최근 몇 년간 무인항공기(UAV) 시장이 점차 커지면서 군뿐만 아니라 민간, 상업적으로도 무인항공기의 수요가 증가하고 있다. 이에 무인항공기의 한 종류인 에어드론(AR.Drone)을 활용한 실시간 원격 쿼드로터(Quadrotor) 퓨전제어기법을 제안하였다. 특히, 본 논문에서는 아이폰(i-phone) 기반의 제어기법이 아닌, 안드로이드(Android) 기반의 퓨전제어기법을 통하여 에어드론을 실시간으로 원격조정가능하게 했는데, 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다. 그리고 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주기 위해, 기존의 방식들과 영상처리 속도를 비교분석하였다.
오늘날 많은 컴퓨터 시스템들이 우리의 삶에 사용이 되고 있다. 컴퓨터 시스템의 사용이 증가함에 따라 오류로 인한 문제들도 커지고 있다. 특히 열차 제어 시스템, 원자력 제어 시스템과 같은 안전필수 시스템에 오류가 발생하면 재산적, 인명적인 피해를 초래할 수 있다. 정형명세 언어 중 하나인 Z notation 은 안전필수 시스템 명세등에 많이 사용이 되고 있으며 Z 를 사용하여 명세하는 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 Correctness by Construction 에 기반하여 Z 를 사용하여 시스템을 명세하는 방법을 제안하며 안전필수 시스템인 DCM 을 적용하여 명세한다.
유비쿼터스 환경에 관한 연구가 진행되고 있는 가운데 각 서비스의 접근 제어 역시 중요한 문제로 대두되었다. 이러한 관리 문제의 해결책 중 하나로 상황인지 역할기반 접근제어(Context-Aware Role-Based Access Control, CA-RBAC)가 제안되어 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 지금까지의 연구를 보면 CA-RBAC는 단일 사용자의 시간, 위치 등 물리적 상황만을 역할 부여의 조건으로 활용하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 기존의 CA-RBAC에 권한 충돌 조정 기능을 적용한 CA-RBAC을 보인다. 권한 충돌 조정 기능은 동일한 물리적 환경에서 서로 다른 권한을 가지는 사용자들이 함께 행동하여 접근 불가능한 대상에 접근이 가능해지는 문제를 조정한다.
최근 드론과 1인 미디어 시장의 성장으로, 영상 촬영 분야에서의 드론 산업이 활발하게 발전되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 객체 인식 기술인 Openpose를 활용하여 인물촬영을 위한 음성인식 드론 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 자연어 처리된 음성명령어를 통해 드론이 각 촬영 객체에 대한 회전, 초점변화 등 실제 영상촬영기법에 사용되는 다수의 동작을 수행할 수 있도록 한다. 최종적으로 96.2%의 정확도로 음성명령에 따라 동작을 수행하는 것을 확인할 수 있다. 이는 누구나 전문적 지식이나 경험 없이 음성만으로 쉽게 드론을 제어할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스마트 자동차를 외부에서 제어할 수 있는 원격접속의 보안성을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 다양한 자동차 제조사들이 물리적인 자동차 구동에서 나아가 정보통신기술을 접목하여 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 있다. 정보통신기술을 이용해 자동차의 기능이 증가하는 만큼 정보시스템의 취약성을 이용해 외부의 비인가자에 의한 침입이 이루어질 수 있는 취약성 또한 증대하며, 자동차의 경우 이러한 위협이 주행 중 발생 시 운전자의 생명까지 위협할 수 있는 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이에 외부로부터 비인가자의 접근을 차단할 수 있는 방안을 기존 정보통신시스템 보안 기법을 접목하여 스마트 자동차의 안전한 운행이 가능할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기존 정보통신시스템에서 활용 중인 보안 방안을 통하여 제안하는 스마트 자동차 원격접근 제어 정책이 기존의 스마트 자동차 정보보안 정책에 비해 보안성 향상 면에서 더 우수함을 보인다.
