본 논문에서는 H-모양 공진 개구를 이용한 평면 기판의 유전율 특성 분석 방법을 제안하였다. 이를 위해 마이크로스트립 전송선로의 접지면에 H-모양 공진 개구를 추가하여 대역 저지 필터를 생성하였다. 마이크로스트립 전송선로의 접지면 뒤에 2 mm 두께의 평면 기판을 놓고 기판의 유전율 변화에 따른 공진주파수의 변화를 조사하였다. 기존의 상보 분할 링 공진기 구조를 사용하였을 때와 비교하여 기준 공진주파수에 대한 주파수의 변화 비가 커짐을 알 수 있었다.

본 논문에서는 UHF RFID(902-928 MHz)와 GNSS(1,164-1,605 MHz)를 포함하는 광대역용 준-야기(quasi-Yagi) 안테나를 설계 방법에 대해 연구하였다. 제안된 안테나는 3소자(다이폴, 반사기, 도파기)로 구성되고, 코플래너 도파관(coplanar waveguide)으로 급전되며, 밸런을 내장하고 다이폴과 반사기의 끝부분을 접은 소형 안테나이다. 도파기를 다이폴에 근접한 영역에 두고 칩 커패시터를 안테나에 장하하여 광대역 임피던스 정합특성을 얻었다. 시뮬레이션을 통해 설계된 광대역 안테나를 0.8 mm 두께의 FR4 기판에 제작하고, 안테나 특성을 실험한 결과들이 시뮬레이션과 잘 일치함을 확인하였다.

본 논문에서는 도파관의 얇은 횡단면에 변형된 H-형 아이리스를 배치하여 대역 통과 여파기(bandpass filter; BPF)를 구현하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 소형 공진 아이리스(resonant iris; RI)는 전형적인 H-형 RI 중앙의 수평방향 일자형 간극을 U형으로 변형하여 간극의 등가 커패시턴스를 증가시키고 아이리스의 양측 수직방향 일자형 슬롯들을 C형으로 변형하여 등가 인덕턴스를 증가시킨 구조이다. 제안된 아이리스 구조를 이용하여 9.5 GHz 대역(9.22-9.75 GHz, 삽입손실 0.5 dB, 반사손실 17 dB)에서 동작하는 3차 BPF를 설계하였다.

본 논문은 동작하는 3.5 GHz 대역(WiMAX)의 광대역 양면 다이폴 안테나에 대해 연구하였다. 다이폴은 유전체 기판의 양면에 인쇄함으로써 쉽게 구현될 수 있고 능동회로와의 접속에 적합하다. 광대역 특성을 얻기 위해 다이폴 안테나의 모양은 두꺼운 직사각형 모양으로 하였다. $50{\Omega}$ 마이크로스트립 급전 선로에 정합 되도록 배열 급전회로와 밸런을 설계하였다. 시뮬레이션을 통해 3.4~3.7 GHz 대역의 안테나를 설계하고 반사손실, 이득, 방사패턴 등의 안테나 특성을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 3.5GHz 대역의 최대이득은 5.5 dBi이고 VSWR이 2 미만인 대역폭은 약 1GHz이다.

본 연구에서는 주파수 1.5 GHz~1.7 GHz대역에서 동작하는 원형편파 패치 안테나 설계방법에 대해 연구하였다. 광대역 특성과 고 이득을 갖기 위해 패치가 인쇄된 얇은 유전체 기판과 접지판 사이는 공기층을 정하였다. 임피던스 대역폭을 개선하기 위하여 패치의 크기, 패치와 접지판 간 거리, 패치 내부 슬롯의 길이, 급전 위치, 정합 스터브의 길이 등을 조정하였다. 1.5 GHz~1.7 GHz 대역에서 동작하는 안테나를 설계하고 특성을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과 반사손실, 이득, 축비, 방사패턴 등의 안테나 특성이 위성항법 시스템에 적절함을 보였다.

본 논문에서는 특정 공간의 흡연 여부를 감지하는 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 라즈베리 파이로 이루어진 무선 애드혹 네트워크 기반 위에 구현되었다. 이는 상용 흡연 모니터링 시스템에 비하여 저가의 장치를 이용하여 경제적이며, 하나의 라즈베리파이를 이용한 또 다른 기존의 시스템에 비하여 확장성이 뛰어나다. 본 논문에서는 센서로부터 장시간 측정한 데이터를 이용하여 흡연 시와 비흡연 시 일산화탄소 농도의 확률밀도함수를 가우시안 함수로 근사화하였다. 이를 바탕으로 최대 우도 검파 (maximum likelihood detection) 기법을 이용하여, 일산탄소농도 값으로 흡연 상태를 추정하는 기법을 제안한다. 또한 애드혹 네트워크로 연결된 복수의 센서들로부터 수집한 값으로 흡연 상태를 추정하여 신뢰도를 높이고자 하였다.

본 논문에서는 수중 음향네트워크에서 긴 전파지연 시간과 불확실한 지연시간 변이로 인한 영향을 최소화하고 느린 전송속도를 고려하여 패킷 트레인 방식의 수중동기화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 단방향 통신방식으로 연속된 패킷을 전송하고, 수신패킷 시각차를 이용하여 전파지연시간 변화량만을 고려하여 수중 동기화과정을 수행한다. 제안된 동기화 프로토콜은 노드의 이동성, 패킷전송 시간차, 네트워크 범위, 동기화 경과시간에 따른 동기화 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하고 우수성을 보인다.

최근 디지털 음반시장의 성장으로, 들을 수 있는 음악의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이로 인해 온라인 음원 서비스 이용자들은 마음에 드는 음악을 선택하는데 어려움을 겪고, 많은 시간을 낭비하게 되었다. 본 논문에서는 온라인 음원 서비스 이용자들이 겪는 선택의 어려움을 최소화하고, 낭비되는 시간을 줄이기 위한 추천 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 개인정보의 이용 없이 아이템을 추천할 수 있는 아이템 기반 협업필터링 알고리즘을 사용한다. 더 정확한 추천을 위해 음원의 메타데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 예측하고 선호도가 높은 Top-N개의 음악을 최종적으로 추천한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 메타데이터를 이용하지 않을 때보다 추천 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

본 논문은 IP Camera 사용자 인증 시 인증 방법을 향상하는 목적에 있다. 기존 인증은 지식기반 인증 방식을 이용하기 때문에 공격자의 공격에 ID, PW가 노출되면 IP Camera는 공격자에게서 무방비상태가 된다. 공격자는 IP Camera에 접속하여 실시간 영상과 음성을 획득, 유포하여 2차 범죄로 악용될 수 있고 비밀시설의 설치된 경우 비밀누설의 우려가 있다. 이러한 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 DUI(Device unique identifier)를 이용하여 Device를 식별, 등록하고 IP Camera에 Device를 종속시켜 허가되지 않는 Device의 접근을 막고 허가된 Device만 인증하는 DUI 인증을 제안한다.

블록체인 기술은 여러 산업 분야에서 신뢰 모델과 비즈니스 프로세스를 혁신적으로 바꾸어 놓을 수 있는 잠재력이 있는 만큼, 응용 분야가 무궁무진할 것으로 예상된다. 그러나 이 기술은 아직까지 초기 단계에 있으며, 특히 블록의 증가에 따른 트랜잭션 데이터가 누적되면서 생기는 확장성이 심각한 문제로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 확장성 문제를 해결하는 현재까지 제시된 다양한 방법들에 대해 살펴보고 가능한 대안을 제시하고자 한다.

현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.

고령화 사회로 접어들기 시작하면서 최근 안전에 대한 많은 문제가 떠오르고 있다. 또한 노인의 안전 및 복지에 관한 법률 및 제품들이 출시되고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 노인의 안전에 관한 조사를 진행하였다. 노인의 상해의 주요인으로는 찰과상 및 타박상 또는 낙상사고가 있으며, 이러한 요인을 해결하고자 본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서를 활용하여 노인의 넘어짐 또는 미끄러짐과 같은 동작을 인지 할 수 있는 시스템에 대해 연구를 진행하였다.

허리는 등부터 엉덩이 사이의 잘록한 부분을 뜻하며 상체와 하체를 구분하는 기준이 되기도 한다. 본 논문에서는 허리의 Flexion과 Extension에 대해 다루도록 한다. Flexion은 몸통의 수직선을 축으로 앞으로 몸을 구부리는 덧을 말한다. 이때 구부리는 각은 70~80도의 움직임이 기준이다. 이보다 크거나 적고 고통을 동반하면 이상이 있는 것이다. Extension은 엉덩관절을 고정한 채 몸을 뒤로 구부리는 것이다. 이때 각도는 25~35도 정도이다. 이보다 크거나 적고 고통을 동한하면 이상이 있는 것이다. 실험을 통하여 50대 사람들의 Flexion과 Extension의 이상 여부를 알아보았다.

본 논문에서는 허리의 Lateral Flexion과 rotation 에 대해 다루도록 한다. Later Flexion은 몸통을 앞뒤로 움직이지 않으며 다리의 측면 아래로 손을 향하게 구부린다. 다른 측면의 flexion과 함께 수행 된 회전의 각도를 비교한다. Rotation은 몸통을 반듯이 하고 양손은 골반 위에 놓고는 몸통을 좌우로 회전시킨다. 이때 회전 각도를 비교한다. 실험은 회전각이 현저하게 못 미치거나 고통을 동반하면 이상이 있는 것이다. 실험을 통하여 50대 사람들의 Lateral Flexion과 Rotation의 이상 여부를 알아보았다.

Citation of academic research papers is a very important result for academic researchers, and their utilization is becoming an important evaluation factor. Most papers are composed of authors' keywords. However, there may be some papers with little relevance between the textual content and the presented keywords. Therefore, it is necessary to extract and present important keywords through objective methods for titles and abstracts of theses. In this paper, we present the development results of important keywords through data visualization for academic research papers.

협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

Recently, interest in data analysis has increased as the importance of big data becomes more important. Particularly, as social media data and academic research communities become more active and important, analysis becomes more important. In this study, co-word analysis was conducted through altmetrics articles collected from 2012 to 2017. In this way, the co-occurrence network map is derived from the keyword and the emphasized keyword is extracted.

이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이며, 이미지 압축에 널리 사용된다. 먼저, 이미지는 $8{\times}8$ 픽셀 블록으로 분리한다. 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 처리하면서 DCT 각 블록에 적용한다. 각각의 블록은 양자화를 통해 압축된다. 이미지를 구성하는 압축된 블록 배열의 공간은 크게 줄어든다. IDCT를 통해 이미지를 재구성 한다. 본 연구에서는 이산여현변환 기법을 이용하여 이미지 압축/복원의 전처리 과정을 조망하는 것이 목적이다.

우리나라 스마트폰 이용자는 경제활동 대부분이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 본 연구는 지배적 디자인 속성이 스마트폰 사용자의 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성을 선택하였고 지배적 디자인 속성, 인지된 가치를 매개 조절변수, 종속변수는 지속사용의도를 선택하여 개념모델을 완성하였다. 연구대상은 중국 시안과학기술대학교 대학생 및 대학원생을 대상으로 160명이며 설문을 통해 기초 데이터를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 AMOS (analysis of moment structures)를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과를 바탕으로 실무적 및 학문적 시사점을 논의하고자 한다.

최근 사회적 화두가 된 비트코인은 블록체인 기술을 활용한 수평적 및 분권적 디지털 가상화폐라 불리기도 하며 암호화폐의 일종이다. 블록체인은 피어-투-피어(P2P) 네트워크상에서 공유되는 분산원장이라고 할 수 있는 블록체인은 비트코인에서 먼저 사용되었다. 이러한 기술은 다른 분야에서도 다양하게 응용 가능한 기술이라고 하여 높은 사회적 관심을 받고 있다. 최근 비트코인 등 가상화폐 시장 동향을 살펴보면 작년 일본정부가 가상화폐를 결제의 수단으로 인정한 이후 가격 변동성 높아졌다. 따라서 혁신적 기술을 바탕으로 한 비트코인의 핵심기술인 블록체인 기술을 조망을 통해 이론적 실무적 함의를 제시하고자 한다.

전통적으로 학술지를 평가하는 방법 중에 하나는 인용지수 분석을 통한 Impact Factor가 많이 활용되고 있다. 그러나 이러한 방법은 소셜 네트워크를 활용하여 학술 교류가 이루어지는 현실에서 학술 논문의 사회적 영향을 고려하기는 매우 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 학술논문 및 학술지의 사회적 영향을 할 수 있는 보완적인 방법으로 Altmetirics를 소개하고자 한다. SNS활용을 통한 학술지에 대한 평가 방안을 기존의 방법과 비교하여 활용방안을 제시하고자 한다.

가상화폐에 대한 투자가 활발한 가운데 가상화폐 거래소에서의 인증방식과 보안 방식을 점검할 필요성이 제기된다. 이에 본 연구에서는 가상화폐 거래소의 인증과 보안 방식을 점검하고자 한다.

가상화폐가 일반인들의 재테크 수단으로 발전하고 있는 상황에서 본 연구에서는 가상화폐에 대한 빅데이터 분석을 실시하고자 한다. 가상화폐에 대한 빅데이터 분석은 블로그와 트위터와 같은 SNS상에서 가상화폐에 대한 논의를 집중적으로 분석한다.

가상화폐 거래는 개인들의 또 다른 재테크 수단이기도 하지만, 많은 위험 요소들이 존재한다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 가상화폐 거래에 대한 신뢰성을 변수로 하여 투자의지에 대한 관계를 실증적 분석을 통해 알아보고자 하였다.

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 (AMOS, LISREL and PLS)가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구(Applications)를 비교분석 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 Video See Through VR을 구현하기 위해 외부 광학 카메라와 HMD(Head Mounted Display)간의 영상을 혼합하기 위한 기술로 두 소스 간의 정렬, 캘리브레이션 등의 관련 기법에 대해 고찰한다. 스테레오 카메라 영상의 혼합과 광학적으로 왜곡된 영상의 보정, 현실 스케일과 렌즈를 통해 들어오는 영상과의 스케일 매칭 관련 사항을 제시한다.

이미지의 픽셀 기반 처리는 한 픽셀의 값을 변환하고 다른 픽셀의 값에 관계없이 현재 픽셀의 값에 따라 변환하는 프로세스를 의미한다. 픽셀 기반 처리는 이미지 변환, 이미지 향상 및 이미지 합성과 같은 많은 분야에서 가장 기본적인 작업이다. 본 논문에서는 히스토그램 연산과 같은 영상의 전처리 과정이 경계 검출 결과에 미치는 상호 연관성에 대해 알아보고 픽셀 기반의 처리를 이용하여 효과적으로 영상의 윤곽을 찾는 방법을 제안한다.

고성능 스마트폰의 사용이 보편화되고 성능과 용량의 증가로 그 활용 분야가 날로 확대되고 있다. 특히 클라이언트 단말기 활용에서 벗어나 모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 이 엔진들은 대부분 오픈소스 프로그램들이며 범용 데이터베이스에 비해 가볍고 속도가 빠른 장점을 지녀 향후 발전 가능성이 커 보인다. 이 논문에서는 안드로이드 등의 모바일 환경에서 SQLite 데이터베이스, Realm 데이터베이스 등의 모바일 데이터베이스들의 검색 성능 및 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 설계하여 성능 실험을 할 수 있도록 한다.

일반적으로 개인용 컴퓨터를 조작하기 위하여 사용자는 시각과 손을 사용해야 한다. 시각과 손이 불편한 대부분 장애우들은 개인용 컴퓨터를 조작하기 매우 어려우며 장애우를 보조하기 위한 장치들은 가격이 비싼 문제가 있다. 이 논문에서는 아마존 에코를 이용하여 음성으로 개인용 컴퓨터를 조작하기 위한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 설계한 스킬이 저장된 아마존 웹 서버에서 개인용 컴퓨터로 접근하여 개인용 컴퓨터의 마우스를 제어하고 이를 이용하여 응용 프로그램을 조작한다.

IT 기술의 발전에 따라 미래를 예측할 수 있는 빅데이터 의 중요성이 강조되고 있으며, 다양한 산업에서 이를 활용하고 있다. 이러한 빅 데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 대학은 최고의 학문기관으로서 시대의 발전과 요구에 따라 그에 대응하는 학과를 개설하고 유지해 왔다. 따라서 대학의 학과명을 분석하면 현 시대의 요구와 기술의 발전에 대하여 알 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터 분석도구인 R을 이용하여 전국에 2 4년제 대학, 대학원의 학과를 분석한다. 학과 명칭을 수집하고 각 데이터를 분석하여 학과 명칭의 빈도를 조사하며 대학에 어떤 학과 명칭이 자주 사용되는지를 파악한다.

