모바일 게임의 매크로(자동사냥)는 PC 온라인 게임의 게임봇과 같이 정해놓은 규칙에 의해 화면을 터치하는 프로그램으로서 안드로이드 애플리케이션과 Windows 응용프로그램 등 다양한 형태로 만들어져 사용된다. 이는 정직한 사용자에게 박탈감을 주고 흥미를 잃게 하여 게임을 떠나게 만들고 게임 수명을 단축시킨다. 비록 PC 온라인 게임에서 이러한 부정행위를 막기 위해 다양한 연구가 진행되었으나 모바일 게임은 네트워크 사용이 제한적이고 디바이스의 성능이 PC와 다르기 때문에 동일한 방법을 적용시키기 무리가 있다. 본 논문에서는 터치 이벤트 정보를 이용한 매크로 탐지 프레임워크를 제안한다. 모바일 게임에서 터치 이벤트는 게임을 진행하기 위한 필수적인 제어 명령이다. 매크로는 동일한 패턴으로 화면을 터치하기 때문에 정상적인 사용자들의 패턴과 차이가 있다. 캐쥬얼 게임이 대부분인 모바일 게임에서 터치이벤트는 짧은 시간 동안 매크로와 정상적인 사용자를 구별할 수 있는 가장 좋은 특징이다. 제안한 프레임워크를 활용하여 실제 모바일 게임에서 사용되는 매크로들을 탐지한 결과 100%의 정확도와 0%의 오탐률을 보였다.
카지노시설의 안전에 관련한 모든 수단들은 경비대상시설에 관련도니 모든 안전을 보장하고 생명 및 재산의 보호와 인위적이고 천연적인 재해나 범죄의 위험성을 최소화하여야 한다. 즉 카지노시설 뿐만아니라 주변의 부속된 건물들의 설비나, 고객 및 종업원의 생명과 재산에 대한 안전과 사고 시 대응조치 계획도 수립하여야 한다. 카지노시설의 각종 사건 사고 발생 가능한 지역을 설정하고, 그 지역에 경비요원을 24시간 배치하거나, 감시카메라를 통하여 감시체제를 유지하며, 지속적인 순찰활동을 통하여 일어날 수 있는 사건 사고를 미연에 방지하는 것이 안전의 기초이며 가장 중요한 요소가 되는 것이다. 또한 카지노시설로 인한 도박으로 인하여 무수한 가정이 경제적 심리적 위협을 받고 있다. 이러한 사회적 문제를 해결하기 위해 출입제한 제도를 시행하고 있다 .이를 보완하기 위한 지문인식 시스템이나 화상 자동인식기와 같은 새로운 형태의 기계경비시스템의 접목도 이루어 져야 한다. 그리고 카지노 시설 경비요원은 주인정신 및 투철한 사명감으로 고객안전을 최우선으로 하고 회사의 자산과 직원을 보호함을 그 목적으로 하며 불시에 일어날 수 있는 사건과 사고를 종합적으로 관리하여야 하며, 경비요원은 선진형 관광과 여가활동의 급증으로 찾아오는 관광객들이 최고의 만족을 얻을 수 있도록 해야 할 것이며, 민간경비업의 선두주자로 국내 보안경비의 특성과 현장성을 토대로 한 기초를 다져가야 할 것이다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
This study presents an automatic system to predict parturition time in the crated sows. The system relies on ultrasonic transducers mounted from above along the length of the crate. Using a 40 kHz time of flight (TOF) single envelope wave, the momentary distances between the sensors are measured. Therefore, the local momentary height of the sow and the momentary posture, i.e. standing posture (SDP), kneeling posture (KP), sitting posture (STP) and lateral lying posture (LLP) are determined. Crated sows change their postures from standing to lying and vice versa which follows a characteristic pattern. As parturition approaches, sows exhibit uneasiness, restlessness and the stand up sequence (SUS, the posture transition from LLP to SDP) rate increases because of labor pains. In time series, the SUS rate demonstrates a peak and it happens approximately 0-12 h before parturition. In this paper, the basic parturition threshold value method (BPTVM) and the same hour method (SHM) are proposed for predicting parturition, both of which are based on the SUS rate. The BPTVM mainly detects the peak of the SUS rate. As the SUS rate exceeds the threshold value, the parturition becomes predictable. Moreover, the SHM calculates the difference in the SUS rates between a particular time of day and the corresponding time of the preceding day. Compared to the BPTVM, the SHM can eliminate the circadian rhythm of the SUS rate influenced by feeding behavior. Using the SHM the parturition can be approximately predicted within hours. In an attempt to define the threshold parameters of predicting parturition, a data set with 32 sows of the SUS rate are used to estimate assumable predicting probability. The results show the assumable probability of the parturition prediction within 9 h is 96.9% for the SHM and 84.4% for the BPTVM. Moreover, the SHM can even reach a 75% probability of prediction within three hours of parturition. We conclude that the SHM is more accurate and is more useful for parturition time prediction. When parturition is detected, the proposed algorithm generates a warning signal which can inform human personnel to protect the mother and newborn piglets.
