사물 인터넷 기술의 발전에 따라 모바일 기기와 센서 등에 대한 수요가 급증하고 있으며, 다양한 전자 제품에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신제품들에 사용될 반도체 소자와 재료, 공정 장비들도 다양해지고 있으며, 공정마다 최적의 공정 변수를 찾는 과정들이 수반된다. 효율적인 공정 최적화를 위하여 시뮬레이션을 이용하거나 실시간 공정 제어 시스템을 사용하여 공정 변수를 찾을 수 있겠지만, 공정 데이터의 피드백과 비용, 범용성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적으로 최적의 공정 변수를 찾기 위해 소자의 목표 특성과 제작된 소자의 특성을 비교하여 공정 장비를 자동으로 제어하는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터의 범용성을 극대화하기 위하여 온라인 기능이 구현되어 있지 않은 반도체 공정 장비에 장착할 수 있는 각종 센서 모듈과 조작 모듈들을 제작하였고, 이 모듈들을 원격에서 접근이 가능하도록 사물 인터넷 기술을 접목하였다. 최적의 공정 변수를 찾기 위한 방법은 딥러닝 기반의 인공지능을 사용하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 공정 장비들을 온라인으로 제어하고 최적의 공정 변수들을 찾을 수 있기 때문에 신제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
정보기술인 인터넷과 하드웨어기술의 급진적인 발전에 따라 모든 사물에 인터넷을 연결하여 사물끼리 또는 사물과 사람사이에 의사소통을 하는 사물인터넷의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 이미 스마트 워치를 중심으로 한차례 사물인터넷 돌풍이 일어난 상태이며, 냉장고, 세탁기, 전구, 스위치 등 집안의 모든 사물을 스마트폰으로 조작하는 스마트 홈 킷이 현실화되고 있다. 각각의 디바이스는 자체적인 기능 구현이 가능하고, 중심 역할을 처리하는 허브를 통해 좀 더 지능화되고 협력적인 기능을 제공한다. 하지만 사물인터넷 디바이스의 양이 급증하는 것에 비해 사물인터넷 기반 소프트웨어의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 그 품질기준이 명확하지 않다. 특히 IoT 기반 SW는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기에 이동성과 휴대성, 실시간 접근성과 같은 특징과 디바이스라는 것에 대한 하드웨어적인 특징을 포괄하고 있기 때문에 포함하기에 일반적인 소프트웨어와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 사물인터넷 소프트웨어 평가모델을 제안하고자 한다. 국제표준 ISO/IEC 25000의 품질 특성을 바탕으로 본 논문의 평가 모델을 제시하고, 시나리오 기반 사례연구를 수행하여 검증을 하였다.
연구목적: 생산자와 소비자의 물리적 사회적 거리가 가까워지고, 1일 유통체계 준수에 의한 높은 신선도 유지, 먹거리에 대한 생산자와 생산정보 공유에 의한 농산물 안전성 향상 등 여러 장점 때문에 늘어나고 있는 로컬 푸드의 지속발전을 모색하고자 로컬 푸드 참여농가의 농작업 어려움 조사 및 기계화 방안 제시 조사방법: 전북 완주군 소재 용진농협에서 운영 중인 로컬 푸드 직매장에 농산물을 공급하는 농업인 21인을 대상으로 2016년 11월에 로컬 푸드의 어려운 점, 주요 생산품목, 가장 힘든 농작업, 기계화가 시급한 농작업, 농기계 도입에 어려운 점, 의견 및 건의사항을 설문 조사 분석하였음 결과 및 고찰: 로컬 푸드 참여 농가들은 4~5개 품목을 소량 생산하고, 농가에서 수확 소포장 라벨 부착 후 매장에 직접 진열하고 있었음. 