IT 융합서비스의 발전은 각종 대용량 미디어 컨텐츠의 폭발적인 수요를 요구하면서 저전력 고집적 서버인 마이크로서버에 대한 수요가 증가하고 있으며 기존 서버 패러다임을 효과적으로 개선하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 마이크로서버 시스템의 기능적, 구조적 구성 방안을 제시하기 위한 실행 Task 패턴에 따른 마이크로서버 시스템 성능비교 연구를 제안하여 요구에 맞는 적합한 네트워크 구조 및 구성에 따른 전체 인프라 개선에 대한 기준 결과를 제시한다.

본 논문에서는 가상화 기술을 지원하는 ARMv7 Cortex-A15 프로세서가 탑재된 임베디드 보드를 위한 실시간 운영체제(RTOS) 구현을 위한 방법을 제안한다. ARM Cortex-A15 프로세서가 지원하는 Generic Interrupt Controller와 Generic Timer에 대해 알아보고, 가상화 시스템에서 인터럽트 오버헤드를 줄이는 GICv2와 가상 타이머인 Generic Timer를 사용하여 실시간 운영체제인 FreeRTOS를 임베디드 보드에 이식하였다.

본 논문에서는 초고속 카메라가 아닌 일반 산업용 카메라를 이용하여 기존의 초고속 카메라와 비슷한 성능을 가진 골프 시뮬레이터 시스템을 개발하였다. 골프공 인식 카메라의 특성에 관하여 분석하였고, 사용하는 조명의 특성을 비교하여 카메라특성에 맞는 할로겐 램프를 사용한 조명장치를 설계 제작하였다. 영상처리 알고리즘을 이용하여 공의 속도, 방향, 높이 및 스핀을 계산하여 모니터에 디스플레이 하였다. 또한 게임 프로그램적인 요소를 반영하여 실제 데모용 키오스크 시스템을 구현하였다.

각종 산업현장에서 작업자들의 안전 불감증으로 인해 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 스마트 작업자 안전벨트 및 행동인식 기반 위험경보 시스템은 이러한 상황을 방지하고자 작업자가 안전벨트의 훅을 제대로 걸지 않고 일을 진행하는 경우, 작업장 내에서 뛰어다니는 경우, 잘못된 자세로 일하는 경우를 시스템에서 인지하고 작업자, 관리자에게 알림을 줌으로서 작업자의 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

본 논문에서는 강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍의 적용 방안을 제시한다. 제약 프로그래밍은 제약 만족 문제를 해결하기 위한 기법으로 대상 문제를 결정 변수, 도메인, 제약조건으로 표현한다. 본 논문에서는 시간표 작성 최적화 문제의 결정 변수로 강의실, 요일, 교시를 사용하였으며, 추가로 요일과 교시를 결합한 변수를 사용함으로써 보다 쉽게 제약 조건을 표현할 수 있도록 하였다. 또한 제약 프로그래밍에 의해 도출된 초기해를 또 다시 제약 프로그래밍을 통해 반복적으로 개선함으로써 더 좋은 강의 시간표를 작성할 수 있도록 하였다. 특정 학과의 강의 시간표 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 보다 빠른 시간 내에 초기해를 도출할 수 있을 뿐 아니라 최종적으로 더 좋은 해의 도출이 가능함을 확인하였다.

IoT 시대가 도래함에 따라 실시간으로 대규모 데이터가 발생하고 있으며 이를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 분산 처리 및 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 아파치 스파크는 RDD 기반의 인 메모리 처리 방식을 지원하는 분산 처리 플랫폼으로 다양한 기계 학습 라이브러리와의 연동을 지원하여 최근 차세대 빅 데이터 분석 엔진으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 아파치 스파크 기반 기계 학습 라이브러리 성능 비교를 통해 아파치 스파크와 연동 가능한 기계 학습라이브러리인 MLlib와 아파치 머하웃, SparkR의 데이터 처리 성능을 비교한다. 이를 위해, 대표적인 기계 학습 알고리즘인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용했으며 학습 시간 및 예측 시간을 비교하여 아파치 스파크 기반에서 실시간 데이터 처리에 적합한 기계 학습 라이브러리를 확인한다.

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

인공지능이 사회적으로 대두되면서 많은 양의 관련 연구가 시작되고 있다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 역전파 학습의 진행 과정을 시각화 하는 것을 목표로 하고 있다. 다층 퍼셉트론 신경망은 학습의 진행 과정과 그 방식은 잘 알려져 있으나 각 신경의 값이 어떻게 변화되어 가는 지는 눈에 보이지 않는다. 이러한 과정에 대해 시각화를 통해 값이 변하는 과정을 눈으로 쉽게 관찰할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목표이다. 본 연구결과는 향후 다층 퍼셉트론 신경망을 기반으로 하는 다른 모델의 시각화에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 논문은 Predicate Tree를 이용한 질의 최적화를 서술한다. 인터넷 등의 보급으로 데이터는 급등했으며 이러한 대용량 데이터를 처리하기 위해서는 적적한 모델이 필요하다. 시멘틱 웹은 컴퓨터가 해독할 수 있는 데이터의 형태로 데이터를 저장하는 것을 말하며, RDF는 시멘틱 웹에서 중요한 역할을 한다. RDF는 유동성과 데이터의 규모가 크며 그래프 모델을 통한 질의 처리는 데이터가 커짐에 따라 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 시멘틱 웹의 포맷인 RDF를 제안하는 기법인 Predicate Tree를 이용하여 데이터를 저장하고 처리한다.

본 논문은 온톨로지를 분석할 때 사용하는 추론엔진의 대한 연구와 비교를 서술한다. 온톨로지를 분석할 때 메타데이터로 검색하고 이를 바탕으로 데이터를 추론한다. 이러한 온톨로지는 시멘틱 웹에서 중요하며 논리를 바탕으로 추론을 적용하여 데이터를 분석한다. 이러한 추론엔진의 적용 사례는 사물 인터넷, 상황인식, 전문가 시스템 등 다양한 곳에 적용이 가능하다. 추론엔진의 연구와 비교를 통하여 추론 기술에 대한 연구와 조사를 서술한다.

본 논문은 SDN을 가상머신을 통하여 구현하는 방식에 대해 서술한다. SDN은 최근 들어 네트워크 분야의 패러다임으로 부각되었으며 여러 분야에 적용되고 있다. OpenDayLight는 SDN을 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼으로 SDN과 NFV를 모두 제공하는 점에 있다. 본 논문에서는 OpenDayLight를 통하여 컨트롤러를 구축하고 Mininet를 통하여 스위치 구축을 통해 SDN 환경을 구축하는 방법에 대하여 서술한다.

본 논문은 RSSI 값을 이용한 Zigbee Commissioning 기법에 대하여 서술한다. Zigbee는 대표적인 무선 통신 표준 기술로 다양한 분야에서 활용 하고 있으며, Zigbee를 이용한 Commissioning은 주로 Smart Led와 같은 분야에서 활용되고 있다. Zigbee Commissioning의 주된 과제는 기기와 네트워크를 구성하는 것에 있는데 RSSI신호에 민감하여 각 디바이스를 식별할 때에 문제점이 있다. 본 논문에서는 RSSI값을 제안하는 알고리즘을 이용하여 효율적으로 Zigbee Commissioning하는 기법을 서술한다.

본 논문에서는 전자기록의 장기보존전략을 선정하기 위해 전자기록 위험평가를 위한 위험요소 평가 방안을 제안한다. 이 방안은 전자기록의 포맷 정보를 기반으로 전자기록의 위험도를 평가하여 향후 장기보존을 위한 전략을 제시하므로 30년 이상의 준 영구 보존이 필요한 장기보존 전자기록에 대한 위험도 평가에 적합하다. 따라서다양한 소프트웨어를 사용하여 생성되는 전자기록을 단지 저장하는 것이 아니라 향후 활용이 가능하도록 전자기록물의 장기보존 전략 수립에 활용이 가능하다.

본 논문에서는 파일 포맷에 대한 위험요소 평가를 기반으로 해당 포맷에 대한 장기보존 방안을 제시하는 절차 및 시스템 구축에 필요한 아키텍처를 정의하였다. 파일포맷이 사양화된 경우 이를 재현할 수 있는 장기보존전략으로 마이그레이션과 에뮬레이션 방안이 제시되고 있는데 개별 포맷에 대한 위험도 평가를 통해 가장 적합한 보존전략을 선정하여 전자기록의 재현성을 부여하는 연구를 진행하였다.

본 논문에서는 Kinect 센서 기반의 Connecting Dots 게임을 설계하고 구현한다. 이 게임은 유아용 게임으로 3개 스테이지로 구성되며 각 스테이지는 난이도에 따라 벨, 꽃, 사자 점선 그림으로 구성한다. 각 스테이지에서는 그림 내의 점선을 연결하여 하나의 그림을 완성한다. 각 스테이지 마다 그림 하단에 힌트로 영어 단어가 제시되어 사용자가 그 힌트를 이용하여 그림을 유추 할 수 있다. 또한, Kinect 센서로 얻은 플레이어의 스켈레톤 정보와 점선 좌표를을 이용하여 플레이어를 연동시킨다.

