• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.151-157
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• 2017

최근 유통산업에서는 Future Store(미래형 매장)를 통해 효율적인 매장운영과 차별화된 고객 서비스를 창출하고 있다. 이러한 매장의 지능화는 IoT 등의 기술을 활용하여 적용되고 있으며 이로 인한 업무 프로세스의 개선을 통한 효율적인 매장운영과 고객의 쇼핑 편리성을 제공하기 위한 서비스 개발에 초점이 맞춰져 있다. 이러한 유통산업에서의 추세의 변화는 국내 유통업계에 이미 발전기를 거쳐 성숙기로 접어들고 있다는 의미이기도 하다. 미국 및 유럽 등 유통산업이 먼저 성숙한 국가의 경우에서도 최근의 추세는 운영의 효율성과 고객서비스를 극대화하는 방향으로 가고 있는데 가장 큰 이유는 이미 수많은 유통업체들이 포화상태에 이르러 경쟁에서 살아남기 위함이다. 본 논문은 유통 매장의 고객의 상품주문 후 수취 서비스의 자동화와 효율화를 위한 드라이브 스루 서비스에 대한 연구로서 고객이 구매하고자하는 상품을 주문하면 피킹 스케줄링 에이전트를 통해 적시에 상품 패킹 및 피킹 처리를 한다. 이후 고객이 매장 주차장에 입장하면 입장 정보와 파킹 위치를 파악하여 고객에게 신속하게 상품을 전달할 수 있도록 지원하는 서비스이다. 이를 위해 서비스 시스템 구성, 서비스 프로세스, 소프트웨어 에이전트에 의한 상품 피팅 스케쥴링 기법 및 주문상품 수취 및 확인 프로세스를 제안한다. 제안한 서비스는 유통매장 드라이브 스루 시스템, 유통매장 배송 시스템, 유통 물류 디지털 피킹 시스템, 실내외 대형 주차관리 시스템에 적용가능하며, 유통매장의 IoT 기술 적용을 통한 한 차원 높은 고객 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.6-13
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• 2006

본 논문에서는 5.8 GHz 대역의 근거리전용 무선통신기술(DSRC)을 이용한 차량과 차량간의 무선통신에 관하여 연구하였다 첨단화, 지능화 되고 있는 현재의 도로교통체계에서 주행하는 차량간의 통신은 첨단의 지능형 주행을 위한 중요기술이다. 주행 중에 통신 반경 내에 있는 주변 차량들의 속도, 위치, 제동, 운전 상태에 관한 정보를 교환함으로서 원활하고 안전한 교통흐름을 도모할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고속의 차량 이동 환경에서 1Mbps 급의 대용량 데이터 처리 능력을 갖는 5.8 GHz 대역의 DSRC 기술을 이용하여 LOS (Line Of Sight) 조건에서 사용이 가능한 차량간통신 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 완전한 능동형의 차량간통신이 가능하도록 물리계층, 데이터 링크계층과 논리계층 그리고 차량간통신 서비스를 위한 응용계층으로 구분하여 개발하였다. 본 연구를 통하여 ASV (Advanced Safety Vehicle)나 SSVS (Super Smart Vehicle System)의 실현을 위한 차량간 무선통신 기술을 확립하였고 이를 통하여 첨단의 ITS 구현 가능성을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.638-648
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• 2020

현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 2008

자동화 제조 시스템에 시뮬레이션 기법을 사용하기 인해서는 자재취급 시스템의 성과를 동적으로 측정해야만 한다. 다중 에이전트 기술은 제조시스템을 지능화 시키고, 분산처리 된 시뮬레이터 개발에 적합하다. 다중 에이전트 시스템은 하나의 조정 에이전트와 다수의 응용 에이전트들로 구성된다. AGVS 시뮬레이터에 있어 이슈는 운반차량의 대수 결정, 양단방향 흐름에서의 이동경로 결정등과 같은 set-up문제와 운영문제로 구분 지을 수 있다. 본 논문에서는 다중 에이전트 기술을 사용하고, 실시간 교착상태 해법 알고리즘이 포함된 시뮬레이터를 소개한다. 시뮬레이터는 잘 알려진 프로이드(Floyd) 알고리즘을 사용하여 AGVS의 최단 이동경로를 구성된다. 움직이고 있는 차량 에이전트는 조정 에이전트에 의해 실시간 제어로 작동되고, AGV는 경로확인 알고리즘을 사용하여 충돌과 교착상태를 피한다. AGV의 위치는 수평시간 계획법에 근거하여 동적으로 재계산된다. 충돌해소 알고리즘은 어떠한 배치 형태에서라도, 그리고 큰 규모의 문제에서도 AGVS의 운영 중의 주행문제 해결을 보장한다. 시뮬레이터는 AGV들의 AGVS 칸트차트를 통하여 작동정보를 받고, 표현한다. 제안된 알고리즘의 성과와 다중 에이전트 기술을 사용하여 개발한 시뮬레이터는 실험을 통하여 검증된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.87-104
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• 2015

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.59-73
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.271-278
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• 2021

현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.