디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.
자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 연구에서는 관개효율의 연별 변화와 필요수량을 고려하여 추정된 관개지구 용수 공급량이 현장에서 실제 공급되는 수량을 잘 모의하는지를 평가하였다. 대상지구로 이동저수지 지구를 선정하여, 2001~2009년 기간에 대한 실측 공급량 자료를 구축하였다. 관개효율, 물꼬높이, 침투량 등 총6개의 매개변수에 대해 민감도 분석, 보정 및 검정을 수행하였다. 민감도 분석결과, 관개효율이 가장 민감한 매개변수로 나타났다. 관개효율은 가장 민감하게 나타난 점과 연마다 값이 달라지는 특징을 반영하여 연별로 보정하였다. 통계적 지표 산정 결과 월단위에 대한 PBIAS, NSE, 그리고 RSR은 보정기간 동안 각각 2.7%, 0.93, 0.26로, 검정기간 동안 각각 3.9%, 0.89, 0.32로 매우 우수하게 나타났다. 따라서 비록 농업용수 공급량은 인위적 요소이나, 적절한 매개변수 값을 사용하여 모의한다면 모의치가 실측치와 유사하게 모의될 수 있을 것이다. 하지만 대상지구의 실측 자료가 확보되지 않아 보정되지 않은 매개변수를 사용하는 경우 결과가 매우 안 좋을 수 있을 가능성이 나타났다. 따라서 농업용수 공급량의 모의 시 적절한 매개변수의 선정은 매우 중요할 것으로 사료되며, 특히 관개효율은 연별로 보정하는 것을 제안한다.
재생에너지 및 분산자원의 증가로 에너지신산업에서는 전통적인 데이터뿐만 아니라 다양한 에너지 관련 데이터들이 생성되고 있다. 즉 다양한 재생에너지 설비와 발전 데이터, 계통 운영 데이터, 계량 및 요금 관련 데이터뿐만 아니라 새로운 서비스와 분석을 위해 필요한 기상 및 에너지 효율화 데이터 등이 있다. 에너지 빅데이터 처리 기술은 분산자원, 계통, AMI(: Advanced Metering Infrastructure)를 포함한 전력 생산·소비 인프라의 전반기에서 발생하는 데이터를 체계적으로 분석 ·진단할 수 있다. 이를 통해 ICT(: Information and Communications Technology)산업과 에너지 산업 간 융복합의 새로운 비즈니스 창출을 지원하는 기술이 될 수 있을 것이다. 이를 위해서 수집된 데이터의 항목별 특성 분석 및 연관관계 표본 추출과 각 특징들의 범주화 및 요소 정의 등 데이터 분석 시스템에 대한 연구가 필요하다. 또한 데이터의 손실 및 이상 상태 처리를 위한 데이터 정제 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 에너지 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있도록 Apache NIFI, Spark, HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 대한 개발 및 구축이 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 전력거래를 위한 전반적인 에너지 데이터 처리 기술과 시스템를 제안하였다.
감시정찰용 영상장비는 표적의 형상을 실시간으로 관측하거나, 표적의 위치를 정밀하게 측정하여 신뢰성 있는 위치정보를 제공하는 장비로서 정보 지식 기반의 현대 무기체계에서 필수적인 장비로 발전하고 있다. 운용 방식도 고정형, 차량형, 복합형 등으로 운용되고 있고, 또한 운용 개념에 따라 다양한 센서들이 여러 형태의 기구 구조로 제작되어 장/탈착이 용이한 분리형 일체형 기구 구조로 형상화된 통합형 형태로 제작되고 있다. 통합형 구조에 사용되는 다양한 센서들의 핵심부품 들은 자성을 띠고 있기 때문에 위치 측정에 사용되는 디지털 나침반에 영향을 준다. 따라서 정확한 기준점 산출에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 물리적 자성의 영향을 줄이기 위해 차폐제 사용이 제안되었지만, 선호도가 높은 통합형 구조에서는 장비의 무게, 휴대성 때문에 차폐제의 활용이 제약을 받는다. 본 논문에서는 통합형 구조에서 디지털 나침반을 사용할 경우의 정확한 위치측정 알고리즘에 관하여 연구하였다. 구체적으로, 부품의 장착 위치에 따른 선행 모델링을 통해 차폐제를 사용하지 않은 경우의 사례에 대해 연구하였다. 또한 시스템이 PAN & Tilt와 같이 이용된다는 점에도 착안하여, 수동으로 수행하는 기존의 정치 방식을 자동으로 수행할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 결과적으로 기존의 방위각 중심의 6지점 정치를 방위각과 고각에 따라 12지점을 측정함으로써 측정 범위는 넓히고, 측정시간은 줄이고, 운용자가 측정 중 발생 할 수 있는 영향성을 최소화 할 수 있는 기법임을 확인하였다.
많은 공격과 네트워크 데이터 처리량이 증가하는 오늘날의 네트워크 수요를 NIDS가 유지시키기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 구조에서 급진적 새로운 접근이 필요하다. 본 논문에서는 패킷 필터링과 트래픽 측정 뿐아니라 고의행위를 검출하는 패킷 페이로드 검열을 지원하는 네트워크 프로세서 기반의 인라인 모드 NIS를 제안하고, 특히 2한계 경색구조를 사용하여 심층 패킷 정열기능으로부터 펄터링과 측정기능을 분리한다 그래서 심층 패킷 검열기능의 복잡하고 시간소비 곽이 인라인 모드 시스템의 기본 기능을 멈추게 하거나 방해하지 않게 했다. 프로토타입 NP 기반의 NIDS는 PC 플랫폼에서 구현하였으므로 실험결과는 제안한 구조가 첫 단계에서 두개의 기가비트 포트의 전체 트래픽을 측정과 필터가 신뢰할 수 있음을 보였다. 일반목적 프로세스 기만의 검열 성능과 비교 가능한 두 번째 단계에서 실시간으로 320Mbps까지 패킷 페이로드를 주사할 수 있었다. 그러나 시뮬레이션에서 100bps APP 해법을 선택할 때 선로상 속도가 2Gbps까지 가능한 심층 패킷 검색 결과를 얻었다.
슬관절의 골관절염 환자에서 슬관절 전치환술은 통증 경감 및 기능 회복에 도움이 되는 치료법으로 많이 시행되고 있다. 최근 수술 술기 및 과학 기술의 발달로 인하여 내비게이션 장치를 이용하여 슬관절 전치환술 후 하지 정렬과 치환물의 위치 및 정렬을 호전시키려는 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 이러한 내비게이션 장치를 이용할 경우 수술 중에 신전, 굴곡 시 내외측 간격, 하지 및 치환물의 정렬에 대하여 실시간 추적이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 고식적인 방법에 비해 추적기 사용에 따른 추가적 절개로 인한 감염 및 골절 등의 합병증 발생 가능성이 있고 수술 시간이 길어지는 단점 및 비용 부담 등이 지적되어 왔다. 지금까지 많은 연구들이 진행되어 왔으나 임상적 효용성에 대해서는 아직까지 논란이 있다. 하지만 많은 연구들에서 관상면 상에서 역학적 축 내, 외반 $3^{\circ}$이내의 정렬 빈도를 높여주는 것으로 보고되고 있다. 이번 종설에서는 내비게이션 장치를 이용한 슬관절 전치환술의 수술 방법 및 수술 시 주의사항, 최근 연구들의 임상적 결과 및 방사선적 결과, 내비게이션 장치의 유용성과 최근 동향에 대하여 기술하고자 한다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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