실시간 객체 인식은 카메라로부터 입력받은 영상 내에 존재하는 객체를 실시간으로 처리하는 기술로써 정확한 인식률과 빠른 인식 속도를 가져야 한다. 하지만 인식 속도가 보장되지 않으면 실시간으로 객체를 인식 할 수 없고 인식률이 보장되지 않으면 객체 인식을 통해 구현한 기능이 올바르게 동작하지 않을 수 도 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 객체를 인식하는 기술을 분류하고 연구 동향을 소개한다. 그리고 실시간 객체 인식을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.

이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.

소나 영상 시뮬레이션은 실시간 처리를 위해 병렬처리를 사용하여 연산성능을 증대시키고 있다. 하지만 모듈 간 병렬처리, 영상처리 알고리즘, 방대한 데이터 처리와 같은 시뮬레이션에 적용되는 작업은 성능향상을 위한 최적의 연산장치와 병렬처리 기법이 달라 실시간 처리를 위한 최적화가 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 소나 영상 시뮬레이션의 개발을 위해 연산장치 및 병렬처리 기법에 따른 기술을 분류하고 실제 적용된 사례들을 소개한다.

무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 취약점으로 인해 공격자는 쉽게 훼손된 노드를 만들어 센서 네트워크를 공격한다. DoS 공격에 해당하는 플로딩 공격은 노드의 에너지 손실과 경로 상의 노드의 에너지를 전부 소비시켜 네트워크 수명이 단축된다. 본 논문에서 제안 기법은 노드의 에너지가 적은 지역에서 다중경로 라우팅을 적용해 각 노드의 부하를 줄이고 네트워크 수명을 증가시키는 보안기법을 제안한다.

본 논문에서는 상용화된 음성-인식 디바이스가 다른 임베디드 모듈과 통신하며 스마트홈 중앙처리 서버역할을 수행하려 할 때 제작사에 의해 개발되어지지 않거나 제한된 모듈과 서비스만을 제공한다는 문제점을 해결하기 위해 사용자가 직접 간단한 작업으로 원하는 기능의 모듈을 개발하여 자유롭게 음성인식명령을 추가할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼의 개념은 특정 OS에 종속되지 않으므로 다양한 시스템에서 제공될 수 있도록 설계되었으며 실험 플랫폼은 Windows기반으로 제작되었으나 다른 시스템에도 같은 개념을 적용하여 제작할 수 있다.

본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

본 논문에서는 Microsoft Azure 플랫폼의 Azure PowerShell, Azure CLI(Command Line Interface), REST API를 활용하여 클라우드 기반 서비스 포털과 관리 포털을 개발함으로서 중소건설사에서 건설현장의 공사원가 관리 및 일일 관리를 위한 모듈과 서비스 제공을 위해 필요한 서비스 포털 및 관리 포털과 제품 관리 모듈 등 클라우드 서비스 구축 수행하였다.

PC 또는 모바일 기기를 이용한 검색을 위해서는 키보드 또는 터치패드를 이용하여 키워드를 입력하는 고전적인 방식이 현재까지 널리 사용되고 있다. 음성, 이미지, 제스처 등을 이용한 새로운 검색 기술들이 등장하고 있지만, 관련 검색엔진의 문제로 검색 결과가 다소 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 기존의 포털 검색의 키워드 입력 방식과는 달리, 검색하고자 하는 대상을 스마트폰과 같은 모바일 기기의 카메라로 촬영하면 해당 촬영 이미지가 사용자 입장에서는 검색 키워드와 같이 동일한 역할을 할 수 있도록 CNN기법을 사용하여 Image-to-Text 형태의 모바일 비주얼 검색 서비스에 대해 제안한다.

요우커를 중심으로 한 한류 열풍은 연예인, 미디어 콘텐츠 시장을 넘어서 한국산 제품에도 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 화장품을 비롯한 뷰티 관련 제품은 가장 대표적인 시장으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 공공데이터 및 소셜 웹 데이터를 이용하여 화장품 관련 기업의 비즈니스를 위한 뷰티 트렌드 분석 서비스를 제안한다. 소셜 웹 데이터는 국내외 뷰티 시장에 대한 제품인지도를 중심으로 분석되며, 공공데이터는 국내에서 유통되는 화장품에 대한 안정성을 중심으로 분석한다.

비콘 서비스란 가까운 범위 안에 있는 사용자 위치를 찾아 메시지 전송, 모바일 결제 등을 가능하게 하는 스마트폰 근거리통신 서비스로, O2O 실현에 핵심적인 역할을 담당한다. 비콘을 활용하면 사물과 상황인식, 콘텐츠 푸시, 실내위치 측위, 자동체크인, 지오펜스 등 다양한 서비스 제공이 가능하다. 본 연구에서는 비콘을 활용하여 출석을 체크하는 자동 출석 시스템을 구현하였다. 자동 출석 시스템에서는 사용자가 강의실에 들어오는 것을 인식하여 출석 검사를 하며, 이 자료를 인터넷을 통하여 데이터베이스에 저장한다. 다양한 강의를 구별할 수 있으며, 들어온 시간, 나간 시간 등의 검사가 가능하며, 이를 좀 더 보완한다면 상황인식 시스템으로써 다양한 서비스와 연계시킬 수 있다.

본 논문에서는 작물재배에 대한 전문지식이 없는 초심자를 위하여 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터를 취득하는 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 도시농업의 증가와 정밀 고소득 장물에 대한 수요가 증가되고 있어 이에 필요한 작물의 재배자료에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스로 구축에 관한 연구를 진행하고자 한다. 작물 재배 데이터의 취득은 작물 데이터를 취득하는 계측 및 제어부와 계측데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기초로 작물재배 데이터를 처리하는 서버부분으로 구성되며, 계측 및 제어부에서 재배환경의 온도, 습도, 그리고 광량, 수분공급시기, 영양분 투입 데이터를 계측하여 일정 시간마다 서버로 저장한다. 따라서 본 논문에서 구축하고자 하는 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터는 최적의 작물 생장환경을 지속적으로 제공하여 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.

사물인터넷 환경의 다양한 기기에서는 매초마다 시스템 로그 데이터, 온도, 습도, 조도 및 위치 정보 등과 같은 데이터를 지속적으로 생성한다. 이렇게 생성된 데이터는 기기 안에서 대부분 소멸되거나 수집된다 하더라도 시스템 개선의 일부 목적으로 활용하는데 그칠 뿐이다. 본 논문에서는 각각의 사물인터넷 기기에서 발생하는 비정형 데이터를 스트리밍 방식을 통해 수집 서버로 전송하고 이를 유연한 스키마 구조를 가지는 NoSQL 데이터베이스에 적재하는 프레임워크 설계를 제안한다. 이렇게 수많은 장비로부터 수집된 로그 및 센싱 데이터는 빅데이터 분석을 통해 산업의 현장에서 생산성 향상을 위해 사용할 수 있으며 공공의 목적으로 도심지의 교통문제 해소와 재난 및 재해 예측에 활용될 수 있다.

최근 서울에 자동차 보유 대수가 급증함에 따라 주거나 상가 밀집 지역에서 주차 문제는 갈수록 심화되고 있어 이에 따른 주차공간 확보 및 기존 주차 공간의 활용할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 공유경제 개념을 도입하여 개인이나 단체가 소유하고 있는 주차 공간을 사용하지 않는 시간대에 주차 가능 공간을 다른 사람들과 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 플랫폼은 웹, 안드로이드, 라즈베리파이, 데이터베이스로 구성되어 있으며 실제 주차장에 설치된 초음파 센서와 CCTV 이미지를 분석하는 OpenCV를 이용하여 현재 주차장의 사용 중인 공간과 비사용 중인 주차 가능 면수를 분석하고 분석한 정보를 사용자들에게 제공한다.

현대인의 실생활은 무수히 많은 사물간의 데이터를 주고받을 수 있는 연결고리로 이루어져 있다. 이러한 연결고리 속에서 우리는 IoT(Information of Things), 즉 사물인터넷을 쉽게 경험할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷의 활용으로 인한 차량 내 각 시트에 무게를 측정할 수 있는 하드웨어 시스템 및 안전벨트 연결 확인 하드웨어 시스템을 부착하여, 차량 내 탑승인원을 파악하고 그에 대한 할인 시스템을 개발하여 차량감소 효과로 인한 주차공간 확보 및 대기오염으로부터 청정효과를 기대할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

빅데이터는 인터넷의 발달로 인하여 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 양의 정보가 생산되어지는 데이터를 말한다. 빅데이터를 활용하는 다양한 사례 중 기업에서 활용된 사례로 사람들의 구매데이터를 분석하여 개인의 구매 취향을 분석한 뒤 구매자가 원하는 제품을 빠르게 안내하는 시스템이 있으며, 정부에서 빅데이터를 활용된 사례로는 사회복지 자금이 대상자들에게 제대로 지급되고 있는지 판단하여 부정수급자를 원천봉쇄 하는 시스템이 있다. 이처럼 빅테이터가 인간의 삶에 긍정적인 영향을 주는 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데 본 논문에서는 빅데이터를 이용한 IoT의 활용사례를 알아보고, 긍정적 사례와 부정적인 활용사례를 분석한 뒤 그 발전방향에 대해 제시하고자 한다.

