비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.
본 연구에서는 박테리아 셀룰로오스(BC)와 같은 천연고분자에 전도성 고분자 PEDOT:PEG와 graphene, 은나노와이어(AgNW)를 코팅하여 전도성을 부여하고자 하였다. 미리 PEDOT:PEG와 황산을 10~20%를 혼합하여 그 용액을 전자 스핀 코팅으로 BC 기판에 코팅하였다. 그 후, 전도성을 향상시키고자 graphene과 AgNW로 코팅하여 hall effect로 측정하였다. 그 결과, 대조군 PEDOT:PEG로 코팅한 BC 막의 전자농도($2.487{\times}10^{10}/cm^3$)에 비해 PEDOT:PEG에 황산을 10%로 혼합하여 코팅시킨 BC막($8.093{\times}10^{15}/cm^3$) 쪽이 $3.25{\times}10^5$배 높은 값을 나타내는 것으로 전도도가 대폭 향상되었음을 알 수 있었다. 또한, SEM분석으로 PEDOT:PEG가 황산처리에 의해 폴리머 형상으로 변화된 것을 확인 할 수 있었다. 분자구조의 변화를 FTIR분석결과 $1200cm^{-1}$ 파장의 S-O그룹이 황산처리 전에 비해 황산 혼합한 쪽에서 크게 상승된 것이 확인되었다. 이 방법을 이용하여 소량의 PEDOT:PEG사용으로 투명성을 확보할 수 있으며 미리 황산을 처리하는 것으로 제조공정을 단순하게 할 것으로 사료된다.
최근 M&S 및 DM&S (Defense M&S) 환경의 복잡성이 높아짐에 따라 인간 등의 자율세력을 표현하기 위한 기술로 CGF/SAF (Computer Generated Force/Semi-Automated Force)가 주목 받고 있다. 그러나 기존의 OneSAF 과 같은 선진국의 CGF/SAF 기반 DM&S 환경은 DEVS 프레임워크 중심의 국내 DM&S 시스템과 유기적 연동이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 DEVS M&S환경을 지원하는 에이전트 기반의 SAF 설계 방법론 및 모델링 도구를 제안하였다. 제안한 SAF 모델링 도구는 에이전트 모델링 GUI와 SAF 모델링 GUI로 나누어진다. 에이전트 모델링 환경은 간단한 UI를 활용한 규칙 입력만으로 에이전트를 생성할 수 있다. 또한 에이전트 단위테스트 환경을 추가하여 UI 기반의 에이전트 모델의 검증이 가능하다. SAF 모델을 생성하기 위한 환경으로 개개의 에이전트 모델들의 구조적 결합을 정의할 수 있도록 하였다. 본 연구의 모델링 도구 및 방법론을 통해 DM&S 연구자 및 개발자들이 DEVS 기반의 DM&S 및 SAF 시스템을 구축하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원근 투영에 의해 만들어 진 영상은 물체에 대한 거리감을 얻게 해 줌으로써 복잡한 구조물을 해석하는 데 도움을 준다. 현재 원근 투영 볼륨 렌더링의 가장 큰 단점은 실행시간이 길다는 점에 있다. 본 논문에서는 원근 광선들 간의 규칙성을 이용하여 원근 투영 볼륨 렌더링을 효율적으로 처리하는 방법을 소개한다. 볼륨의 한 면과 평행인 중간 화상의 각 수평 스캔라인과 수직 스캔라인으로부터 출발한 광선들에 대해 원형(template)들을 만든다. 광선 위의 샘플들은 원형에 미리 계산되어 있는 가중치를 사용하여 샘플 주변의 복셀들을 가중치 평균하여 얻는다. 이러한 원형의 사용은 볼륨 렌더링에서 많은 부분을 차지하고 있는 재샘플링 시간을 줄일 수 있게 해 준다. 뿐만 아니라, 본 알고리즘은 화상순서가 아니라 객체순서로 렌더링을 하므로 각 복셀을 한번 씩 만 접근하여 처리하고 런-길이 부호화된 볼륨을 사용하여 데이타 응집성의 특성을 이용함으로써 알고리즘을 더욱 가속화한다. 또한, 볼륨을 시점으로부터의 거리에 따라 여러 구역으로 나누어 각 구역에서 광선의 간격을 새로 조정함으로써 원근 광선의 발산으로 인해 샘플링 밀도가 감소하는 문제를 해결한다. 성능 평가 및 다른 방법과의 비교를 통해 원형의 사용과 객체순서 처리로 인한 속도 향상을 분석한다. 또한, 샘플링 밀도의 유지로 인해 화질이 향상된 결과를 보인다.
비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.
주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.
