모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.
본 연구는 긍정적 행동지원과 관련한 특수교사의 수행 현황 및 개별 중재에 대한 인식을 살펴보아, 향후 효과적인 교사 연수의 기초자료를 마련하고자 수행되었다. 연구결과, 첫째, 학생의 행동관리에 대한 교사의 관심도는 22.9%가 높은 것으로 응답하였으며, 보통 정도라고 응답한 특수교사는 66%인 것으로 나타났다. 또한 필요한 정보를 구하는 곳은 서적이나 연수 등으로 나타났다. 둘째, 중요도 평가에서는 대부분의 중재가 4점 이상으로 평가되었으나, 적용 가능성에 대해서는 중요도에 비해 상대적으로 낮은 평가를 하였다. 중요성과 적용 가능성이 모두 높은 중재는 선행사건 중재, 대체기술 중재, 후속결과 중재인 것으로 나타났다. 셋째, 긍정적 행동지원의 각각의 중재를 사용한 비율은 전체 교사의 70% 이상이 사용한 것으로 나타나 다양한 중재를 사용한 경험이 있는 것으로 나타났다. 또한 효과적이라고 응답한 중재방법은 모두 23개인 것으로 나타났다. 반면에 평가를 위한 자료 수집이나, 강화효과 평가 등에 있어서는 낮은 결과를 보여 체계적인 중재를 위한 평가 및 지속적인 모니터링의 어려움을 시사하였다. 향후 행동 평가 및 모니터링을 수월하게 수행할 수 있는 관찰 시스템의 개발과 보급이 중요함을 보여주었다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
현재 초고층 빌딩 화재 방재대응은 스프링클러 및 대피 층 마련과 비상구 및 모니터링 시스템 등에 제한되고 있다. 그러나, 효과적인 방재를 위해서는 시나리오별 행동조치를 제시하는 운영까지 포함하는 통합방재시스템의 개발이 필요하다. 또한 통합방재시스템은 예방을 포함하는 소방 전주기가 통합되어 관리되고 운영되는 모델로 연구개발의 필요성이 있다. 이러한 전주기 통합방재 시스템을 위하여 본 논문에서는 감지 및 대응과 연계된 화재 발생 시 행동조치까지 포함된 통합 화재방호시스템을 설계하고 구현하였다. 방재기술, 통신시스템, 소방 구조자와 피난자가 연계된 시스템을 구현하였기 때문에 방재산업 공급사슬에서 생산, 운용, 소비의 패턴도 분석할 수 있도록 데이터를 수집하여 분석도 가능하다. 논문에서 제시한 통합방재시스템의 성능테스트 결과, 5명 사용자를 대상으로 평균 1/2초 트랜잭션 응답시간과 초당 1.2트랜잭션 수 모두 성능 목표치 이상으로 측정되었다. 본 논문에서 제시한 방재기술 및 통합방재시스템은 다양한 융합기술 기반의 재난안전시장 창출에도 기여할 것으로 사료된다.
최근 IT기술과 인터넷의 발전으로 시간과 공간에 제한을 두지 않고 업무를 처리해야 하는 상황으로 업무환경이 급격히 변화되고 있다. 특히 기업에서는 외부 네트워크와 정보교환의 필요성이 증가되었고, 구성원들의 잦은 외근, 출장 등 사무실 밖에서 업무를 처리하는 비중이 높아져, 내부뿐만 아니라 외부와의 정보공유를 하는데 있어 안전한 네트워크 구조를 요구하고 있다. 외부에서 효율적이고 안전하게 내부시스템에 접속할 수 있게 사용되는 것이 VPN(가상사설망: Virtual Private Network)으로, 기관 및 기업에서 VPN을 지속적으로 도입하여 운영하고 있다. 하지만 VPN에 인증이 성공되면 다양한 업무시스템에 접근이 용이하기 때문에, 악의적인 사용자로부터 정보유출이 손쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용되고 있는 VPN에 대해 관리가 잘 이루어지는지 확인하는 실태점검 리스트를 제시하고, VPN에 대한 정보유출방지 모니터링을 위해 VPN의 접속로그를 분석하여 정보유출 보안위협행위를 탐지할 수 있는 시나리오를 도출하고자 한다.
모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.
최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
스마트워크 환경에서는 재택근무나 기업에서 구축한 스마트워크 센터, 휴대 가능한 모바일 단말기 등을 활용하여 원격 협업 환경을 구성하고 유연한 근무 환경을 조성하지만, 개인정보 및 업무상 중요 정보의 해킹, 노출 등의 위험성이 상존한다. 이러한 위험에 빠르게 대처하기 위해 기업 외부에서 일하는 직원이 내부망으로 접속할 때 사용하는 VPN(Virtual Private Network) 접속로그를 모니터링함으로써 직원들의 사용 패턴을 파악하고 비이상적인 행동을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 VPN 접속로그를 이용하여 기존의 로그 셋과 현재 접속의 유사도 측정 및 설문을 통한 적합한 시각화 방식을 제시하여 현재 접속의 정상 유무를 판단하는 시스템을 관리자에게 제공한다. 제안한 방법론을 통해 실제 기업환경에서 사용한 VPN 접속로그를 이용하여 실험을 한 결과 비정상 접속로그를 평균 88.7%로 추출할 수 있었으며, 관리자는 이 시스템을 이용하여 비정상으로 접속하는 주체를 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.
혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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