최근 소형 IoT 디바이스의 보급에 따라 모든 것이 인터넷과 연결되는 초연결 사회로 발전하면서 IoT 플랫폼 및 서비스 시장규모가 급격히 확대되고 있다. 특히, 스마트 홈을 위한 IoT 플랫폼에 대한 연구와 개발이 집중되고 있는데, 본 논문에서는 이러한 스마트 홈에서 다양한 IoT 기기의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 분석한다. 본 논문의 IoT 기반 상황 인식 추론 시스템은 상황 정보를 RDF Triple 구조로 표기하며, 서버의 경량화 추론 엔진을 이용하여 사용자가 입력한 룰을 기반으로 주변 상황을 추론하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다. 이러한 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 확인하기 위해, 본 논문에서는 기존 PC 기반 상황 인식 추론 시스템 서버와 IoT 노드 기반 시스템 서버에 대한 메모리 사용량, 메모리 할당량, CPU 사용량을 비교한다.

SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

This paper compares operational and network analysis of centralized and distributed repository for big data solutions in the IoT enabled Smart Grid environment. The comparative analysis clearly depicts that centralize repository consumes less memory consumption while distributed locality-based repository reduce network complexity issues than centralize repository in state-of-the-art Big Data Solution.

IoT devices are interconnected in global network with different functionalities and manage the data transfer in cloud computing. IoT devices can be used anytime, anywhere with any device with different applications and protocols. Same devices but different applications according to end user requirements such as sensors and Wi-Fi devices, reusability of these applications can enhance the development process. However, large number of variations in cloud computing make it difficult the features selection in application because of compatibility issues of devices. In this paper we have proposed multi-Software Product Lines (multi-SPLs) approach to manage the variabilities and commonalities of IoT applications and protocols. Feature modeling is used to manage the commonalities and variabilities of SPL. We proposed that multi-SPLs feature model is more appropriate for modeling of IoT applications and protocols.

여러 약재의 복합적인 작용으로 치료를 행하는 한의학의 특성으로 여러 처방과 약재 조합들을 기억하고 있어야 하는 한의사의 어려움을 줄이고 환자에게 보다 높은 질의 의료 서비스를 제공할 수 있는 환경을 만드는 것이 목적이다. 다양하고 복합적인 약재의 조합으로 증상을 치료하는 한의학의 특성 때문에 셀 수 없이 많은 약재의 조합이 존재하며 한의사가 이 모든 조합을 기억하기는 어렵기 때문에 한의사들이 환자를 처방함에 있어 조금이라도 보탬이 될 수 있는 처방 지원 시스템을 개발할 필요가 있다. word2vec을 이용하여 처방과 약재의 조합을 추천해주며 분석을 통해 산출된 약재의 조합과 그 조합이 실제 의서에 존재하는지의 여부를 함께 알려주어 한의사가 보다 더 주의하여 환자에게 처방할 수 있다.

오늘날 도시의 규모가 커지고 도시의 기능이 점점 복잡해진다. 또한, 도시에는 사람들이 많이 살고 있으며, 계속해서 도시로 사람들이 모이게 된다. 그러므로 도시에서의 삶은 서로 간에 점점 더 가까워지고 많은 부분에서 이웃 사람들과 연결되고 공간과 시간을 공유하게 된다. 특히, 사람들이 대중교통을 이용하면서 원하든 원치 않았든 많은 소리에 노출 되며, 그 소리에 대한 영향으로 서로 피해를 보기도 한다. 서울은 세계에서 가장 혼잡한 도시 중 하나이며, 이런 서울의 대중교통 중 마을버스는 좁은 골목길을 포함해 도로를 다니며 시민들의 공공의 이동을 담담하고 있다. 이 마을버스를 사용하는 사람들은 일반적으로 차량 내에서 좋은 승차감, 높은 공기질 및 적은 소음에서 이용하기를 원한다. 본 논문에서는 마을버스의 실내 소음에 대한 성가심도를 소음도 및 혼잡도에 관하여 분석한다. 그리고 이러한 상황별로 어떠한 경우에 성가심도가 높은지를 판단하고, 저감하는 방법을 마련하도록 하고자 한다. 분석결과 마을버스 내부 소음은 새 차와 오래된 차에서 큰 차이를 보이지 않았고, 성가심도 또한 도로 상황에 따른 소음의 정도에 민감한 반응을 보임을 확인하였다. 그래서 저감대안으로는 차량의 소음이 적게 발생 시키는 운전과, 차량의 정비 등을 제안하고자 한다.

공탁이란 채권자의 수령거절이나 수령불능 또는 채권자를 알 수 없는 등으로 변제를 할 수 없는 때에 변제자가 채권자를 위하여 변제의 목적물을 지방법원 공탁소에 임치함으로써 채무를 면하는 제도를 말한다. 또한 권리의 실현과정에서 다양한 기능을 하고 있는 법적제도이지만, 국민의 권리실현을 위한 채무자 보호입장에서 실질적으로 사적기관에 이임되는 경우가 많다. 특히 오랜 역사 속에서 발전되어 온 공탁제도는 처음에는 선의의 채무자를 보호하기 위한 제도로 출발하였으나, 현재는 권리구제적인 측면에서 제재나 보안수단으로 발전되어 온 것이 사실이다. 그러나 이 공탁제도가 시대상황을 잘 반영하여 운영하고 있지만, 공탁물의 범위에 있어서 외국화폐나 사법상의 재산권을 표창하는 증거증권은 그 범주에 들지 않는 문제점 등이 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 외국의 입법례를 통하여 우리의 현행 민법 하에서 국민의 법 감정과 정서에 맞는 가장 바람직한 공탁제도의 방향을 제시하고자 한다.

본 연구는 의료서비스를 생산 제공하는 병원조직의 계선조직 관리자의 리더십 스타일이 부하직원들의 직업존중감과 조직행동에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 본 연구에서 사용할 관리자의 리더십 스타일은 헤이컨설팅 그룹에서 제시한 6가지 리더십 스타일인 지시명령형, 비전제시형, 관계중시형, 집단운영형, 규범형, 육성형 리더십스타일을 사용하고자 한다. 각 리더십 스타일이 직원들의 직업존중감, 즉 부서 내에서의 커뮤니케이션 수준, 직무몰입, 직무만족, 자기비전 자각 및 이직의사 등 조직행동에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 또한 관리자의 리더십 스타일과 직업존중감에 따른 조직행동, 즉 직무만족, 조직충성도, 자기계발의지, 이직의도 등에 대해서도 분석하고자 한다. 연구표본으로는 사립대학교병원 1개, 국립대학교병원 1개, 500병상 이상 규모의 종합병원 1개이며, 조사 및 분석에 활용할 개선조직은 진료행정부서인 원무과(부), 진료지원부서인 의무기록실(팀), 의료기사, 간호과(부)이다. 연구의 결과를 통해서 직원들이 가장 선호하는 관리자의 리더십 스타일을 도출함과 동시에 각 리더십스타일의 장단점을 통하여 직원들의 직업존중감 확대와 생산적인 조직행동이 조직성과로 이어질 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

우리나라의 대표적인 노인여가활동 프로그램의 중심인 경로당은 노인여가복지시설로 노인복지법 제36조에 의거 만65세 이상인 지역노인이 자율적으로 친목을 도모하고 취미활동과 공동작업장을 운영한다. 또한 각종 정보교환과 기타 여가활동을 할 수 있도록 하는 장소를 제공함을 목적으로 하는 시설이다. 그러나 선행연구들에 의하면 가장 가까이에 있는 시설이지만 여러 가지 이유로 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 노인여가활동 프로그램과 관련된 연구들의 결과를 토대로 현황을 분석하고, 노인여가활동 프로그램의 가치를 극대화하고 지속가능성을 확보하기 위한 방안에 대하여 제안하고자 한다.

illegal medical advertisement have been on the rise, and false and exaggerated medical advertising are increasing the damage to medical consumers. Therefore it is urgent to take countermeasures about this. Thus, this paper try to analyzes the characteristics of general commercial and other medical advertisements and looks for alternatives that can minimize the damage caused by illegal medical advertisements and institutional weaknesses by analyzing the regulatory trends in medical advertising.

