본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.
본 논문에서는 ATM 기반 레이블 에지 라우터의 IP 패킷 포워딩 엔진을 위한 고성능 룩업 제어기를 제안하였다. 제안한 룩업 제어기는 IP 패킷에 대한 Best Effort 서비스 뿐만 아니라 MPLS(Multiprotocol Label Switching), VPN(Virtual Private Network), ELL(Emulated Leased Line), RT(Real Time) 서비스 등의 차별화된 서비스들을 제공할 수 있도록 설계하였다. 고속의 IP 주소 검색을 위하여 소프트웨어 기반의 알고리즘 방식을 사용하지 않고 TCAM(Ternary Content Addressable Memory) 기반의 하드웨어 방식을 적용하였으며, IP 패킷 헤더 처리 및 룩업 제어 기능을 고속으로 수행하기 위하여 룩업 제어 기능을 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하였다. 룩업 제어기는 사용자의 차별화된 다양한 요구를 수용할 수 있으며, 성능 향상을 위하여 파이프라인 기법으로 처리되도록 설계하였다. 또한 패킷 헤더의 여러 영역을 조합한 비교키에 대한 룩업 기능을 수행하기 위하여 2단계 검색 메카니즘을 가지며, 시뮬레이션을 통하여 제안한 룩업 제어기는 약 16Mpps의 성능을 보였다.
시스템가시성의 통합 평가가 복잡한 ICMBS분야가 상용화 되면서 하드웨어시스템과 소프트웨어기술의 역할 변화가 필요한 시점이 다가오고 있다. 이 변화는 기술이 문화적으로 융합되면서 자연스럽게 스며들어 혼재하는 시기로 접어들고 있다. 통합시스템 범위가 예측할 수 없는 혼란스러운 공백상태를 불러올 수 있다. 시스템의 공백상태는 기술과 문화의 복잡한 상호작용을 통해 공급과 유지로 운용되는 생태계적인 특징을 갖는다. 유니버설미들웨어를 활용하게 되면 생명주기모델을 적용할 수 있으며 복잡성이 증가하는 시스템의 가시성을 높이고 혼란스러운 상태를 대비할 수 있다. 본 연구에서는 유니버설미들웨어를 기반으로 하여 데이터와 서비스모듈을 각각 유기적으로 표준화하여 안정적인 시스템가시성 플랫폼을 지원하는 모듈을 시험하고 평가하였다. 시스템가시성을 구성하는 모듈은 Intelligent Pervasive Cloud 모듈, Memorial Service 모듈, Life Cycler 연결 모듈로 구성하고, 각각의 모듈은 ICBMS에서 요청하는 시스템가시성에 대한 다양한 요구사항을 반영하였다. 또한, 분석결과를 플랫폼기반의 시스템독립적인 구조를 통해 다양한 네트워크응용서비스 표준을 지원하였다.
Background: Maintenance operations on-board ships are highly demanding. Maintenance operations are intensive activities requiring high man-machine interactions in challenging and evolving conditions. The evolving conditions are weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress. For example, extreme weather condition affects seafarers' performance, increasing the chances of error, and, consequently, can cause injuries or fatalities to personnel. An effective human error probability model is required to better manage maintenance on-board ships. The developed model would assist in developing and maintaining effective risk management protocols. Thus, the objective of this study is to develop a human error probability model considering various internal and external factors affecting seafarers' performance. Methods: The human error probability model is developed using probability theory applied to Bayesian network. The model is tested using the data received through the developed questionnaire survey of >200 experienced seafarers with >5 years of experience. The model developed in this study is used to find out the reliability of human performance on particular maintenance activities. Results: The developed methodology is tested on the maintenance of marine engine's cooling water pump for engine department and anchor windlass for deck department. In the considered case studies, human error probabilities are estimated in various scenarios and the results are compared between the scenarios and the different seafarer categories. The results of the case studies for both departments are also compared. Conclusion: The developed model is effective in assessing human error probabilities. These probabilities would get dynamically updated as and when new information is available on changes in either internal (i.e., training, experience, and fatigue) or external (i.e., environmental and operational conditions such as weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress) factors.
본 논문에서는 분산응용의 관점에서 네트워크 상에 응용을 구성하는 분산된 객체들을 효율적으로 관리하는 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 사용자 맞춤형 분산응용 서비스를 제공하는 프로액티브응용서비스엔진을 제안한다. 본 엔진은 물리계층, 미들웨어 계층, 응용 계층으로 구성되며, 사용자의 요청에 의해 하드웨어 기기로부터 수집된 데이터 및 응용을 구성하는 객체의 속성정보를 그룹으로 관리하는 그룹서비스와 수집된 데이터 및 객체에 대한 사용자의 권한별 접근을 관리하는 보안서비스, 수집된 데이터를 추출 및 가공하여 응용에 제공하는 필터링서비스, 과거의 데이터를 이용한 통계서비스, 수집된 데이터를 토대로 현재의 운영 상태를 진단하는 진단서비스, 통계서비스와 진단서비스를 통해 미래의 발생 가능한 상황을 예측하기 위한 예측서비스를 제공한다. 최종적으로 엔진이 제공하는 서비스의 수행성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 농업 분야의 온실 자동제어 응용에 적용하여 결과를 확인했다.
