유선 네트워크의 빠른 전송속도 및 다양한 서비스와 무선의 편리성 및 이동성이 결합되어 새로운 서비스 영역을 창출하고 사용자와 서비스 제공자 모두에게 새로운 변화를 가져올 신기술로 유/무선 통합 시대가 전개되고 있다. 유/무선 통합 서비스 중에서 네트워크의 통합은 이기종 네트워크간 연동에 의한 네트워크 융합과 네트워크상에서 전송기술간 융합으로써 매주 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 상황 속에서 이기종 네트워크의 융합은 서로 다른 네트워크의 융합으로 인해 기존의 보안 기술 및 통신 기술을 그대로 적용하기가 매우 어려우며, 보안 측면에서도 많은 취약점을 내포하고 있다. 기존의 동종 네트워크에서 사용자의 인증 및 키 관리와는 다르게 이기종 네트워크간의 사용자 인증 및 키 관리는 새로운 기술이 필요한 실정이며 또한 동종 네트워크에서 이기종 디바이스간의 보안 기술 확립은 매우 중요한 사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이기종 네트워크 환경에서의 안전하고 효율적인 키 관리를 제안하여, 이기종 네트워크 디바이스간의 안전한 통신을 제공 할 수 있다.
이동 방송망에서 핸드오버는 단말의 이동성을 보장하는 매우 중요한 요소중의 하나이다. DVB-H (Digital Video Broadcasting for Handhold) 표준은 DVB-T(Digital Video Broadcasting - Terrestrial) 표준에 단말의 이동성을 향상시키기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 DVB-H 네트워크에서 핸드오버 성능을 향상시키기 위하여 새로운 방식을 제안한다. 제안된 핸드오버는 두 가지 형태의 단말을 대상으로 하는데 하나는 GPS수신기를 탑재한 단말이며 다른 하나는 GPS없이 동작하는 단말이다. 본 논문에서는 첫 번째 단말에서의 핸드오버를 위해 논문[1]에서 제안된 CDT(Cell Description Table)을 개선하였으며 두 번째 단말의 경우 새롭게 제안된 HMT(Handover Map Table)에 기반하여 미리 정해진 핸드오버 영역을 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 핸드오버 방식에서는 RSSI(Received Signal Strength Indication)의 신호패턴을 이용하여 핸드오버 영역을 추정한다. 제안된 핸드오버 알고리즘을 이용하여 핸드오버 시 소요되는 시간 및 전력소모를 최소화 할 수 있으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이와 같은 핸드오버 알고리즘의 성능을 분석하였다.
Background: Tongue reconstruction is challenging with the unique function and anatomy. Goals for reconstruction differ depending on the extent of reconstruction. Thin and pliable flaps are useful for tongue tip reconstruction, for appearance and mobility. This study reports lateral arm free flap (LAFF) as a safe and optimal option for hemi-tongue reconstruction, especially for tongue tip after hemiglossectomy. Methods: Thirteen LAFFs were performed for hemi-tongue reconstruction after hemiglossectomy from 1995 to 2018. Of the 13 patients, seven were male and six were female, age varying from 24 to 64 years. Results: All flaps healed uneventfully without complications. Donor sites were closed primarily. The recipient vessels for microvascular anastomosis were mainly superior thyroidal artery, external jugular vein. All patients returned to normal diet, with no complaints regarding reconstructed tongue and donor site. Conclusion: The LAFF is hairless, thin (especially with lateral epicondyle approach), and potentially sensate. They are advantageous features for tongue tip and hemi-tongue reconstruction. Donor site sacrifices the inessential posterior radial collateral artery, and the scar is hidden under short sleeve shirts. We believe that LAFF can be considered as the first choice flap for hemitongue reconstruction, over radial forearm free flaps.
서울시는 시민의 건강 증진과 이산화탄소 저감을 통한 저탄소 녹색성장 실현을 목표로 2015년부터 2020년 현재까지 공공자전거 대여소를 확장하고 있다. 매년 공공자전거에 대한 시민들의 접근성과 이용률이 증가하고 있으며, 이에 서울시는 수요와 접근성을 모두 고려한 공공자전거 대여소 신규 입지를 확장하고자 노력하고 있다. 공공자전거 대여소 위치는 주변 지형지물에 영향을 받으며, 수요량은 지역적 특성에 영향을 받으므로 이들을 고려한 신규 대여소 입지를 선정해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 서울시 공공자전거의 새로운 입지 선정을 위하여 2019년 서울시 공공자전거 데이터와 지리정보체계, 대중교통, 인구 등의 데이터를 전처리하여 신규 대여소 거치가 가능한 장소를 선별하고, 랜덤 포레스트를 이용하여 신규 대여소의 이용량을 예측하였다. 이를 바탕으로 평균 경사도, 대중교통과의 거리, 특화 시설과의 거리, 하천과의 거리 등이 자전거 이용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 도출할 수 있었다. 본 결과는 신규 대여소 설치 지역을 결정하는데 객관적인 통계적 지표가 될 것으로 기대한다.