최근들어 보험사기로 인한 피해가 날로 극심해지고 있다. 이러한 보험사기로 인한 피해를 예방하고 억제하기 위해 오랜시간 논의를 해왔으며, 결국 보험사기방지 특별법을 제정하여 2016. 9. 30. 시행하였다. 그러나 단지 이러한 특별법 시행만으로는 보험사기로 인한 폐해를 완전히 해결할 수 없다. 따라서 특별법 시행으로 인한 현실적인 보험사기 억제효과를 살펴보고 이에 대한 문제점을 분석하여야 한다. 이에 본 연구에서는 보험사기방지 특별법 시행으로 인한 효과에 대하여 현실적으로 살펴보고, 이에 대한 문제점을 모색한 후 개선방안을 제시해 보고자 한다.

본 논문에서는 오픈마켓에서의 여행상품을 구입하기 전에 자신의 여행 기간을 입력하고 각 여행상품을 자신의 스케줄에 등록하여 개인에게 최적화된 여행 스케줄을 작성할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 개인화된 여행스케줄 생성을 위한 추천시스템은 설문형식의 사전 설정으로 개인이 선호하는 여행지를 선택하고 사용자와 유사한 성향을 지닌 기존 사용자들의 선호 콘텐츠를 추천하며, 여행상품 큐레이션 지원을 위해 현재 사용자의 상품페이지 방문패턴의 분석과 고객의 성향을 계량화한다.

현재 국내외에 거실을 잡기위한 노력들이 전방위적으로 이뤄지고 있다. 거실에서 쉽게 쇼핑을 하고, 커튼이나 조명을 켜고, 음악을 듣고, 피자를 시켜 먹으며, 외부 약속을 위해 택시를 부르는, 글로벌 기업들의 '스마트 홈'의 기능으로 인공지능과 음성인식을 통한 산물이 되었다. 또한 이러한 데이터를 중심으로 빅데이터의 보고가 되어간다. 때문에 구글, 아마존, MS, 삼성과 우리나라의 SKT와 LG 등의 기업들이 이러한 기술기반으로 접근하는 현황을 파악하고, 기술에 대한 적정성을 제안할 필요가 있다.

SW 교육의 중요성은 이전 보다 강조되고 있지만, 학습의 사각에 놓여있는 학습부진아를 위한 SW 교육 과정의 개발은 거의 존재하지 않는다. 따라서 초등 학습부진아를 대상으로 SW 교육 과정을 개발하여 그들의 학습 흥미도를 높일 수 있도록 레고 위두 2.0을 기반으로 설계하고자 한다.

본 논문에서는 초등학생 학습자의 기초 알고리즘 개념 습득을 위한 Think-aloud 기법 적용 프로그램을 제안한다. 이 프로그램은 추상적인 대상에 대한 논리적 사고가 어려운 초등 학습자들에게 알고리즘 개념 및 표현 방법을 구체적으로 가르칠 수 있는 기법인 Think-aloud 기법을 활용한다. 연구는 ADDIE 모형에 따라 이루어졌으며, 개발된 프로그램의 내용으로는 교육과정의 성취기준에서 다루고 있는 세 가지 구조(순차, 반복, 선택)를 약간의 변형을 거쳐 다루었다. 또한 종합 연습을 통해 다양한 교과와 실제 생활이 알고리즘과 관련지을 수 있음을 알게 하였다. 후속 연구로는 개발된 프로그램의 검증 및 수정과 실제 현장에의 적용, 프로그램에 대한 전체적 평가 및 최종 수정이 이루어질 것이다.

현대사회에서 소프트웨어는 기존에 비해서 매우 중요한 역할을 가지고 있다. 여러 국가에서는 소프트웨어 프로그래밍 교육이 교과과정에 반영되었으며 우리나라는 2015개정교육과정을 통해 반영되었다. 또한 실제적인 문제해결의 기회를 제공하는 피지컬 컴퓨팅이 포함되었다. 하지만 단순하게 회로만 이용해서는 학생들의 흥미를 가지게 하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 중학교에서 피지컬 컴퓨팅의 효율적인 수업을 위해 3D 프린터를 이용해서 제작한 교구를 바탕으로 수업에 활용하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구는 우선 수업하고자하는 피지컬 컴퓨팅 회로를 구현하였으며 이를 3D 프린터를 이용하여 적절한 교구를 설계하는 과정으로 이루어진다.

본 논문에서는 2016년 현재까지 국내에서 진행된 다양한 앱인벤터 교육 프로그램 개발 연구를 분석하고 그를 통해 향후 앱인벤터를 활용하는 소프트웨어 교육의 개발 방향에 대해 제안하고자 하였다. 이를 위하여 국내 학술연구정보서비스시스템에 등재된 앱인벤터 교육 프로그램 개발 연구를 수집하였으며 개발 연도, 대상, 운영방식을 중심으로 분석하였다. 그 결과 교육 프로그램 개발이 지속적으로 이루어지고는 있으나 초등학생을 대상으로 하는 프로그램이 대부분이었으며, 운영방식 또한 단순한 코딩 따라하기 식이나 앱 개발을 목적으로 하는 것이 많아 향후 교육 프로그램 개발에 있어 개선이 필요하다.

소프트웨어는 일상의 삶을 더 편리하게 해 주는 도구 이상으로 우리의 생활 깊숙이 침투하였으며, 소프트웨어로 인해 산업의 구조가 바뀌고 세상이 바뀌어 가고 있다. 이러한 소프트웨어의 중요성을 인식하고 2015 개정 교육과정에서는 초등학교에서부터 소프트웨어를 이해하고 제작하는 교육이 실행될 예정이다. 하지만, 소프트웨어라는 것은 추상적인 개념으로 아동의 경험과 연결시켜 소프트웨어 교육이 이루어지기는 어려웠던 것이 사실이다. 존 듀이는 일상적인 삶의 경험 영역 내에 들어 있던 것들로부터 교육을 도출해 낼 수 있다고 하였고, 이는 아동의 입장을 신중히 고려한 방식이다. 따라서, 소프트웨어 교육 또한 아동의 일상경험에서 출발한다면 보다 효과적인 교육이 이루어 질 수 있으리라고 본다. 이에 본 연구에서는 존 듀이의 철학적 관점에서 소프트웨어 교육에 시사하는 바를 대해 논의해 보고자 한다.

본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍을 접해보지 않은 IT비전공자를 위한 5W1H 6하 원칙 개발도구를 제시하며, 이하 '5W1H 프로그래밍 모델'이라 칭한다. 이 개발도구는 육하원칙 개념을 적용하여 사용자가 프로그래밍 언어를 배워 코드를 작성할 필요 없이 '누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게'의 6하 원칙적인 행동양식으로 간단한 선택만을 통해 간단하게 프로그램 로직을 작성하여 대상 시스템을 동작시키는 네이티브 코드로 변환해줌으로서 프로그래밍 언어를 배우지 않은 사용자들도 시스템 개발을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 개념은 대부분에 시스템에 적용할 수 있으며 본 논문에서는 아두이노 스케치의 슈퍼루프에 적용하여 실험하였다.

모바일게임이 발전하면서 여러 디스플레이 제품과 유동적 연결이 가능하게 되었고 이를 통한 쾌적한 게임 환경이 가능하게 되었으나, 여전히 게임의 컨트롤러가 게임 진행 화면을 가려 몰입감이 떨어진다. 그렇기 때문에 Unity 3D 엔진을 이용한 First-person Shooter 게임 제작과 게임 컨트롤을 위한 Android Device Controller를 이용하여 외부 디스플레이 연결 시 컨트롤러와 게임화면이 분할되는 시스템을 개발하였다. 사용자가 모바일 디바이스를 게임 컨트롤러로 사용하여 콘솔게임 환경과 같은 편리한 조작이 가능하게 하는 효과가 있다.

DoS 공격은 증가하고 있지만 비용이 많이 들다보니 제대로 된 방어를 하지 못 하고 공격을 당하는 경우도 많다. 저렴한 DoS 방어 시스템의 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 저 대역폭 DoS 공격을 방어하는 시스템 개발을 하고자 한다. 방어시스템의 물리적 구조는 듀얼 홈 게이트웨이 구조를 사용하며, DoS 탐지 방법으로는 일반적인 상황에서의 인 바운드되는 프로토콜별 패킷의 값을 세어 그 값을 평균값과 비교하여 탐지하며, 1초 단위로 IP와 SYN, FIN 플래그 값을 세어 그 값을 평균값과 비교하여 탐지하며, 2초 단위로 IP와 SYN, FIN 플래그 값을 세어 임계값을 넘어서면 차단하는 방식을 사용한다.

본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 이 제어방법은 RC 조종기에서 노브를 이용하여 사용자가 제어하는 신호를 쿼드콥터의 리시버단에서 수신한 뒤 출력되는 PWM 신호들 중에서 쓰로틀, 피치, 롤 제어정보를 필요시 변경하는 방법으로 충돌을 방지한다. 충돌을 예측하기 위해서 전후, 좌우, 상하 6방향에 레이저 거리측정센서를 장착하고 주기적으로 거리를 측정한다. 그리고 측정 거리를 이용하여 장애물 유무를 판정하고 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 쿼드콥터의 비행제어부로 전달함으로써 충돌을 방지하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 충돌방지 방법을 쿼드콥터에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.

