다양한 장치와 상황을 인식하여 사람에게 필요한 장치를 제어하는 기술 중 사람의 모션 인식을 활용한 응용과 서비스가 증가하고 있다. 이러한 기술들은 카메라를 이용하여 사람의 모션을 캡처하는 방식과 센서를 이용하여 상황을 유추하는 방식이 대표적이다. 그러나 사람의 모션을 인식하는 기존의 방식들은 큰 단위 움직임을 추적하기 때문에 드론제어와 같이 섬세하면서도 시간적으로 효과적인 작업이 필요한 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 사람의 손가락 동작을 기반으로 드론의 정밀하면서도 간편한 제어가 가능한 모션 인식 체계를 설계한다. 손가락 모션 인식 기반의 드론제어는 드론 축구 등과 같이 신속성과 정밀성이 필요한 분야의 서비스로 확장될 수 있다.
최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
소프트웨어분야에서 성공적인 프로젝트를 완수하기 위해서는 프로젝트를 완수하는데 필요한 개발노력이 정확히 추정되어야 한다. 그러나 이러한 개발노력은 소프트웨어의 크기나 여러 가지 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트에 따라서 총 개발 노력의 규모는 차이가 있다. 일반적으로 기존의 연구는 개발노력을 추정하기 위하여 소프트웨어 규모인 기능점수(FP ; Function Point)를 이용하였다. 본 연구를 위해서 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하였다. 실험을 통해서 개발노력에 영향을 미치는 변수를 조사하였다. 또한 변수사이에 선형적인 관계를 조사하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이 경우 전체의 데이터를 이용하는 것이 아니라 프로젝트 인도비율(PDR ; Project Delivery Rate : Hours/FP)을 다단계로 나누어서 각 단계별로 개발노력에 영향을 미치는 변인을 찾아내고 가장 이상적인 회귀식으로 도출하였다.
본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발 시 .Net Micro Framework를 이용하여 디바이스들의 통신 인터페이스를 소프트웨어 개발자가 좀 더 간단하게 코딩 가능하게 하며 소프트웨어 개발자가 이를 디자이너를 이용하여 그래픽하게 에뮬레이터를 디자인할 수 있도록 임베디드 에뮬레이터 생성 방법을 제시하고 디자인 된 에뮬레이터를 기반으로 자동으로 코딩 없이 에뮬레이터를 생성하는 프로그램을 프로토타이핑 한다. 이때, 소프트웨어 개발자가 그래픽하게 생성한 에뮬레이터 디자인으로 하드웨어 개발자와의 의사소통이 보다 원활해질 수 있다. 또한 본 논문에서 제시하는 임베디드 에뮬레이터 생성 프로그램을 이용하면 추가적인 코딩 작업 없이 디자인 된 에뮬레이터를 기반으로 에뮬레이터가 자동 생성된다. 이로 인하여 .NET Micro Framework에서 제공하는 확장 가능 에뮬레이터와 달리 에뮬레이터를 생성하는데 시간과 노력을 절약할 수 있다. 또한 기존의 개발 과정에서는 기계가 모두 준비되어야 테스팅이 가능했던 것과 달리 기계 없이 에뮬레이터로 테스팅이 가능해짐으로써 개발 기간을 단축시킬 수 있다. 임베디드 에뮬레이터를 이용하면 하드웨어와의 통합 테스트에서 버그의 원인이 하드웨어적인 결함인지 소프트웨어적인 결함인지를 판단 가능하게 하여 디버깅이 용이하게 되며 실제 동작과 원하는 동작을 비교해 볼 수 있다.
본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.
기업에서 사용하고 있는 업무 및 개발용 컴퓨터상에 비인가 불법 소프트웨어를 무단히 설치하여 불법적으로 사용하는 것은 컴퓨터에서 발생하는 각종 오류의 원인이 되고 있으며 또한 해당 소프트웨어에 대한 저작권 침해를 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 네트워크를 통해 사내 여러 PC에서 설치 및 운영되는 소프트웨어들을 관리해주는 사내 소프트웨어 자산관리 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 사내 중앙 서버에 데이터베이스를 두어 보유하고 있는 각종 소프트웨어에 대한 라이센스를 관리한다. 사내 각 PC에서는 소프트웨어들에 대한 사용시 서버에게 사용허가 요청을 하게 되며 서버는 라이센스 수 초과여부, 컴퓨터 동시 사용 대수 제한, 사용 기간 제한 등의 설정확인을 통해 사용허가 요청에 응답하게 된다. 이러한 사용허가는 각 소프트웨어의 설치시뿐만 아니라 사용시에도 이루어져서 라이센스 유효기간의 경과 및 정책변경에 따라 신속하게 반영, 관리되어질 수 있다.
임베디드 시스템들은 빠르게 다양한 분야에 적용되고 있다. 이들 시스템들의 품질을 좌우하는 것은 소프트웨어이며, 제품 출시 시기와 제품의 품질 등에 매우 중요한 요소가 된다. 임베디드 소프트웨어 테스팅은 이러한 임베디드 소프트웨어에서 오류가 없음을 증명하는 것으로 전체 소프트웨어 개발에서 많은 부분을 차지한다. 임베디드 소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 기능적 부분을 주로 평가하며, 사용자가 필요로 하는 품질에 대한 평가 부분은 미흡하다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 테스팅 도구를 이용하여 임베디드 소프트웨어의 품질을 평가할 수 있는 방법에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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