농협은 정선 선별기, 소형 도정기, 포장기, 바코드 기계 등을 설치하여 농가 공동이용, 안전성 신선도 관리 등 교육, 스마트폰 앱을 매장 재고 현황을 농업인에게 실시간으로 제공 등 지원하고 있음. 조사에 응한 농업인 21명 중 60대(13명) > 50대(5명) > 70대(3명)로 모두 50대 이상이었음. 어려운 점에 대한 물음에 대해서는 '판매가 어렵다'(45%) > '인력이 부족하다'(40%) > '생산비가 많이 든다'(8.5%) > 기타(6.5%) 순이었음. '인력부족'은 파종과 수확 시기에 노동력이 집중적으로 필요한 것에 기인하고, 경지 규모가 다소 큰 농가에서는 농사일을 전문으로 하는 외국인 노동자를 고용함으로 노동력 부족 문제를 해소하지만, 소규모 농가는 품삯을 주고 고용할 경우 오히려 적자이기 때문에 고되더라도 자체 노동력으로 해결하고 있는 것으로 조사되었음. 가장 힘든 작업은 수확(81%) > 파종 정식(19%)으로 수확이 절대적으로 힘든 작업이라고 응답하였고, 기계화가 시급한 작업은 수확(71%) > 파종 정식(29%)으로 응답하였음. 힘든 이유로는 적기에 수확을 끝내야 상품성을 인정받을 수 있기 때문에 단기간에 많은 노동력이 요구된다고 응답하였음. 농기계 도입에 어려운 원인으로는, '적합한 수확기계가 없다'(48%)와 '재배면적이 적어 필요성을 못 느낀다'(29%)가 대부분이었고, 이밖에 '가격이 비싸다'(10%), '기계 정확도가 떨어진다'(10%), '기계 조작이 어렵다'(5%)로 나타났음. 결론: 로컬 푸드 참여 농가를 대상으로 농작업 기계화 현황에 대하여 조사하였음. 로컬 푸드의 지속 발전을 위한 방안을 제시하면; 첫째, 중 소농을 위한 수확기 개발이 가장 시급한 것으로 조사되었고, 둘째, 농기계가 아니더라도 우선 힘든 일을 해소하면서 편하게 자세를 유지할 수 있는 작업 보조기구 또는 편이장비의 개발 보급이 필요함. 셋째, 농가의 영세성과 지역의 특성을 고려하여 기술센터 농기계임대사업이나 시군 보조사업을 통해서 소형 농기계, 농기구, 보조 및 편이장비 보급이 확대되어야 함.
우리나라 해안지역은 강풍의 빈도가 높고 세기도 크지만 아직까지 바람을 고려한 적정속도를 안내하는 시스템은 전무한 상태이다. 강풍이 부는 곳에서의 무리한 주행은 핸들 조작의 어려움으로 인한 사고 위험과 풍속을 고려하지 않은 과속으로 인한 전복사고 등의 위험이 크다. 이러한 측면에서 바람 잦은 곳 중 주요지점에 기상정보센서(WIS:Weather Information Sensor)를 설치하고 이로부터 실시간으로 측정된 기상정보를 바탕으로 차량의 구동력과 주행저항의 크기를 극대화하는 적정속도를 VMS를 통하여 제공하는 방안이 필요하다. 목포시에 건설예정인 목포대교를 대상으로 풍속별 적정 속도를 산출한 결과, 연중 평균 풍향인 남풍일 경우 교량의 입지(정남-북)에 따라 남측으로 주행하는 차량에 대하여 풍속이 8m/h이상일 경우에는 평상시와 달리 돌풍을 대비한 여유구동력이 큰 60km/h의 속도를 안내해 주는 것이 바람직 한 것으로 나타났다. 또한 2003년도에 발생한 태풍 매미 시 목포시의 풍속인 18m/s 일 경우 시속 40km/s에서의 주행저항은 1131N으로써, 이미 변속 4단에서의 구동력(약 1054N)으로는 극복할 수 없으므로 3단 이하에서 변속을 하여야 하며, 이때의 적정속도는 주행저항과 구동력간의 차이가 가장 크게 발생하는 40km/h인 것으로 분석되었다.