본 논문에서는 APT 공격의 공격 시나리오와 그에 따른 방어 시나리오를 구상하여 기존 방어법의 문제점을 찾고 방어대책을 제시하고 솔루션을 구축하였다. 제안된 방어 프로세스는 기존의 방식과 달리 END-POINT에서 침투에 대해 모니터링을 통하여 APT공격에 대응하는 방식이다. 공격 툴 넷버스, 백오리피스, 서브세븐, 스쿨버스를 이용해서 공격을 시도 한 뒤 본 논문에서 구축한 방어 프로세스를 이용하여 방어 실험을 실시하였다.

현재 스마트 기기가 상용화된 우리 사회에서는 대부분의 사람들이 PC를 접하는 시간 보다 스마트 기기를 접하는 시간이 늘어가고 있으며 그것은 게임 산업 측면에서도 같은 추세를 보이고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 환경에서 스마트 기기만의 특성을 살려 게임을 개발하였으며, 그 중에서도 자이로 센서를 활용하여 캐릭터의 움직임을 구현하였다. 본 논문에서는 사용자들이 재미있고 쉽게 플레이 할 수 있는 어드벤처 3D 러닝게임을 기획, 설계 구현한 것에 대하여 다루었다.

본 논문에서는 USB 파일을 보호하기 위한 USB 파일 보호 프로그램을 설계하고 구현한다. USB 파일 암호화 프로그램은 암복호화시 패스워드를 기반으로 하여 사용자 편의성을 고려하고, USB 저장장치의 파일 각각을 패스워드 가반으로 암호화함으로써 파일들의 외부유출을 방지하여 분실 시 보안에 취약했던 USB 저장장치의 안전성을 향상시킨다.

현재 사물인터넷 시장이 커져감에 따라 사물인터넷 보안위협도 증가하고 있다. 시중의 가정이나, 회사 등에서 사용하는 사물인터넷 플랫폼은 사용자 개개인에 대해 각 장치의 제어권한을 설정할 수 없다. 이로 인해 보안사고, 자원낭비 등 여러 문제가 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 관리자가 사용자 개개인에게 각 장치의 제어 권한을 설정하고, 인증을 거친 사용자가 장치를 쉽게 제어할 수 있는 사물인터넷 플랫폼에서 활용할 수 있는 권한 인증 모델을 제시한다.

기존의 상용화된 인체공학적 자세교정 의자나 의학적 치료 솔루션은 상대적으로 고가이며 사용자친화적인 접근성을 제공하기 어려웠다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 소형 방석에 압력 센서를 접목하고 사용자에게 교정 상태를 상기시키는 시스템을 연구하고 이를 더 사용자 접근성이 좋은 방식을 고안하고자 한다. PushBullet[1] API를 사용하여 Non-Client Application 중심의 Multi-Device 기반 Push notification 기능을 연구하고 이와 기존의 바른 앉은 자세를 유지하는 자세교정 시스템을 결합한 방식을 제안한다.

최근 그래픽 처리 장치는 DRAM에 대한 접근을 줄이고자 여러 메모리 계층을 사용하고 있다. GPGPU의 L2 캐쉬는 요청 데이터의 타입에 따라 별도로 접근하는 L1 메모리와 다르게 레이턴시가 긴 DRAM에 접근하기 전에 모든 데이터 타입이 접근 가능한 캐쉬이다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 명시하는 다양한 데이터 타입에 대하여 접근 및 적재를 허용하는 L2 캐쉬를 오직 텍스쳐 데이터만을 허용하도록 하여 변화하는 성능을 분석하고자 한다. 본 실험을 위해 텍스쳐 데이터 이외의 데이터 타입은 L2 캐쉬를 바이패스하여 바로 DRAM에 접근하도록 구조를 변경한다. 실험을 통한 분석 결과 텍스쳐 데이터만을 허용하는 경우 대부분의 벤치마크에서 성능 감소가 발생하여 기존 구조대비 평균 5.58% 감소율을 확인하였다. 반대로, 본 논문의 실험 환경에서의 L2 캐쉬의 적중률이 낮은 애플리케이션인 needle은 불필요한 L2 접근을 바이패스 함으로써 전체적인 성능 증가를 이끌어낸 것으로 분석된다.

본 논문에서는 CPLD 구조를 고려한 게이트 레벨 글리치 제거 방법에 대해 제안하였다. CPLD는 AND-OR 게이트의 2단 구조를 가진 LE를 기본 구조로 구성되어 있는 소자이다. CPLD로 구현할 회로에 대한 DAG를 CPLD 구조에 맞도록 그래프를 분할하여 매핑가능클러스터를 생성한다. 생성된 매핑가능클러스터는 내부의 글리치와 전체 회로에 대한 글리치 발생 가능성을 검사하여 글리치를 제거한다. AND게이트와 OR게이트를 사용하는 2단 구조는 게이트가 달라 글리치가 발생될 수 있는 가능성을 검사하기 어렵다는 단점이 있어 AND-OR 게이트의 2단 구조와 동일한 구조를 가지고 있으며 게이트가 동일한 NAND 게이트를 이용하여 전체 회로를 변환한 후 글리치 발생여부를 검사함으로서 정확한 글리치 발생 가능성을 제거한다. 실험 결과는 제안 된 알고리즘 [10]과 비교하였다. 소비 전력이 2 % 감소되어 본논문에서 제안한 방법의 효율성이 입증되었다.

지능형 로봇의 사용자 품질을 결정하는 주요 요소들 중 하나는 짧은 부트 시간이다. 로봇 시스템에서는 부팅 과정 중에 침입자인지, 자택 순찰, 개인 비서, 엔터테인먼트와 같은 다수의 응용들이 동시에 초기화되는데, 고품질의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 사용자 응답성이 중요한 응용들이 우선적으로 초기화되어야한다. 이를 위해 리눅스 기반 로봇 시스템에서 부트 시간을 단축하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이들은 단일 응용 각각에 대한 초기화 시간을 단축하는 연구들이며, 응용들 간에 CPU, 메모리, I/O와 같은 자원 경쟁에 의한 지연 요소를 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 응용들 간의 각종 자원경쟁들을 고려하여 사용자 응답성이 중요한 응용을 우선적으로 초기화하기 위한 외부 컨텍스트 기반 선별적 자원 사용률 조정기법을 제안한다. 이를 리눅스 기반 시스템 상에 구현하여 검증한 결과 응용의 부트 시간이 기존 대비 33.02% 단축됨을 확인했다.

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

본 논문에서는 블리자드 회사에서 제작한 게임 중 하나인 오버워치(Overwatch)에서 게임의 간접정보를 학습하여 플레이어에게 유리한 영웅 캐릭터를 추천해주는 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천 방법을 제안한다. 오버워치에서 게임 맵별로 적군 캐릭터와 아군 캐릭터가 선정되었을 때 플레이어가 어떤 영웅캐릭터를 선정하면 승률에 좋은지를 알기가 어렵다. 본 논문에서는 플레이어의 영웅캐릭터 선정을 도와주기위하여 오버워치 게임의 간접정보를 기반으로 학습데이터를 만들어 인공신경망을 학습한 후 학습한 인공신경망을 이용하여 영웅캐릭터를 추천한다. 실험결과 인공신경망이 추천하는 영웅캐릭터가 적절한 캐릭터임을 확인하였다.

본 연구에서는 한글 문자 인식을 수행하였다. 한글 인식을 수행하되 고딕 인쇄체 문자를 대상으로 하였고, 자소 단위 인식을 통한 인식을 수행하되 기존 한글 문자 인식 연구에서 사용하는 자음과 모음 단위의 자소가 아닌 연결성분을 이용하여 인식하는 새로운 자소를 이용하였다. 새로운 자소들은 끝점, 2선 모임점, 3선 모임점, 4선 모임점의 특징을 추출하고 특징에 의해 자소를 인식하는 데이터베이스를 구성하여 자소를 인식하게 하였다. 또한 연결 성분을 반영한 새로운 자소로 고딕 인쇄체 문자를 인식하므로 추출된 자소를 6가지로 분류하였고, 6가지 자소에 의해 구성되는 92가지 문자 구조를 제안하고 이에 따른 문자를 데이터베이스를 구축하였고, 자소의 무게 중심을 이용한 분포를 이용하여 제안된 구조를 통하여 데이터베이스를 이용한 문자인식을 수행하였다.

외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.

본 논문에서는 학생들에게 자신의 진로결정에 도움이 될 수 있는 비교과 및 교과 정보 제공 시스템을 제안한다. 이는 교수들의 학생 수강지도에 활용되어 정확한 진로 지도에 도움을 줄 수 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여, 온톨로지 기반 지식베이스를 구축한다. 온톨로지 지식베이스는 강의, 역량, 능력단위, 직무, 기업 정보로 구성이 되어있으며 유지보수가 쉬운 구조로 설계하였다. 또한 온톨로지 지식베이스가 가진 정보로 새로운 지식들을 추론한다. 이 추론 결과를 웹 인터페이스를 활용해, 사용자가 개념들 간의 관계를 파악하고 자신에게 맞는 과목 및 직무를 추천받을 수 있도록 한다.