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 일 지역 대학생의 성격유형을 분석하여 선호경향에 따른 학습법을 통한 자기주도학습에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 시행된 서술적 조사연구이다. 본 연구는 2017년 9월 18일부터 22일까지 K대학교 10개 학과 695명을 대상으로 MBTI form $M^{(R)}$ 을 자기 기입식으로 작성하여 자동채점하였다. 수집된 자료는 SPSS Win 22.0 Program을 이용하여 대상자의 16가지 성격유형, 성격별 심리기능 및 기질에 대해 기술통계, Chi-square test로 분석하였다. 성별에 따른 성격유형의 선호경향의 차이는 판단기능에서는 남학생은 T유형(사고형)이, 여학생은 F유형(감정형)이 높은 선호도로 나타났으며 행동양식 및 생활양식의 차이에서는 여학생은 J유형(판단형)이, 남학생은 P유형(인식형)이 높은 선호도로 나타났다. 또한 학과별 및 계열별에 따라 성격유형, 심리기능 및 기질에서 유의한 차이가 있었다. 따라서 성격유형이 성별, 학과 및 계열별에 따라 차이가 있는 것으로 나타나 개인의 선호경향을 반영한 학습법에 관한 매뉴얼 개발이 필요하리라 사료된다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 논리 모니터링 방식에 의해 stuck-at(s-at)고장, stuck-open(s-op)고장 및 stuck on(s-on) 고장을 검출하기 위한 Domino CMOS회로의 테스트용이화 셀계기법을 제안한다. Domino CMOS게이트내 nMOS트랜지스터들의 s-op고장과 s-on고장을 검출하기 위하여 한개의 pMOS 트랜지스터를 부가하고 단일 게이트 및 다단 Domino CMOS회로내 인버어터의 pMOS트랜지스터 s-on 고장을 검출하기 위해서 한개의 nMOS트랜지스터를 부가한가. 부가된 트랜지스터는 Domino CMOS를 테스트 모드에서 pseudo nMOS회로로 동작하도록 만든다. 따라서 일반 domino CMOS회로의 테스트 시 회로지연에 의한 오동작을 방지하는 선충전(precharge phase)과 논리결정(evaluation phase)의 이상(two-phase)동작을 필요로 하지 않아 테스트 시간과 테스트 생성의 복잡도를 줄일 수 있게 된다. 제안된 회로에서는 대부분의 고장들이 단일 테스트 패턴에 의해 검출되는데 이에따라 경로지연이나 타임스큐, 전하재분배 및 그리치 등에 의해 테스트가 무효화되는 것을 피할 수 있으며 테스트 패턴 생성을 위하여 기존의 자동 테스트패턴생성기(ATPG)를 이용할 수 있는 장점을 갖는다.
The objective was to determine the relationship between feed intake levels and patterns, and growth performance and body composition of barrows and gilts using automatic feed intake recording equipment (F.I.R.E.). This system records the time of visits to the feeder and the duration and size of meals for individual animals housed in groups. Ninety-six crossbred pigs were grown from $33.4{\pm}0.51$ to $109.7{\pm}1.39kg$ live weight over a 13-week period. Eight mixed-sex groups of 12 pigs were used and 4 dietary treatments were compared giving 2 pens per treatment. The dietary treatments consisted of corn-soybean meal diets with differing protein levels which ranged from 14.7% to 19% between 30 to 55 kg, from 13.3% to 16.9% between 56 and 85 kg, and from 12.3% to 16.8% for the remainder of the study. Animals were ultrasonically scanned to measure loin-eye area and backfat thickness to estimate carcass fat-free lean content at the beginning and end of the study. Barrows had higher daily feed intake than gilts (2.67 vs. 2.46 kg resp. p<0.05) which was the result of a longer feeder occupation time per visit (4.77 vs. 4.54 min, resp. p<0.05), higher feed consumption rates (30.4 vs. 29.0 g/min, resp. p<0.05), and higher feed intakes per visit (136.9 vs. 126.8 g, resp. p<0.01). Gilts had less backfat and greater loin-eye area than barrows (p<0.05). Diet had no significant effect on growth performance and had limited impact on feeding patterns. Body weight showed high correlations with ADG (r=0.74), feed intake per visit (r=0.51) and feed consumption rate (r=0.69). Positive correlation were also found between daily feed intake and feed intake per visit (r=0.45), feeder occupation time per day (r=0.56), and feed consumption rate (r=0.55), and between daily feed intake and backfat thickness (r=0.32) and feed consumption rate and loin-eye area (r=0.32). There were negative correlations between number of feeder visit per day and daily feed intake (r=-0.54), and between feed intake per visit and number of feeder visits per day (r=-0.43). However, correlations between feed intake traits and carcass traits were generally low. Visits to the feeder were greatest during the morning (0700 to 1100 h) and lowest during the evening and nighttime. These results highlight limited variation among the sexes in feeding patterns and suggest important relationships between feeding behavior and feed intake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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