본 연구의 목적은 R을 이용하여 주요 사망원인이 지역별로 차이가 있는지를 가시화 하고 분석하는 것이다. 국가통계포털에서 제공하는 통계청 사망원인통계를 활용하였으며, 주요 사망원인에 대해 지역별 사망률을 전국 사망률로 나누어서 지역별 사망률의 차이를 비교하고자 하였다. 이를 위해 지역 사망비율과 지역연령표준화사망비율을 정의하고 계산된 결과를 R을 이용하여 단계구분도로 도시하여 비교하였다. 지역연령표준화사망비율의 지역별 비교 결과 국내 사망원인 1위인 신생물의 경우 지역적 차이가 크지 않았으나, 사망원인 2위인 순환계통 질환은 경상도 지역, 특히 울산, 대구, 부산 및 경남에서 상대적으로 사망비율이 높게 나타났다. 그리고 사망원인 3위인 호흡계통 질환은 강원, 세종, 충북 순으로 상대적으로 높은 사망비율을 보였다.

과거와는 비교 할 수 없을 만큼 방대한 양의 데이터가 생산되는 정보화 시대에서 과거와 현재의 데이터를 비교 분석하는 것이 매우 중요하다. 이러한 데이터를 분석하는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 미디어에 나타난 직업 관련 빅데이터를 분석한다. 다양한 미디어에서 직업 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.

의료분야에서 원격판독은 보편화되어 있다. 하지만 이러한 원격판독에 필요한 전송과 관리 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 가정용 카메라 모듈을 구성하고 이를 통해 모바일 애플리케이션으로 영상 스트리밍 및 사진 촬영을 하여 촬영된 사진을 치과로 전송하고 원격으로 검진할 수 있는 카메라 모듈 및 애플리케이션의 영상 전송을 위한 방법론을 제시한다. 안드로이드 애플리케이션과 카메라 모듈의 스트리밍 과정에는 여러 가지 문제가 발생한다. 모듈에서의 촬영 영상과 애플리케이션의 스트리밍 영상 간의 딜레이가 존재하는 것과 스트리밍 도중에 영상이 검은 화면으로 나왔다가 다시 돌아오거나 화절 저하 현상이 일어나는 것이다. 이러한 문제점들을 개선하고 최적화 할 수 있도록 한다.

스마트폰 게임 시장의 증가는 현재 게임시장의 큰 특징이다. PC 게임을 추월하였으며 콘솔 게임 시장 규모에 근접하고 있는 것이 현실이다. 기존 PC 게임의 경우 시장 반응에 따라 콘솔 게임으로 변환되어 출시되었으며 반대의 경우에도 많은 사례가 있다. 이는 PC게임 개발 엔진 및 기술과 콘솔 게임 개발 환경이 유사하기 때문이다. 그러나 모바일 게임의 경우 높은 시장성에도 불구하고 전혀 다른 게임 개발 환경 및 리소스 제어 기술, 컨트롤 기술 등의 개발 기술의 차이로 인해 컨버팅 사례가 기존 PC 사례에 못 미치고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 모바일 게임의 여러 기능 및 인터페이스를 변환하기 위한 시스템에 대하여 제안한다. 제안된 시스템은 미들웨어 타입으로 구성되며 모바일 게임의 여러 기능들을 PS4(Playstation 4)의 게임 타입으로 변환하는 시스템이다. 본 시스템을 활용할 경우 많은 모바일 게임의 콘솔 게임화를 가속 시킬 수 있어 개발에 있어 중복 개발을 피하고 사용자에게는 콘솔 게임 환경의 콘텐츠 부족을 해결 할 수 있는 방안이 될 것으로 사료된다.

GF(p)상 타원곡선 암호(ECC)와 RSA를 단일 하드웨어로 통합하여 구현한 공개키 암호 프로세서를 설계하였다. 설계된 EC-RSA 공개키 암호 프로세서는 NIST 표준에 정의된 소수체 상의 224-비트 타원 곡선 P-224와 2048-비트 키 길이의 RSA를 지원한다. ECC와 RSA가 갖는 연산의 공통점을 기반으로 워드기반 몽고메리 곱셈기와 메모리 블록을 효율적으로 결합하여 최적화된 데이터 패스 구조를 적용하였다. EC-RSA 공개키 암호 프로세서는 Modelsim을 이용한 기능검증을 통하여 정상동작을 확인하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 11,779 GEs와 14-Kbit RAM의 경량 하드웨어로 구현되었다. EC-RSA 공개키 암호 프로세서는 최대 동작주파수 133 MHz이며, ECC 연산에는 867,746 클록주기가 소요되며, RSA 복호화 연산에는 26,149,013 클록주기가 소요된다.

본 논문에서는 Whirlpool 해시 코어가 Cortex-M0의 슬레이브로 인터페이스된 보안 SoC 프로토타입 구현에 대해 기술한다. ISO/IEC에서 표준으로 채택된 경량 해시 알고리듬인 Whirlpool 해시 함수를 64-비트의 데이터 패스로 구현하였으며, 키 확장 연산과 암호화 연산을 수행하는 하드웨어를 공유하여 면적이 최소화되도록 설계하였다. 설계된 보안 SoC 프로토타입을 Cyclone-V FPGA에 구현한 후, ULINK2 어댑터와 Cortex 내부 디버거를 통해 Whirlpool 해시 코어에서 연산된 해시값을 확인함으로써 SoC 프로토타입의 동작을 확인했다.

이진체 상의 타원곡선 B-233을 지원하는 타원곡선 암호 프로세서를 32-비트 워드기반 몽고메리 곱셈기를 이용하여 설계하였다. 스칼라 곱셈을 위해 수정된 몽고메리 래더 (Modified montgomery ladder) 알고리즘을 적용하여 단순 전력분석에 내성을 갖도록 하였으며, Lopez-Dahab 투영 좌표계와 페르마의 소정리(Fermat's little theorem)를 적용하여 하드웨어 자원 소모가 큰 나눗셈과 역원 연산을 제거하여 저면적으로 설계하였다. 설계된 ECC 프로세서는 Xilinx ISim을 이용하여 기능검증을 하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 100 MHz의 동작 주파수에서 9,614 GEs와 4 Kbit RAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 125 MHz로 예측되었다.

Dual gate L-shaped tunnel field-effect-transistor (DG-LTFET) is presented in this study. DG-LTFET achieves near vertical subthreshold slope (SS) and its ON current is also found to be higher then both conventional TFET and LTFET. This device could serve as a potential replacement for conventional complimentary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology.

논문은 MOSFET와 JLFET로 구성된 3D 인버터의 inter-layer dielectric (ILD)의 두께에 따른 하층 게이트에 의한 전기적 상호작용을 비교하였다. MOSFET와 JLFET 모두 ILD의 두께가 100 nm에서 문턱전압의 변화량이 크지 않았지만 100 nm에서 문턱전압의 변화량이 크게 증가하였다. 특히 JLFET의 문턱전압의 변화량이 MOSFET보다 2배 정도 크게 변화하여 하층 게이트에 의한 전기적인 영향을 더 크게 받는다.

본 논문에서는 반도체 소자에 적용되는 극미세 박막을 낮은 온도에서 증착하기 위한 액상 전구체 공급 장치 개발 및 이의 특성 평가를 소개한다. 액상전구체 공급장치는 aerosol generator, vaporizer, vapor storage로 구성되어 있으며, 액체 상태의 전구 물질을 기화하여 박막 증착에 사용하는 장치이다. 이를 이용하여 알루미나 극미세 박막을 증착하여 그 특성을 평가하였다.

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 영상장비의 데이터는 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 정확성에 영향을 끼쳐 오차를 유발하며 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 고밀도의 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 방향성 유효 화소를 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높아지면서 성능이 저하하는 모습을 보였다. 반면, 제안하는 방법은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서도 방향성 유효 화소를 고려한 디노이징을 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주며, 확대 영상을 통해 성능을 확인하였다.

현 시대의 대부분의 사진 혹은 영상에는 사람 눈으로 일일이 다 인식할 수 없을 만큼의 다양한 색을 가진 픽셀들이 분포한다. 특정 목적을 위하여 목표치의 색깔과 비슷한 색깔의 영역을 찾기 위해서는 사람의 눈을 이용한 수동적인 조사가 아닌 픽셀기반의 영상처리가 불가피하다. 본 논문에서는 영상 내에서 원하는 색 혹은 찾고자 하는 영역과 같은 색의 픽셀들은 모두 검출해내고자 한다. 또 더 나아가 찾고자 하는 색깔과 비슷한 색의 픽셀들도 오차 범위 내에서 찾아내고자 한다.

뇌경색의 예방 및 치료에 있어서 가장 중요한 요소는 대뇌 혈류량을 증가시키는 것이다. 대뇌 혈류를 증가시키는 방법으로는 기본적으로 약물에 의한 방법과 수술 또는 동맥 내에 의료 기구를 직접 삽입하는 침습적인 시술(NeuroFloTM) 등이 있다. 본 논문에서 제안하는 비 침습적인 대뇌 혈류 증가 장치는 합병증 유발 확률이 적고, 환자의 혈압 상태에 따라 치료 수준을 정할 수 있으므로 환자의 부담을 덜어줄 수 있다. 이러한 비 침습적인 대뇌 혈류 증가 장치 구현에 있어, 환자에게 알맞은 치료 수준을 제공하기 위한 정확한 평균 동맥압 값을 측정하는 것이 중요하다. 따라서 노이즈를 제거하기 위해 아날로그 필터 및 디지털 필터를 사용하였고, 피크 값 검출을 위한 알고리즘, 펌프제어 알고리즘 등을 사용하였다.

대뇌혈류를 증가 시키는 수술은 뇌경색의 치료방법중 하나이다. 그러나 수술과 같은 침습적인 방법은 환자에게 수술 후유증 또는 부작용을 부담하게 한다. 이러한 침습적인 방법을 보완하기 위해 사람의 혈압을 이용해, 사지에 압박을 가하여 대뇌 혈류를 증가 시키는 비 침습적인 장치도 등장하였다. 그러나 속도와 정확성이 떨어지는 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는, 정확한 측정과 측정하는 데에 걸리는 시간을 기존의 장치보다 개선하기 위해, Blood Oxygen Level Sensor를 이용하여, 양팔에 압력을 주면서 각 팔의 Perfusion Index를 측정하여, Perfusion Index가 일정 값 이하로 떨어지는 순간의 75% 압력을 팔에 가하고, 다리에는 팔에서 구해진 압력 값을 이용해 계산하여 얻은 압력을 가한다. 기존의 혈압 측정식 대뇌혈류증가 장치와 같이, 혈류량을 20%이상 증가시킬 수 있고, 또한 측정 시간도 단축한 결과를 얻어 뇌경색 환자에게 선택적으로 사용할 수 있다.

이 논문에서는 Zigbee 통신모듈을 가로등에 사용하여 가로등들을 연동제어하는 방법을 소개한다. 가로등이 이동체를 감지하면 Zigbee 통신 네트워크를 사용하여 이동체 감지 정보를 다른 가로등들에게 알린다. 이동체를 감지하거나 이동체 감지 정보를 다른 가로등에게서 전달 받은 가로등은 일정시간 동안 가로등을 점등한다.

최근 많은 산업용 기기들은 외부 모니터링과 제어 시스템에 프로토콜 호환성 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 산업, 통신 프로토콜 변환과 제어 및 모니터링을 지원하기 위해 메인 제어 보드를 제작하였다. 산업용 통신 게이트웨이 모듈은 CAN 버스 및 이더넷 프로토콜을 지원하도록 설계되었다. 메인 보드 프로세서는 ATMEGA2560 사용하고, 서브 보드 RS485 시리얼 슬롯 4개를 배치하였다. 이들 슬롯을 통하여 아날로그 및 디지털 I/O를 제공하여 제어 및 모니터링에 사용할 수 있다.

구급 활동은 초기에 환자에 대한 1차적인 치료와 안정을 주어 병원에서 치료하기까지 환자의 생명을 구하고 위험을 최소화하는 것이다. 최근 시간적, 공간적, 의료기술 적용의 한계를 극복하기 위하여 의료 기술과 IT 기술의 융합을 시도하고 있다. 본 연구에서는 응급 의료 서비스에 적용할 수 있는 구급 정보 서비를 위한 환경을 구축하였다. 이 환경은 응급 환자의 상황 파악 및 응급처치 등을 쉽게 지원하고, 이를 원격지 의료 지도 의사에게 전달하여 응급처치 및 병원 대응이 신속하게 이루어질 수 있도록 할 수 있다.

최근 전 세계적으로 비트코인을 필두로 다양한 가상화폐의 관심도가 증가함에 따라 가상화폐에 대한 투자 및 거래가 활성화되고 있다. 그러나 가상화폐는 가격이 불안정하여 금액 변동률 폭이 매우 크기 때문에 잦은 금액 확인이 요구되어 가상화폐 투자자들은 자주 가상화폐 거래소를 확인을 해야 하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 가상화폐 가격 정보 데이터를 수집하여 RGB로 표현하는 가격정보 안내 시스템을 사용함으로서 거래소에서 낭비되는 시간을 크게 줄이고 사용자만이 데이터 표현을 이해할 수 있어 기밀성을 지원할 것으로 기대한다.

최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.

최근 4차 산업의 등장 이후, 세계적으로 제조혁신을 위한 스마트 팩토리 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 팩토리란 ICT 기술과 기존 제조업이 융합하여 공장 내 장비, 부품들이 연결 및 상호 소통하게 하는 생산체계 의미한다. 하지만 스마트 팩토리는 빅 데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, CPS 등의 다양한 기술 요소들이 집합된 기술이기 때문에 매우 고가의 구축비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 중소기업의 영세성을 고려한 저비용의 스마트 팩토리 시스템을 제안하고, 제조기업에서 수집 가능한 데이터 분석과 서비스를 정의하고자 한다.

인터넷이 발전하게 되면서 여러 가지 정보들을 메일, 메시지 등을 이용하여 주고받기 시작하였다. 여러 가지 정보들에는 이미지도 포함되는데, 중요한 신상정보나 설계도, 계약서 등의 정보들도 이미지 파일로 주고받는 경우가 생기게 되면서 이 이미지가 실수 또는 해킹 등의 이유로 유출되게 되었을 시 생기는 문제들이 점점 커져가고 있는 상황이다. 이미지를 주고받을 때도 유출을 방지하기 위한 여러가지 보안방법들이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 이미지를 암호화할 수 있게 해주고 암호화를 할 때 사용한 키를 한번 더 암호화 하는 알고리즘을 설계하였다. 기존의 암호화 방식에서 AES 암호화만 이용할 대칭키가 유출될 경우 본래의 데이터도 유출되게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 방지하기 위해 암호화에 사용된 대칭키를 한번 더 암호화하는 방법을 제안한다. 선택한 원본 이미지 파일의 데이터를 텍스트 데이터로 변환한 후 AES-256암호화를 이용하여 대칭키 암호를 사용자가 설정할 수 있게 하고 그 대칭키 암호를 이용하여 암호화한다. 이때 32바이트 길이의 대칭키를 사용하는데, 대칭키의 유출을 방지하기 위해 RSA 암호화를 이용, 비대칭키를 생성한 후 대칭키를 한번 더 암호화 한다. 암호화된 대칭키는 비대칭키를 이용 복호화할 수 있고, 암호화된 데이터는 대칭키 암호를 이용해서 원래의 데이터로 복호화가 가능하다. 이러한 방법을 사용하여 보안강도를 더 높일 수 있다.

기존의 농장 관리 방식은 사람이 직접 농작물에 물을 공급하고, 농약을 뿌리는 등 1세대적인 관리 방식이다. 물론, 스마트 팜이 어느 정도 도입이 되었으나, 비용적인 측면이나 시설 규모의 진입 장벽이 너무 높아 스마트 팜을 도입하기 어려운 농가도 있다. 이러한 스마트 팜이 도입됨에 따라 농업 경쟁력은 높아졌으나, 시설 자체의 경제성이 낮아 농가의 실질적 소득증가 기여도는 낮은 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신을 이용한 무인 농장 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 각종 센서를 이용하여 농장의 실시간 환경정보를 수집하고 그 정보를 서버에 저장한 후, 무선통신을 이용하여 사용자의 스마트폰에 전송한다. 또한, 시스템 이상 발생 시, 사용자에게 경고 메t시지로 알려준다. 이 시스템은 소수의 센서와 아두이노로 구동되기 때문에 적은 공간을 차지하며, 부품 자체의 비용이 낮아 시스템 전체 비용 또한 매우 저렴하다.

