본 연구의 목적은 골프 퍼팅 시 발생하는 운동학적 변인과 지면 경사도 인지능력 간 상관성을 분석하는 것이었다. 연구대상자는 신체 건강한 16명의 대학 골프선수들이 참여하였다. 퍼터 헤드의 운동학적 변인은 SAMPutt lab을 통해 분석하였다(70 Hz). 통계 분석은 Pearson 상관관계를 실시하였다. 평지 퍼팅 시 right 인지능력과 backswing 간 상관관계가 나타났다. 슬라이스 1° 퍼팅 시 toe-up 인지능력과 follow-through 간 상관관계가 나타났고, left 인지능력과 aim, backswing, impact, follow-through, loft 간 상관관계가 나타났다. 슬라이스 2° 퍼팅 시 toe-down 인지능력과 aim, backswing, impact 간 상관관계가 나타났다. 훅 2° 퍼팅 시 toe-up 인지능력과 follow-through 간 상관관계가 나타났다. 따라서 반복적인 경사도 인지능력 훈련을 통해 퍼팅 스트로크를 개선시키는 골프 경기력 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
캐시 부채널 공격은 CPU의 공유 캐시 자원을 이용하여 시스템에서 민감한 정보를 획득해내는 공격 유형이다. 최근 모바일 시스템에서 클라우드까지 다양한 환경에 공격이 가해짐에 따라 많은 탐지 전략이 제안되었다. 기존의 캐시 부채널 공격들은 많은 수의 캐시 이벤트를 발생시키는 특징을 가지고 있었기 때문에 기존의 탐지 기법은 대부분 캐시 이벤트를 주의 깊게 모니터링하는 것에 기반하여 설계되었다. 그러나 최근에 제안된 공격은 공격 중에 캐시 이벤트를 적게 유발하는 경향이 있다. 예를 들어 PRIME+ABORT 공격은 캐시에 접근하여 액세스 시간을 측정하는 대신 Intel TSX를 활용한다. 이러한 특징으로 인해 캐시 이벤트 기반 탐지 기법은 해당 공격을 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 PRIME+ABORT 공격에 대한 심층 분석을 수행하여 캐시 이벤트 이외에 공격 탐지에 활용 가능한 유용한 하드웨어 이벤트를 밝힌다. 이를 기반으로, PRIME+ABORT 공격 탐지 기법인 PRIME+ABORT Detector를 제시하고, 실험을 통해 제안한 탐지 기법이 0.3%의 성능 오버헤드로 99.5%의 탐지 성공률을 달성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 오버레이 단말 간 직접 (Device-to-Device : D2D) 통신 네트워크를 위한 강화학습 기반 스케쥴링 문제를 연구한다. 강화학습 모델 중 하나인 Q-learning을 이용한 D2D 통신 기술들이 연구되었지만, Q-learning은 상태와 행동의 개수가 증가함에 따라서 높은 복잡도를 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Deep Q Network (DQN) 기반 D2D 통신 기술들이 연구되었다. 본 논문에서는 무선 통신 시스템 특성을 고려한 DQN 모델을 디자인하고, 피드백 및 시그널링 오버헤드를 줄일 수 있는 DQN 기반 분산적 스케쥴링 방식을 제안한다. 제안 방식은 중앙집중식으로 변수들을 학습시키고, 최종 학습된 파라미터를 모든 단말들에게 전달한다. 모든 단말들은 최종 학습된 파라미터를 이용하여 각자의 행동을 개별적으로 결정한다. 제안 방식의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석하고, 최적방식, 기회주의적 선택 방식, 전체 전송 방식과 비교한다.
당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 5G 무선 네트워크 D2D 시스템에서 수행될 수 있는 두 가지 액세스 제어 메커니즘들을 비교해 보고 효과적인 액세스 제어 기법을 제안한다. 현재 5G D2D 시스템에서는 액세스 제어 기법이 표준 규격에 제정 되어 있지 않고 있으나, 두 가지 액세스 제어 기법들이 가능하다. 하나의 방식으로는 UE-to-Network Relay 기반의 액세스 제어 기법이고, 다른 하나의 방식으로는 Remote UE 기반의 액세스 제어 기법이다. 전자의 경우는 UE-to-Network Relay가 액세스 제어 검사를 수행하는 것이며, 후자의 경우는 Remote UE가 액세스 제어 검사를 직접 수행하는 방식이다. 실험 평가 결과, 본 논문에서는 5G 무선 네트워크 D2D 시스템에서 효율적인 액세스 제어 방안으로써 Remote UE 기반의 액세스 제어 기법을 최종 제안한다. Remote UE 기반의 액세스 제어 기법은 UE-to-Network Relay 기반의 액세스 제어 기법이 비하여, 신호 오버헤드를 최소화하고, 서로 액세스 제어 기능들이 다른 경우 보다 효율적인 액세스 제어 검사를 수행할 수 있다.
