본 논문에서는 대용량의 데이터베이스에서 실시간 얼굴 인식이 가능하며 동시에 높은 인식 정확률을 보장해야만 하는 얼굴 인식 기반 출입 관리 시스템의 요구 사항을 반영하여, 새로운 형태의 다중 클래스 SVM인 혼합 계층형 SVM을 제안한다. 제안된 시스템은 대용량의 데이터베이스에 적합한 이진트리 구조를 갖는 계층형 다중 클래스 SVM과 단일 클래스 SVM을 결합한 구조로써, 실제 출입 관리 시스템을 모의 구축하여 실험한 결과, 실시간 처리가 가능한 빠른 성능과 높은 인식률을 확인하였다.
현대사회의 전자와 물리공간의 융합인 유비쿼터스가 진행되고 있다. 이 유비쿼터스 사회가 가능하려면 모든 사물에 컴퓨터 칩인 RFID태그가 부착되어야 한다. RFID는 무선을 통하여 사물의 ID정보를 제공하며, 향후 주변의 상황정보(온도, 습도, 오염정보, 균열정보 등)까지 탐지하여 이를 실시간으로 네트워크에 연결하여 정보를 관리하는 것이다. 앞으로 이 RFID가 가정에서 모든 기기에 부착되어. 시스템화가 된다면 유비쿼터스 가정이 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 사회의 기술적 정의와 자동화 된 지역내 환경제어를 위한 네트웍크를 구현하기 위한 RFID/USN에 대하여 연구하였다.
비즈니스 프로세스란 기업의 모든 고객에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 순차적 또는 동시적으로 발생할 수 있는 모든 연관된 업무의 집합을 의미한다. 이러한 비즈니스 프로세스는 프로세스 설계 작업을 통하여 시스템 차원에서 관리함으로써 프로세스의 생산성 및 효율성 등을 확대하게 된다. 하지만 프로세스 설계 작업은 주로 사람에 의해 수행되기 때문에 예상하지 못한 오류들이 발생할 수 있게 된다. 이러한 설계 오류들은 기업이 원하는 과정으로 프로세스가 진행하지 않을 수 있으며, 이는 기업의 막대한 인적 손실 및 비용 손실을 초래하게 된다. 그러므로 비즈니스 프로세스 설계 단계에서 오류가 없도록 설계 하거나 또는 미리 정의된 오류 유형들을 설계 도구를 통하여 검출 할 수 있는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 설계 단계에서의 오류 검출 작업에 활용될 수 있도록 유형 별로 설계 오류들을 분석 하고 정의하였다.
연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.
현재 홈 네트워크 환경은 각 디바이스들을 위한 독립적인 서비스 보다 모든 디바이스를 통합관리 지원하는 지능적인 홈 오토메이션 서비스로 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 신원확인만으로 댁내의 모든 디바이스들을 사용자 개인의 특성에 맞게 자동 제어할 수 있는 지능형 홈 오토메이션 시스템을 제안한다. 등록된 사용자의 정의된 규칙을 이용하여 가정내의 모든 디바이스들을 자동 제어한 수 있는 조건기반엔진을 설계하여 모든 디바이스를 독립적으로 제어하는 방식을 보완함으로써 지능적인 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
최근 컴퓨터 해킹이 커다란 사회적 문제로 대두되고 있다. 물론 시스템 보호를 위한 많은 상용 제품들이 존재하지만, 침입피해 상황에서는 대부분의 경우, 시스템 관리자의 현장 경험에 의존하는 실정이다. 따라서 시스템 관리자는 기존의 침입에 관한 해결방법 뿐만 아니라, 새로운 위협들에 대한 대처방안을 항상 준비 하여야 한다. 이러한 침입상황을 시스템 관리자들에게 교육하기 위하여, 본 논문에서는 모의 훈련환경을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 특징은 우선, 지식베이스로부터 동적으로 생성되는 학습 주제들로 이루어진 교과 과정을 학습자에게 제시한다. 학습자에 의해 선택된 학습 주제는 학습목표로 간주되고, 이 주제는 교수 계획에 의해 다수의 임무(mission)들을 생성한다. 학습자는 각 임무에서 주어진 상황을 가상의 UNIX명령어들을 직접 사용하여 모의 실험해 봄으로써 임무 완수에 필요한 지식을 숙지할 수 있게 된다. 시스템은 임무 완수에 요구되는 해 경로(solution paths)를 유지함으로써, 학습자의 문제 해결 과정을 감독할 수 있고, 도움을 요구하거나 실수를 할 때 적절한 힌트를 제공한다. 시스템은 웹 기반의 클라이언트/서버 구조로 설계되어, 학습자는 브라우저만으로도 학습이 가능하고, 자바 애플릿으로 이루어진 가상 운영체제 하에서 직접 침입대처 상황을 학습 할 수 있다.
본 연구에서는 자판배열의 과학적인 비교분석이 필요하다는 인식을 바탕으로 자판배열과 운지법에 따라 변하는 운지거리, 글쇠의 타수 및 연타수의 관점에서 KSC 5715-2벌식자판, 공병우 390-3벌식자판 및 ISO에 제출된 북한의 표준한글자판의 성능을 평가하였다. 그 구체적인 방법으로는 타자모의실험기를 작성하여 입력하는 글의 종류에 따른 각 자판배열의 성능을 비교분석하였다. 그리고 컴퓨터 모의 실험기를 작성했으므로 언급된 자판뿐만이 아닌 다른 자판도 그 자판의 자소배열과 운지법만을 추가 입력함으로써 같은 조건하에서 비교 분석할 수 있다.
각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.
21세기에는 사람의 말을 알아듣고 말할 뿐 아니라 오감까지 갖춘 컴퓨터가 등장한다. 즉 사람의 감정을 헤아리고 얼굴을 인식하는 컴퓨터가 나와 자기 집 현관문 통과는 물론 자동금전출납기에도 활용된다. 21세기에는 이러한 첨단기술이 개인용 컴퓨터에서 승용차ㆍ주방기구에 이르는 모든 기계에까지 확산되어 인간의 일상적인 일은 모두 기계가 맡게 되고 인간은 자질구레한 일에서 해방이 되는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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