우한다. 그러므로 각 센서의 에너지 수준을 고려한 최적의 라우팅 알고리즘은 전체시스템의 수명을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 방향성 확산, SPIN 등과는 다르게 각 센서 노드의 에너지 수준과 최단 흡 경로 정보를 이용하여 무선 센서 네트워크의 전체 수명 시간을 효율적으로 최대한 보장할 수 있는 저전력형 데이터 확산 프로토콜을 제안하였다. 이 기법은 질의 유포 과정에서 흡과 에너지 정보를 이용하여 데이터 전송 경로를 확립하고, 이벤트 발생 지역의 이웃 노드들로부터 수집된 정보는 동일한 데이터를 병합하여 최단의 전송 경로를 통하여 사용자에게 전송한다.
시대의 흐름에 따라 게임 개발에 대한 패러다임 또한 변화하고 있다. 일반적인 게임은 사용자가 시스템에 내부적으로 정해진 선택지만을 이용하여 플레이를 할 수 있도록 설계 되고 있다. 미리 정해져 있지 않은 입력데이터를 분석하고 판별하여 게임을 진행할 수 있다면, 게임 내에서 사용자의 선택지는 제약이 없게 되며 따라서 게임 시나리오는 사용자의 다양한 입력데이터에 따라 다양하게 전개 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 네트워크 통신 및 API와 알고리즘을 게임에 접목함으로써 제약 없는 사용자의 입력에 따른 게임 시스템의 출력 방안을 제안한다. 실험을 위해 안드로이드 플랫폼 단말기 상에서 동작하는 게임을 구현하였다. 실험에서 선정한 사용자의 입력 데이터 포맷은 이미지 파일이며, 서버는 네이버 이미지 검색 API를 이용하여 입력 받은 이미지 파일과 획득한 참조 이미지와의 유사도 검사를 수행한다. 그에 따른 결과를 분석하여 판정 결과를 게임 단말기로 반환한다. 실험을 통해 게임 개발 프레임워크를 기초로 다른 분야의 컴퓨팅 기술 접목의 활용가치를 확인하였으며 또한 제안한 방식은 향후 다양한 게임 인터페이스로의 발전 가능성이 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정(ROV)의 위치측정 실험을 하이드로폰(Hydrophone)과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 수행하였다. 실험을 위해서 4개의 하이드로폰 센서를 $3{\times}3{\times}1.7m$의 크기의 수조 벽면에 고정하여 수신 장치로 사용하고, 1개의 하이드로폰 센서는 무인잠수정에 장착하여 송신장치(Pinger)로 사용하였다. 무인잠수정 및 수조 벽에 고정된 센서들이 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 실험을 수행하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, LabView 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 계산하여 출력하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 상대적으로 큰 오차를 보여 위치제어용 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이에 대한 해결방법으로 무인잠수정에 장착된 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 설계된 위치측정 시스템은 추후 실해역 실험을 거쳐 성능시험을 수행하고자 한다.
최근 개인차량의 증가로 인해 도로교통의 혼잡은 심화되고 있다. 개인차량의 운행 억제를 위한 여러 방편 중 카쉐어링, 렌트카 등의 시스템이 IT 기술과 접목되어 등장하고 있다. 또한, 차량의 소유를 억제하고 아울러 지속가능한 교통환경을 위한 차량공유 시스템에 대한 도입이 검토되고 있다. 이러한 차량 공유는 도로교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키며 보다 친환경적인 교통의 구현을 목적으로 한다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 체계도, 운영시나리오 등을 소개하고자 한다. 아울러 차량 공유시스템 운영에 있어 최우선 과제인 차량 대여소 입지선정 및 수요를 추정하였다. 연구지역은 부산시 남구, 해운대구, 수영구를 연구 지역으로 선정하고 인구수, 종사자수, 학생수, OD 통행량 등 주요 교통현황을 분석하고 이용 설문조사를 통해 설정된 존의 수요를 추정하였다. 각 존의 발생통행과 도착통행을 고려하고, 이용 빈도 평균사용시간을 분석해 필요 수요를 산정하였다. 대여소 입지선정은 입지후보지를 인구 밀도와 접근성을 통해 평가하고 평가단위를 통일하기위해 평과결과를 정규화 하여 각 후보지를 평가하였다. 평가점수에 따라 선정된 입지후보지의 CTS 존 수요에 따른 차량 대수 및 주차면수를 산정하였다. 산정결과 대표존으로 해운대구 우1동의 3개의 후보지중 해운대광장공영주차장과 동백사거리공영주차장이 선정되었으며 각각의 차량대수와 주차면은 11대와 14.23면, 7.9대와 10.29면으로 추정되었다. 향후연구로 클라우드 교통 구현시 발생된 실데이터의 적용을 통한 정확한 수요추정이 필요하며 선정된 대여소간의 차량 재분배를 위한 효율적인 네트워크 설계와 알고리즘이 연구되어야 할 것이다.
