기존노선을 이용한 고속화 신기술 개발사업 과제를 수행하여 중장거리 및 도시간의 교통해소를 위해 중고속 철도차량을 개발하여 최고속도 180km/h의 속도로 운행할수 있는 차량의 주요 전기시스템인 주변압기, 주변환장치, 견인전동기, 보조전원장치의 설계 및 사양을 정립하여 TTX차량을 제작하는 연구를 수행하였다.
저궤도 위성인 다목적실용위성 2호의 컴퓨터 시스템은 3개 프로세서로 구성된 분산처리 구조이며 프로세서와 프로세서, 프로세서와 주변 장치들과의 통신은 MIL-STD-1553B 버스를 통해 이루어진다. 이들 3개 프로세서들 상에서 실행되는 탑재소프트웨어는 위성의 하드웨어 및 주변 입출력 장치들을 제어 및 관리한다. 그리고 위성의 결함을 관리하는 기능과 비상시에는 지상과의 연결 없이 위성을 자동제어 하는 기능들 또한 탑재소프트웨어에 구현되어져있다. 본 논문에서는 저궤도 위성인 다목적실용위성-2호의 임무를 수행하기 위한 탑재소프트웨어의 구성 및 기능, 개발과정과 개발환경을 소개한다.
오늘날 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기는 유저와 서비스간의 매개체 역할을 한다. 하지만 자원이 제한적인 모바일 단말기의 특성상 사용 시에 많은 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기위해 가용한 주변의 장치 자원을 연결하여 사용할 수 있도록 표준 인터페이스를 제공하는 기술들이 있다. 하지만 동적으로 변화하는 사용자의 선호도 정보와 장치 자원 정보와 같은 프로파일 정보를 효율적으로 적용하지 못하여 사용자 맞춤형 디바이스를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 이러한 프로파일 정보를 효율적으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원 공유 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
홈 네트워크(Home Network)는 가정 내에 컴퓨터 및 주변 장치, 정보 장치, 디지털 가전제품 등의 모든 장치를 하나의 통신망으로 묶어서 정보를 공유하고 제어하며 작동을 가능하게 하는 '미래형 가전 시스템'이다. 홈 네트워크는 네트워킹 기술, 기반 소프트웨어의 발전에 따라 급속히 확산되어 가고 있다. 본 연구는 홈 네트워크의 멀티미디어 세션에 참여한 참여자간의 효율적인 의사소통과 상호협력 환경의 향상을 위하여 다양한 형태로 응용의 변화를 주는 오류 관리기의 설계 및 구축이다. 제안하고자 하는 오류 관리기를 이용하면 멀티미디어 응용 개발 프레임웍에서의 오류 발생시에 객체를 동적으로 생성 및 제거함으로써 자신의 컴퓨터 시스템 상황에 맞는 세션을 진행할 수 있고, 유동적인 네트워크 트래픽에서도 진행 중인 세션을 유지시킬 수 있을 뿐만 아니라, 오류가 발생된 응용을 제외한 객체만의 조합으로 다양한 형태의 세션을 만들 수 있다.
유비쿼터스 개념의 방송 및 통신 사업은 방송-컴퓨터-사물-사람 연계의 실현이 우선되어야 한다. 여기에 방송의 디지털 미디어 기술과 정보장치가 가정의 TV이든, 이동시의 휴대폰이든, PC나 노트북이든, 혹은 개인과 관련된 모든 사물이 통합 네트?p으로 연결 될 때 비로소 그 가치를 발휘하게 된다. 최적화된 유비쿼터스 방송 교육 운용 시스템이란 이러한 각종 미디어와 전자 감응 장치를 장착시킨 물건들을 u-컴퓨팅하여 개인과 특정 집단이 원하는 때와 장소에서 원하는 서비스를 제공받을 수 있는 전자 유기체를 가리킨다. 이러한 통합 학습 유기체란 개개인의 능력은 물론 성격이나 욕망까지 컴퓨팅할 수 있는 전자지능시스템과 개인의 내적욕망을 채워주는 다양한 콘텐츠, 그리고 주변기기나 장치 등, 모든 디지털 교육환경까지를 의미한다. 변화란 인간의 욕구에 따라 커스터마이징하는 것이다. 그러한 점에서 급변하는 세상의 변화에 다양한 가치를 추구하고자 하는 교육에 대한 인간의 욕망을 실현하기 위해 개인화된 통합 방송 디지털 미디어, 유비쿼터스 홈 네트워킹과 기술, 그에 따른 다양한 교육 콘텐츠의 통합 개발은 이제 절실한 과제가 되고 있다.
본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.
IEEE1394는 내장 리눅스 시스템에 주변 장치를 연결하기 위한 새로운 인터페이스 규격이다. IEEE1394 시스템은 IEEE1394 인터페이스를 가지고 내장 리눅스 시스템과 다수의 주변기기로 구성된다. 본 논문에서는 IEEE-1394를 구현하기 위한 Embedded Linux System의 하드웨어적 기반에 대해 기술하고자 한다. 사용한 하드웨어는 MPC860을 탑재한 보드를 사용했으며, Linux kernel은 안정버젼인 2.2.14를 사용했고, IEEE1394와 관련된 Application을 탑재하여 이에 대한 성능향상 및 실험을 통해 하드웨어적인 인터페이스를 검증하였다.
임플란트 시술 수요가 늘고 시장이 성장하면서 관련 기술도 발전하고 있다. 특히 기능성과 심미성 향상을 위해 많은 기술이 연구되고 있다. 이 중 심미성에 있어 주변 치아와의 색 유사도가 높은 임플란트를 제작하는 것이 주요 연구 중 하나이다. 본 논문에서는 심미성 높은 임플란트 제작을 위해, 다음과 같은 임플란트 표본 추천 시스템을 제안한다. 휴대 조명 장치와 의료용 치아 패치를 사용한 색 보정으로 촬영 환경 차이를 최소화하여 치아의 정확한 색을 추출한다. Mask R-CNN 모델을 통해 보정된 영상에서 치아를 검출하고, 군집화를 통해 색상 단위로 치아 영역을 구분한다. 치아의 영역별 색상과 임플란트 표본 사이의 색상 거리를 계산하여 유사한 표본들을 추천한다. 위 시스템을 통해 사용자는 주변 환경에 영향을 받지 않고, 치아의 색을 정확히 분석하여 이를 임플란트 표본과 비교할 수 있게 된다.
초기의 컴퓨터는 지루한 수치계산을 목적으로 개발되었으나, 반도체와 그 주변 기기의 발전으로 하드웨어의 가격이 저렴해지면서 여러 응용분야로 확산되었다. 실시간 처리를 요구하는 응용분야가 다른 컴퓨터 응용분야에 비하여 늦은 이유는 가격, 신뢰도, 접속장치 등에서 많은 문제점을 가졌기 때문이다. 최근에 하드웨어의 가격이 낮아지고 성능이 향상되면서 이같은 문제점들이 점차로 해결되어 공자의 자동화 등에서 실시간 처리를 요구하는 응용분야로 확산되고 있다. 실시간 처리에 주안점을 두는 시스템은 여러가지 특성들을 필요로 하므로 이에 적합한 컴퓨터를 사용해야 한다. 본고에서는 이같은 여러 특성과 이에 적합한 컴퓨터 구조 및 소프트웨어를 다루고, 실시간 처리를 위한 시스템의 앞으로의 전망을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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