• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.81-89
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• 2014

우리나라는 공공기관과 지방 자치단체에서 생산된 국가 공간정보를 통합관리하고 공동 활용하기 위한 목적으로 국가공간정보통합체계를 구축하였다. 다른 기관에서 구축된 정보가 국가 차원에서 통합 관리됨에 따라 통합된 국가공간정보의 체계적인 품질관리 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 국가공간정보통합체계의 품질관리시스템 구축을 위한 업무 프로세스 재설계(BPR: Business Process Reengineering) 수립을 다룬다. 품질관리 업무를 품질관리 대상정의, 품질측정, 평가 및 분석, 품질개선 프로세스로 정의하고, 각 프로세스 별 활동(Activity)을 설계한다. 품질관리 업무를 수행하기 위해서는 오류여부를 판단하기 위한 업무적 규칙(BR: Business Rule)이 필요하다. 본 논문에서는 기본공간정보 중 법정동, 철도경계, 철도중심, 도로경계, 도로중심, 그리고 건물 등 6개에 대하여 BR을 도출한다. 다른 공간정보에 대한 BR은 본 논문에서 제시된 도출 방법을 사용하여 만들어 질 수 있을 것이다. 본 논문에서 수립된 BPR과 도출된 BR을 기반으로 향후 국가공간정보체계 품질관리 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.18-26
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• 2009

송신단에서 채널 상태 정보를 알 수 있는 경우, 적응 알고리즘을 통한 전송 및 다중사용자 스케줄링을 통해 시스템 전송률을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할 (BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal frequency Division Multiplexing) 기법을 기반으로 하는 다중안테나 (MIMO; Multiple-Input Multiple Output) 시스템을 고려한다. 먼저 Levin-Campello 알고리즘을 개선한 비트 로딩 (bit-loading) 기법을 제안하고, 이를 다중안테나 시스템으로 확장하여 한정된 개수의 신호 성상을 사용하는 데 따르는 잔여 파워 문제를 극복하는 알고리즘을 제시한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 시스템 성능을 개선시키며 특히 높은 신호 대 잡음비 (SNR; Signal-to-Noise Ratio) 영역에서 기존의 기법에 비하여 큰 성능 이득을 제공함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.986-992
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• 2012

스마트폰과 같은 스마트 모바일 단말의 활용이 급증하면서 군에서도 스마트 단말을 이용하여 전투를 지휘하고 전장에서 활용하고자 하는 움직임이 있다. 이에 따라 미래전은 각종 정보통신기술이 융합된 스마트 모바일 단말이군의 지휘통제체계를 포함한 각종 무기체계에 접목되면서 전쟁양상의 일대 변화를 일으킬 가능성이 존재하며, 합동 전투지휘를 위한 스마트폰 기반의 실시간 정보기술은 감시정찰, 지휘통제체계에 융합되어 국방-IT 융합에 대표적인 사례가 될 것이다. 더 나아가서 이동망과 무선망 환경에 최적화된 모바일 단말 보안기술은 무인화체계인 국방로봇에 적용이 가능할 것이다. 이 논문에서는 전투지휘체계를 지원하거나 군사용으로 쓰이는 스마트 단말 동향을 살펴보고 보안 위협요소와 함께 이들 위협에 대응하기 위한 군사용 모바일 단말 보안기술 동향을 소개하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.451-456
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• 2019

우리사회는 우리나라 학생들의 학업성적과 삶의 만족도가 반비례 한다는 보고가 나와 충격을 받고 있다. 경제협력개발기구(OECD)가 발표한 국제학업성취도평가(PISA) '2015 학생 삶의 질 만족도 보고서'에 의하면 한국 학생들의 학력수준은 OECD 국가 가운데 최상위층이지만 '삶의 만족도'는 비 OECD국가를 포함한 OECD국가 48개국 중 47위로 최하위권으로 나타났다.[1] 이것은 집단적인 성적위주 평가방식의 일방적인 교육이 그 요인이라고 보고 블록 체인 기술을 활용한 개인맞춤형 통합 모델을 연구하고자 한다. 보안성, 투명성, 분산성이 특징인 블록체인 기술을 활용하여 공급자 일방의 교육 및 일방적인 개인성적 공개위주 시스템에서 선택교육 및 개인승인을 통한 개인맞춤형 교육 및 평가시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 교육의 본질을 고려하면서 개인별 맞춤교육 및 평가관리시스템이 학생 삶의 질 개선에 기여한 의의를 가지고자 한다.