스마트폰의 GPS 기능으로 위치 정보를 수집하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템이 많아지고 있다. 이러한 GPS 기능은 위성에서 송신된 신호로 위도와 경도를 측정하여 위치를 계산한다. 하지만, 이러한 기능은 사용자가 실외에 있을 경우에만 사용이 가능한 것으로, 실내에서는 사용이 불가능하다는 단점이 있다. 최근 상용화 되고 있는 UWB 레이더 센서는 실내외에서 사용이 가능하고, 객체 탐지 및 거리측정이 간단함과 동시에 저렴하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 센서와 표준편차를 이용하여 거리 측정 방법을 제시하고자 한다. 제시하고 있는 방법은 레이더 센서에서 나오는 raw data를 그래프화 하여 최대 탐지 거리가 몇 m 인지 파악하고, 파악된 최대 감지 거리를 일정 구간으로 나누어 구간별 거리를 측정한다. 그 후 표준편차 공식을 이용하여 객체의 유무를 판단한다. 실험 결과에서는 제시하는 방법으로 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.27m 이내로 측정되는 것을 확인하였다.

자동차 운전자는 운행 할 때 도로 주변을 살펴 여러 상황에 대비한다. 운전자가 주의하여 운전해도 갑자기 도로에 생긴 장애물 때문에 교통사고가 발생 될 수 있다. 만약 운전자가 사전에 도로위에 장애물 발생 정보를 파악할 수 있다면, 교통사고는 어느 정도 감소 할 수 있다고 예상 된다. 본 논문은 운전자가 운행 할 때 사전에 도로위의 장애물의 정보를 운전자에게 알려주는 비콘 서비스를 제안하고자 한다. 본 논문에서는 BLE(Bluetooth Low Energy)을 기반으로 하여 무선 통신 인프라가 없이도 V2V 통신을 구현하여 사전에 도로 사용자가 설치한 장애물을 알려주는 비콘 장치와 장애물 정보를 수집해 운전자에게 알려주는 장치로 구성된다.

자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.

본 논문에서는 RFID 태그와 리더로 구성되는 비접촉식 RFID 스마트 태그 시스템을 개발하였다.. 이시스템은 13.56MHz의 저주파수 대역으로 디자인하였다. 개발된 RFID 스마트 태그 보드는 AVR을 이용하여 디자인되었으며 시뮬레이션을 통하여 응답속도가 개선되는 결과를 얻었다. 또한 RFID 태그에 대한 회로 디자인, 시뮬레이션, 실험 결과를 설명하였다.

최근 IoT 센서 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적으로 홈 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 가스 밸브, 보일러, 전등 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만, 농업분야에서는 농작물 생산지의 환경 정보를 수집하고, 그에 맞춰 온습도 등을 제어하기 위해 관리자 혹은 생산자가 수동적으로 처리해야만 하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 비닐하우스와 축산농가 등에서 사용할 수 있는 IoT 센서 기반 무인 관리 어플리케이션을 설계하고자 한다. 사용자가 비닐하우스 혹은 축산농가에 들어가지 않아도 사용자가 스마트폰 어플리케이션을 통해 모니터링 하면서 온습도를 조절하고, 센서의 고장 유무를 파악하여 교체시기를 알려 주는 등의 기능을 포함 한다.

Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.

이 논문에서는 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)에서 로봇이 환경 맵을 획득하는 동시에 맵과 관련하여 로컬라이제이션을 수행합니다. 클라우드 기반 SLAM을 사용하면 환경 맵과 같은 리소스 및 데이터 공유를 최적화 할 수 있으므로 공유 가능한 온라인 맵 중 하나로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리 환경에 중요한 변화를 추가하거나 제거하지 않으면 환경에 추가 된 새로운 모바일 로봇에 새로운 환경 맵 재구성의 본질이 생략되어 센서 추가 요구 사항이 줄어들게 됩니다.

본 개발은 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation 사업 중 한화시스템의 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 실시간 및 원격으로 DSP 상태를 진단하는 시스템이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답을 하기 위해서는 DSP의 논리적, 물리적 오류 발생 시 이를 즉각 발견하고 신속히 조치하여 MTTR을 최소화함으로써 DSP의 현장 운용성을 극대화하는 것이 필요하다. 따라서 DSP의 자원 및 동작 상태를 실시간으로 감시하여 운용자에게 즉시 피드백하고 DSP의 정상상태를 유지하도록 하는 기능을 구현함으로써 DSP의 비약적인 MTTR의 감소 및 선박 서비스의 제공 성공률 향상을 가져올 수 있게 하였다.

최근 물가 불안정으로 인하여 농수축산물품 가격변동이 심화됨에 따라 소비자들은 제품 구매 시 정확한 기준 없이 시장의 마케팅 또는 경험과 감각에 의지하여 구매 활동을 하는 경향이 강해졌다. 이 논문에서 구현하는 애플리케이션의 핵심 기능은 공공데이터를 이용하여 실시간으로 농수축산물의 물가 지수를 간단하게 알아볼 수 있도록 도와준다. 또한, 구현하는 앱에 AI챗봇 및 음성인식 기능을 도입하는 동시에 자연어 처리와 핸즈프리 등의 편리성을 충족시켜 불안정한 물가에 휩쓸리는 소비자들에게 정확하고 편리하게 소비 지표를 알려주는 데 주요 목적이 있다.

이 논문에서는 재난 안전사고의 증가에 따른 인명 피해, 안전의식 저조 등을 방지하기 위해 스마트폰을 통해 쉽게 접할 수 있는 재난 안전사고에 대응하는 시나리오를 구현하는 모바일 어플리케이션을 구현한다. 기존의 사고 대응 시나리오와 관련한 모바일 어플리케이션들은 수가 적으며, 대부분 매뉴얼 형식으로 구성되어 있다. 따라서 이 논문에서는 지진이나 쓰나미와 같은 재난이나 일상에서 발생 가능한 안전사고 등의 다양한 시나리오들을 친근한 캐릭터들이 등장하는 진행하는 모바일 어플리케이션을 구현한다. 이 어플리케이션은 캐릭터를 통한 행동 선택지 형식으로 구성하여 연령대에 구애받지 않고 이용할 수 있으며, 명확한 대응방안을 제공함으로써 만일의 사고 상황에 올바른 대응할 수 있도록 한다.

최근 지속적인 외식산업 시장의 매출 증가와 음식에 대한 질적 서비스 제공이 중요한 사회적인 현상이 되면서 외식산업의 트렌드는 계속해서 변화하고 있다. 외식산업과 관련한 기존의 검색시스템은 사용함에 있어서 상세한 정보를 제공하기 위한 위치, 가격, 분위기 등 다양한 조건에 따른 적합한 정보를 수집해야하는 번거로움 때문에 많은 시간이 투자되어 사용자 입장에서는 검색에 대한 부담이 발생한다. 챗봇은 사용자와 대화를 통하여 상황별 정보 수집이 가능하고 이를 통하여 정보를 제공한다. 이 논문에서는 ChatScript를 사용하여 개인별 취향을 만족시켜주는 식당정보를 상황에 맞춰서 제공가능한 챗봇을 구현한다.

2017년 비트코인을 비롯한 암호화폐 열풍이 뜨겁게 강타하면서 이를 구현하는데 활용된 블록체인(Blockchain) 기술이 주목받기 시작했다. 분산원장 기술(Distributed Ledger Technology)을 기반으로 만들어진 블록체인의 가장 큰 장점은 보안성을 높일 수 있다는 것이다. 이 기술을 챗봇(Chatbot) 개발에 접목시켜 크래커(Cracker)의 공격에 효율적으로 대응할 수 있고, 고객의 개인정보를 한 단계 더 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 기술은 다양한 분야 중에서도 특히 데이터를 기반으로 발전하는 기술에 활용 가능성이 높을 것으로 전망되며, 이 논문에서는 블록체인 기술이 챗봇에 적용된 사례에 대해 분석한다.

4차 산업혁명은 2016년 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)의 주요 이슈였다. 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT융합 기술에는 사물인터넷 환경에서 모든 사물이 사이버 세계를 통하여 연결되어 정보를 수집하고 축적하며, 축적된 빅데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 이와 같은 IT융합 기술과 관련하여 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다.

우리나라의 사망 원인 80%이상이 만성질환으로 인한 것이다. IT기업과 의료병원이 협력하여 만성 질환을 관리하는 모바일 어플리케이션은 계속해서 출시되고 있다. 최근에는 관리의 효율성과 편리성을 높이기 위해 인공지능 챗봇을 통한 개발이 진행되고 있다. 챗봇의 경우 대화를 이용한 프로세스를 처리하기 때문에 GUI기반의 환경이 익숙한 사용자들 입장에서는 접근성이나 사용에 있어서 익숙하지 않을 수 있다. 이에 본 논문에서 만성질환 중 당뇨병을 관리해주는 모바일 어플리케이션의 UI/UX를 분석하고, 이 결과를 통해 챗봇의 UI/UX 디자인을 제시하고자 한다.

사회적으로 인구의 고령화가 급속하게 진행되고 사람들의 식생활의 양식이 서구화되면서 불규칙적인 생활습관에 의해서 만성질환의 발병률dl 높아지고 있다. 만성질환은 올바르고 규칙적인 생활습관 및 식사요법만으로도 예방 및 개선이 가능하다. 최근 출시되고 있는 대부분의 식단관리 모바일 애플리케이션은 비만관리나 다이어트가 목적이며, 만성질환 예방이나 개선을 위한 목적을 가진 어플리케이션은 찾아보기 힘들다. 이 논문에서는 만성질환 중에서 가장 흔히 접하는 당뇨병을 특정화한 웹 서비스를 개발하며, Chatscript 활용하여 당뇨병 식단관리를 도와주는 챗봇(Chatbot)을 구현한다.

본 연구에서는 한국과 세계의 정보보안 산업의 상호 비교 분석을 통해 한국 정보보안 산업의 위상을 파악하는 한편, 정책작 시사점을 제시하였다. 세계 정보보안 산업에서는 서비스시장이 제품시장에 비하여 매출이 훨씬 크고 시장 매력도도 큰 것으로 나타났지만, 한국의 경우 정반대의 결과가 나타났다. 이와 같은 연구결과는 소득 창출력이 미약한 정보보안 제품의 부가가치를 높이기 위한 대책 마련이 시급하며, 정보보안 산업의 주력 시장을 제품시장에서 서비스시장으로 구조개편을 서두를 필요성이 있다는 사실을 시사한다.

초다시점 영상 콘텐츠는 스테레오스코픽 영상이나 무안경 다시점 영상에서 문제가 되는 관찰자 양안의 수렴조절작용의 불일치로 인한 눈의 피로도 문제를 해결할 수 있는 완전 입체 영상을 제시할 수 있는 기술로 홀로그램 영상과 더불어 3D 영상 미디어의 긍극적인 발전방향으로 볼 수 있다. 현재 기술수준으로는 디스플레이 기술에 대한 기초 기반 연구와 함께 기술 검증 기술 검증단계에 머물러 있다. Depth Map(깊이 지도)은 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 관찰 시점(viewpoint)으로부터 물체 표면과 의 거리와 관련된 정보가 담긴 하나의 영상 또는 영상의 한 채널이다.

이스라엘의 미사일 방어체계인 Arrow 체계는 미국과 이스라엘 간 전략적 협력관계를 통해 개발되었다. 미국 레이건 행정부의 전략방위구상(Strategic Defense Initiative, SDI) 연구에 이스라엘이 1986년에 협력함으로써 전술탄도미사일 방어체계 개발이 시작되었고, 두 차례의 획기적인 성능개량을 통해 현재 Arrow 3까지 개발되어있다. 주변국으로부터 탄도미사일 위협을 직접적으로 받고 있고, 전장의 종심이 짧은 이스라엘의 지정학적 환경에 맞도록 개발되고 지속적으로 업그레이드되고 있는 Arrow 미사일 방어체계의 개발 사례는 한반도 환경에 적합한 탄도미사일 방어체계를 구축함에 있어 모범적 사례가 될 수 있다.

게임을 개발 하다는 것은 그 자체가 인기 있는 일이며 상업적으로 큰 발전이 있는 분야이다. 그 분만 아니라 디자인 분야에서도 중요한 위치를 차지한다. 왜냐하면 게임에는 상업적 가치가 높고 게임에서의 디자인적인 역할이 충분하기 때문이다. 본 연구는 게임의 외관에 해당하는 인터페이스를 어떻게 설계할 것인지를 살펴보기 위하여 사용성 평가 측면에서 인터페이스를 고찰 하고자 한다. 이를 위해 선행연구를 고찰하고 이를 토대로 도출된 인터페이스 요소를 설문 문항으로 하여 최근 인기 있는 게임인 베틀그라운드를 대상으로 사용성 평가를 실시한다. 본 연구 결과는 게임의 인터페이스 디자인의 디자인 지침을 마련하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다.

본 연구는 중국역사영화 '영웅'의 색채에 대한 감성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 감성과학적 연구방법을 통해 18~45세 사이의 한중 영상콘텐츠전공학생과 일반인 20명을 대상으로 설문 조사 방식으로 측정하였다. 연구대상은 중국역사영화 '영웅'의 배경, 조명의 색체에서 나타난 감성을 평가하였다. 본 연구결과 영화의 색채가 관객에게 영화에 대한 감성적인 영향을 줄 수 있다는 것으로 예상된다.

본 연구는 중국역사영화 '영웅'의 소재로 활용된 건물배경에 대한 관객의 감성 고찰을 목적으로 한다. 본 연구는 감성과 관련된 선행 연구를 통해 건물배경에 적합한 감성어휘를 도출하고 이를 설문형태로 감성을 분석하였다. 연구결과 영화의 건물 배경이 관객에게 감성적인 영향을 줄 수 있으며 중국 전통양식과 문화를 이해하는데 도움을 줄 것이다.

3D 작업의 최종 단계는 렌더링으로, 결국 모든 3D 작업물들은 이 렌더링 된 결과를 보는 것이기에 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 이렇게 3D 작업의 최종 단계이기 때문에 그 만큼 렌더링 컨트롤 하는 데에 있어서 수많은 이론과 기능교육이 필요하다. 하지만 한정된 기간의 대학교 교육에서 그 만큼 시간을 투자하기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 수많은 렌더러 중, 실무에서 가장 많이 쓰이는 Renderer(Arnold, V-ray, Octane, Redshift를 중심으로)의 장단점을 비교 분석함으로써 한정된 시간에 많은 양을 가르쳐야 하는 대학교에 있어서 효율적인 교육을 위해 위 세 가지 소프트웨어 중 어떤 것을 취사, 선택하여 교육하는 것이 학생들에게 유리한지에 대한 분석결과를 제안하였다.

최근 들어 작업환경에서 사망사고가 증가하면서 안전 문제는 사회적 중요한 이슈로 등장하였다. 기존의 많은 안전관련 정책 및 제도 등을 통해 안전사고를 줄이는 노력을 하고 있음에도 불구하고 사고 예방에는 한계가 있다. IoT 기술을 활용한 사고예방 서비스들이 최근 상용화되고 있으며 이에 대한 효과도 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 작업환경에서 사망사고를 줄일 수 있는 최신 사례들을 살펴보고 IoT 기술이 안전분야에서 나아가야할 방향에 대해 살펴보고자 한다.

본 연구에서는 의사결정자의 사전정보가 필요하지 않은 DEA 모형들을 대상으로 변별력 평가를 실시하였다. 변별력 평가를 위한 DEA모형으로 Entropy 모형, Bootstrap 모형, Benevolent Cross Efficiency 모형, Aggressive Cross Efficiency 모형, Game Cross Efficiency 모형을 선정하였다. 변별력 평가척도인 변동계수(coefficient of variation)와 중요도(degree of importance) 평가기준을 이용하여 5개 DEA 모형의 변별력을 평가하였다. 평가결과에 따르면 변별력 순위는 2개 평가 지표 모두에서 Entropy 모형, Aggressive CE 모형, Benevolent CE 모형, Game CE 모형, Bootstrap 모형 순으로 평가되었다.

최근 O2O를 비롯하여 모바일 거래가 증가하면서 모바일 단말기를 이용한 다양한 결제 서비스가 등장하고 있으며, 사용빈도 또한 크게 증가하고 있다. 본 연구는 모바일 간편결제 서비스의 시스템 특성(편의성, 접근성, 호환성)이 고객이 인지하는 위험을 매개로 하여 신뢰, 그리고 긍정감정에 미치는 영향에 대한 실증연구이다. 본 연구를 위해 설문조사를 실시하였고, PLS로 구조방정식 모형을 분석을 하였다. 연구결과 편의성, 접근성, 호환성은 위험에 영향을 미치며, 위험은 신뢰와 긍정감정 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

일방적인 시청각위주의 교육보다는 효과적으로 학습이 가능한 교육에 대한 필요성이 제기되고 있다. 다양한 시나리오의 상황설계와 반복적 교육이 가능한 기능성게임은 콘텐츠 활용 및 확산에 용이하다. 인지발달이 가장 활발한 시기인 아동기, 청소년기의 안전교육의 효과는 타 연령대에 비하여 가장 효과가 높다. 이에 기능성게임을 이용한 청소년 안전교육콘텐츠 제작 가이드라인과 구성요소를 제시하고자한다.

