본 논문은 유한체상의 곱셈과 제곱을 동시에 실행 가능한 알고리즘에서 공통적인 연산 부분을 도출하고, 순차적인 처리를 통해서 하드웨어를 감소시키고 공간면에서 효율적인 비트-병렬 시스톨릭 어레이를 제안한다. 제안한 시스톨릭 어레이는 기존의 어레이에 비해 적은 공간 및 공간-시간 복잡도(area-time complexity)를 가진다. 기존의 구조들과 비교하면, 제안한 시스톨릭 어레이는 공간 복잡도면에서 Choi-Lee, Kim-Kim의 시스톨릭 어레이의 약 48%, 44% 감소되었으며, 공간-시간 복잡도면에서 약 74%, 44% 가량 감소되었다. 따라서 제안한 시스톨릭 어레이는 VLSI 구현에 적합하며 사물인터넷과 같이 하드웨어 제약이 있는 환경에서 기초적인 구성 요소로 적용할 수 있다.
With the advent of the era of the 4th Industrial Revolution, various support policies and programs are being introduced as the promotion of startups related to the 4th industry is promoted as a core policy of the government. Based on major technologies such as Artificial Intelligence(AI), Big Data, Internet of Things(IoT), Blockchain, and Automation leading the 4th industrial revolution, logistics and distribution companies are expanding the range of markets and services provided. The purpose of this study is to examine the current status of startups in the logistics field based on major technologies of the 4th Industrial Revolution, which are rapidly growing at home and abroad, and suggest implications for revitalizing logistics startups through a policy demand survey. As a result of the study, in order to foster domestic logistics startups, we propose policy support for integration of logistics startups, integrated management of information, provision of physical space, network platform, and practical education and mentoring.
In this study, real-time collection of mold vibration signals during injection molding processes was achieved through IoT devices installed on the mold surface. To analyze changes in the collected vibration signals, injection molding was performed under six different process conditions. Analysis of the mold vibration signals according to process conditions revealed distinct trends and patterns. Based on this result, cosine similarity was applied to compare pattern changes in the mold vibration signals. The similarity in time and acceleration vector space between the collected data was analyzed. The results showed that under identical conditions for all six process settings, the cosine similarity remained around 0.92±0.07. However, when different process conditions were applied, the cosine similarity decreased to the range of 0.47±0.07. Based on these results, a cosine similarity threshold of 0.60~0.70 was established. When applied to the analysis of mold vibration signals, it was possible to determine whether the molding process was stable or whether variations had occurred due to changes in process conditions. This establishes the potential use of cosine similarity based on mold vibration signals in future applications for real-time monitoring of molding process changes and anomaly detection.
Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.
실내 측위를 위한 기법으로 Fingerprinting, 삼변 측량을 이용한 실내 위치 측위 방법, Wi-Fi / Bluetooth 등 장비로 얻은 정보를 활용하여 사용자의 실내 위치를 특정 하는 것이 일반적이고 대표적인 방법이다. 하지만 이러한 방법들은 실내 공간이 다수의 장비(AP, Beacon)를 설치할 수 있을 만큼의 장소가 마련되어야 한다. 본 논문에서는 폭이 좁은 건물 등 기존 방식을 적용할 수 없는 건물 구조에서 GPS 신호와 비콘 으로부터 전달된 신호를 동시에 이용하여 건물 내 사용자의 위치를 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 최단 경로 탐색을 위해 가장 대표적이고 효율적인 최단 경로 탐색 알고리즘 중의 하나인 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)를 적용하여 최단 경로 탐색 시스템을 설계 구현했다. 제안된 기법은 향후 건물 구조 특성을 고려한 사용자 실내 위치 측정 방법 중 하나로 고려될 수 있을 것이다.
디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
기후 온난화는 흰개미에 의한 목조건축문화재 및 가옥 등에 대한 피해를 증가시키고 있다. 현재 흰개미 피해 예방을 위해 건물 주변에 군체 제거 시스템을 설치하여 탐지와 제거를 진행하는 방법이 활용되고 있다. 그러나 1~2개월 단위로 현장을 주기적으로 방문해야 흰개미 유입 여부를 확인할 수 있어 신속한 조치를 취하기 어렵다. 또한 시스템이 장기간 노출된 상태로 설치·운영되기 때문에 결실되거나 훼손되어 기능 손상이 발생하고 있으며 문화재 주변에 설치된 경우 관람 환경을 저해하기도 한다. 본 연구는 목재, 셀룰로오스, 자석, 자력센서를 사용하여 흰개미 유입 여부를 판단하는 탐지 시스템을 제작하여 실험하였다. 그리고 현장을 방문하지 않고 결과를 확인하기 위해 적은 전력으로 작동되는 LoRa Network로 데이터를 전송받았다. 목재는 말목 형태로 제작되었고, 상부에서 하부로 구멍을 내어 유입된 흰개미가 셀룰로오스 시료로 이동이 용이하도록 하였다. 셀룰로오스 시료는 자석을 셀룰로오스로 감싸 원통형으로 만들었으며 목재의 구멍 상부에 삽입하였다. 그리고 목재 말목 상부를 마개로 덮어 이물질 등이 유입되지 않도록 하였으며, 빛·빗물 등 환경적 요인을 차단하여흰개미가 셀룰로오스 시료를 가해할 수 있는 환경을 조성하였다. 셀룰로오스가 흰개미에 의해 가해되면 자석 주위에 공간이 생기고 자석이 낙하하거나 기우는 등의 움직임이 발생하였다. 마개 내에 있는 자력센서는 셀룰로오스 시료 위쪽에 고정하여 자석의 움직임에 따라 자석과 센서 사이의 간격 변화를 측정하였다. 야외 현장 실험은 목재 탐지 시스템에 셀룰로오스 시료를 11개 삽입 후, 5~17일 사이에 현장 방문 없이 자석의 움직임을 통해 흰개미 유입을 확인하였다. 향후 추가적으로 기능을 개선하여 운영한다면 현장 방문 없이 흰개미의 침입 여부를 확인할 수 있고 제품 노출로 인한 훼손과 결실을 줄이며 이에 따라 문화재에 대한 관람 환경이 개선될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 금속 표면을 매질로 하는 표면파 통신을 선박에 적용하여 무선통신 환경 구현이 어려운 선내 밀폐 공간을 극복하는 무선 통신 구현 가능성을 확인 하였다. 실험 선박은 순톤수 265톤 예인선박으로 선교를 기준으로 선수창고, 갑판창고, 선실, 기관실, 화물창고 등 선박 내부 공간을 관통하는 경로를 대상으로 하였다. 실험 결과, 각 구역에서 평균 13Mbps 수준의 통신속도를 확인하였고, 기관실의 경우 정박 중 선박 엔진을 구동했을 시 4.3Mbps, 운항 중에 1.2Mbps의 전송속도 저하가 확인 되었지만, 시험 장비의 설치 위치를 일부 변경하여 극복 가능함을 확인하였다. 완전 밀폐 환경인 선수창고에서는 기존 무선통신보다 8Mbps 이상 높은 전송속도를 확인하여 철 구조물로 둘러싸인 선내 밀폐 공간에서 표면파 통신의 우수성을 확인하였고, 선박의 두꺼운 페인트 문제 해결을 위해 표면파 발생기를 추가 설계하여 적용하였다. 본 실험을 바탕으로 표면파 통신을 적용한 IoT 구현 등 선박 내 무선 네트워크 시스템 구현이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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