• 우주기술과 응용
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• 제4권2호
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• pp.105-120
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• 2024

현대 천문학에서의 대형 기기 개발은 많은 자원과 인력이 소모되기 때문에 시스템 엔지니어링 및 프로젝트 관리 능력은 현장에서 필수적인 역량이다. 우리는 관측 가능한 실습용 분광기를 제작하고 관측하여 시스템 엔지니어링 경험을 쌓을 수 있는 학부 교육프로그램을 제안한다. 한국천문연구원의 우주인력양성사업의 일환으로 충남대에서 진행된 파일럿 프로그램은 '창의천문기기 개발 및 관측'이라는 가칭으로 총 24명의 학생들이 수강하였으며, 5개 조에서 분광기를 만들어 태양, 달, 별 등의 스펙트럼을 측정하고 연구를 진행하였다. 학생들의 기기 개발과정은 수차례의 리뷰회의를 통하여 가이드 되었으며 개발과정과 문서화된 결과를 통해 성적을 배분하였다. 기기개발 학생들은 이 기회를 통해 시스템 엔지니어링의 기본 원리뿐 아니라 프로젝트 매니지먼트, 광학설계, 기계설계 등에 대해 전반적으로 익힐 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1040-1048
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• 2016

최근 전투 시스템의 신뢰도를 분석하는 것에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 특히 선행 연구의 한계점을 보완하기 위한 연구와 보다 통합적인 분석에 관한 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 선행 연구에서 분석된 전면과 측면의 피격 확률을 활용하여 시간-효율성을 향상시키기 위한 통합 피격 확률 도출 기법을 제안한다. 또한 도출된 통합 피격 확률을 기반으로 각 구성 요소의 신뢰도를 구하고, 전체 전투 시스템의 기능별 신뢰도를 분석하기 위하여 RBD 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 전차 모델에 적용하여 신뢰도 분석을 수행하였으며, 이를 통해 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 제안하는 방법은 선행 연구에서는 고려되지 않았던 승무원까지도 고려하며, 분석된 기능별 신뢰도는 선행 연구 대비 분석의 정확도 및 시간-효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.193-203
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• 2016

본 논문은 ICT기반 시장에서의 수요관리시스템에서의 핵심 요소인 전력 수요 예측을 위하여, 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 시계열 기반 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합을 실시하였다. 시계열 군집 분석 방법으로서 Periodogram 기반의 정규화 군집분석, 예측 기반의 군집분석, DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 군집화를 시도하였으며, 군집 별 수요예측 모형으로서 DSHW(Double Seasonal Holt-Winters) 모형, TBATS(Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components) 모형, FARIMA(Fractional ARIMA) 모형을 사용하여 예측을 실시하였다. 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합이 더 낮은 MAPE로 나타남에 따라 우수한 예측 방법으로 판단되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.313-320
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• 2019

Nowadays, as the availability of tiny, low-cost microcomputer increases at a high level, mobile robots are experiencing remarkable enhancements in hardware design, software performance, and connectivity advancements. In order to control Turtlebot 2, several algorithms have been developed using the Robot Operating System(ROS). However, ROS requires to be run on a high-cost computer which increases the hardware cost and the power consumption to the robot. Therefore, design an algorithm based on low-cost hardware is the most innovative way to reduce the unnecessary costs of the hardware, to increase the performance, and to decrease the power consumed by the computer on the robot. In this paper, we present a path-finding algorithm for TurtleBot 2 based on low-cost hardware. We implemented the algorithm using Raspberry pi, Windows 10 IoT core, and RPLIDAR A2. Firstly, we used Raspberry pi as the alternative to the computer employed to handle ROS and to control the robot. Raspberry pi has the advantages of reducing the hardware cost and the energy consumed by the computer on the robot. Secondly, using RPLIDAR A2 and Windows 10 IoT core which is running on Raspberry pi, we implemented the path-finding algorithm which allows TurtleBot 2 to navigate from the starting point to the destination using the map of the area. In addition, we used C# and Universal Windows Platform to implement the proposed algorithm.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.689-702
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• 2019

This paper deals with the verification of the functions about mining robot, which is the system for developing deep seabed resources by applying V&V(verification and validation). In order to overcome water pressure of 500 bar and to travel on soft ground, and to operate in deep sea environment with bad conditions, it is necessary to develop a robot that can satisfy various deepsea conditions. A mining robot has been developed based on simulation based design and Multidisciplinary design optimization. In order to verify the developed robot, lab test and real sea test should be performed for various marine environment conditions. There are too many requirements to consider, such as space, time, cost, personnel, and environment to do performance test. So it is costly and time consuming for developing robot. In order to solve this problems, V&V technique was applied to mining robot. The stages of mining robot design, fabrication and commission were verified.

• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.381-393
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• 2019

A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.