일상에서 쉽게 접하는 스마트폰, 센서, 의료융합 같은 서비스들은 서로다른 규모의 정보 시스템으로 실현되지만 대부분 고성능 플랫폼과 내재화 기술에 바탕을 두고 있다. 다양한 IT융합 응용 시스템을 연구개발하는 산업계는 신기술과 핵심 이슈를 이해하고 실무능력을 갖춘 전문인력의 양성과 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 IT융합 서비스의 기술적 특성과 요구사항, 컴퓨터 기술의 발전 동향을 함께 고려하는 아키텍쳐 교육 프레임워크를 제안하고 학습자들의 실무능력을 배양하는 교과목 운영방안을 제시한다. 제안하는 프레임워크는 멀티코어 기반 시스템 아키텍쳐, 내재화와 병렬처리 중심의 현실감 있는 실험실습과 시의적절한 캡스톤 설계 방안을 모색하고 있어 새로운 정보기술을 따라잡고 현장적응력을 강화하는 아키텍쳐 강좌의 개발과 운영에 효과적인 활용이 기대된다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.33-43
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2022
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.
본 연구는 대기외란 조건에서 비전센서를 활용하여 구조물의 동적 변위 측정을 위하여 멀티스케일 템플릿 매칭 기법 (TMI: Template Matching with Image pyramids)을 제안하고 제안기법의 변위 측정 성능을 조사하기 위해 진행되었다. 촬영거리에 따른 변위 측정 성능을 평가하기 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 준비하여 변위 계측에 사용하였다. 최초 촬영거리를 10m로 설정하였고, 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 변위 측정 실험을 진행하였다. 실내 조도 조건(450lux)에서 발열 기구를 활용하여 대기외란을 발생시켰으며, 대기외란으로 이미지를 왜곡시켰다. 사전실험을 통해 대기외란시 특징점 기반 변위 측정 방법과 제안기법의 변위 측정 타당성을 비교 검증하였으며, 검증 결과 제안기법의 낮은 측정 에러율을 나타냈다. 대기외란 환경에서 변위 측정 성능평가 결과, 인공 타겟을 활용한 TMI는 대기외란 유무에 따라 변위 측정 성능에 큰 차이가 없었다. 하지만 자연 타겟을 활용하였을 때, 20m 이상의 촬영거리에서 RMSE가 크게 상승하여 제안기법의 운용 한계를 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되며, 대기외란으로 인한 이미지 왜곡이 템플릿 이미지 추정에 오류가 발생 되어 변위 측정 오차가 높게 발생하는 경향을 나타냈다.
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.
본 연구의 목적은 그래핀(Graphene)을 사용하여 폴리우레탄 나노웹(Polyurethane Nanoweb)에 전기전도성을 부여하고, 이를 이용하여 나노웹 기반의 스트레인센서(Strain Sensor)를 개발하는 것이다. 이를 위해 1% 그래핀 잉크를 폴리우레탄 나노웹에 푸어코팅(Pour-coating)한 후 PDMS(Polydimethylsiloxane)로 후처리를 하여 착용 가능한 스트레인센서를 완성하였다. 시료 표면에 전도성 물질이 잘 코팅되었는지 확인하기 위해 전계방사형 주사전자현미경(FE-SEM)를 이용하여 시료의 표면 특성을 평가하였다. 시료의 전기적 특성 평가는 멀티미터(Multimeter)를 사용하여 시료의 선저항(Linear Resistance)을 측정하고, 시료를 각각 5%, 10% 인장하였을 때 선저항이 어떻게 변하는지 비교하였다. 또한 시료의 성능을 평가하고자 게이지율(Gauge Factor)을 구하였다. 착의평가 실험은 완성된 스트레인센서를 더미에 착용시킨 후 MP150(Biopac system Inc., U.S.A.)과 Acqknowledge(ver. 4.2, Biopac system Inc., U.S.A.)를 사용해 인장에 따른 호흡신호를 측정하였다. 표면 특성을 평가한 결과, 모든 전도성 나노웹 시료들이 그래핀 잉크로 균일하게 코팅되어있음을 확인하였다. 인장에 따른 저항값 측정 결과, 그래핀을 처리한 시료인 시료 G가 가장 낮은 저항값을, 그래핀을 처리한 후 열처리를 한 시료인 시료 G-H가 가장 높은 저항값을 가졌고, 시료 G와 시료 G-H의 경우 길이가 5%, 10%로 늘어남에도 선저항값의 변화가 안정적으로 증가하는 것으로 나타났다. 저항값 결과와는 달리, 시료 G가 시료 G-H보다 더 높은 게이지율을 보였다. 실제로 착의평가 결과, 시료 G-H를 이용해 만든 스트레인센서가 안정된 Peak값으로 측정되어 좋은 품질의 신호를 얻었다. 그러므로 본 연구를 통해 그래핀 잉크를 처리한 폴리우레탄 나노웹이 호흡 센서로서의 역할을 충분히 수행하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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