요즘 사람들은 커피포트를 자주 이용하여 물을 끓이곤 합니다. 커피포트는 100도에 맞춰서 켜지고 꺼지기만 하지만, 온도체크 센서와, 알고리즘을 이용해 원하는 온도에 맞춰 커피포트를 작동하게 하는 기법입니다.

Design-Thinking 5 Step 기반 메이커 활동은 사용자의 상황에 공감하여 필요와 요구를 분석한 뒤, 이를 디자인에 적용시켜 사용자들에게 더 필요한 경험을 제공하기 위한 사용자중심의 디자인 접근 방식이다. 본 논문은 학습자의 의도에 따라 다양한 도구를 활용하여 만든 결과물을 다른 사람들과 공유하고 개방하는 것을 강조하는 메이커 교육의 가치와, 인간에 대한 관찰과 공감 그리고 사용자 중심의 결과물 도출이라는 Design-Thinking의 기본 마인드를 SW코딩 교육과정에 적용한 교수학습 방법을 제안한다. 이를 위하여 중등 교육과정에서 다루어지는 정보 교과교육 내용 중에서 코딩교육이 필요한 단원을 중심으로 Design-Thinking 기반의 교수학습 방법을 연구하였다. Design-Thinking 기반 교수학습 지도안으로 교육 전문가 집단을 대상으로 수업을 시연하고, 전문가들의 평가와 의견을 수집하고, 수집된 평가내용을 반영하여 교수학습 지도안을 수정하였다. Design-Thinking 5 step 기반의 SW코딩 교수학습은 학생들로 하여금 무한한 발상을 가능하게 하는 확산적 사고와 확산된 사고로부터 최적의 결정을 이끌어내야 하는 수렴적인 사고를 체득하기에 적합한 학습 기회가 될 것이라고 기대한다.

이 연구는 고령화 시대에 실버 인구가 급증하는 4차산업 시대에 따라 새롭게 생기는 지식과 정보활용 능력을 ICT 교육 효과로 인해 실버세대들의 IOT 생활 적응에 미치는 영향에 따른 초점을 두고 분석하여 바림직한 교육 방향을 모색 하는데 목적을 둔다. 문헌연구 및 설문조사로 실제 실버 정보화교육 대상자로 분석한 결과 대체로 정보화 교육은 실버 세대들의 전 삶의 질 향상 및 실제 IOT 기반의 웹 모바일 사용에도 긍정적 효과를 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 정보화 교육의 기간에 따라 역량에 차이를 두고 있었으며, 전 직업 및 학력 등 다양한 기준에 따른 세분화와 이에 따른 4차 산업시대에 맞춤형 교육의 제공 및 실 삶의 질, 후 취업의 ICT 교육의 바람직한 방향에도 개괄적인 논의 및 과정 제시를 병행 한다.

언플러그드 컴퓨팅은 컴퓨터 과학에 대한 원리나 개념을 놀이를 통해 쉽게 배울 수 있도록 개발된 교수학습방법으로 초등학생도 쉽게 이해할 수 있는 장점을 가지고 있다. 우리나라 탈북청소년 대안학교의 대부분은 검정고시 합격과 대학진학을 목표로 교육과정이 편성되어 있어 정보 수업은 단순히 타자연습과 사무용 프로그램을 배움에 그치고 있다. 본 연구에서는 탈북청소년을 대상으로 언플러그드 학습지도안을 구안하고 전문가 검증을 통하여 수업의 효과를 평가하였다. 설문 응답을 분석한 결과 대부분의 응답자가 본 연구에서 제시한 수업지도안이 탈북청소년 대안학교 학생에게 적합하다고 응답하였고, 정보 과목의 흥미와 만족도를 높일 수 있다는 긍정적인 응답을 보였다.

본 연구는 전국 16개 지방자치단체 교육훈련기관의 웹 접근성 평가를 통해 웹 접근성 향상 방향을 제안하기 위한 목적이 있다. 이를 위해 일부 웹사이트를 제외한 14개 교육훈련기관의 웹사이트를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가는 Open-WAX를 통한 자동평가와 전문가 3명에 의한 수동평가를 통해 진행하였다. 분석결과 웹 접근성 준수율이 향상되기는 하였으나 아직도 대체 텍스트, 건너뛰기 링크, 마크업 오류 방지 등의 문제점이 발견되었다. 본 연구를 통해 지방자치단체의 웹 접근성 준수와 향후 연구방향에 대하여 제언하고자 한다.

본 연구는 대학생들의 SW 교육 핵심역량 중 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위해 역량 교수 학습 모델을 설계하였다. 사전에 소프트웨어 코딩 경험이 없는 학습자의 역량을 분석하고 기존의 SW 중심 교수 학습 5가지 모델 중 시연 중심 모델(DMM)과 개발 중심 모델(DDD) 그리고 CT 요소 중심 모델(DPAA) 등을 재구성하고 실생활 문제를 해결 및 컴퓨팅 사고력을 키우기 위한 Unplugged 활동과 Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구 등을 면밀히 분석하여 역량 교수 학습 모델인 UDDPAAP (Unplugged-Demonstration-Decomposition-Pattern Recognition-Abstraction-Algorithm-Progrmming)을 설계하였다. Unplugged 활동 중 일부분을 대학생들 수업에 적합하게 변형하고, Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구에서 제시하는 문제를 선별한 후 기존의 교수 학습 모델에 적용하였다. 연구의 효과를 검증하기 위해 코딩 경험이 없는 대학교 1학년 학생들에게 SW 교육 및 컴퓨터 정보 소양 교육 경험에 따른 컴퓨팅 사고력과 자신감 등의 사전 검사를 하고 UDDPAAP 교수 학습 모델을 적용하여 수업을 진행한 후 사후 검사를 하였다. 연구 결과 UDDPAAP 교수 학습 모델을 통해 SW 교육을 경험한 학생들의 컴퓨팅 사고력 관련 역량이 향상됨을 알 수 있었다.

최근 IT분야에서는 빅 데이터를 활용한 인공지능이 크게 대두되고 있다. 이와 같이 빅 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 교육분야에 있어서도 학생들에 대한 빅 데이터가 존재하나 이러한 데이터를 단순히 수집, 조회, 저장하는 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 이용하여 교육분야의 빅 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내어, 실제 학생들에게 도움이 되는 데이터를 생산 지능적인 활용이 요구되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 학생들의 수업 관찰을 통한 데이터를 의사결정트리 알고리즘을 이용하여 학생들의 진로를 예측하는 프로그램을 설계하고자 한다. 진로예측 프로그램을 통하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 또한 희망 진로에 따른 수업 태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

본 논문에서는 경량 블록암호 알고리듬 TWINE의 하드웨어 설계에 대해 기술한다. TWINE은 80-비트 또는 128-비트의 마스터키를 사용하여 64-비트의 평문(암호문)을 암호(복호)하여 64-비트의 암호문(평문)을 만드는 대칭키 블록암호이며, s-box와 XOR만 사용하므로 경량 하드웨어 구현에 적합하다는 특징을 갖는다. 암호화 연산과 복호화 연산의 하드웨어 공유를 통해 게이트 수가 최소화 되도록 구현하였으며, 설계된 TWINE 크립토 코어는 RTL 시뮬레이션을 통해 기능을 검증하였다.

농업은 여러 산업 중에서 가장 오랜 역사를 가지고 있으며, 인류의 발달에 직, 간접적으로 연관되어 있다. 그러나 최근 우리나라의 농업은 농촌인구의 감소 및 고령화, 자재비용 상승 및 한반도 기후 변화로 인해 농가 경영에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 ICT를 이용한 스마트 농장이 대안으로 제시된다. 스마트 농장은 다양한 센서를 통하여 농장의 온도 관리 및 급수장치를 관리하나, 작물에 따른 섬세한 관리에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 수분센서와 달리 토양의 깊이에 따라 수분 공급을 달리하여 식물의 생장에 최적화된 환경을 구현하였다.

현대 산업사회가 발달함에 따라 대기오염이 사회적 문제로 대두되고 있다. 특히 미세먼지에 대한 관심이 높아지고 있고 미세먼지를 측정하기 위해 여러 종류의 센서가 사용되고 있다. 이 중 가장 보편적으로 사용되는 적외선 미세먼지 센서는 적외선 송, 수신기를 통해 빛의 회절을 탐지하여 공기 중의 먼지에 의해 반사되는 빛을 감지하는 방식으로 동작한다. 하지만 이런 방식은 계측 시 잡음으로 인한 편차가 발생하여 정확한 데이터 분석이 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 저역통과필터 알고리즘을 적용하여 구현하였다.

사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.

본 논문의 시스템은 인터넷 상에서 일반적으로 이용되는 중고거래 시스템을 설계 및 구현하였다. 거리 및 위치를 통해 거래에 제한을 받는 중고거래의 일반적인 특성을 고려해 위치기반을 통한 지역성 있는 거래를 추구하기 위해 지역을 분할하여 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 데이터베이스 엔진으로 MySQL을 사용하였고 데이터베이스 연동을 위해 인터넷 서버 기반 스크립트 언어인 PHP를 사용하였다. 중고거래의 특성상 정보보안 및 각 상품에 대한 디자인의 부각을 고려하였다.

상온에서의 식자재의 시간에 따른 색상 변화 정도를 통해 식자재의 신선도를 파악한다. 식자재 데이터는 임의의 식자재를 선택하여 온도, 습도 등의 외부환경이 동일한 실험환경을 조성한 후 일정 시간 간격으로 식자재 영상을 획득하여 얻는다. 영상 속 식자재의 색상은 기본이 되는 RGB 색상 모델에서 빛에 대하여 강건한 HSV 색상으로 변환 산출하여 변색 정보를 파악한다. 식자재의 기존 색상과 변색 정도를 일련의 관계식으로 산출하며, 산출된 수식을 통하여 영상 속 식자재의 신선도를 산출 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기술은 요식업계에서 식자재를 관리할 때 적용하여 식자재를 관리할 수 있다.

이 논문에서는 opencv와 android studio를 이용하여 시각장애인이 앞에 사물이 있는지 유무를 구분해준다. 스마트폰의 카메라와 연결하여 차영상으로 움직임을 감지하면 해당 부분을 Labeling 작업을 수행하고 mean shift알고리즘을 이용하여 계속 tracking하는 작업을 수행하여 시각 장애인에게 물체가 앞에 있다는 것을 알려주는 방식의 어플리케이션을 제작하고 있다. 실시간 움직임 관측을 위하여 OpenCV 기반의 C++ 프로그램을 사용하였으며, 어플리케이션은 android studio에서 제작할 예정이다. 연구 결과 Labeling으로 움직이는 물체들을 판별하였으며, Mean-Shift 알고리즘으로 박스영역을 지정하여 물체가 움직이면 박스도 함께 이동하여 실시간으로 사물을 Tracking작업을 수행한다.

본 논문에서는 X-ray 영상에서 척추 영역을 추출 및 분석하여 척추만곡도를 자동으로 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 영상에서 어깨뼈와 골반뼈 등과 같이 필요 없는 영역을 제거한 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 척추 에지를 검출하기 위해 가우시안-라플라시안(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하여 척추 에지를 검출한다. 추출된 척추 영역을 척추의 Apex를 기준으로 Above Apex와 Below Apex 영역으로 구분하고 허프 변환(Hough Transform) 기법을 적용하여 두 영역에 대한 ($r,{\theta}$) 허프 공간을 구한다. ($r,{\theta}$) 허프 공간에서 척추만곡도 측정에 필요한 수평 직선만을 검출하기 위하여 수직 직선을 나타내는 교점들의 영역을 제거하여 척추만곡도 측정에 필요한 영역을 추출한다. 제안된 척추 추출 방법을 다양한 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 전문의가 척추만곡도를 효과적으로 측정하고 분석할 수 있는 척추 영역이 추출된 것을 확인할 수 있었다.

대장과 소장에서 모두 폐색 영역을 검출하기 위하여 본 논문에서는 기존에 연구된 장 폐색 영역 검출 방법과 ART2 알고리즘을 이용한 대장 폐색 영역과 소장 폐색 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존에 연구된 방법을 이용하여 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역을 ART2 알고리즘을 이용하여 영상을 군집화 한다. 군집화된 ROI 영역과 기존에 연구된 방법으로 X-ray 영상에서 검출한 장 폐색 영역의 형태학적 특징을 비교 및 분석하여 장 폐색의 형태학적 특징을 포함하는 클러스터를 분석한다. 따라서 장 폐색 영역에 해당되는 클러스터로 분류된 영역 내부를 클러스터의 중심에 해당되는 픽셀로 모두 대체한다. 그리고 $3^*3$ 필터를 이용한 침식과 팽창 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 각 객체들을 라벨링한 후에 크기를 비교하여 배경과 기타 지방 영역을 제거하고 남은 객체들을 장 폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 장 폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존에 연구된 방법으로 추출에 성공한 대장 장 폐색 영상과 추출에 실패한 소장 폐색 영상 모두에서 추출되는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.

자전거 등하교 및 출퇴근족의 안전을 위하여 방향 표시등의 기능은 반드시 필요하다. 본 연구에서는 아두이노를 활용하여 조립식 자전거에 방향 표시등 기능을 개발하였다. 아두이노의 간단한 기능을 통해 핸들에 스위치를 부착하여 방향 표시등을 켜고 끄게 할 수 있다. 또한 간단한 기능이므로 자전거를 가지고 있는 사람들이 스스로 DIY를 하여 제작할 수 있는 메이커 활동으로 적합하다고 판단된다. 본 논문에서 제안된 기능을 통하여 자전거에 필요한 서비스를 많이 부착할 수 있는 가능성을 열어두었다.

본 연구에서는 라즈베리파이에 부착된 카메라로 사람을 얼굴을 인식하는 영상처리기법을 활용하여 가정용 로봇을 제작하였다. 라즈베리파이에 부착된 카메라를 통해 실시간으로 영상을 입력받아서 사람의 얼굴을 인식하게 한 후 결과에 따라 스마트냉온풍기의 동작을 구분한다. 이는 로봇이 사람이 없는 곳에 냉온풍기를 동작하지 않고, 사람이 있는 곳에만 냉온풍 동작을 하게 함으로써 에너지 활용 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

최근 젊은 세대를 중심으로 간단하고 가벼운 삶을 추구하는 미니멀 라이프가 주목을 받으면서 적은 공간을 차지하고 실용도가 높은 제품들이 주목받고 있다. 따라서 복수의 제품을 하나로 합치면서 작지만 실속 있는 제품에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 책상 위의 공간을 절약할 수 있는 스마트 스탠드를 개발하였다. 이 스탠드에는 스마트폰 거치대, 가습기, 음이온 발생기, 스피커의 기능을 스탠드에 결합시키도록 하였다. 이 연구로 인하여 1인 가구의 좁은 집에서 공간적, 경제적으로 효율이 높아질 것으로 기대된다.

본 연구에서는 차량에 화물을 손쉽게 싣을 수 있는 휴대용 간이 리프트의 안정성을 위하여 안드로이드 어플리케이션을 활용하여 휴대용 간이 리프트의 소프트웨어를 개발하였다. 이를 위해 Arduino Uno R3 보드를 활용하였다. 기존의 휴대용 간이 리프트를 해체하여 Arduino Uno R3 보드와 회로를 장착하고 블루투스 통신으로 신호를 송수신할 수 있게 하였다. 본 연구를 통하여 물류 활동의 안전작업에 큰 도움을 줄 것으로 예상할 수 있다.

학습자들에게 흥미와 집중력을 유발시키고자 더 재밌고 효율적인 학습방법에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 정보통신 기술을 융합한 게임기반 학습에 대한 연구들이 시도되고 있다. 집중력을 높여주는 게임의 특성을 활용하려 한다. 그러나 게임만 한다면 운동을 덜할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 DDR(Dance Dance Revolution)을 이용하여 게임과 스포츠를 융합하여 체력을 높여주고 성적도 높여주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

과학이 발전하면서, 인류가 사용할 수 있는 에너지의 종류도 점점 늘어나고 있다. 이들 대부분이 환경을 오염시키는 에너지이기 때문에 이 에너지를 계속 쓴다면, 환경오염이 점점 더 심각해질 것이다. 그러므로 본 논문에서는 환경을 덜 오염시키는 수력발전을 이용하여 발전하는 방법을 연구하고자 한다. 그 결과, 배수구에 장착사여 오폐수를 이용해 발전하는 수력발전기를 만들었다. 본 연구를 통하여 각 가정이나 저개발 국가에서 이 발전기를 사용할 수 있다는 점이 성공적이다.

