핵연료 밀집공정의 조업을 보조하는 전문가시스템 모형을 개발하였다. 시스템의 지식기반은 3개의 데이타베이스와 60개의 규칙을 객체지향 방법에 의해 설계되었다. 본 전문가시스템은 핵연료 밀집시설의 물질계량관리 영역에서 핵물질의 이동 상황을 추적하여 체계적으로 데이터베이스화하고, 정상 및 비정상조업 조건하에서 현 운전상황을 진단하며, 비정상 조업상황을 적절히 회복할 수 있게 조업자에게 필요한 정보를 제공하여, 효과적으로 핵연료 밀집시설의 공정조업을 이룰 수 있도록 하였다.
기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 공간 데이터의 검색 연산이 주된 연산이었지만. 최근 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 이동 객체의 실시간 위치 갱신 및 추적 등 공간 데이터의 갱신 연산 또한 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 트랜잭션간 동시성 향상의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 일반적인 데이터베이스 관리 시스템에서는 트랜잭션의 동시성 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해서 많은 기법들이 연구되었으며, 그 중에서 다중버전 알고리즘은 각 트랜잭션간의 상호간섭을 최소화시키면서 동시성을 향상시키기 위한 알고리즘이다. 하지만 공간 데이터베이스 관리 시스템에 트랜잭션의 동시성 향상을 위하여 기존의 멀티버전 알고리즘을 적용할 경우, 공간 레코드의 속성 데이터만 변경되어도 공간 레코드 전체에 대한 버전을 저장해야 하기 때문에 저장 공간의 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 공간 레코드에 대해 트랜잭션간의 동시성을 향상시키고, 공간 레코드 버전의 저장 공간 낭비를 줄이기 위한 방법으로 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 분리하여 생성, 관리하는 레코드 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 검색 트랜잭션은 갱신 트랜잭션의 영향을 전혀 받지 않고 트랜잭션을 진행할 수 있으며, 갱신 연산시 공간 레코드 전체의 버전을 생성하는 대신에 공간 레코드를 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전으로 분리하여 갱신된 데이터 버전만 생성 관리하는 기법이다.
다양한 객체 추적 기술들이 스포츠 분야에 활용이 되면서, 방송이나 경기력 분석에 많이 사용되고 있다. 이 연구에서는 2014년도 K리그 경기중 승패가 결정된 17경기를 동영상 경기 분석 프로그램으로 처리된 데이터를 활용하여 뛴 거리와 경기 승패와의 관련성에 대해서 통계적으로 분석한다. 뛴거리는 총 뛴거리, 점유시 뛴거리, 비점유시 뛴거리로 나누어 분석하고, 그 결과 비점유시 뛴거리의 차이가 경기의 승패에 영향을 준다는 것을 카이검정을 통해 확인하였다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
본 논문에서는 웹캠을 이용하여 전시관의 관람객을 추적하고, 그 관람객들의 속도를 추정하여 전시품 앞에서 속도가 줄어드는 것을 이용하여 관심도의 레벨을 추정하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 관심 관람객의 특성을 분석하기 위하여, 일정 크기의 전시 부스에 설치하는 것을 가정하였다. 제안 시스템은 관찰영역에 진입하는 관객을 인식하고, 관객의 움직이는 속도를 예측하며, 관객의 속도가 관찰 영역내에서 줄어들면서 멈춤 동작을 하는 것을 인식하여 관람객의 관심레벨을 조정하도록 하였다. 뎁스 카메라를 이용하지 않고 저가의 웹캠을 이용하므로 전시관에 쉽게 설치하여 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 무인 경로 로봇 시스템은 지형 제약과 높은 가격으로 인해 범용성에 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 철조망 위를 자율 주행하는 로봇 시스템(FPS, Fence Patrol System)을 소개하고, 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 FPS 의 시스템 작동 원리를 설명한다. FPS 는 철조망 위에서 진동이 감지된 지역으로 이동해 객체를 탐지하고 추적하면서 관리자에게 전송한다. FPS 는 다양한 폭을 갖는 철조망 위에서 주행이 가능하고 완만한 곡률이 있는 철조망도 주행할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 지상 무인 경계 시스템의 한계를 해결하고 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다.
Real-time Point Cloud Ground Segmentation은 자율주행에서 판단 및 객체 탐지/추적 등 다양한 분야에 도움을 준다. 이에 따라, Real-time Point Cloud Ground Segmentation을 했으며, 센서로는 라이다, 알고리즘으로는 TRAVEL논문을 인용했다. 또한 Real-time Point Cloud Ground Segmentation뿐 만 아니라 이동가능지형 판단(Traversability)을 하였다. 그리고 최종적으로, 위와 같은 알고리즘들을 회사 로봇(Scout Mini Robot)에 접목시켰으며 그 과정에서 TRAVEL 알고리즘내에 내제된 파라미터 값들을 최적화시키는 과정이 필요하였다. 그래서 3가지의 방법을 통해 파라미터 값을 선정한 후, 결과값을 비교 분석하였다. 연구 결과, Rellis-3D와 베이지안 최적화를 사용한 베이지안 파라미터가 최적의 파라미터임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.
소프트웨어 개발 프로세스(Software Development Process: SDP)는 소프트웨어공학 교육에서 가장 기초적이며 중심적인 역할을 한다. 모든 소프트웨어는 개발의 시작부터 마지막까지를 모두 포함하는 특정 SDP에 기반해서 개발된다. 따라서, SDP 교육은 소프트웨어공학의 제반 기술에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문은 대학의 소프트웨어공학 수업에서 활용할 수 있는 소프트웨어 개발 방법론(프로세스)인 OOPT(Object Oriented Process with Traceability)를 소개한다. OOPT는 객체지향 소프트웨어를 개발하기 위한 방법론으로서, 각 단계마다 구체적인 요구사항과 산출물을 정의하고 있으며, 단위/시스템 시험 및 추적성 분석 등의 추가적인 내용들도 포함하고 있다. 본 논문은 OOPT에 대한 적용 사례로서 다년간의 건국대학교 컴퓨터공학과 소프트웨어공학 관련 수업들을 소개하고 있으며, 향후 개선 및 발전 방향을 포함한다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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