Domestic materials & components industry is making a shift from quantitative growth to qualitative growth, while the paradigm of a future society is changing rapidly to energy, mobility, smartification and etc. The main features of materials & components industry are analyzed broadly based on three aspects that are: ① industry Status, ② the value chain structure, ③ the competitiveness. With regard to the national aspect, it is shown that the number of an export and a trade surplus increased consistently after the government advanced the policy on materials & components and Korea's trade deficit with Japan has been decreased. Moreover, the state's export ranking increased from tenth place in 2001 into sixth place in 2017, dedicating to the growth of a national economy. The analysis of the chain value indicates that specifications of an end product are set when the materials & components are combined with manpower, infrastructure and technologies. In terms of the competitiveness, it requires a long time and high costs to develop technologies on materials and it is important for components to have a process innovation and credibility wired. Following the industry structure with priority given on materials, Jeonnam Province accounts for 14.8% of national material production. As a result of analyzing Jeonnam's export competitiveness, it is measured that a serious polarization exists, revealing there are 6 major technology industries by 11 categories for materials & components, Jeonnam has presented 6 major materials & components considering the key industry and the new industry in future to remedy the mentioned problem so far, and plans to knock on the industry development through 10 different strategies.
운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
최근 들어 다양한 기술의 융복합화로 인하여, 제4차 산업혁명이 이루어지고 있다. 그 대표적인 기술이 사물인터넷을 이용한 헬스케어 시스템 분야이다. 기존의 헬스케어 시스템을 기반으로, 모바일 환경하에서 각각의 장치. 센서, 프로토콜 등을 통해, 환자의 진료 상태 및 기록을 관리할 수 있는 응용 분야로 발전되고 있다. 특히 사물인터넷에서 응용되는 시스템의 경우, 디바이스들의 제한된 자원인 메모리 용량 부족, 컴퓨팅 연산 능력의 저하, 저전력 기술 등의 특징을 가지고 있다. 데이터 보호를 위하여, 이러한 특징 때문에, 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 없게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생할 수 있는 보안 이슈를 해결하기 위한 고려 사항 및 헬스 시스템의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 각종 센서, 장치들이 기존의 기법을 통하여, 보안을 구현하기에는 안전하지 못하다. 보안의 위협 및 공격 요소를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 분석하고자 한다.
우주 탐사는 인류의 과학적 노력 중 가장 선두에 있으며, 행성 탐사 로버는 행성 지표면을 연구하는 핵심 장비이다. 행성 로버의 성능은 가파른 경사와 다양한 행성 지형을 탐지하고 통과하는 데 큰 영향을 미치며 특히 달과 같은 행성에서는 급격한 경사와 연약한 지면을 안전하게 등반하고 이동할 수 있는 능력이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서는 우주 행성 탐사 로버가 직면하는 가파른 지형과 연약한 지면을 모사하는 등반 시험장의 설계와 검증 방법을 종합적으로 소개한다. 먼저 달의 크레이터 지역의 지형 특성과 탐사의 중요성을 간략히 설명하고, 기존 등반 시험장의 개발 사례를 살펴보며, 현재 한국건설기술연구원에서 운영 중인 지반열진공챔버 내에 설치 예정인 등반 시험장의 설계 과정을 설명한다. 본 연구에서 제안하는 등반 시험장이 개발되면 실제 달의 환경과 유사한 고진공, 극한 온도 조건에서 로버의 이동과 탐사 능력을 정밀하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
주방 상부장은 주방 도구들을 수납하기 위한 필수적인 가구이지만, 높은 위치에 설치 및 고정되어 있어 상부장의 2층 또는 3층처럼 높은 곳에는 사람의 손이 접근하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 상부장의 기능을 유지하면서 사용자가 물건을 손쉽게 꺼내거나 보관할 수 있도록 높이 조절 기능이 추가된 상부장 구조를 제안한다. 사용자 편리와 안전을 위해 상부장 전체가 아닌 개별 층이 하강하도록 하였으며 선택한 층이 한 번의 동작으로 사용하기 편리한 높이까지 내려올 수 있도록 적절한 복합 링크기구를 설계하였다. 또한, 하강 과정에서 층이 기울어지거나 층간 간섭을 방지할 수 있는 최적의 하강 경로를 설정하였으며 이를 구현하기 위해 적절한 링크 길이와 조인트 위치 및 구속조건을 선정하였다. 보관된 물건들의 하중을 지탱할 수 있도록 FEA 해석을 통해 기구 장치에 대한 안정성을 검증하였으며 실제 제작을 통해 높이 조절 상부장의 정상 작동 여부를 확인하였다.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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