본 논문은 과학기술 학술정보 서비스와 연계되는 외부 웹 사이트 페이지들을 자동 연결하고 관리하는 과학기술 학술정보 서비스 연계 관리 시스템에 대한 것이다. 본 시스템은 연계될 외부 웹 사이트를 결정한 후, 직접 연결될 웹 페이지의 연계 규칙을 작성하고 검증하는 외부 웹 페이지 연계 설정 서버와 외부 웹 페이지의 연계를 실험하고 그 결과를 저장하는 외부 웹 페이지 연계 관리 서버로 구성된다. 이것은 연계 결과가 저장된 연계 대상 페이지의 하이퍼링크를 제거하는 기능, 연계 실패 비율이 급격하게 증가하는 사이트를 감지하는 기능을 가지고 있으며 네트워크 관리자가 원하는 모든 분야의 웹 페이지를 쉽고 빠르게 연계할 수 있도록 지원해준다. 과학기술 학술정보 연계 서비스를 제공할 때 본 시스템을 이용하면, 네트워크 관리자가 원하는 모든 분야의 외부 웹 서비스 페이지를 효율적으로 연계 가능하다. 대용량의 데이터에 대한 연계가 필요할 경우 네트워크 관리자의 수작업을 최소화시킬 수 있으며 과학기술 학술정보 서비스 페이지와 외부 웹 사이트간의 연계 정확도를 향상시켜 다양한 외부 웹 사이트를 이용하는 사용자가 하나의 웹 사이트에서 외부 여러 웹 사이트의 검색 결과로 직접 접근할 수 있어서 사용자 편의성을 증가시켜준다. 그리고 자동 검증 기능을 통해 연결된 웹 페이지의 출력 오류를 방지하여 사용자의 신뢰도와 호감도를 증가시킬 수 있는 장점을 가진다.
IoT와 센서를 기반으로 원격으로 제어할 수 있는 액추에이터 모듈의 지능형 환기 기능을 구현하기 위해, 실내 가스/CO2/습도 온도 및 실내/외 미세먼지 관련 실외 환경을 감지하는 사전 설정된 개수의 데이터를 기반으로 환기 포트를 개폐하기 위한 알고리즘 설계 및 구동 회로를 구성하여 환기창시스템을 구현하였다. 실내공기 순환모듈의 전송데이터관련 센서와 조건이 많아 데이터 저장·관리·분석에 어려움을 겪고 있다. 빅데이터 기술은 실내 공기 순환 시스템에 채택되어야 한다. 원격 모니터링과 원격 무선 제어 화면은 환기구시스템의 상태를 추출하여 관리함으로써 분리 및 작동 조건을 자동화할 수 있도록 구축되었다. 엑츄에이터 및 센서로 구성된 환기창시스템의 제어 및 센싱용 대량의 데이터전송 안정성을 확보하기 위해 MQTT를 적용하고 시스템 오류를 대비하여 운용의 빅데이터 안정적인 전송 보장을 위해 RocketMQ를 활용하여 시스템을 구성하였다.
본 논문은 에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원 시스템의 개발에 관해 다루고 있다. 다구찌 실험을 구성하는 네 개의 단계 중 실험계획단계는 실험목적, 품질특성, 인자선정 등과 같이 실험의 근간이 되는 가장 중요한 의사결정을 포함하고 있으면서도 지금까지 그 중요성이 간과되어 왔다. 본 연구에서 개발된 시스템은 에이전트를 기반으로 하는 두 개이 의사결정지원 메커니즘을 통해 실험설계자의 다구찌 실험계획을 지원한다. 첫 번째로, 도메인 지식제공 메커니즘은 수집 에이전트라는 인터넷 에이전트를 이용하여 분산된 지식제공자들로부터 실험의 대상이 되는 분야의 지식을 수집하고, 보고 에이전트를 이용하여 이를 정리 및 가시화하여 실험설계자에게 보고함으로써 다구찌 실험계획의 의사결정을 지원한다. 이 메커니즘을 이용하면 시간적, 지리적으로 회의를 갖기 어려운 지식제공자들도 동이란 실험팀을 이루어 브레인스토밍을 통한 실험계획의 의사결정에 기여할 수 있다. 두 번째로, 상황감지 도움말 메커니즘은 도움말 에이전트라는 지능형 에이전트를 통하여 실험설계자의 설계 행위를 관찰하고 그 상태를 파악하여 상황에 알맞은 도움말을 적절한 시점에 제공하다. 상황감지 도움말 메커니즘은 도메인 지식제공 메커니즘과 더불어 실험설계자의 의사결정오류를 줄여 실험의 신뢰성을 증가시키며, 불필요한 시간과 자원의 낭비를 막을 수 있다.