공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습 대신 강화 학습을 사용한다면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
제안된 시스템은 다가오는 유비쿼터스 시대에 요구되는 기반시스템으로써 가전 및 응용프로그램 제어, 그리고 온·오프라인 커뮤니티 확립 기능을 포함하고 사용자 요구 서비스를 제공한다. 시스템은 기존의 운영체제에서 제공하지 않던 커뮤니티의 정보를 편리하게 제공할 수 있으며 커뮤니티에서의 네트워크를 위한 모니터링 기능 및 관리 기능을 제공한다. 이를 기반으로 다 계층별 관리 및 서비스 기능을 포함한 프로그램 원격지 및 제어, 설치 및 운용을 할 수 있으며 분산처리를 위한 목적의 자원 모니터링 및 제공 서비스까지 할 수 있다. 무엇보다 이러한 기능을 제공할 수 있도록 하는 시스템에 이동 에이전트와 지능형 관리 에이전트 개념을 도입하여 계층의 관리와 서비스 및 서비스 제어에 대한 기능을 위임하고 이를 실행함으로써 원격지 자원을 최대한 활용하고 사용자의 요구에 필요한 서비스 제공할 수 있다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 모바일에 관련된 하드웨어 개발은 물론 소프트웨어에 대한 관심도 마찬가지로 높아지고 있다. 소프트웨어에 대해 높아지고 있는 관심 중에서도 자원의 공유 혹은 접근에 대한 보안은 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 소프트웨어를 개발하기 위한 더 나은 프로그래밍 환경을 제공할 수 있는 정책 기술 언어로 작성된 정책 명세에 포함되는 권한의 제어를 위한 접근 제어 규칙(Access Control Rule)과 변화되는 상황을 감지하기 위한 상황 적응 규칙(Adaptation Rule)을 검사하여 규칙 사이의 안전성을 검사하기 위한 방법을 제시한다. 또한 규칙 사이의 안전성을 말하기 위해 사용되는 타입 시스템에 대해서도 설명한다.
AIMD(Additive Increase Multiplicative Decrease)를 기본으로 하는 TCP 혼잡 제어 알고리즘은 점점 더 사용처가 늘어가고 있는 큰 대역폭 지연 망에서 높은 사용률을 달성하기 힘들다는 문제점을 지니고 있다. 본고에서는 이 문제를 해결하기 위하여 제시된 다양한 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 비교 분석해 보고자 한다.
경부고속열차(KTX) 차량컴퓨터제어장치(OBCS : On Board Computer System)는 네트워크 통신을 이용하여 차량내 각 종 전장품의 동작상태 감시와 운행명령 및 열차제어, 차량의 유지보수, 승무원의 운전업무를 지원하는 장치로써 KTX의 핵심장치이다. 이 장치는 TGV 제작사양과 프랑스의 고속열차 운영방식에 종속되어 특화된 시스템으로 제작되었으므로 실질적인 기술이전이 어려운 상태이다. 그렇기때문에 KTX 국내도입 후 운영상 요구되는 기능개선 및 자체적인 유지보수, 각 종 전장품(추진제어장치, 보조전원장치, 출입문제어장치 등)의 국산화 교체시 대부분의 인터페이스 신호가 차량컴퓨터제어장치(OBCS)와 연계되어 있어 많은 어려움이 수반되고 있다. 따라서 본 연구에서는 KTX 차량컴퓨터제어장치의 기능분석 및 주변장치(기관사 콘솔, 여객정보시스템, 고장현시장치, 각종 전장품 등)와의 상호 인터페이스 정보분석을 통해 KTX-OBCS 국산화 개발을 함으로써 KTX 운영상 요구되는 기능개선 및 유지보수 효율화에 기여하고, 더 나아가 고속열차제어 및 전장품 분야에서 선진 외국기술의 종속을 탈피하여 기술자립화를 이루고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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