우리는 가끔 물건을 보관한 위치를 잊고 나서 찾는데 많은 시간을 보내는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 물건을 보관하고 위치를 알려주며 쉽게 찾을 수 있게 하는 물건관리 시스템을 설계하고 개발한다. 물건을 정리하는 방식은 사람이 로봇 위에 물건을 올려놓고 스마트폰에 설치된 로봇제어 애플리케이션을 통해 물건의 이름을 선택하면 비어있는 보관 장소를 확인한 후 이동하여 보관한 뒤 보관 위치를 스마트폰으로 위치정보 데이터를 전송하는 방식이다. 본 논문을 통하여 우리가 집에서 관리하는 물건을 잊지 않고 쉽게 찾을 수 있는 가능성을 확인하였으며 무인 창고관리 기술의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

C-ITS 통신프로토콜과 이동 통신 프로토콜인 Legacy LTE 통신을 복합적으로 지원하는 하이브리드 V2X 통신시스템을 구현하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 설계 방안과 설계과정을 제시한다. 하이브리드 V2X 통신시스템은 복수의 통신기술로 WAVE와 LTE를 지원하고, WAVE에 대해서는 복수채널 통신을 지원하여, 자율주행 차량에 LDM, 측위보정정보 등의 도로정보를 실시간으로 전달하기 위한 목적으로 설계하였다.

몇 년 사이에 IoT는 통신 프로토콜과 디바이스 중심의 단순한 개념에서 점점 진화 하여, 디바이스, 인터넷기술, 그리고 사람(사물, 데이터 등)이 보안, 프라이버시, 신뢰도 문제를 해결하는 것까지 포함한 비즈니스 혁신, 재현성, 상호 운용성을 위한 완전한 생태계를 창조하는 것으로 개념이 바뀌어 가고 있다. IERC는 실제와 가상의 사물들이 고유특성과 물리적 가상적 특성을 가지고 있고, 지능형 인터페이스를 사용하며, 끊김없이 정보네트워크를 통합 하는 표준과 상호운용 통신 프로토콜을 기반으로 자기 스스로 재구성이 가능한 동적인 글로벌 네트워크 인프라로 정의함으로써 IoT의 범위를 인프라까지 확대 정의하고 있는 추세이다. 이와 같은 IoT 영역이 확대되면서, 일반적으로 IoT의 4대 기술 분야를 센싱기술, 유 무선 통신 네트워크 기술, 플랫폼 기술 및 서비스 기술로 분류하고 있으며, 이 중에서 다양한 전파서비스를 제공하기 위해서는 무선통신망 구축이 필수이며, 이를 실현하기 위해서는 주파수 자원 확보가 매우 중요하다. 본고에서는 이를 실현화 시킬 수 있는 동북아지역 IoT주파수 동향 및 표준화에 대하여 결과를 제시하고자 한다.

차량용 근거리레이다에서 사용하는 70GHz대역 고이득 배열안테나를 설계하고 제작하였다. 근거리 레이다에서는 분해능을 높이기 위해서 이득이 높아야 하며 FoV(Field of View)를 확보하기 위한 Angle Width를 가져야 한다. 제안된 안테나는 76~81GHz에서 동작하며 Angle width $60^{\circ}$, 안테나이득 15dB 이상을 만족하고 동작주파수내에서 입력반사계수 -10dB 이하의 성능을 갖는다. 안테나의 측정을 위하여 Wave guide WR-10을 사용하였고 측정결과 시뮬레이션과 유사한 결과를 얻었다.

1장 - 자동차는 엔진에서 만든 동력을 바퀴에 전달하여 지상에서 승객이나 화물을 운반하는 교통 수단이다. 과거에 내연기관에서에서 출발한 자동차는 최근에는 전기자동차와 혼합된 하이브리드와 순수 전기자동차 등이 출시되고 있다. 이로 인한 다양한 부품으로 인한 기술의 발전 및 안정성 강화 등으로 첨단 전기 전자제품의 배치는 증가할 수 밖에 없었고 그로 인해 전자파 환경은 더욱 복잡하고 다양할 수 밖에 없다. CISPR 25에서는 전자기파 노이즈에 대한 시험 방법에 대해서 연구를 진행 중에 있다. 그 중 복사방출 시험에서 요구된 GND 조건에 따른 노이즈 패턴을 분석 하기 위해 다양한 조건을 적용해 비교 검증하고자 한다. 2장 - EMI 챔버의 일반적인 특성 기술, 시험 법 및 측정 장비에 대해 기술한다. 3장 - RE 시험 : 시료가 Center에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석, 시료가 Center가 아닌 다른 곳에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석 검증 하고자 한다.

본 논문은 IoT 제어를 위한 효율적인 웹 서비스 플랫폼을 제안한다. 웹 서비스 성능 향상을 위한 사물 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 사물 정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. IoT 디바이스가 점차 늘어나면서 많은 디바이스의 상태를 각각 확인하고 제어하기에는 너무나도 환경이 복잡해진다. 이러한 문제점을 웹 기반 환경에서 손쉽게 제어하고 현재의 상태정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 제안하였다.

본 논문에서는 스마트 OBD2단자는 차량에서 OBD2데이터를 수집하여, 스마트 폰 블루투스를 이용하여 전송합니다. OBD2시스템은 SmartPhone에서 사용하는 다양한 서비스를 사용하는 시스템이며, 근거리 무선 통신을 활용하여 사용자를 돕고 블루투스 페어링을 쉽게 구성할 수 있다. 또한 블루투스 4.0을 사용하면 Bluetooth의 호환성이 극대화되고 OBD2단자는 차량 가동 문제 발생을 방지하기 위해 단자의 대기 전력을 최소화한다. 누구나 DB2를 만들어 ODB2데이터를 개발하고 전달할 수 있는 인터페이스를 제공함으로써 OBD2 연결할 수 있도록 한다.

본 논문에서는 서비스 기반 자율-구성 네트워크 구축 시 활용 가능한 새로운 주소 설정 기법을 제안하다. 제안하는 주소 설정 기법은 IPv6를 기반으로 제안되었다. 일반적인 IPv6 구조는 자율-구성 네트워크를 구성하는 주소 설정 방식으로는 부족하다. 이유는 일반적인 IPv6 구조는 글로벌 주소에 개념을 가지고 있으며 주소에 대한 중복성 평가에 대한 오버헤드가 크다. 이는 자원-제약적 노드로 구성되는 사물인터넷 환경에 사용할 시 저전력 및 노드 메모리 문제를 유발할 수 있다. 또한 노드에 서비스를 정의할 수 있는 필드가 존재하지 않으므로 이를 위한 필드가 추가적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 NAT 개념을 적용하여 만들어진 IPv6 기반의 ULA 주소 체계를 활용한 경량화 주소 설정기법을 제안한다.

기존 AODV의 플러딩 오버헤드를 줄이기 위하여 목적지에서 개시하는 지역적인 플러딩 방식을 제안한다. 제안 라우팅 프로토콜은 엿듣기 동작을 통하여 소스-목적지 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드를 결정하고 토폴로지 변화에 대처하기 위하여 주기적으로 목적지에서 플러딩을 발생시킨다. 이 플러딩 과정은 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드들만 참여시켜 플러딩 오버헤드를 줄이면서 최단 경로 주변에 다수의 대체 경로를 형성시킨다. 이를 통하여 사용 중인 전송 경로의 단절시 주변의 새로운 최단 경로로의 끊김 없는 라우팅이 가능하게 해준다.

Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.

본 논문에서는 디지털 홀로그램의 분해를 위한 프레넬릿 변환을 구현하고 그 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 유사 기저함수는 광학적으로 생성된 프레넬 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. B-스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 유사 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 구현하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 B-스플라인 함수를 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다.

Recently, interest in data analysis has increased as the importance of big data becomes more important. Particularly, as social media data and academic research communities become more active and important, analysis becomes more important. In this study, co-word analysis was conducted through altmetrics articles collected from 2012 to 2017. In this way, the co-occurrence network map is derived from the keyword and the emphasized keyword is extracted.

협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

유치원이나 어린이집 통학 차량의 탑승 사고는 여러 가지 정책적 조치에도 불구하고 꾸준히 발생하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 운전자가 간편하게 조작할 수 있는 차량 탑재형 안전 통학 관리 소프트웨어와 아동의 안전 통학 여부를 관리하고 부모에게 적시에 알려주는 모바일 앱의 병행 사용이 필요하다. 본 논문은 이 중 안전 통학 관리 모바일 앱의 설계와 구현에 대하여 설명한다.

인간은 행동을 인식하는데 가속도 센서를 많이 사용해왔다. 관성력, 전기변형, 자이로의 응용 원리를 이용한 이 센서는 3차원 축에 인가되는 힘을 통해 간접적으로 움직임을 측정한다. 여기에는 같은 방법이라도 소지하는 센서의 위치에 따라서 다른 결과가 나올 수 있다. 대중적으로 많이 쓰이는 스마트폰에도 탑재되어 있는 이 센서는 오늘날 현대인들이 자주 사용하는 형태인 손에 들고 있거나 주머니에 넣은 상태에서 가속도 센서의 값을 측정했을 때 어떻게 다른지 비교하였다.

4차 산업기술과 농업을 접목한 스마트팜 기술은 고령화와 인구감소로 인해 악화되어 가고 있는 우리나라의 농업을 일으켜줄 해결책으로 기대되고 있다. 이에 따른 스마트팜 기술개발이 중요시 여겨지고 있으며 기술개발의 토대가 될 데이터베이스에 대해서 설계하고 C#환경에서 데이터들을 접근 제어하는 방법에 대해서 기술하였다.

본 논문에서는 다양한 조건으로 생성된 컴퓨터생성홀로그램(Computer-generated Hologram, CGH)에 대한 회절효율을 측정하였다. 이를 통해 홀로그램 재생 시 고려해야되는 생성 조건에 대해 논의한다. 위상 방식의 복소 홀로그램을 대상으로 프레넬 조건 하에서 생성된 프린지의 1차 회절 패턴의 강도를 측정함으로써 각 조건들을 비교한다.

본 논문은 디지털 신호에 포함되어 있는 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 프로그램 가능한 디지털 필터를 제안한다. 이러한 필터는 Altera사의 FPGA(Field Programmable Gate Array)인 cycloneII EP2C70F89618를 이용하여 구현하였다. 데이터 신호에 포함된 잡음 제거 알고리즘을 바탕으로 한 출력 영상 신호 결과로부터 알 수 있듯이 필터 적용 후 출력 영상은 적용 전의 출력 영상에 비해 다양한 잡음에 대해 잡음이 제거된 출력 영상 특성을 보임을 확인하였다.

본 논문에서는 차량용 레이더를 위한 저 위상잡음 24GHz CMOS 전압제어발진기를 제안한다. 이러한 회로는 1.8볼트 전원에서 동작하며, 낮은 위상잡음을 가지도록 설계되어 있다. 제안한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 고주파 CMOS 공정으로 구현되어 있다. 제안한 회로는 최근 발표된 연구결과에 비해 저 전력동작에서 저 위상잡음 및 낮은 잡음지수 특성을 보였다.

본 논문에서는 초광대역 통신을 위한 LTE/WiMAX용 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 29[mm] x 45[mm]이며 LTE 주파수대역인 1.82[GHz]와 WiMAX 주파수의 대역인 3.5[GHz]의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 1.82[GHz]일 때 1.785[dB], 3.5[GHz]일 때 1.720[dB]이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10dB(WSWR2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었고, 광대역성, 소형화, 저가격화, 저손실화 등을 구현하기 위하여 각 단계마다 이론적 근거에 의한 수식을 이용하였고 슬롯의 폭, 길이, 전송선로의 폭 등을 계산하였다. 그러므로 원하는 조건을 만족하여 해당 안테나의 적용이 가능할 것으로 사료된다.

본 논문에서는 효율적인 통신을 위한 GPS/WiFi용 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 $40mm{\times}50mm$이며 GPS 주파수대역인 1.6GHz와 WiFi 주파수의 대역인 5GHz의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 1.6GHz일 때 1.909dB, 5GHz일 때 4.607dB이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10dB(WSWR2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었고, 적은 변수와 가격이 저렴하고 소형화된 안테나를 설계하였다. 최근 스마트폰, 태블릿 PC 등에서도 많이 사용되는 GPS를 WiFi와 결합 및 적용하여 쉽고 편리하게 스마트폰을 활용한 GPS 시스템을 사용가능할 것으로 전망한다.

본 논문에서는 무선 광대역 통신을 위한 Wibro/WiFi 이중대역 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 $40[mm]{\times}40[mm]$이며 Wibro/WiFi의 대역인 2.31[GHz]와 5.8[GHz]의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 2.31[GHz]일 때 2.308[dB], 5.8[GHz]일 때 2.985[dB]이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10[dB](WSWR2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었고, 적은 변수와 소형화된 안테나를 설계하였다. 원활한 무선 광대역 통신을 위해 정확하고 빠른 통신을 하는 이동통신용 안테나를 적용하여 많은 이용자가 보다 편리하게 사용할 것으로 사료된다.

AMOLED 패널은 LCD 패널의 대체제로 사용되고 있으며, 품질 개선을 위한 다양한 공정기술들이 연구되고 있다. 이러한 연구들은 에이징 보정을 진행해야 하고 에이징 보정 값을 추출하는 알고리즘이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 AMOLED의 에이징 보정을 진행하기 위해 전압 설정 알고리즘을 제안한다. 전압 설정 알고리즘은 전압 설정의 보정 값을 산출하여 출력 전압을 조절 및 증폭하여 임베디드 보드 내 각 채널에 따라 요구되는 전압을 공급해줄 수 있을 것으로 사료된다.

태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.

전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.

기존의 문서 분석 시스템들은 형태소 분석기나 TF-IDF 기법을 통해 단어 위주의 분석을 진행하였다. 이러한 시스템들은 키워드들의 가중치를 계산하여 주요 키워드를 도출할 수 있는 장점이 있다. 이에 반해 문서의 내용을 분석하기에는 구조적인 한계로 인해 부적합한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 문서 내에 있는 문단들의 가중치를 계산한 뒤 문단들을 영역별로 분할한다. 그리고 분할된 영역별로 중요도를 계산하여 해당 문서 내에 가장 중요한 문단들이 있는 영역을 사용자에게 알려준다. 이를 통해 사용자는 기존의 문서 분석 시스템들을 사용할 때보다 문서를 분석하기에 적합한 서비스를 제공받을 것으로 사료된다.

국내의 대표적인 생태계 교란 외래어종인 배스와 블루길은 국내 토종 어류 개체군 감소에 가장 중요한 요인으로 보고되고 있다. 그러므로 이러한 외래어종 퇴치를 위한 시스템개발 및 현장 적용기술이 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 시스템개발에 앞서 물고기 인식을 위한 전체적인 시스템을 설계하고자 한다. 최근 들어 물체의 인식, 분류 그리고 학습에 이르는 일련의 과정들을 딥러닝(deep learning) 중 하나인 CNN(convolutional Neural Network)이 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 물체의 인식과 분류작업에 사용된 CNN의 데이터들은 특징들이 확연한 다른 물체의 인식과 분류에 주로 적용되었다. 본 연구는 비슷한 특징들을 갖는 물고기 개체들의 분류에 CNN을 적용하는 시스템을 설계하고자 한다.

최근 이미지 인식, 영상 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 인공지능이 적용되면서 딥러닝(Deep learning) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 딥러닝 중에서도 가장 대표적인 알고리즘으로 이미지 인식 및 분류에 강점이 있고 각 분야에 많이 쓰이고 있는 CNN(Convolutional Neural Network)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 CNN 구조를 변형한 새로운 네트워크 구조를 제안하고자 한다. 일반적인 CNN 구조는 convolution layer, pooling layer, fully-connected layer로 구성된다. 그러므로 본 연구에서는 일반적인 CNN 구조 내부에 FC를 첨가한 새로운 네트워크를 구성하고자 한다. 이러한 변형은 컨볼루션된 이미지에 신경회로망이 갖는 장점인 일반화 기능을 포함시켜 정확도를 올리고자 한다.

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

본 논문에서는 최근에 디지털논리시스템의 회로 구현시에 적용되기 시작한 분할설계기법의 한가지 방법을 제안하였다. 기존의 디지털논리회로설계기법은 적용되는 개별소자를 어떻게 효과적이며 효율적으로 이용하느냐 하는 것이 큰 목적이었으나, 최근의 전자공학의 발달과 회로의 집적도가 높아짐에 따라서 디지털논리설계기법은 각각의 모듈을 구성하고 있는 소자들의 개별소자를 사용하는 것보다는 복잡하더라도 좀 더 경제적이고 다기능의 분할설계기법이 요구되고 있다. 이러한 내용을 근간으로 본 논문에서는 효과적인 분할기법을 이용한 스위칭함수구성의 한가지 방법을 제안하였다.