지능형 교통 시스템에는 도로 환경 정보 제공, 차량 근거리 네트워크 연동, 추돌사고예방 및 보행자 안전 제공 등의 다양한 분야의 연구가 진행되고 있다. 이와 관련하여 운전자 및 보행자 안전을 위한 감지 정확도, 정보 신뢰성, 유지보수 편의성을 기초하는 USN 기술이 주목 받고 있다. 본 연구는 다양한 센서를 이용하여 USN을 도로에 구축하고 개발된 도로기지국(RSU)과 연동하여 실시간 도로 환경 정보 수집하고 차량단말기(OBU) 및 교통 센터에 제공하는 Road Weather Information System을 개발하였다. RSU는 운전자 안전을 위해 노변 정보를 수집하고 이를 분석하여 서비스 우선순위에 따라 IP와 비콘 서비스를 OBU 및 상위 터미널에 제공한다. 상위 터미널에는 IP 기반 셋톱박스 응용 프로그램을 개발하여 교통 정보 및 도로 환경 정보, 환경 센서 오류 등에 정보를 제공한다. 결과적으로, RWIS는 노변 정보의 실시간 수집을 발전시켜 지능형 교통 시스템에 운전자 안전을 보완하고, 기술융합으로 다양한 서비스 방법을 제시하였다.
제어 목적으로 주로 사용되는 기존의 60bps 급 저속 전력선 통신 모뎀에 적용된 대표적인 통신 방식은 단일 캐리어 방식이다. 단일 캐리어 방식은 전력선 통신 채널 환경에 매우 민감하다. 특히 채널의 notch 필터 특성에 따른 송신 신호의 극심한 감쇄는 통신 에러의 주 원인이 된다. 국내 전력선 채널 환경은 이러한 특징이 매우 강하다. 본 논문에서는 notch 특성 및 잡음 특성에 강한 Chirp 신호 방식을 이용한 저속 전력선 통신 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 1 비트에 대해 1ms 내에 100${\mu}s$의 1 Unit 심볼 Chirp 신호 10개를 전소하는 방식을 제안하였다. 또한 오류 정정을 위한 Convolution 부호와 충돌 감지 및 에러 검출을 위한 맨체스터 부호를 적용하였으며, 수신부에서 신호 검출을 위해 비트 상관기를 이용한 방식을 사용하였다. 60bps급 저속 전력선 통신 시스템을 구현하여 실험한 결과 Chirp 방식의 통신 방식이 단일 캐리어 방식에 비해 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
최근 컴퓨터에 의해 처리되어야 할 정보의 양이 급증하면서, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크(network)으로 연결한 클러스터 컴퓨팅 시스템 (cluster computing system)이 등장하게 되었다. 그 결과, 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구가 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 모니터링 및 관리하는 클러스터 관리기의 개발이 요구된다. 그러나, 클러스터기반 DBMS를 효율적으로 관리할 수 있는 관리 도구에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 관리기를 설계 및 구현한다. 구현된 클러스터 관리기는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해, 클러스터 시스템 내의 노드의 상태 및 각 노드에서의 DBMS 상태를 모니터(monitor)한다. 아울러, 각 서버의 상태를 모니터한 정보를 바탕으로, 서버의 오류를 감지하고 복구함으로써 클러스터 기반 DBMS의 고가용성을 지원한다.
WSN (Wireless Sensor Networks)기반 보안 감시 시스템에서는 센서들이 수집한 이벤트 발생 정보를 전송함에 있어서 이벤트가 발생한 지역의 위치 정보를 함께 제공하는 것이 요구된다. 기존에 많은 연구가 진행되었던 2D기반 위치추적 기법들은 고도가 일정한 환경에서는 꽤 높은 정확도를 보이나, 높이 개념이 추가된 실제 환경에서는 많은 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 기존의 3D 위치추적 기법들은 많은 참조노드를 요구하거나, 복잡한 수식 계산을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 그러나 본 논문에서 고려하는 실내 보안 감시 시스템에서는 감지된 대상체가 침입자인지 여부를 판단하기 위한 대상체의 높이 예측만을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 수식 계산이나 많은 참조노드들을 요구하지 않는 대상체 높이예측 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 그러나 주요 사용 목적으로는 물체의 감지와 거리측정으로 제한된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 단점이 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 센서의 배열이 사용되어왔다. 즉, 분해능을 개선하기 위해 다양한 센서의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 센서배열에 단순한 구동 전자회로를 추가하여 센서 시스템의 인식 분해능을 개선하는 실제적인 방범을 제안한다. 구동회로는 송출 구동전압을 다양하게 변화시켜 알려진 센서의 특성에 따라 서로 다른 수신신호의 진폭으로부터 분해능의 개선을 얻는다. 제안된 방법에서는 사용하는 센서의 수를 증가하거나 추가되는 기계적인 구동기를 사용하지 않으며 분해능의 개선을 얻는다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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