자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.

본 연구는 기본적으로 현대 디지털 사회에서의 게임의 공간 문제를 장소론적으로 해석하려는 목적을 갖고 있다. 디지털 게임에서의 공간과 장소성은 인류학적으로 보는 관점과는 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 탐구하여 게임의 비장소의 공간들이 어떻게 구현되고 장소적 특성을 보이고 있는지를 살펴봄으로써 장소론적 입장에서 게임공간을 연구하였다. 디지털 게임공간의 장소성에 관한 연구는 디지털게임을 이해하는데 있어 기존의 '매체 지향적 논의'들과 '서사중심'의 파편적인 논의를 통합하는 계기를 제공하고 다양한 방향으로서의 연구 가능성을 제시할 수 있으리라 본다.

본 논문에서는 노화에 의해서 떨어지는 기억력의 저하 뿐 만 아니라 뇌의 비가역적 질환인 치매의 예방을 위하여 기억력 저하에 도움을 줄 수 있는 앱의 개발을 위하여 뇌의 각 영역별 기능이 활성화 될 수 있도록 하는 훈련이 가능할 수 있도록 앱을 설계하고자 한다.

본 논문에서는 공을 쳐서 구멍에 넣는 당구 게임을 제작하면서 실제 물리 현상과 같은 충돌 구현을 위해 사용한 여러 가지 상황에서의 원형 물체의 2차원 탄성 충돌 모델 구현 방법에 대하여 연구하였다.

현재 국내 모바일 게임 시장 규모와 사용자들이 지속적으로 증가되고 있으며, 스마트폰을 이용하여 게임을 즐기는 시간도 계속 늘어나고 있다. 이런 시장 현황의 이면에는 모바일 게임 시장이 사이버 범죄의 진원지로 급부상하고 있다. 본 논문에서는 모바일 게임을 개발하는데 있어서 게임 내부에서 사용하고 있는 데이터들의 난독화 기술과 관련한 프로그램을 제안하여 게임의 원본 소스 데이터를 해킹으로부터 보호할 수 있는 게임 보안 기술을 제안한다.

게임에서 캐릭터와 몬스터 간, 캐릭터와 캐릭터 간, 피격처리 등을 위해서는 충돌처리가 필요하다. 본 논문에서는 Unity3D 엔진에서 지원하는 충돌처리 방법을 비교분석하였다. Unity3D 엔진에서 지원하는 충돌처리 방법은 Collider 방식과 Raycast 방식이 있으며, Collider 방식은 정적이거나 속도가 아주 느린 오브젝트에 사용하고, Raycast방식은 속도가 빠른 투사체를 구현하는데 적합하다.

본 논문에서는 부드러운 탄막 슈팅 게임 구현을 위해 GDI와 GDI+ 각각의 장단점을 알아보고, 이 두 가지를 혼용하였을 때 GDI의 단점인 생산성과 안정성, 그리고 GDI+의 단점인 속도 문제까지 해결할 수 있음을 확인하고 이를 이용하여 탄막 슈팅 게임을 구현하는 방법에 대하여 연구하였다.

본 논문에서는 Inverse Kinematics(IK) 방법을 이용하여 사족보행 게임 캐릭터의 이동 IK를 구현하였다. 게임 캐릭터의 이동 IK는 Unity의 NavMeshAgent를 사용하여 이동하는 사족보행 생물체가 회전 시 척추를 자연스럽게 꺾이도록 구현되었다. 본 논문에서는 게임캐릭터에 이동 IK를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때를 비교하였으며, 이동 IK를 적용한 경우에 경로를 따라 이동하는 사족보행 캐릭터의 애니메이션이 자연스럽게 이루어짐을 확인하였다.

인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.

해상에서는 도로가 아닌 해상 위라는 환경 때문에 음주단속을 실시하여 음주운항을 예방하기엔 어려움이 존재한다. 원거리로 신체정보를 보낼 수 있는 음성을 통하여 음주단속을 한다면 거리가 얼마나 떨어져 있더라도 실시간으로 측정이 가능하다. VTS 무선 교신 환경을 이용하여 음성을 통신할 때도 무선 환경이 고르지 못할 경우에 클리핑이 일어나 음주가능성 판단율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성신호가 왜곡이 되어 음주 가능성 여부의 판단율 오차를 줄이기 위해 신호를 보상하는 방법을 제안하였다.

본 논문에서는 VANET 환경에서 SUMO와 ns-3를 이용하여 속도 변화에 따라 AODV 프로토콜의 통신에 대해 모의실험을 수행하였다. 해당 시뮬레이션 결과에 따르면, AODV 라우팅 프로토콜은 VANET 환경에서 차량이 일정 속도 이상 빨라지게 되면 통신율이 급격히 하락함을 볼 수 있었다.

본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 특정 서버를 즉시 종료함으로써 에너지를 절약하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 서버 데이터 배치 기법은 현재 시스템의 부하를 파악하여 부하가 줄어들게 되어 특정 서버를 종료하여도 요청 부하를 충분히 서비스 가능할 경우 서버를 종료한다. 반대로 부하가 증가하게 되어 추가의 서버 사용이 필요하게 되면 서버의 전원을 켬으로써 서비스가 가능하도록 한다. 따라서 멀티미디어 서버의 성능을 최대한 유지하면서 에너지 소비를 크게 절약할 수 있다.

현대사회는 인구의 증대에 따른 교통, 건물 그리고 환경등 여러 가지 분야에서 눈부신 발전을 거듭하고 있다. 하지만, 거주환경이 발전하면서 나타나는 소음을 저감하고자 본 논문에서는 간이 흡음재인 계란판의 흡음특성을 3가지 환경에서 측정한 데이터를 비교분석하였다. 실험을 하기위해 가로, 세로, 높이1000mm의 정사각형 상자를 만들어 진행하였다. 실험은 간이 흡음재 부착, 미부착 그리고 방음실에서 음원을 각각 5회씩 재생시킨 후 잔향시간을 측정하여 비교분석하였다. 그 결과, 간이흡음재 미부착시 평균0.413초, 부착시 평균0.330초 그리고 방음실에서 평균0.319초의 데이터를 얻었다.

소프라노는 여성 소프라노 중 가장 높은 음역 대의 목소리를 구사한다. 소프라노들은 고음을 유지하기 위해 턱 관절 과 얼굴근육이 경직되어 있어 입을 크게 벌리지 못한다. 발음 특성은 발성 시의 입의 크기에 가장 큰 영향을 받으며 좋은 발음 특성일수록 뚜렷한 포만트를 나타낸다. 본 논문에서는 소프라노 가수들의 발음 특성을 확인하기 위해 한국의 소프라노 성악가 A, B, C, D 4명을 선정하여 비교한 결과 소프라노 A의 스펙트럼에서 2kHz 이상에서 까지 뚜렷하고 균일한 포만트가 나타났다. 따라서 소프라노 A의 발음 특성이 가장 우수한 것을 확인할 수 있다.

공명은 외부에서 진동계를 진동시킬 수 있는 힘을 가했을 때 그 고유진동수와 외부에서 가해주는 힘의 진동수가 같으면 그 진동은 심해지고 진폭도 커진다. 진동체가 서로 연결되어 있는 경우, 양쪽 진동수가 같으면 공명에 의해 에너지를 서로 교환하는 현상이다. 본 논문에서는 경남 사천에 소재하는 백천사의 사찰 마당에 있는 청동 대야를 사람이 손잡이를 문지를 때 발생하는 파동 현상을 고찰한 연구이다. 청동 대야에서 발생하는 진동수는 3가지 성분이다. 이 음은 복합음의 일종으로 볼 수 있다. 복합음의 기본 특성은 기본음이 배음보다 음압이 크다. 철제에서 생성되는 음압의 형태와 단조로운 순음인 경우가 많다. 청동 대야의 음압은 맥놀이 특성을 나타내고 있어 진폭변조의 포락선을 형성하고 있다.

SDLC 중에서 분석단계는 정보시스템의 개발을 준비하는 단계로서 정보기술 체계의 분석과 사용자의 요구 사항 도출 및 예측되는 위험 요소에 대한 평가도 함께 수행하였다. 정보보호의 요구사항은 도출은 기밀성, 무결성, 가용성, 그리고 책임 추적성 등의 관점에서 하였다.

본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중에서 차량 번호판 조사를 통하여 평균주차시간과 주차 회전율을 구하도록 한다. 관찰하는 사람이 없이 카메라를 활용하고, 조사 시간에 일정한 간격을 주어 조사하도록 한다. 일정한 조사 시간 간격을 주차된 차량에 나눠주어 평균 주차 지속 시간을 구하도록 한다. 그리고 이렇게 하여 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 구하도록 한다.