기후변화에 따른 기상변화로 인하여 집중호우 및 돌발홍수 등의 빈도가 증가하고 있다. IPCC 4차 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하고 있다. 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 대상자료의 기간이 구하려는 재현기간보다 작은 경우에는 지점빈도해석은 적절하지 않으므로, 지역빈도해석을 추천하고 있다. 이에 본 논문은 기후변화를 고려한 빈도해석을 수행하였으며, 이에 앞서 세계기상기구에서 제시한 기후지수를 이용하여 기후변화를 평가하고, 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3)의 강우 자료를 이용하여 기상청 산하 58개 관측소에 대하여 지역빈도해석을 실시하였다. Hosking와 wallis(1993)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 일부지역을 제외한 대부분의 지역에서 강수량이 증가하였으며, 현재 기간 대비 7~10%의 증가율을 나타내었다. 미래 기후변화의 영향으로 중 남부지방은 상대적으로 강우량이 증가할 것으로 보이며, 미래 강우량에 따른 설계빈도를 재설정 및 강수량이 증가하는 지역에 대한 확률수문량의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
정보통신 기술의 발달은 네트워크 사용자들이 손쉽게 멀티미디어 서비스를 이용할 수 있도록 했다. 이로 인해 정보통신 사업자들은 QoS(Quality of Service) 기반의 멀티미디어 서비스를 제공하는 기술을 주목하기 시작했다. IMS(IP Multimedia Subsystem)는 멀티미디어 서비스 및 응용 서비스를 제공하는 기술 중 하나로 IP 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼이다. 최근에 주목을 받고 있는 5G 네트워크는 대규모의 용량 및 연결, 적응성, 끊김 없는 이종성, 그리고 고도의 유연성으로 표현된다. 5G로 향하는 근래의 네트워크 기술에서 급증하는 네트워크 디바이스와 서비스 이용자는 트래픽의 부하를 일으킬 수밖에 없다. 본 논문은 이러한 네트워크 트래픽의 부하를 네트워크 가상화 기술인 SDN(Software Defined Network)을 이용하여 최소화하고, 여기에 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용하여 보다 더 효율적인 네트워크 관리를 하려한다. 이를 위해 SDN을 이용한 IMS 네트워크에서 이용될 동적 라우팅 알고리즘과 SNMP의 private MIB(Management Information Base)의 설계를 제안한다. 본 논문의 제안을 통해 정보통신 사업자는 보다 효율적으로 네트워크 자원을 제공 할 수 있다고 기대한다.
최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.
선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
연구실 실험, 파일럿 플랜트 및 반응기 운전 중 화학물질에 의한 안전사고가 발생하고 있다. 합성 실험을 시작하기전 사고예방을 위해 관련 정보들을 찾아볼 필요가 있으며, 공정설계 단계에서도 반응 폭주 예방을 위한 반응정보의 확보는 필수적이다. 합성반응 관련 정보는 인터넷을 포함해 다양한 source가 존재하지만, 검색에 오랜 시간이 걸리고, 합성법마다 사용되는 물질도 달라 적정경로 선택의 어려움이 있다. 연구자들의 합성경로 검색시간단축과 합성 시 존재할 수 있는 위험성 및 중간생성물질들의 확인에 도움을 주고자 본 연구는 스마트 합성경로 탐색시스템을 제안하였다. 제안한 탐색시스템은 Python 패키지인 Selenium을 사용한 Web scraping 및 Web crawling을 통해 인터넷에 존재하는 정보를 수집하여 DB를 자동으로 갱신한다. 경로 탐색 알고리즘은 depth-first search에 기반하여 목표 물질을 기준으로 탐색을 진행하고, 유해화학물질 등급, 수율 등을 구분하여, 제한된 경로 단계 수치내에 있는 모든 합성 경로를 제안한다. 또한 각자의 연구 목적에 맞게 연구원들이 가진 비공개 데이터를 형식을 맞춰 DB에 등록하여 확장할 수 있다. 시스템은 차후에 무료 사용이 가능하도록 open source로 공개할 예정이다. 개발 시스템은 연구자들이 제안된 경로를 참고하여 더 안전한 반응 방법을 찾고, 사고의 예방에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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