본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
COVID-19의 확산으로 교육 현장에서는 준비 없이 비대면((Untact) 수업을 시행하게 되어 많은 혼란을 겪었다. 본 연구는 세무회계 관련 학습자와 교과목의 특성을 고려하여 효과적으로 비대면(Untact) 수업을 설계·운영하는 방안을 찾고자 한다. 본 연구에서는 교수자와 학습자를 대상으로 설문 조사하였으며, FGI 등을 활용하여 개선 방안을 도출하였다. 분석 결과 강의 촬영을 통한 동영상 수업, PPT 기반 동영상 전환이 비대면(Untact) 수업에 가장 많이 활용되었다. 학습자들도 이 두 유형을 가장 선호하였는데, 시간과 공간에 구애받지 않고 반복적인 학습이 가능하다는 점을 장점으로 꼽았다. 개선 방안은 다음과 같다. 학습자와 교수자들이 선호하는 동영상 수업을 위해서 교과목의 다양한 특성을 반영한 기자재, 인력 등의 지원이 필요하며, 교수자들을 위해 비대면(Untact) 수업 교수법 지원과 매체 제작 및 장비 조작에 대한 교육이 필요하다. 또한 비대면(Untact) 수업의 지속적교육품질관리(CQI)를 위한 체계를 정비하여야 한다. 향후 다양한 전공을 대상으로 심층 연구가 필요하며, 이를 통하여 과목의 특성에 적합한 비대면(Untact) 수업의 방법을 찾을 수 있을 것으로 본다.
본 논문은 FPGA를 이용하여 시퀀스 제어용 32비트 마이크로프로세서를 설계하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 톱-다운 방식으로 마이크로프로세서를 설계하였으며, 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 프로그램 메모리부와 데이터 메모리부를 분리하여 설계함으로써 인스트럭션을 페치 하는 도중에 시퀀스 명령을 실행할 수 있는 Harvard 구조로 설계하였다. 또한 마이크로프로세서의 명령어들을 시퀀스제어에 적합하도록 RISC형태의 32 비트 명령어로 고정하여 명령어의 디코딩 시간과 데이터 메모리의 인터페이스 시간을 줄였다. 특히 설계된 마이크로프로세서의 실시간 디버깅 기능을 구현하기 위해 싱글 스텝 런, 일정 프로그램 카운터 브레이크, 데이터 메모리와 일치시 정지 기능 등을 구현함으로써 구현된 프로세서의 디버깅을 쉽게 하였다. 또한, 시퀀스제어에 적합한 펄스명령, 스텝 콘트롤 명령, 마스터 콘트롤 명령 등과 같은 비트 조작 명령과, BIN형과 BCD형 산술명령, 배럴 쉬프트명령 등을 구현하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 자이링스(Xilinx)사의 V600EHQ240(60만 게이트)과 Foundation 4.2i를 사용하여 로직을 합성하였다. Foundation 합성툴 환경에서 시뮬레이션과 실험에서 성공적으로 수행되었다. 본 논문에서 구현된 시퀀스 제어용 마이크로프로세서의 우수성을 보이기 위해 시퀀스제어용 명령어를 많이 가지고 있는 Hitachi사의 마이크로프로세서인 H8S/2148과 성능을 비교하여 본 논문에서 설계된 시퀀스 제어용 프로세서가 우수함을 확인하였다.
최근에 휴먼 컴퓨터 인터페이스 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력장치를 구축하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 복잡한 하드웨어 구성으로 제품의 가격이 매우 비싸고, 까다로운 사용자 캘리브레이션 과정으로 인해 시스템의 사용에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)에 USB 카메라와 적외선을 반사시키는 hot-mirror와 적외선 조명을 이용한 시선 추적 모듈을 부착하고, 이를 통해 획득한 눈 영상의 2차원적인 분석과 간단한 사용자 캘리브레이션 과정을 통해 시선 위치를 파악하는 방법을 제안한다. HMD는 사용자의 얼굴 움직임과 함께 움직이므로, 얼굴움직임에 영향을 받지 않는 시선 추적 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 시선 추적 시스템을 3차원 1인칭 슈팅 게임에 적응하여, 캐릭터의 시선 방향을 조정하고, 적 캐릭터를 조준하여 사격이 가능하도록 하여, 게임의 몰입감과 흥미성을 높일 수 있게 하였다. 실험 결과, 한 대의 데스크톱 컴퓨터 환경에서 게임과 시선 추적 시스템이 실시간으로 동작 가능했으며, 약 $0.88^{\circ}$의 시선 위치 추출 오차를 보였다. 또한 3차원 1인칭 슈팅게임에서 일반 마우스의 역할을 시선 추적 시스템이 문제없이 대신할 수 있음을 확인하였다.
NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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