악성코드는 매년 그 수가 증가하고 있으며, 악성코드의 공격기법이 지능적이고 복합적으로 진화함에 따라 이에 대한 분석과 대응이 요구된다. 하지만 일부 악성코드는 감염여부를 숨기기 위하여 분석에 대한 회피방법으로 루트킷을 통하여 방어자에 의한 악성코드의 코드 분석을 우회함으로써 은폐된 상태로 악의적인 공격을 수행한다. 따라서 본 논문에서는 유저레벨에서 IAT(Import Address Table)의 정보를 후킹하여 악성 행위를 수행하는 루트킷을 탐지하는 대응방안을 제안한다.

최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.

본 논문에서는 사용자 입력패턴 분석을 통한 행위 기반 인증 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 기기를 통해 들어온 사용자의 다양한 입력정보를 받아오고, 받아온 정보를 분석하여 사용자만의 고유한 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 정보를 데이터베이스에 저장 후, 사용자에 대한 인증요청이 들어오면 입력 정보들과 저장된 입력정보의 일치여부에 따라 인증을 허용할지 결정한다. 이를 이용하면 사용자의 고유한 행위에 대한 정보를 가지고 인증을 진행하기 때문에, 사용자의 기억에 의존하지 않고 간단하게 인증 절차를 진행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 모인 데이터를 분석하여 제안하는 인증 방법이 실질적으로 사용자 인증에 적용 될 수 있음을 보인다.

본 논문에서는 Windows PC에 대해 보안을 설정하는 가이드라인을 적용하는 프로그램을 제안한다. 이 프로그램은 Windows PC의 보안 정책들을 USGCB를 기반으로 사용자 PC의 로컬그룹 정책을 점검하고, 자동으로 USGCB에 적합하게 설정을 바꿔 준다. 이 프로그램을 통해 체계적인 보안 점검 환경을 구축하여 보안성을 최적화할 기반을 마련하고 자동화된 관리를 통해 운영과 관리에 소요되는 비용을 절감하며, 보안 설정을 편리하게 관리할 수 있게 한다. 또한 PC보안 설정을 규격화함으로써 PC의 보안성을 일정하게 유지시키고 IT비용과 조달 기간을 단축한다. 본 논문에서는 PC보안 설정의 필요성과 국내외 현황, 프로그램에 사용한 보안 가이드라인(USGCB)에 대한 소개와이 밖에 프로그램에 대한 자세한 내용을 기술한다.

드론 기술이 발전하면서 물품 배달에 드론이 이용되는 등 드론은 우리 생활 전반에 자리 잡으려 하고 있다. 하지만 대부분의 드론이 기본적인 사용자 인증 과정도 없이 보안에 매우 취약한 상태이다. 본 논문에서는 드론의 취약점을 증명하기 위해 Parrot사의 AR. Drone을 대상으로 Wi-Fi 연결을 통한 인증해제, telnet을 통한 명령 수행, ftp 서버를 통한 파일 변조 공격을 적용해 보고, 이러한 취약점에 대해 무선 AP의 비밀번호를 복잡하게 설정하는 방법, 무선 침입 방지 시스템을 사용하는 방법, NAP 또는 NAC 솔루션을 구축하는 방법과 같은 적절한 대응 방안을 논의한다.

한 보고서에 따르면, 경제가 불황이라도 먹거리에 대한 인간의 욕구 때문에 식품산업은 그 범위와 규모가 다양한 형태로 확장되고 있다. 특히, 글로벌 살아가는 현대에서는 식품에 대한 종류와 식자재 수급에 대한 국경은 이미 사라진 상태이다. 이러한 현실에서의 식자재는 환율, 기상기후, 농축수산물의 거래량 등에 따라 수요와 가격이 불규칙적으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터들을 수집하고 분석하여 식품 수요에 따른 식자재에 대한 관련 정보를 사이니지 형태로 제공하는 서비스를 제안한다.

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들의 수업 이해를 돕고 학습 동기를 향상시키기 위해 수업과 연계된 다양한 학습 활동을 운영해보고 이중 성찰일지를 통한 학습 효과를 검증하기 위해 2년 동안 담당한 프로그래밍 수업에 적용해 보고 대상 학습자들의 성적 분석을 통해 학습 효과 정도를 제시한다.

본 논문에서는 견적 단계부터 공정별 제조 현황을 고객과 공유하고 소통할 수 있는 MRP 시스템과 스마트 사이니지를 이용하여 제조현장 작업자들 중심의 실시간 제조 현황 데이터를 관리 및 활용하여 생산 납품에 대한 예측 관리하며, BOM 중심의 소요 자재 관리는 물론, 소모성 자재를 위한 Part List 개념이 도입된 MRP 기반의 MRO 관리 체계를 마련하는 동시에 고객의 발주 정보를 기초로 유휴 및 유사 금형을 검색하여, 금형의 재활용 및 생산원가와 납기일 등의 코스트 절감에 도움을 줄 수 있는 고객 개방형 제조 관리 시스템 구축을 제안한다.

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에서의 학습 부진 학생들에게 교수자의 주도로 개별 상담을 진행하고 이를 통해 대상 학습자들의 학습 동기 유발과 성적 향상에 긍정적인 영향을 주었는지에 대해 사례를 통해 학습 효과를 검증해보았다.

학습자가 어려움을 느끼게 되는 프로그래밍 수업의 특징 중의 하나는 단계별 학습으로 이전 단계를 이해하지 못하면 그 다음 단계로 넘어가는데 어려움이 크다는 점이다. 이러한 어려움을 극복하고 학습 효과를 높이기 위해서는 단계별 학습을 유도하는 적절한 학습 방법이 필요하다. 본 연구에서는 성찰일지를 프로그래밍 수업에 적용한 후 설문조사를 실시하여 성찰일지가 프로그래밍 수업의 단계별 학습 효과 및 만족도를 높이고, 특히, 수업시간에는 기본적인 내용을 이해하고 있으나 복습이 부족한 학습태도를 가진 학습자들에게 보다 긍정적인 효과가 있었음을 조사 분석하였다.

본 논문에서는 섬유형 전극을 부착한 Chest Belt형 소형 저전력 단일 채널 ECG 시스템을 통한 심박 신호를 무선 전송하고 개인용 휴대 이동통신 단말기가 이를 수신하여 HRV(Heart rate variability)를 분석하고 이를 이용하여 정신적 스트레스 상태를 판단할 수 있는 스트레스 지수를 도출할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위하여 저전력 MCU 설계를 통한 HR 모듈 및 검출 알고리즘을 개발하고 감정 상태를 분석할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 결과는 일반인이나 만성절환자의 스트레스 상태를 감지하여 스트레스를 낮춰주는 음악 및 호흡 등을 통해 사용자의 스트레스를 감소 등의 건강관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

This study was to develop a portable digital radiography (PDR) system with a function measuring the X-ray source-with-detector angle (SDA) and to evaluate the imaging performance for the diagnosis of chest imaging. The SDA device consisted of an Arduino, an accelerometer and gyro sensor, and a Bluetooth module. According to different angle degrees, five anatomical landmarks on chest images were assessed using a 5-point scale. Mean signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio were 182.47 and 141.43. Spatial resolution (10% MTF) and entrance surface dose were 3.17 lp/mm ($157{\mu}m$) and 0.266mGy. The angle values of SDA device were not significant difference as compared to those of the digital angle meter. In chest imaging, SNR and CNR values were not significantly different according to different angle degrees (repeated-measures ANOVA, p>0.05). The visibility scores of the border of heart, 5th rib and scapula showed significant differences according to different angles (rmANOVA, p<0.05), whereas the scores of the clavicle and 1st rib were not significant. It is noticeable that the increase in SDA degree was consistent with the increase of visibility score. Our PDR with SDA device would be useful to be applicable to clinical radiography setting according to the standard radiography guideline at various fields.

본 연구는 의료영상내 특징정보를 추출 및 평가함으로서 정밀의료 실현 가능성을 확인하고자 하였다. 영상화는 PET/CT 및 MRI 스캐너를 이용하여 암환자의 기능적 정보와 해부학적 정보를 획득하고 관심영역을 설정하였으며 각각의 영상내 특징정보를 추출하였다. 영상내 특징정보는 GLCM을 이용하여 에너지, 대비, 엔트로피, 균질성을 획득하였고, 획득된 영상 데이터에 따른 관심영역 설정 차이를 확인하였다. 영상내 특징 정보는 MRI 영상의 해부학적 정보를 이용한 분석결과에서 엔트로피 및 균질성이 PET 보다 증가 하였고 대비는 감소함을 확인하였다. 추후연구는 다양한 영상내 특징 정보를 획득하고 정밀의료를 위한 기계학습에 활용할 예정이다.