최근 해외뿐만 아니라 국내에서도 헬스케어 산업에 대한 투자가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 시간과 비용이 많이 들어가는 헬스케어 산업의 특성은 창업 활성화 및 투자에 제약이 되고 있다. 이 때문에 IT산업 분야의 스타트업 기업에 적용되어 효용성을 인정받고 있는 린스타트업 방법론이 헬스케어 산업 분야의 스타트업에도 적용 가능한지를 살펴보는 것은 중요한 의미를 갖는다고 하겠다. 본 연구에서는 헬스케어 산업분야에서 기술력을 바탕으로 창업하여 벤처캐피탈 투자유치 및 코스닥 상장까지 이룬 기업의 사례를 통해서 IT 산업분야 초기 창업기업에 적용되어 왔던 린스타트업(Lean Startup)이론의 응용 가능성을 모색하고자 하였다. 헬스케어 산업분야의 특성 및 린스타트업 관점의 접근을 통한 사례연구의 함의는 다음과 같다. 첫째, 시제품의 테스트가 법으로 엄격히 규제되어 있는 헬스케어 산업분야의 기술창업일수록 린스타트업 이론에 의한 최소요건제품(MVP, Minimum Viable Product) 개발을 통한 가설검증이 중요하다. 둘째, 헬스케어 산업과 같이 전임상(pre-clinical study), 임상 시험 등 인허가 과정이 길고, 비용이 많이 들어가는 산업일수록 연구조직을 스타트업(Startup) 조직으로 구성하고 연구원의 기업가정신(Entrepreneurship)을 함양해야 된다. 셋째, 젊은 엔지니어의 기술창업을 활성화하기 위해서는 기업가정신 함양과 같은 응용인문학 교육과 더불어 린 스타트업과 같은 스타트업을 위한 차별화된 경영기법이 요구된다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
고속도로 이용차량의 증가와 함께 차량의 대형화와 고속화로 인해 고속도로 교통 소음레벨이 높아지고 있으며 저소음 포장노면 및 방음시설 설치 요청도 급격하게 증가하고 있다. 따라서 고속도로 교통소음으로 인한 민원예방과 함께 효율적이고 경제적인 소음저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 소음 예측 기술 마련이 필요하다. 본 연구에서는 시험도로에 포설된 다양한 포장노면에 대해서 CPX(Close Proximity Test) 및 Pass-by 소음 계측 방법을 혼용한 소음 계측 데이터를 이용하였고 차종별 단독 주행 시험을 실시하여 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식이 마련된 데이터를 이용하였다. 아울러, 상기 산정식의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교 평가하였다. 최종적으로 3차원 GUI 기능을 지원하는 도로교통 소음 예측 프로그램 KRON(Korea Road Noise)을 개발하였다. 이와 더불어 각 포장형태별 및 차종별에 따른 소음특성을 분석하였다.
오늘날 전 세계적으로 건축물들이 대형화 초고층화 됨에 따라 건물내부 화재나 건물외부에서 가해지는 위협과 관련하여 재실자의 피난가능성이나 안전성을 확보할 필요성이 커지고 있다. 국가의 사회경제적 상징인 초고층건축물을 대상으로 폭발물 테러가 발생할 경우 막대한 인명피해와 경제적 손실, 사회적 공포감 그리고 국가위상 실추 등의 피해가 다른 유형의 건축물에 비해 심각하기 때문에 초고층건축물은 주요 테러집단의 공격대상이 되고 있다. 현재 국내의 초고층건축물은 전국 15개 지역에서 54개동이 있으며, 초고층건축물을 테러공격으로부터 예방하기 위해 국토교통부와 서울특별시에서는 테러예방을 위한 초고층건축물 가이드라인을 제정 시행하고 있다. 미국의 연방재난관리청(FEMA)은 9/11 테러공격 이후 위험관리 매뉴얼을 개발하여 활용하고 있다. FEMA 455에서는 테러예방을 위한 초고층건축물 테러위험도 평가방법을 제시하고 있는바, 특히 주변지역의 위험도와 테러공격 가능성, 그리고 테러공격에 대한 취약성 등을 진단하여 사전 평가를 하고 있다. 초고층 건축물에 대한 테러위험도 평가를 거친 다음, 테러공격의 위험도를 기준으로 건축가, 보안전문가, 구조공학자, 범죄예방가등 전문가들이 초고층건축물 테러예방 활동을 하게 된다. 영국 국가대테러안보실(NaCTSO)에서도 지역의 특수성을 반영한 테러예방지침을 제정 활용하고 있다. 국토교통부와 서울특별시에서 제정 시행하고 있는 초고층건축물 테러예방 가이드라인도 미국 연방재난관리청의 매뉴얼이나 영국 국가대테러안보실의 지침과 같이 테러 위험성 평가 기법을 포함한 구체적인 가이드라인으로 보완될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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