최근 급속한 데이터의 생성으로 인하여 빅데이터 기술이 발전하고 있다. 특히 생체신호를 측정하는 웨어러블 디바이스의 발전으로 인하여 다양한 생체신호가 기하급수적으로 증가하고 있다. 그래서 기하급수적으로 증가한 생체신호의 특징을 파악하여 체계적으로 저장하는 저장소 기술이 필요하다. 본 논문은 생체신호의 특징을 파악하여 생체신호를 저장하는 저장소 설계와 생체신호를 수집하는 기술을 연구하고자 한다.

본 논문에서는 수중 구조물에 부착된 해양생물의 개체 수를 측정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 수중에서 촬영한 디지털 영상을 기반으로 해양생물의 개체 수를 측정하는 것이다. 정확한 개체 수 측정을 위해 수중 영상의 화질을 개선한 후 개체 수를 측정하였다. 개체 수 측정하기 위해 영상 내의 Maxima 값을 찾는 방법을 사용하였다.

Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다. 본 논문은 알고리즘에 설정되는 변수에 따른 얼굴 검출 성능을 분석한다.

최근 전자통신장비의 수요가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호에 발생하는 잡음은 송수신 과정에서 다양한 원인으로 발생하며 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 영상 인식, 추출, 분할 등 여러 분야에서 전처리 과정으로서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 고주파 성분을 고려한 AWGN 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 국부 마스크에 차영상을 가감한 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 및 확대 영상을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.

최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 고장의 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 여러 분야에서 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단을 통해 잡음을 구분하여 잡음 제거를 진행한다. 그리고 잡음 종류에 따라 변형된 가우시안 필터와 방향성 유효 화소를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 기존 방법들과 비교하였다.

4차 산업혁명 4.0시대가 도래함에 따라 사물인터넷을 통해 생산기기와 생산품 간 상호소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 스마트 팩토리 역할이 부상하고 있다. 독일은 스마트 팩토리 기술과 데이터를 이용해 산업 전반을 업그레이드 시키고 이를 표준화하여 세계의 공장을 만들려고 하고 미국은 ICT 전반의 뛰어난 기술력과 혁신력을 기반으로 빅데이터 분석, 생산성 개선을 통해 새로운 사업 모델과 수익원을 창출하려고 하고 있다. 이외에도 일본과 중국에서도 제조업을 스마트 팩토리를 통해 변화시키고 업그레이드 하려는 노력이 진행 중에 있다. 이에 국내에서도 제조업 3.0을 기반으로 스마트 팩토리의 적극적인 도입을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명과 스마트 팩토리의 산업동향을 기술하고 스마트 팩토리의 주요기반 기술과 도입사례를 비교분석한다.

넓은 지역에 광범위하게 분포되어 있는 통신용 무선기지국은 관리에 많은 어려움이 있다. 특히 산간 오지에 있는 무인 통신무선 기지국은 위급한 상황 발생시에 접근에 많은 어려움을 겪고 있다. 대형 통신회사들은 송수신 정보만 원격으로 관리하고 있고 실제 시설 유지를 책임지고 있는 지역 중소기업 협력업체들은 이러한 기술을 보유하고 있지 않아서 일일이 현장 방문을 통하여 확인하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 넓은 범위에 산재해 있는 무선기지국내의 온도, 습도, 화염 발생여부, 전원 동작 여부를 실시간으로 모니터링하여 클라우드 서버에 보내 사무실에서 실시간 모니터링을 통하여 관리 및 위급시 경고 메시지 전송 등이 수행이 가능한 시스템을 클라우스 서버 구축을 통하여 IoT 센서 기술을 이용하여 구현한 내용을 제시하고자 한다.

점점 더 회사들에서 인공지능 스피커를 내놓고 있는 가운데 스피커의 가격은 누군가에게는 부담이 될 수 있는 가격이 되었다. 약간의 전공지식과 손재주를 가지고 있다면 본인이 직접 입맛에 맞게 집안의 센서정보와 환경정보를 획득하는 AI 스피커를 만드는 일이 어렵지 않다. 그래서 본 논문에서는 라즈베리파이와 Google Cloud Speech(GCS), Naver의 Clova Speech Synthesis(CSS) API를 이용하여 인공지능 스피커를 구현한다.

4차 산업혁명이 본격적으로 대두되기 시작하면서, 네트워크를 통하여 기기 간에 공유되는 데이터의 질과 양이 기하급수적으로 증가하기 시작하였다. 또한 이러한 데이터를 사람들이 접하는 기기의 범주도 데스크 탑에서 모바일 기기인 스마트폰, 스마트 패드, 스마트 워치 등 다양화되고, 소형화되기 시작하였다. 그 결과 데이터를 접하는 매개체가 변화하기 시작했고, 현대 사회인들이 가장 많은 양의 데이터를 접하는 곳은 스마트 기기라고 할 수 있다. 하지만 스마트 기기는 여전히 많은 양의 데이터를 한번에 처리하기에는 네트워크 속도나 하드웨어 스펙 면에서 많은 아쉬움을 남긴다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기에서 보다 효율적으로 대량의 웹 콘텐츠들을 불러올 수 있는 캐시 기법인 Service Worker 활용, IndexedDB, LocalStroage에 대한 분석을 진행하고, 개선 방안을 제시하고자 한다.

기존의 초소형 마이크로 컨트롤러는 소형화로 인해 메모리 용량이 적기 때문에 통신에만 중점을 두었다. 이로 인해 컨트롤 시스템에서 사용자 편의성을 위한 UI를 탑재하기 어렵고 많은 기능을 추가할 수 없는 문제가 발생하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 컨트롤 시스템의 경량화와 인코딩 방법론을 제안한다. 또한, 기존 시스템에서 한글화가 어려웠던 문제점을 극복하여 사용자의 편의성을 증대시켰다. 그리고 시스템 경량화를 통해 확보한 메모리 공간에 다양한 기능을 추가할 수 있을 것으로 사료된다.

4차 산업의 혁명과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심도 고조되고 있다. 그러나 최근 몇 년 사이에 스마트 팩토리의 디바이스에 대한 보안 위협이 늘고 있어, 보안 취약성 문제로 인한 기업 데이터유출 문제가 우려 사항으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리에서 필요한 보안 요구사항을 크게 네 가지로 나누어 분석하고 이중에서도 디바이스에 관련된 보안 취약점 등을 분석하고 최근 새로이 발생하여 급증하는 공격 유형에 대해서도 논의하고자 한다.

최근 사물인터넷 기술에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데, 기존 중앙 집중형 운영에서의 문제점으로 지적되는 사물인터넷 서버 측 부하와 보안의 취약성을 극복하고자 블록체인의 도입에 관한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷의 진화에 따른 네트워크의 구조 변화와 이로 인한 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 블록체인과의 융합을 제안하기 위해 융합을 위한 네트워크 도메인을 제시한다. 또한 사물인터넷과 블록체인의 융합으로 얻어지는 장점과 다양한 응용분야에 대해서도 기술한다.

제안 논문은 초음파 진단에서 발생되는 영상에서 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변화를 이용한 노이즈 제거를 통해 영상의 해상도를 높여준다. 초음파 영상의 주된 화질저하 요인인 speckle 잡음의 감소와 에지의 강화를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수와 공간 정보를 모두 사용할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용하여, 다양한 크기의 에지를 강화할 수 있다. 초음파 영상이 노이즈 제거를 위한 알고리즘의 수행 속도는 $520{\times}440$ 영상에 대해 약 0.45ms로 빠르게 수행됨을 실험을 통해 확인하였다.

본 논문에서는 최근에 ICT 영역에서 주요 이슈이며, 특히 일반인들의 적극적인 의사 표현 및 소통을 가능하게 해주는 스마트 미디어의 동향과 그 중요 응용 분야에 대해 논의하였다. 특히, SNS의 응용 분야 및 그 활용성에 대해 논의히였다.

변전소, 댐, 철도 등과 같은 공공시설들의 출입은 매우 엄격하제 관리되어 있으며 최근에는 IT기술의 발전과 정부의 비용절감정책으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 그러나 무인감시설비에 고장이 발생되면 감시 공백과 침입자에 의한 정보유출과 시설파손 등의 피해가 발생할 수 있다. 또한 감시설비의 점검을 위해서는 관리자의 주기적 방문점검이 필요하며 이로 인해 추가적인 관리비용이 발생되는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무인감시설비의 동작 상태를 실시간 점검하여 문제 발생 시 자동복구를 시도하고 관리자에게 이를 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 영상, 음향, 조명 상태 등의 정보를 수신하고 판단하는 NVR과 무인감시설비의 상태를 감지하고 복구를 시도하는 제어장치로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안된 시스템을 이용하여 무인감시설비의 고장으로 인한 감시공백 최소화와 점검비용의 감소로 인한 경제성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

대중교통 이용이 증가되면서 버스정보시스템을 통해 수집되고 있는 사물인터넷 데이터를 활용하여 사용자의 편의성을 고려한 연구들이 진행되고 있다. 하지만 교통약자가 저상버스를 이용하기 위해 제공되는 시스템은 일반 사용자에게 제공되는 시스템에 비해 미비한 편이다. 교통약자가 일반 사용자들처럼 저상버스를 원활하게 이용하기 위해서는 교통약자를 위한 서비스 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 교통약자가 저상버스 이용을 편리하게 할 수 있도록 서비스하기 위한 저상버스 탑승예약 시스템을 설계한다.

최근 모든 7세이하 유아 또는 유치원생에 대한 승하차 안전사고 위험성이 증가하는 추세이다. 따라서, 승하차시 발생되는 안전상태를 알림 장치가 IoT를 통해 인체의 압력, GPS, IR을 이용하여 수신자에게 알려주는 하드웨어를 설계하였다. 또한, 승하차시, 교사가 블루투스를 통해 앱으로 해당 유아의 안전상태를 확인하는 시스템을 설계하였다.

일상생활 속 바른 자세 관리를 위해서는 객관적 자세 평가 방법과 적절한 처방 및 관리가 필요하다. 자세 평가 프로그램은 비교적 쉽고 안전하게 자세를 평가 할 수 있는 방법으로 많이 사용 되고 있다. 하지만 기존 자세 평가 프로그램은 골격계 위치를 활용해 평가가 이루어지지만 자세 이상의 원인이 되는 근육 정보가 부족하고 평가 결과에 대한 피드백이 부족해 프로그램의 효율이 떨어진다. 그래서 기존 자세평가 프로그램을 개선하여 객관적인 결과를 SOAP 메시지를 통해 서버가 평가 결과를 측정하고 저장 한 피드백을 바탕으로 적절한 운동 처방으로 바른 자세 관리를 도와주는 시스템 설계를 다룬다.

현대시대 생활의 필수품인 자동차의 발전에 비례해 사고율도 급증적으로 증가하는 21세기에 좀 더 사고를 줄이고자, 본 논문은 차량의운전자가 급박한 상황이나 손이 불편한 노약자, 장애우분들을 위하여 편리성을 도모하고자 집필하게 되었다. 자동차의 안전사고 및 다양한 신호를 운전자가 음성으로 스마트폰을 통해 전달하면 자동차후면 LED pannel을 통하여 음성신호를 영상신호로 처리함으로써, 긴급한 상황이나 현재 상태를 명확히 전달이 가능하게 하였으며, 또한 근거리 통신망을 이용 근거리 상업 지역의 광고판으로써의 광고효과와 현 교통상황을 표시할 수 있게 연구를 제안하고자 한다.

본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.

본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 다중 AHRS 기반의 MTL 디바이스를 제안한다. 제안하는 MTL 디바이스는 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의하여 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 추정한다. 그리고 전송 효율 향상과 모션투포톤(MTP) 지연시간을 최소화하기 위해 SPI 인터페이스를 통해 유선으로 직접 연결하고, 자세정보를 취합하여 서버로 전송한다.

대부분의 사물인터넷 디바이스는 스마트폰 애플리케이션으로 제어하고 있어 제조사가 다른 디바이스를 사용할 경우 여러 애플리케이션을 설치하여 사용하여야 한다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 사물인터넷 디바이스와 서비스를 통합 제어할 수 있는 사물인터넷 리모컨을 제안한다. 그리고 사물인터넷 리모컨의 초기 설정을 위한 애플리케이션과의 연동 테스트를 진행하였다.

사물인터넷 기술은 다양한 제품 서비스를 통해 우리생활 곳곳에서 빠르게 현실화되고 있다. 사물인터넷 서비스에 대한 인식이 보편화되고, 사물인터넷 기기들을 구매할 의향이 높아지기 시작함에 따라 다양한 사물인터넷 디바이스들이 등장하게 되었고 이를 컨트롤하기 위한 서버에 대한 필요성이 강조되었다. 또한 대표적인 사물인터넷 자동화 서비스 플랫폼인 IFTTT는 가전, 전구, 스마트 홈 등 관련 서비스가 지속적으로 증가되고 IFTTT를 통해 활용할 수 있는 스마트 폰 연동기능과 날씨, 뉴스 등의 인터넷 정보도 다양화되고 있다. 그리고 낮은 전력 낮은 대역폭 환경에서도 사용할 수 있도록 만들어진 MQTT 방식으로 사물인터넷 디바이스와 서버를 설계하였다 본 논문은 IFTTT와 MQTT를 기반으로 사물인터넷 디바이스 및 관련 서비스들을 제어 및 관리하기 위한 서버를 구현하였다.

SCM(Supply Chain Management)은 초기에 생산의 효율성 증대를 위해 생산 계획에 초점을 둔 제품으로 발전하였으나, 최근에는 수요자 중심으로의 비즈니스 패러다임 변화, 프로세스 간 상호연계 강화, 수요의 다양성 및 변동성 증가 등의 환경이 변화하면서 지능적인 SCM이 요구되고 있다. 지능적인 SCM은 IoT, 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 활용하여 공급 사슬 전체에 대한 자동화, 자율화, 연결성을 보장하는 것을 강조하고 있다. 따라서 본 논문에서는 급변하는 비즈니스 환경변화에 대응하여 공급 사슬 최적화를 달성하기 위해 IoT와 빅데이터 기반의 SCM 시스템에 관하여 연구하였다.

LTE(Long Term Evolution)를 기반으로 한 LTE-R(LTE-Railway)은 철도통신기술의 하나로 열차운행에 필요한 각종 제어 신호 공급 및 다양한 통신 서비스 제공을 위해 활발하게 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE-R을 기반으로 하는 철도통신기술 및 서비스에 대하여 살펴보고, 철도통신과 관련한 국내 외 LTE-R 표준화 동향에 대해서 고찰한다. 본 연구 결과는 LTE-R 기반 철도통신의 연구 및 시스템 개발을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.

공급사슬 관리(SCM) 는 흔히 원재료가 완제품으로 되기 까지 다시 말하면 공급자에서 소비자로 전달되는 전체적인 절차(부품조달, 생산계획, 납품, 재고관리등)를 주로 통칭한다. 기본적으로 전통적인 공급사슬 관리는 비용 절감과 효율성에 주로 목적을 두고 있다. 하지만 비용절감과 효율성에만 목적을 두다 보니 신뢰성 확보가 상대적으로 부족하여 4차 산업의 중심이 Smart Factory 에 그대로 적용 하기에는 다소 무리가 있다. 본 논문 에서는 전통적인 공급사슬 관리 에 사물인터넷을 더하여 각 요소들을 자동 제어 하고 블록 체인을 이용하여 보안 또한 만족할 수 있는 형태의 공급사슬관리망 을 제안한다.

의료기술의 발달로 인하여 인간의 평균 수명은 80세가 아닌 100세까지 늘어나며, 곧 100세 시대가 열릴 것으로 전망되고 있다. 더불어 융합이 핵심인 4차 산업혁명이 현대 사회의 최대 관심사로 떠오르면서 의료기술의 중요성과 함께 서비스에 대한 중요성도 높아지고 있다. 이에 의료기술과 관광의 융합인 의료관광이 발전하면서 유망산업으로 부각되고 있으며 세계 여러 나라들이 의료관광산업을 핵심전략산업 중 하나로 분류하고 적극 육성하고 있는 추세이다. 이에 맞는 경영전략으로 사용자에게 강한 인상을 심어줄 수 있는 콘텐츠, 마케팅 등이 개발되고 제공되고 있으나, 관리 시스템의 경우 기존의 것을 그대로 유지하고 있어 그 한계가 존재한다. 따라서 마케팅, 콘텐츠 등의 사용자 중심의 시스템과 함께 그에 맞는 효율적인 의료관광 관리 시스템이 필요하다.

하네스 배선은 자동차를 구동시키는데 필요한 전기적 신호를 전달하는 매개체 역할을 하며 자동차 성능에 많은 영향을 받는다. 기존 하네스 제품에서는 0과 1을 체크하는 기능으로 운영되고 있으며, 전선 조립 공정에서의 검사를 진행 시 하네스 작업자의 눈에 의한 외부 검사와 회로 검사기를 공정에서 사용하고 있다. 따라서, 검사기에서는 합격이 되어도, 완성 자동차에서는 사용 중에 불량이 발생 되고 있다. 이와 같은 불량을 개선하고자 사용되는, FPGA 기술을 적용한 ADC 정밀 하네스 검사를 통해 선과 선이 미세하게 끊어진 상태를 측정할 수 있는 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다.