이동 단말기에서 실시간 데이터 제공을 위하여 대부분의 객체 위치 추적 시스템은 GPS 기반의 추적 기법을 사용하고 있으나, 본 논문에서는 위치 트리거 모델을 제안하여 객체의 이동 위치에 따른 시점과 위치 특성과 같은 지능적 정보를 통한 효율적 저비용의 위치 추적 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 위치 트리거 모델은 객체 정보의 흐름에 대한 실시간 모니터링과 예외상황 발생 시 지능화된 경고/조치, 최적화된 이동 경로 수립 및 계획의 동적/지능적 재조정을 위한 객체추적 및 이동의 최적화를 목표로 하는 시스템을 구성하기 위해 사용될 수 있다.

제품 생산 공정에서 주로 사용하는 담체에 인디케이터나 제품 용액 등을 코팅할 경우 온도 습도 조도 등 외무 요인에 의해 제조조건이 상이해지고 공정 시간 및 품질에 영항을 준다. 본 논문에서는 RGB 값을 통하여 백색도를 측정하여 담체에의 코팅 균일도를 측정할 수 있는 센서 시스템을 구현한다. 구현 시스템은 대량으로 발생되는 센서 데이터 정보를 저장 분석 및 기술적 해석을 통한 다양한 파라미터들을 조정함으로서 공정 진행과 코팅 결과의 최적합성을 유도하고, 다양한 유사제품들의 생산 공정의 모니터링 및 자동화 시스템 개발에 적용이 가능하다.

클라우드 컴퓨팅과 사물 인터넷은 이미 우리 주위에 영향을 미치고 있는 두 개의 매우 다른 기술이다. 두 개의 기술의 사용과 적용은 더욱더 우리 주위에 만연할 것이며, 미래의 인터넷에 중요한 요소가 되고 있다. 현재 두 기술의 통합하는 여러 가지 모델들이 제안되었다. 하지만, 이러한 통합은 이기종성, 성능, 보안 등의 도전 과제를 갖고 온다. 본 논문에서는 도전과제를 중심으로 클라우드와 사물 인터넷을 통합하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 도전과제를 중심으로 컴포넌트를 제시하여 각각의 컴포넌트가 해당 도전과제를 구현함으로써 매끄러운 통합을 이룰 수 있는 토대를 제공한다.

최근 현대인들은 웹 환경에 대해 높은 관심을 보이고 있다. 또한 웹 환경에서 HTML5의 표준화에 따라 사용자의 경험, 즉 'UX(User Experience)' 설계에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 이러한 환경을 차세대 웹 플랫폼이라 한다. 차세대 웹 플랫폼이라 함은 HTML5라는 웹 표준 규약에 따라 설계한 것을 뜻한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 차세대 웹 플랫폼의 UX 설계에 대한 최신 트렌드와 콘텐츠 UX에 대해서 설명하고 반응형 디자인에 따른 웹사이트 수익과의 관계까지 실험결과를 토대로 제시하고자 한다.

IoT(Internet of Things)는 우리 일상생활에 깊숙이 관여하고 있어서 보안 문제는 중요해지고 있다. OAuth2.0은 웹기반 응용이나 REST 특성의 API를 안전하게 하는 권한부여(authorization) 프레임워크이다. 본 논문에서는 IoT에 OAuth2.0을 적용하여 효율적이고 효과적인 권한부여 기법을 제안한다. OAuth2.0 기술은 서버쪽 기술이지만, IoT에서도 웹을 이용할 수 있는 CoAP 기술이 있으므로 IoT 디바이스 쪽에 접근에 대한 권한부여 기법으로 적용할 수 있다. 제안기법은 권한 부여 서버와 자원 서버와의 키 분배와 해시 함수 및 암호화를 통해 권한부여 기법을 적용한다.

본 논문은 여행상품 일정의 POI정보를 기반으로 생성된 여행 스케줄러에 따라 실제 여행이 이루어지고 여행 중에 촬영된 사진과 여행자가 작성한 여행상품 리뷰 및 여행기 등의 정보를 매시업하여 여행노트를 생성하는 시스템을 구현하였다. 무엇보다 여행자가 일일이 자신의 여행 스케줄을 입력해야하는 번거로움을 없이 여행중에 편리성을 제공받을 수 있다.

테크놀로지의 발전에 따라 중요성이 커지고 있는 테크놀로지 교수 내용 지식(TPACK)의 중요성이 커지고 있다. TPACK 관련연구는 TPACK을 향상시키기 위한 연구뿐만 아니라 테크놀로지의 범위를 확장하기 위한 연구도 이루어지고 있다. 선행 연구에서는 테크놀로지에 프로그래밍을 도입하였을 때, 기존의 테크놀로지보다 효과적으로 교육을 할 수 있다는 것을 확인하였다. 이에 따라 프로그래밍 기반 TPACK을 예비 교사에게 효과적으로 가르치기 위한 방안이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 예비 교사의 프로그래밍 기반 TPACK을 향상시키기 위하여, 설계 기반 학습을 기반으로 Programming TPACK-DBL 교육 모델을 개발하였다. 후속 연구로써 개발한 교육 모델을 기반으로 한 교육 프로그램의 개발 및 적용이 요구된다.

본 논문에서는 대사증후군관련 의료 빅데이터 표준화 시스템의 환경과 소프트웨어 환경을 설계한 사항에 대해서 기술한다. 이를 위해 임상데이터를 기반으로 의료 빅데이터를 수집하고 국제 표준화인 공통 데이터 모델로 수집된 데이터를 ETL하여 통합 데이터베이스에 저장하였다. 본 연구를 통해 구축된 의료 빅데이터 표준화 시스템은 향후 의사결정 보조시스템 개발과 연계하여 효과적인 검색과 다양한 통계 분석을 지원할 계획이다. 또한 병원의 다양한 임상 연구를 지원하기 위한 주요 시스템으로 자리매김할 것으로 기대한다.

인류는 이동수단의 발전으로 많은 편리함을 누리고 있다. 그러나 발전하는 만큼 대기오염의 문제도 증가하고 있다. 이를 해결하기위해 친환경 자동차가 대안으로 떠오르고 있으나, 저속주행시의 엔진음이 미세하여 좁은길이나 골목길 에서의 보행자 교통사고가 증가하고 있다. 이를 해결하기위해 VESS가 개발되었다. 본 논문에서는 보행자 청각 특성을 고려한 가상 엔진음 설계를 제안하였다. 본 연구를 통하여 보행자 사고 예방 및 생명과 재산보호에 도움이 되길 바란다.

본 논문에서는 차세대 정보시스템을 위한 대학 업무 프로세스의 재설계에 대하여 논의한다. 대학의 학사행정, 일반행정, 연구행정의 현재 업무에 대하여 분석하고 각 분야의 재설계 방법에 대하여 논의한다. 학사행정시스템은 차세대 구축 사업에서 가장 핵심적인 시스템으로, 학생의 학사일정에 대한 제반 업무를 재설계하며, 일반행정시스템은 조직 간의 의사소통을 원활히 하고 조직 상호간의 정보공유를 일원화함에 따라 생산성 향상을 지원하도록 재설계하여야 한다. 연구행정시스템은 교수 개인별 자료를 시스템적으로 관리하여 연구행정 업무의 효율성을 향상시키도록 재설계한다.

본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.

대한민국 20대 총선, 영국의 유럽연합 탈퇴인 브렉시트, 트럼프와 힐러리의 대결인 미국 대선, 이 셋의 공통점은 언론의 예측과 다른 투표 결과가 나왔다는 점이다. 이러한 일련의 사건들로 인해, 각종 언론사에서 실시하고 있는 표본조사의 신뢰도에 대한 근본적 재검토의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선거 후보자 지지율을 효율적이며 효과적으로 분석하기 위하여 SNS 감정분석을 제안한다. SNS 감정분석은 기존의 표본을 구하고 분석하는 방식보다 더 빠르게 표본 수집 및 분석이 가능하다. 또한 R프로그램과 구글을 이용하여 처리하기 때문에 기존 방식에 비하여 매우 저렴하다. 현재 언론사의 예측이 빗나가고 있는 시점에서 SNS 감정분석이 훌륭한 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서의 트래픽*감정분석 점수를 보았을 때, SNS 감정분석이 여론을 더 정확히 반영한다는 것을 증명한다.

사물인터넷(Internet of things)의 발전과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심이 증대되고 있다. 제조의 전 과정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 관리를 자동화하는 것이 스마트 팩토리의 목적이다. 그러나 공장에서는 현재까지도 많이 사용되는 아날로그 게이지를 관리하는 일은 사람의 노동력을 필요로 한다. 또한 아날로그 게이지는 쓰임새에 따라 모양과 형태가 매우 다양하다. 본 논문에서는 아날로그 게이지의 형태에 따라 분류하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 학습하기 위해 필요한 게이지 영상 데이터를 수집하고 나서 각 분류에 속하는 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 각 분류에 해당하는 특징 정보를 추출하고 아날로그 게이지의 형태를 인식하는 방법을 제안한다.