최근 증강현실을 활용한 UAV 응용 시스템 개발에 많은 관심이 집중되고 있다. 일반적으로 UAV 응용 시스템 개발에서는 실제 비행 실험을 수행하기 전에 SILS 기법을 적용하여 시스템의 설계 및 구현을 검증하고 있다. 그러나 기존 SILS 환경은 증강현실 관련 핵심 사항들을 반영하지 못하고 있으므로 증강현실을 활용한 UAV 응용 시스템에 대한 효과적인 검증이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 증강현실과 UAV 기반 응용 시스템 개발에 효율적으로 활용될 수 있는 SILS 플랫폼을 제안하였다. 정확성, 효율성, 확장성에 대한 모의 실험 결과는 제안하는 플랫폼이 증강현실과 UAV 기반 응용 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 DAMA 기반 MF-TDMA 위성시스템에서 Full Mesh 라우팅을 지원하기 위해 제한적 BMA네트워크 구조와 D-ARP 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크 구조를 통해 기존의 상용 라우터 및 라우팅 프로토콜을 위성통신시스템에 바로 적용할 수 있으며, 라우팅 프로토콜에 의한 메시지 오버헤드를 경감시킬 수 있다. 또한, 브로드캐스팅 통신이 제한되는 네트워크에서 원격지 단말들의 MAC 주소 정보를 개별 단말에서 획득할 수 있는 D-ARP 기법을 제안한다. D-ARP 기법은 Hub 단말이 획득한 Spoke 단말들의 IP 주소 및 MAC 주소 정보를 브로드캐스팅 채널을 통해 Spoke 단말들에게 공유한다. 마지막으로 네트워크 시뮬레이션을 통해 제안하는 네트워크 구조 및 D-ARP 기법의 성능을 분석한다.
TBM은 원형의 커터헤드를 회전하여 전단면으로 터널을 굴착하는 장비로 빠른 굴진속도와 안전한 시공이 장점이다. 건설현장에서 터널 굴착에 주로 사용되는 TBM은 정보통신기술의 적용이 용이한 장비로서 현재 무인화 및 자동화에 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 국외에서의 광물 및 에너지 자원 개발을 위한 TBM의 적용 사례를 살펴보고, 광물 및 에너지 자원 개발과 토목 건설현장에서 TBM 적용에 대한 차이를 살펴보았다. 그리고, TBM 선정 시에 기술적으로 고려해야 하는 지질조건, 심도, 현장 접근, 발진, 선형과 경사, TBM 크기 등을 알아보았다. 마지막으로 광산에서 TBM 적용 시의 장점과 단점 및 성공적인 광산 적용을 위하여 TBM이 기술적으로 갖추어야 하는 사항을 정리하였다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
건축물 전동셔터는 국·내외에서 주기적으로 발전하고 있으며, 회사, 소방서 등 다양한 건축물에서 사용이 가능하다. 건축물 전동셔터의 다양한 기능적인 부분에는 안전을 위협하는 추락 리스크 요인이 존재하며, 그 요인을 관리할 필요가 있다. 국·내외의 기술동향 및 법적기준을 분석하고, 사고사례를 분석하여 관리가 필요한 추락 리스크 요인을 도출하였다. 추락 리스크 요인을 기준으로 국내의 건축물 전동셔터를 전수 점검하였다. 건축물 전동셔터 132개소를 전수 점검해본 결과, 부적합 부위가 91개소 발견되었으며, 전체의 69%를 차지하고 있었다. 본 연구에서는 건축물 전동셔터의 안전을 위해 전수 점검을 기준으로 건축물 전통셔터의 추락방지 체크리스트를 제안하고 표적 집단면접을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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