스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.

최근 차량 내 잔류 어린이 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이를 예방하기 위하여 어린이 안전교육과 더불어 안전장치의 보완이 필요하다. 본 논문은 유치원생들이 스쿨버스를 하차한 후 미처 내리지 못한 아동들의 움직임, 압력, 음성의 이벤트를 감지함으로써 잔류 어린이들의 차량사고를 방지할 수 있는 시스템을 제안하였다.

기존 IoT 시스템들은 서버에서 디바이스의 정보를 처리하는 중앙 집중형 시스템이며 무선랜 네트워크를 사용하는 방식이 대다수를 차지하고 있다. 그러나 무선랜 네트워크의 신호가 닿지 않아 IoT 제품을 사용할 수 없거나 더 강한 신호의 무선랜 네트워크에 접속하는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 리피터를 이용하여 IoT 제품의 안정성을 유지하고, IoT 제품을 관리하며 서버에서 처리하는 데이터의 일부를 리피터에서 처리하여 서버의 부담을 줄이는 시스템을 제안한다. 무선랜 네트워크의 신호가 원인으로 생기는 문제는 리피터로 신호를 증폭함으로써 해결하고 서버에서 발생할 수 있는 과부화 문제는 리피터가 자신에게 연결된 IoT 제품을 관리함으로써 서버의 사용량을 줄이는 것으로 해결할 수 있을 것으로 사료된다.

최근 빈번히 발생하고 있는 지진, 건축물의 노후화에 따라 건축물 붕괴 및 기울어짐 사고 등이 자주 발생하고 있는 실정이다. 이런 건축물에 대한 재난을 방지하기 위하여 다양한 방법이 제시되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)기반의 건축물 이상 유무를 실시간으로 모니터링 하여 건축물의 붕괴, 기울어짐 등에 대한 이상 징후현상을 사전에 제공하는 시스템을 제시한다. 다중첨단센서는 기울기 센서, 가속도 센서를 기반으로 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송, 데이터를 축적하며, 설정된 임계치를 상위할 경우 대응할 수 있는 서비스를 제공 한다. 건축물의 붕괴, 기울어짐 등 현상에 대한 임계치 상위 이벤트 발생시 경고를 함으로, 건축물의 붕괴 및 기울어짐 현상에 대한 대피, 보수가 가능하여, 건축물에서 발생할 수 있는 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.

최근 미세먼지의 인체 영향에 관한 사회적 관심으로 미세먼지 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있으나, 측정소 설치의 불균형 및 지형 차이로 인해 거주 환경에 적합한 데이터를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 거주 환경의 미세먼지 측정을 위해 장거리 무선통신이 가능한 LoRa LPWA 기반의 미세먼지 측정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 경우 장거리 무선통신 기술인 LPWA를 활용하여 인터넷 구축이 어려운 외부 환경의 데이터를 효과적으로 수집 가능하다. 제안한 시스템을 거주 환경에 적용할 경우 거주 환경에 적합한 미세먼지 모니터링 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드로부터 수집되는 데이터의 소실은 센서 노드의 히든노드 및 전력 부족 등의 문제로 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적으로 망을 유지하기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 망 유지가 불가능한 상황의 연구는 전무하다. 따라서 망 유지가 불가능한 상황에서의 소실된 데이터를 추론하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 소실된 데이터를 추론하기 위해 특정 도시의 미세 먼지 데이터를 이용한다. 기계 학습을 통해 축적된 데이터의 분석 및 소실된 데이터의 추론 가능성을 확인한다.

무선 센서 네트워크에서 공간적-시간적 상관관계에 따른 중복 데이터의 발생은 데이터 전송 시에 불필요한 에너지를 소모하여 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 먼지 센서를 통한 데이터 수집 실험을 진행하여 공간적-시간적 데이터 중복을 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전송 허용범위 설정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 내의 통합 평균값을 이용하여 데이터 전송 허용범위를 설정한다. 설정된 허용범위는 멤버 노드의 중복 데이터를 감소시키며 클러스터 헤드에서 허용범위 재설정을 통해 수집 데이터의 가변적인 환경에서도 중복 데이터 감소가 가능함을 보인다.

본 연구는 만성뇌졸중 환자에게 적용한 동작관찰 과제지향 훈련이 균형 및 보행능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구에 동의한 만성 뇌졸중환자 30명중 동작관찰 과제지향훈련을 시행한 실험군 15명과 일반 과제지향훈련을 시행한 대조군 15명에게 총 6주간 하루 30분씩 훈련하였다. 훈련효과를 알아보기 위해 훈련전 균형은 BT4로 검사를 시행하였고 보행능력은 10M검사를 실시하였다. 이에 동작관찰 과제지향 훈련군이 일반과제 지향훈련군에 비해 균형과 보행능력에서 유의미한 차이를 보였다. 이에 동작관찰 과제지향훈련이 만성뇌졸중환자의 균형 및 보행능력에 효과적인 프로그램임을 알 수 있다.

본 연구는 지지면에 따른 발목균형훈련이 비만중년여성의 고유수용성감각, 균형 및 근력 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구에 동의한 중년여성 30명중 불안정한 지지면에서 훈련을 시행한 실험군I의 15명과 안정 지지면에서 훈련을 시행한 실험군II의 15명에게 총 6주간 매회 30분씩 훈련하였다. 훈련효과를 알아보기 위해 훈련 전 고유수용성은 Dualer IQ 디지털 경사계로 검사를 시행하였고 균형은 BT4로 검사하고 근력은 도수근력검사기로 검사를 하고 훈련 후 다시 재측정하였다. 이에 실험군I,II 모두 고유수용, 균형, 근력검사에서 유의한 차이를 보였다. 이에 불안정한 지지면과 안정된 지지면에서의 발목균형운동은 비만중년여성의 고유수용성, 균형, 근력이 향상되는 프로그램이다.

마우스 간염 바이러스, 코로나, 홍역 및 sindbis 바이러스와 같은 많은 바이러스가 쥐의 신경계에서 수초 형성의 파괴를 의미하는 탈수 초 유도의 원인 바이러스로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 슈반 세포와 신경 세포의 공동 배양에 의한 수초화와 쥐의 sindbis 바이러스 감염에 의한 탈수초화에 의한 수초화 과정을 연구하는 데 있다. 쥐의 배아의 (Dorsal root ganglion, DRG)에서 슈반 (Schwann) 세포와 신경 세포 (neuronal cell)를 in vitro에서 배양 하였다. 유사 분열 억제인자로 처리한 신경세포와 정제 된 Schwann 세포를 갖는 공동 배양을 하였다. 그 후,이 수초화 된 공동 배양 시스템에 sindbis 바이러스 감염이 수행되었다. 수초 형성의 존재를 의미하는 peripheral myelin protein 22 (PMP 22) 항체를 사용하여 수초 형성 및 탈수초화 과정을 관찰 하였다. 우리는 수초화 된 뉴런의 존재를 의미하는 말초 myelin 단백질 22 (PMP 22)의 항체를 사용하여 수초화 및 탈수초 과정을 확인하였다. 이 연구는 과학 기술부, ICT 및 미래 계획 (NRF-2015R1C1A1A01053484 및 2017R1A2B3005753)이 자금을 지원하는 국립 연구 재단 (NRF)을 통한 기초 연구 프로그램의 지원을 받았다.

Baculovirus는 원래 알팔파 루퍼 (looper)로부터 분리되었으며 154 개의 오픈 리딩 프레임 (ORF)을 가진 134-kbp 게놈을 포함하고 있다. 주요 캡시드 단백질 VP39는 약간의 단백질과 함께 p6.9 단백질로 DNA를 감싸는 뉴클레오 캡시드($21nm{\times}260nm$)로 형성된다. 그것들은 막대 모양의 캡시드 안에 이중 가닥의 고리 모양의 슈퍼 코일 DNA 분자이다. 야생형 baculovirus는 용균 및 폐색 된 생명주기를 모두 나타내며 바이러스 복제의 3 단계에 걸쳐 독립적으로 발달한다. 재조합 baculovirus는 광범위한 포유류 세포 유형에서 벡터를 전달하고 재조합 단백질을 발현 할 수 있다. 특히, 이들 baculovirus 벡터에 우세한 선별 마커를 포함시킴으로써 많은 세포에서 다양한 재조합 유전자를 발현시킬 수 있다. 본 연구의 배큘로 바이러스 벡터는 cytomegalovirus (CMV) 프로모터, uroplakin II promoter, polyhedron promoter, 수포 구내염 바이러스 G (VSVG), 녹색 형광 단백질 (EGFP), 단백질 전달 도메인 (PTD) 유전자 등으로 재구성되었다. 이러한 재구성 된 벡터를 다양한 세포 및 세포주에 감염시켰다. 우리는 다른 재조합 벡터와 비교하여 이러한 재조합 벡터의 전이 및 발현을 조사하는 수행하였다. 본 연구에서, 우리는 이 재조합 벡터의 형질 감염 및 발현이 어떤 대조군 벡터보다 더 높은 효능을 갖는다는 것을 알았다. 본 연구는 과학 기술부, 한국 정보 기술 진흥 기금 (MSIP)이 후원하는 한국 연구 재단 (NRF)을 통해 중견 연구원 프로그램 (NRF-2016R1A2B4016552)을 통해 지원되었다.

강수량의 계측은 댐 및 하천의 안정적인 운영 및 유지관리, 도시 및 산업단지의 먹는 물 및 용수공급, 농어촌의 영농 및 산림녹화 등 광범위한 범위에서 필요로 하고 있으며, 재난재해를 대비하고 강우 발생시 경제적인 효과를 얻기 위해서는 정확한 강수량의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 강수량계의 성능을 분석할 수 있는 교정시스템을 이용하여 전도형 강수량계에 대한 강우강도 20 ~ 100 mm/h에 대한 특성시험을 실시하였으며, 측정값은 19.30 ~ 19.59 mm, 오차율은 0.31 ~ 0.35 mm로 측정되었으며, 불확도는 0.2887 mm로 산출되었다. 이러한 특성시험을 통하여 기상 및 수문 관측 데이터의 신뢰성을 확보하고자 하였다.

국제 바칼로레아는 유럽 지역의 국제학교에서 주로 활용되고 있는 교육과정의 하나이다. IB 교육과정은 학생의 학업 성장은 물론이고 인성 개발도 목표로 삼고 있다. 본 연구는 IB기반의 소프트웨어 코딩 교육 콘텐츠를 개발하기 위해 IB 교육과정 도입을 추진하고 있는 전국 교육청의 사례를 조사하는 것이다. 이를 통해 IBDP 과정의 컴퓨터영역 교육을 위한 코딩 콘텐츠 개발에 활용할 예정이다.

최근 뇌과학의 발달을 통해 뇌가 어떻게 학습하고 어떤 상황에서 가장 효과적으로 활동하는지 파악하여 이를 기반으로 교수 학습을 지원하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 프로그래밍 수업의 특징과 실습 과정에서 발생되는 어려움들을 고려하여 이를 효과적으로 극복하기 위한 방안으로 뇌기반 학습 원리를 적용하고자 한다. 즉, 안드로이드 프로그래밍 수업의 특성에 적합한 뇌기반 학습 원리를 적용하여 학습자가 효과적으로 프로그래밍 학습을 할 수 있도록 교수학습을 설계한다.

인공지능(AI), 블록체인, 데이터 보안, 빅데이터, 인터넷에 연결된 디바이스 수의 증가등 IOT(사물인터넷)기술에 대한 동향들을 분석하고 그에 따른 IOT(사물인터넷)의 발전전망.

본 연구에서는 공업계 고등학교 학생들을 대상으로 MBTI 성격유형 검사를 한 후 프로그래밍 수업을 실시하여 학생들의 학습태도를 분석하였다. 이를 위해 창의적 문제해결모형과 통합사고모형을 기반으로 학습을 설계하였다. 학생들은 I(내성적)형과 O(외향적)형을 1차로 나누고 T(사고형)형과 P(인식형)형을 2차로 분류하였다. 본 연구의 결과로는 성격 유형에 따른 학습동기 요소를 알 수 있었다. 이에 추후 연구로는 학습자의 성격유형에 따라 학습방법의 변화를 연구하고자 한다.

본 연구에서는 공업계 고등학교 학생들을 대상으로 MBTI 성격유형 검사를 한 후 프로그래밍 수업을 실시하여 학생들의 학습태도를 분석하였다. 이를 위해 창의적 문제해결모형과 통합사고모형을 기반으로 학습을 설계하였다. 학생들은 I(내성적)형과 O(외향적)형을 1차로 나누고 T(사고형)형과 P(인식형)형을 2차로 분류하였다. 본 연구의 결과로는 성격 유형에 따른 학습동기 요소를 알 수 있었다. 이에 추후 연구로는 학습자의 성격유형에 따라 학습방법의 변화를 연구하고자 한다.

현재 사진으로 모델링데이터를 획득 할 수 있는 기술이 등장하고 있다. 다양한 조형물, 건축 및 캐릭터에 대한 3D 모델링 제작은 많은 시간을 투자하여 제작되고 있다. 콘텐츠산업에서도 많이 활용되고 있는 3D 모델링 제작방식은 정확한 측정 도구 없이 스케치된 도면을 중심으로 제작자의 직감적 감각을 이용하여 모델링데이터를 생성하고 있는 것도 사실이다. 최근에는 사진정보의 조합으로 조형물의 정확한 3차원 데이터를 생성하고 재구성하여 기존 디자인의 변형이나 수정이 용이하게 할 수 있는 기술이 발달하고 있다. 본 논문은 대상물에 대한 여러 장의 사진 데이터를 활용하여 정밀한 3차원 모델링 데이터를 생성하는 방법을 연구하고 이를 활용할 수 있는 방안을 제안한다.

최근 IT기술 발전으로 인해 가상현실, 증강현실 등 기존과 다른 UI의 개발이 가능해지고 있다. 특히 국방, 소방분야와 같이 특수 환경에서 활동하는 대원들을 위한 훈련장비에도 가상/증강 현실 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 소방관의 헬멧에 적용 가능한 HMD개발을 위한 디스플레이 영상 처리보드를 구현함으로서 화재 진압시 소방관에게 다양한 정보를 시각적으로 제공할 수 있는 기술을 개발하였다.

본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 도로교통 시뮬레이터 에셋을 제안한다. 제안하는 에셋은 유니티 좌표계 내에서 오브젝트를 이용하여 가상의 도로를 설계함으로서 도로교통 시뮬레이터의 진입장벽과 단순 작업비용을 낮추고, 가상의 도로에서 다양한 속성을 가진 차량과 신호등을 생성하고 시뮬레이션 함으로서 차량과 교통신호, 도로설계 등이 교통에 미치는 영향을 시각화하여 관찰 할 수 있다. 제안한 에셋을 이용하여 도로를 보다 용이하게 설계하여 도로교통 시뮬레이션을 할 수 있으며, 간단한 시나리오를 제작하여, 도로정체의 원인을 설명 할 수 있다. 사용자가 도로설계 시의 작업량을 더 줄일 수 있도록 도로생성 부분에서 보다 다양한 기능 지원과 시뮬레이터의 타당성 검토를 위한 추가적인 시나리오 테스트 등이 향후 과제이다.

최근 가상현실을 활용한 게임콘텐츠들이 많이 제작되고 있다. 그러나 킬러콘텐츠가 부족한 상황이며 가상현실 게임을 즐기기 위해 사용하는 HMD(Head Mounted Display)는 멀미감 때문에 장시간 사용하기 힘들다. 본 연구에서는 멀미감을 최소화할 수 있는 퍼즐과 요즈음 오프라인에서 인기가 있는 방탕출 게임을 동시에 즐길 수 있는 콘텐츠를 제안한다. 특히, 개발한 콘텐츠는 Unreal Engine을 사용함으로서 게임에 현실성을 더욱 가미할 수 있었고 남녀노소 누구나 즐길 수 있는 범용적인 콘텐츠이다. Unreal Engine을 활용한 게임이 별로 많지 않아 본 콘텐츠는 향후 Unreal Engine를 활용한 게임을 제작하는데 도움이 될것이라 사료된다.