인터넷상에서 서비스되고 있는 E-Mail 서비스는 POP3 또는 IMAP4 통신 규약을 기반으로 하고 있으며, 최근에는 이미지와 Hypertext를 포함한 메일 내용을 전송하고, 수신하는 기능이 보편화되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 모바일 전자우편 서비스를 위해서는, POP3의 경우 전용 모바일 E-Mail 서버를 이용하거나 E-Mail 내용을 모바일에 적합하도록 변환하여야만 하고, Web-Mail로 이용되는 IMAP4 E-Mail의 경우에는 원격 파일 서버와 같이 서버 측에 E-Mail이 보관되므로 IMAP4 규약이 없는 모바일 클라이언트로는 모바일 E-Mail 서비스의 이용이 곤란하다 특히, 이미지나 Hypertext를 포함하는 경우 이들이 문자형태로 전송되므로 모바일에서 정보로 인식하기 매우 곤란하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 보편화되고 있는 IMAP4 기반의 Web-Mail을 모바일에서 이용할 수 있도록 하는 모바일용 E-Mail 추출 엔진을 구현함으로써, POP3 E-Mail 서비스뿐만 아니라 IMAP4를 기반으로 하는 Web-Mail을 모바일 환경에서 이용할 수 있도록 하였으며, 이미지 변환 기능을 설계하여 기존 E-Mail 서비스에서 제공하지 않았던 E-Mail에 포함된 이미지 정보를 사용자에게 제공하도록 하였다. 이와 같이 E-Mail 추출엔진과 이미지 변환 엔진을 설계 및 구현함으로써 모바일 환경에서 최적의 E-Mail 서비스를 받을 수 있도록 하였다.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
크로스 플랫폼게임은 게임시장의 수평적, 수직적 시장확장을 유도하여, 기존 게임시장의 게임소비를 개방화 시키는데 필요한 기술적 혁신을 가져오고 있다. 결국 이러한 기술적 진화모델은 오프라인과 온라인의 게임서비스를 통합하여, 시간과 장소에 구애받지 않고, 언제 어디서나 최적의 게임서비스를 즐길 수 있도록 게임환경을 구축하여, 고착화된 소비연렁대와 한정적인 소비시간의 한계성을 극복하고, 지속적인 게이머의 시장진입을 유도하는 기제가 되고 있다. 크로스플랫폼게임엔진이 보여주는 디지털콘텐츠 기술진화의 모델은 동일한 콘텐츠를 다양한 플랫폼에 동시공급하게 될 때, 모든 플랫폼간의 쌍방향 서비스가 극대화될 수록 이에 따르는 각 플랫폼 간 데이터의 지정과 배당, 전환과 표준화, 그리고 이에 연계되는 플랫폼별 맞춤형 데이터 분할전송기술의 점진적 혁신이 필요하게 되는 것이다. 동일한 콘텐츠를 다양한 플랫폼에 최대한 배급하는 것이 수용자시장의 효율성과 콘텐츠 수익성을 극대화시키는 전략이 될 수 있지만, 현재와 같이 일방향 서비스의 경우가 아닌, 완전한 쌍방향 서비스의 네트워크가 점진적으로 진행된다면, 이에 따르는 상호간 네트워크의 데이터 전환 및 배급기술이 차별적인 엔진기술로 개발되어져야 최적의 디지털서비스가 구현될 수 있다는 것이다. 차세대 디지털콘텐츠시장의 선도기업은 소비환경의 최적화를 쌍방향 네트워크 서비스 내에서 조기에 구현할 수 있도록 구조화하는 네트워크엔진기술의 선도적 지위를 우선적으로 선점해야 한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.
주가지수는 경제 및 정치적 상황을 포함한 다양한 주변 환경에 영향을 받는 관계로 정확한 주가지수 예측모형의 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는, 신경회로망과 통계적인 방법을 이용하여 종합주가지수(KOSPI)를 예측하는 에이전트 시스템 기법을 제안한다. 예측오차의 평균 및 편차를 최소화하기 위해서, 에이전트시스템은 특징추출, 변수선정, 예측 엔진선정 및 분석을 위한 부(sub)에이전트 모듈들을 포함하고 있다. KOSPI(Korea Composite Stock Price Index) 예측을 위한 에이전트시스템 구현의 첫 번째 단계로서, 주성분분석을 이용하여 22개의 표준기본경제지표에서 12개의 경제지표를 추출하였다. 열두 개의 추출된 경제지표들은 예측하고자하는 예측일에 따라 최량부분적합법을 이용하여 다시 한 번 입력 변수들을 선정하게 된다. 성능평가를 위해 주가지수의 변동폭이 다른 두 종류의 실험데이터를 대상으로 예측을 진행한 결과 30일의 연속적인 종합주가지수예측에 있어 11.92포인트의 평균오차율을 보였다. 또한, 예측시점에 따라 관련이 높은 기본지표의 종류 및 개수가 다르게 나타나므로 제안한 주가예측 에이전트시스템 구조가 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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