오늘날 멀티 로봇에 대한 연구는 단순한 싱글 로봇들의 효율적인 운영을 넘어 공간탐색의 효율성 극대화 및 넓은 공간에서 각 로봇간의 중복작업 및 충돌 회피를 위한 부분에 집중되어 있다. 이러한 멀티 로봇을 효율적으로 운영하기 위해서는 각 싱글 로봇을 제어하고 효율적으로 작업을 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID를 기반으로 각 싱글로봇의 탐색공간을 효율적으로 할당함으로서 싱글로봇간의 중복 탐색을 최소화 할 수 있는 멀티로봇관리시스템을 제안한다. 또한, 탐색 작업의 완료 보장과 탐색 성능의 향상을 위하여 장애가 발생한 싱글 로봇을 탐지하고 대체 할 수 있는 고장 허용 기법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 정확한 위치 파악이 힘들었던 기존 중앙 서버의 단점을 RFID 시스템과 홈로봇을 활용하여 극복하였다. 지정된 홈로봇은 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리하며, RFID 태그의 위치 정보를 활용하여 각 싱글로봇에게 최적의 탐색 공간을 할당 한다. 제안하는 멀티로봇 관리 시스템은 공간 할당, 위치 추정 기법, 맵 생성 기법(Localization및 Mapping)을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 기반으로 하며, 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 고장 허용(fault tolerance)을 제공함으로써 로봇 운영의 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 적용한 멀티로봇 시스템과 기존의 멀티로봇 시스템의 탐색 소요시간 및 중복 탐색율을 비교하여 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
소형 레이더 신호를 정량적으로 분석하여 해상물표의 운동정보를 실시간으로 추출 및 표시하기 위한 radar target extractor(RTX)를 개발하고, 이 장치를 소형 레이더 장치에 부착시켜 소형 연근해 어선에서도 타선의 진운동정보나 충돌회피정보와 같은 각종의 항해정보를 활용토록 하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 RTX는 IBM PC 의 ISA bus를 통해 데이터를 입출력할 수 있도록 설계된 신호처리장치로서, 일반 선박용 레이더에서 출력되는 video signal, trigger, antenna bearing pulse, antenna heading mark를 직접 입력할 수 있도록 하였다. 이 장치는 레이더 펄스신호가 해상에 존재하는 물표로부터 반사되어 수신될 때, 그 물표의 신호정보 및 위치좌표정보를 PC 의 CPU 에 의해 처리하지 않고 RTX 자체에 내장된 전용 DSP를 이용하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 이 장치에 서 video 신호는 analog devices 사의 AD9042 (12 bit, 40 MHZ monolithic A/D converter)를 이용하여 digital 신호로 변환되고, 그 화상 신호는 CRT에 PPI 방식으로 표시되었다. 이 때 안테나가 회전하면서 탐지한 레이더 물표의 echo 신호는 echo 신호의 강도가 증가하면서 다른 물표의 위치와 구별되면 하나의 물표로서 판정한다. 이 경우, 표적식별 알고리즘은 물표가 미리 설정한 물표포착영역(target acquiring zone)내에 있고, 해당 물표의 크기와 다른 물표와의 거리등에 대한 데이터가 식별기준을 만족하는가에 대한 처리를 수행하도록 개발되었다. 본 연구는 현재 소형어선에 탑재되고 있는 소형레이더의 성능 향상에 크게 기여할 것으로 판단되고, 또한 소형어선용 저가형 ARPA 시스템의 국산화에 필요한 기반기술을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.
2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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