Until now for the safety of structures and equipment monitoring technology to measure the amount of the physical, if that is the one, one-point or single-source target is one the most. Therefore, becoming more numerous and complex to measure the amount of physical measurement technology that is comprehensive and complex, multi-source concepts to the monitoring of a multi-sensing technology is required. Have the same characteristics of multi-source multi-use space such as a multi-structure of facilities/equipment is. The people's safety in a multi-use facility will be directly related to life and even a little carelessness can lead to large-scale disaster occurs because of several factors, risks and to manage detect in advance the development of an intelligent monitoring technology is essential. Therefore, this study shows that multiple structures/facilities to improve the quality of human life in research to maintain a safe and comfortable living space for multi-source intelligence to the development of monitoring technology to achieve that goal, and the ubiquitous sensor network system on the basis of the wireless transmission module, and multiple research facilities/equipment for the ultra-small sensors for health monitoring study was performed.
강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.
기술의 발전과 더불어 로봇은 더욱 소형화 되어가지고 응용을 요구하는 로봇의 수효는 더욱 커지고 있다. 지역적 상호작용을 통하여 많은수의 자동로봇을 처리하는 방법이 로봇군집에 있어서 더욱 중요한 실험 주제로 자리잡고 있다. 군집로봇시스템은 선배정된 조건으로부터 자기의 상태를 유추할수 있는 제한된 환경가운데 있는 독립적인 자동로봇으로부터 자기자신을 유도할 수 있고 서로간의 역할을 분담하는 로봇이다. 군집로봇에 있어서 로봇을 둘러싸고 있는 상황을 인식하기 위해 센서부분을 포함하고 정보를 교환하기위해 통신 부분을 포함하고 작업을 하기위해 액튜에이터 부분을 포함한다. 특히 다른 로봇과의 협동작업을 하기 위해 로봇과의 통신은 필수적인 요소이다. 블루투스는 저전력 소모라든지 모둘패키지 크기가 작든지, 여러 가지 기준 프로토콜을 가지고 있든지하여 작은 크기의 로봇시스템에 적용할 수 있는 많은 잇점을 가지고 있다. 본문에서 자동로봇을 위하여 블루투수 통신을 개발한다. 그리고 지능공간안에서 군집합로봇의 통신시스템을 개발하기 위한 작업을 진행하기위한 방법을 논의한다.
터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
인터넷이 전세계적으로 급속히 확대되면서 IPv4의 32Bit의 주소공간의 얼마가지 않아 고갈될 것으로 예상이 된다. 따라서 주소 고갈 문제를 해결하기 위해 IPv6의 효과적인 전이 방안으로의 기술 전이가 필연적으로 이루어 질 것이다. 인터넷의 적용범위와 거대한 용량으로 인해 IPv6로의 동시 전환은 현실적으로 불가능하지만 전체적으로 빠른 변환 개념을 도입하기 위해서 IPv4와 IPv6의 공존은 특별하고 실용적으로 배열이 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 IP 변환 프로토콜을 도입하여 IPv4에서 IPv6로의 보다 용이한 변환을 제안하고 있으며, IPv4 및 IPv6로 동시 전환을 할 수 있도록 IPv4/IPv6 변환 프로토콜을 설계하고 구현하였다. IPv4/IPv6 변환 프로토콜은 C로 구현하였으며 동작 확인 테스트를 위해 오류 검출능력이 가장 뛰어나고 ISO에 의해서 권고된 국부 시험 방법으로 테스트 시나리오를 작성하고 테스트하여 설계 및 구현한 변환 프로토콜이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.
항공 테러는 역사적으로 다양한 형태의 공격 방법으로 민간항공의 취약한 부분을 공격해왔다. 최근 테러 수법은 승객과 별개의 전용 통로 사용, 개인물품 운반, 민감한 정보 접근 등의 권한을 가진 항공업계 종사자로 인한 것으로 보안 위협이 높아지고 있다. 또한, 전 세계적으로 인터넷과 소셜 미디어 등을 통한 급진화 현상으로 인한 내부자 위협은 더욱 고조되고 있는 실정이다. 대한민국 정부는 해외에서 발생한 내부자 보안 사례와 국제민간항공기구 및 미국, 영국 등에서 수립, 권고한 지침 등을 참고하여 항공보안의 불법방해행위에 직간접적으로 악용될 수 있는 내부자 위협에 대해 보안 규정을 사전에 수립하여 대처하여야 한다.
본 연구에서는 정보화시대를 선도하는 U-City 추진이나 U-City 관련기술의 연구개발도 중요하지만, 오랜 역사적 경험과 지속적 연구로 성숙되어진 공간계획기법들과 연계되는 U-City의 추진이 필요하다는 시점에서 연구를 시작하였다. 연구방법으로서, 최근의 신도시계획에서 나타나는 각종 공간계획지표의 변화특성, 특히 안전이나 방범에 대한 계획지표의 특성을 분석하였으며, 이어서 안전한 도시공간 형성을 위한 유비쿼터스 기법과 전통적인 안전도시구상을 위한 방어공간이론, 최근의 환경설계를 통한 범죄예방(CPTED) 등과 비교분석하였다. 결과, 각각의 계획적 지표들이 계획단계부터 통합되어지지 않고 추진되어지고 있다는 것을 파악할 수 있었으며, 각각의 장단점을 보완, 연계하려는 시도가 부족하다는 것을 알 수 있었다. 특히, 본 연구의 주된 관심사였던 범죄예방를 위한 공간계획의 시점에서 보면, 건축적인 접근과 함께 비건축적인 접근이 상호보완적으로 추진되어야 함에도 불구하고, 기계적인 감시 등 비건축적 접근에 치중하는 경향을 파악할 수 있었다. 즉, CCTV 등의 활용이 시대적 요구라고 할지라도 물리적 공간계획의 효과를 상승시키는 방향에서 고려가 되어야 할 것이나 이에 대한 배려는 미약한 실정이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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