인간에게 경험이란 삶의 흔적이며 과정이다. 어떤 경험을 했는지, 느낌을 갖게 되었는지, 본적이 있는지, 만진 적이 있는지 등 다양한 인지 요소들은 그 기억만으로 그 인간의 특성이 되고 성질이 된다. 이러한 모든 경우를 재인이라고 한다. 이러한 기억 인출 단서들이 현존감이 강한 가상환경에서 발견되느냐, 발견되지 않느냐에 따라 미디어적 환상성이 아닌 사용자에게 가상에서의 '현실'을 제공하는 중요 요소로 작용할 것이다. 또한 가상현실 콘텐츠의 이해가 미숙한 사용자라도 가상환경에서 선행경험에 대한 재인요소를 제공받을 수 있는 중요한 단서가 될 수 있다면, 콘텐츠에 대한 높은 만족감을 기대할 수 있을 것이다. 본 연구는 가상현실 콘텐츠의 만족도를 올리는 요소로서, 재인에 대하여 고찰하고 개인의 재인과 가상현실 콘텐츠 만족과의 상관관계를 연구하여 양질의 콘텐츠 서비스를 제공하는데 기여하고 가상현실을 경험하는 사용자의 심리적인 영역까지 이해의 폭을 넓히고자 함이다.

본 연구는 전 연령 및 아동을 대상으로 하는 모바일 AR(Augmented Reality, 증강현실) 기반의 스마트폰 어플리케이션을 설계 제안하고, 아동이 사용가능한 교육용 책 교구를 설명한다. 현재 시중에 출시된 어플리케이션에 대해 분석하고, 사용자의 동기유발과 집중력 향상을 목적으로 학습 구조를 도출한다. 학습의 집중을 위한 단순한 사용자 인터페이스를 설계하여, 증강현실 기술과 접목한다. 본 연구를 통해 사용자는 책이 가진 지식의 보고를 유지하며 스마트 폰을 통한 자율학습을 유지할 수 있다. 경제적 소비 감소와 스마트 폰의 활용도를 기대할 수 있다.

최근 도심지내 주거공간은 다세대 거주공간으로 변화하여 화재 발생시 연기 충전이 발생되는 특징이 있다. 또한 피난경로와 연기의 유출 방향이 동일하여 피난자의 연기 흡입 가능성이 매우 높은 실정이다. 도심지 주거공간과 같은 협소거주공간에서 화재를 진압할 때는 화점 탐색이 가장 중요하며 이를 위해 소방관 헬멧에 장착하여 화점 탐색에 활용할 수 있는 EO/IR센서를 구현하고 이에 대한 동작시험을 함으로서 향후 화점탐색센서 연구 및 개발에 활용할 수 있는 결과를 도출하였다.

장거리 (50 fiber spans ${\times}$ 80 km) 전송 링크의 융통적 구성을 위해 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 랜덤하게 분포하는 링크에서 광 위상 공액과 결합된 분산 제어 (DM; dispersion management)를 통한 왜곡된 WDM 채널의 보상 특성을 살펴보았다.

단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 랜덤하게 분포하는 광 위상 공액과 결합된 분산 제어 (DM; dispersion management)가 적용된 장거리 (50 fiber spans ${\times}$ 80 km) 전송 링크에서 SMF와 분산 보상 광섬유 (DCF; dispersion compensating fiber) 배열과 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)을 조절하는 위치에 따른 왜곡된 WDM 채널의 보상 특성을 수치적으로 분석해 보았다.

무선 통신 기반의 ESL(Electronic Shelf Label) 시스템은 일회용 종이 낭비를 줄이고 노동력 감소 및 실시간 정보 업데이트가 가능하다. 하지만 많은 수의 ESL 모듈이 설치된 환경은 ISM(Industry-Science-Medical) 대역의 RF(Radio frequency) 통신으로부터 간섭에 노출되어 있다. 본 논문에서는 ISM 대역을 사용하는 ESL 시스템의 혼잡을 회피하기 위하여 가시광 통신 기반 ESL 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 관리자 서버로부터 입력된 상품 정보 및 ID를 ESL Tag로 전송하며, ESL Tag는 ID를 확인하여 해당 상품 정보를 표시한다. 실험을 통해 가시광 통신을 이용한 ESL 시스템이 가능함을 확인하였다.

본 논문에서는 800nm급 펨토초 레이저를 이용하여 FBG 센서를 제작하였다. 제작된 센서는 누적 방사선량 100kGy 감마선에 조사하였고, 광섬유 코팅재료에 따른 방사선 영향을 평가하였다.

LED 기반 가시광 통신은 별도의 송수신 장비가 필요하고 광원의 범위에서만 통신이 가능한 특징이 있다. 또한 가시광 대역을 사용하여 주파수에 민감한 지역에서 사용이 가능한 장점이 있다. 이러한 장점과 특징을 응용하여 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 브로드캐스트 방법을 이용한 LED 기반 가시광 통신 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.

농축산업 분야에서 년 중 계절에 관계없이 지속적으로 반복되는 동물의 감염요인인 구제역, 조류인플루엔자 등의 위기요인들은 경제적 손실은 물론 인간의 사회활동에도 많은 제약을 가져와 국가경제에 막대한 영향을 끼치게 되었다. 본 논문에서는 이러한 인적 요인, 자연재해 및 동물 감염 등의 위기로 인한 ICT 해결 방안인 네트워크 기반에서의 위기완화 서비스의 프레임워크를 제시하여 표준기술을 적용 이러한 문제를 해결하는데 긍정적 요소로 작용할 것으로 판단된다.

유비쿼터스 센서네트워크는 외부 전원에 연결되지 않고 자체 밧데리로 동작하므로 에너지의 효율적 활용을 통해 네트워크 수명을 극대화하는 것이 요구된다. 기존의 홉수 기반의 라우팅 프로토콜에서는 대부분 노드들은 일정한 송신전력을 기반으로 하여 라우팅 프로토콜이 설계되었다. 본 논문에서는 노드의 잔여전력에 따라 송신전력을 제어하도록 함으로써 노드간의 전력소모의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 수명을 연장시키는 라우팅 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통한 제안되 라우팅 프로토콜의 성능을 비교분석하였다.

최근 취업이나 학업 스트레스로 인해 우울증과 불안 증상 등 정신 건강에 적신호가 켜진 사람들이 많다. 이에 정신건강 관련 기관들에서 캠페인이나 서비스를 지원해 주지만, 해당 기관에 직접 찾아가야 한다는 점에서 접근성이 떨어진다. 또한 기관에서 심리 치료를 받기 이전에, 자신의 정신 건강을 진단하기 위해 여러 심리 검사들을 직접 찾아야 한다. 게다가 그 결과를 개인이 서류로 보관해야 하는 불편함도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 접근성이 뛰어난 웹 환경에서 심리검사를 진행할 수 있도록 지원하고, 검사 결과를 데이터베이스에 기록해 상담 기관과 신속하게 연결해 줄 수 있는 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서는 이를 검증하기 위해 BAI, BDI, PHQ-15, Q-15라는 심리 검사지들로 테스트를 하여 효과적인 심리검사 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.

21세기, 스마트폰은 일상생활에서 없어서는 안 될 물건이 되었다. 사용자들은 스마트폰에서 다양한 정보를 얻고, 지도 등의 위치 정보 또한 그 중 하나이다. 어디를 가든지 항상 휴대하고 다니는 스마트폰에 사용자 주변의 정보에 대해서 상세하게 나타내주는 앱의 필요성이 높은 것은 당연한 것이나, 현재의 지도나 내비게이션은 원하는 정보군 만을 취사선택하기에는 적합하지 않은 경우가 많다. 이 프로젝트에서는 일상생활에서 편하고 빠르게 주변 위치정보를 얻을 수 있게 하고자 이를 안드로이드 스튜디오를 가지고 개발하려고 한다. 그리고 이를 라즈베리파이로 서버를 만들고 연동을 구현시켜 더욱 사용자들에게 편의를 줄 수 있도록 설계하였다.

실생활에서, 우리는 IoT기술을 사용하고 있다. IoT기술은 다양하게 적용되어있고 지금도 계속 발전하고 있다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 본 논문에서는 비밀번호가 3회 이상 틀릴 시에 기존 비밀번호는 초기화 되고 랜덤으로 비밀번호가 변경된다. 변경된 비밀번호 데이터는 사용자 혹은 관리자에게 앱을 통하여 푸쉬알람이 전송됨을 실현하고자 한다. 이는 WiFi를 통해 스마트 폰으로 실시간 데이터를 전송할 수 있는 아두이노 기반의 IoT시스템을 연구하였다. 그리고 스마트 도어락은 아두이노와 지문센서, 카메라 센서, 와이파이 쉴드, 안드로이드 스튜디오, 도어락 부품들을 사용하여 이를 구현하고자 한다.

현대사회에서 나날이 늘어가고 있는 반려견 시장의 증가와 더불어 반려견을 키우는 사람들이 우리들의 삶에 깊숙이 자리 잡고 사회에 영향을 끼치고 있다. 이 추세를 따라 최근에 다양한 제품들이 나오고 있는데 아직 배변패드 자동세척 시스템이라는 기능적 측면으로 아직 많이 발달되어 있지 않은 것으로 생각된다. 일상생활에서 현대인들의 바쁜 사회생활로 인하여 시간, 비용, 환경적 측면으로 반려견들을 관리할 수 있는 여유가 없어서 문제로 발생되고 있다. 이러한 문제들을 방지하고자 아듀 이노와 적외선센서 모듈, 자동펌프 시스템을 개발하려고 한다. 그리고 이를 배변패드 자동세척기를 통해 사용자들에게 더욱 편의를 줄 수 있도록 설계하였다.

근 100년간 자동차 디자인은 많은 변화가 있었지만 사이드 미러는 변하지 않았다. 이는 4차 산업 혁명이라는 시대에 뒤떨어진 고착상태이며 많은 단점을 가지고 있는 아날로그 방식이다. 이에 따라 사이드 미러를 카메라로 대체함으로써 디지털 방식으로 바꾸고 '거울'이 가지는 한계성 및 단점들을 개선하였다. 또한 연 5~10%의 연비 절감, 위협 자동 감지 등의 추가적인 여러 이점을 얻을 수 있다. 이 프로젝트에서는 호환성이 뛰어난 라즈베리파이를 메인보드로 사용하고 적외선 거리 센서, 모니터 모듈을 연결하여 상황별 자동 위협감지 및 사고 예방에 초점을 두었다.

농업은 인류 발전의 기반을 세운 최초의 산업기술이며, 생존에 있어서 필수적인 요소이다. 다양한 산업이 등장하면서 농업은 비교적 소외받는 산업이 되었다. 그러나 최근 IT기술의 발달에 따라 농업 기술은 무한한 발전 가능성을 발견했고, 미래에도 없어지지 않을 촉망받는 산업으로 선정되었다. 스마트 팜(Smart Farm)은 기존 농업인들의 열악한 업무환경을 개선하여 삶의 질을 향상 시켰다. 또한, 신체적으로 불리한 인원도 산업에 참여할 수 있게 되고, 우수한 인재 유입을 도모하여 인적자원 증대 및 수준향상을 기대할 수 있다. 현재까지 스마트 팜은 상용화 초기 단계에 있어 더욱 다양한 기술개발이 필요하다. 이 프로젝트에서 스마트 팜의 대중화를 목표로 하고, 센서를 통해 농작물 생장 환경 정보를 수집 및 데이터베이스화를 진행하려고 한다.

최근 LED를 기반으로 하여 빛에 정보를 실어 무선으로 통신하는 기술인 VLC(Visible Light Communication)이 주목받고 있다. 가시광 통신은 기존 조명 인프라와 주파수 면허가 필요하지 않은 가시광 주파수 대역을 이용하여 기존 무선 통신 시스템과 혼선 가능성이 적다. LED는 백열전등에 비해 전기 절감 효과가 크고, 수은을 사용하지 않아 친환경적이다. 본 논문은 이러한 장점을 고려하여 가시광 통신을 기반으로 한 교통 및 신호 시스템에 대해 연구하였다.

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

얼굴은 사람을 확인할 수 있는 고유한 성질을 갖고 있어 얼굴 인식이 출입통제, 범죄자 검색, 방법용 CCTV 같은 보안 영역과 본인 인증 영역에 활발히 활용되고 있다. 정면 얼굴 영상은 가장 많은 얼굴 정보를 갖고 있어 얼굴 인식을 위해 가능한 정면 얼굴 영상을 취득하는 것이 필요하다. 본 연구에서 하르유사 특징을 이용한 Adaboost 알고리즘을 이용해 얼굴 영역이 검출되고 mean-shift 알고리즘을 이용해 얼굴을 추적한다. 그리고 얼굴 영역에서 눈과 입 같은 얼굴 요소들의 특징점들을 추출해 그들의 기하학적인 정보를 이용해 두 눈의 비와 얼굴의 회전 정도를 계산하고 실시간으로 근사 정면 얼굴 영상을 제시한다.

IoT(사물 인터넷)는 더 이상 개념에만 머물러있지 않고, 개인 사용자가 직접 소형 보드와 부품을 통해 구현을 해보는 등 일상화되었다. 본 연구는 일반 장난감 자동차를 라즈베리 파이와 모터 드라이브를 이용하여 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 연구를 통해 일반 장난감 자동차를 RC 카로 만들거나 추가적인 개발로 학습을 하고 자율주행을 하는 등의 발전을 시킬수 있을 것이다.

현재 일정하지 않는 기후 때문에 여러 가지 피해가 속출하고 있다. 그 중에 제일 기후의 영향을 많이 받는 것은 농업일 것이다. 농업은 기후와 계절 등에 따라 키울 수 있는 작물들이 한정되어 있다. 이에 농업기술에 정보통신기술(ICT)을 융합하여 기존의 농업기술의 생산력을 향상시키는 스마트 팜을 개발한다. 라즈베리파이와 아두이노를 이용해 하드웨어와 소프트웨어를 제어하고 여러 가지 센서를 이용해 작물 재배에 필요한 환경을 인지하여 최적의 환경을 유지한다. 추가적으로 이러한 스마트 팜을 모바일이나 개인 PC로 조작할 수 있도록 설정해서 유동적인 스마트 팜을 구현한다.

자율주행자동차는 인공지능과 초 연결기술을 활용한 4차 산업혁명에 해당하며, 전 세계적으로 많은 투자와 연구가 진행되고 있는 사업이다. 그러나 지난 3월 미국 애리조나에서 시험운행 중인 우버 차량이 어두운 밤에 길을 건너던 보행자 들이받아 사망한 사고가 발생하고 지난 4월 테슬라 차량이 태양의 역광이 내리쬐는 상황에서 잘못된 판단으로 중앙 분리대를 들이받는 사고가 연속적으로 발생하였다. 이러한 문제들은 자율주행자동차에 탑재된 센서가 눈 비 태양광 등 악천후에 따른 잘못된 인식과 판단으로 발생한 사고들이였다. 본 논문에서는 자율주행자동차의 구성과 사건의 원인을 분석하고 인명사고가 발생할 수 있는 위급 상황에서 판단해야할 기준에 대하여 생각해 보았다.

현재 뇌파 디바이스는 집중도를 판단할 수 있지만 어떤 상태에 대한 집중인지 판단 할 수 없다. 따라서 Mindwave의 Attention 데이터와 추가적으로 Pitch 데이터를 기반으로 자세를 구별하여 영상물을 보고 있는 자세인지 구별하여 더 나은 성능을 얻어낼 수 있는 방법을 제시한다. Attention 데이터의 경우 영상을 보고 집중 한 상태에서 측정하였고, Pitch 데이터의 경우 책상에 앉아 모니터를 보고 있는 경우 Sit, 엎드린 경우가 Lie로 각각 측정하였다. Attention 값이 38이상인 경우 집중 한다고 판단하였다. Pitch값의 경우 -48 보다 작은 경우 엎드린 상태로 판단하였다. 이 임계치 기준으로 집중 및 앉음 상태가 만족 할 경우 실제 영상물을 보며 집중한다고 판단하였다.

최근 대학병원급의 종합병원에서는 환자의 데이터가 많아짐에 따라 문제를 겪고 있다. 의료진들은 담당 환자들이 처방에 따라 생활을 하고 있는지 확인하기 어려울 때가 많다. 그리고 환자들은 처방에 대한 정보를 기억 못 할 때가 많으며, 처방에 대해 실생활에서 어떤 식으로 적용해야 할지 모를 때가 많다. 이런 문제들을 해결하기 위해 MQTT Push 알림을 활용한 맞춤형 헬스케어 서비스를 접근성이 좋은 웹 애플리케이션(이하 웹앱) 형식으로 제안한다. 의사의 처방에 따라 환자는 복약 시기, 진료 예약, 그 밖의 처방 관련 정보들을 알림 받고, 이에 따른 행동의 결과를 웹앱에 입력할 수 있다. 그리고 의료진 측에서 이를 확인하여 환자가 처방을 잘 따르고 있는지 확인하고, 특별한 사항을 환자에게 알릴 수 있는 기능을 웹앱에서 제공한다. 본 논문에서는 위의 기능들을 웹앱과 RESTful API 서버 플랫폼을 통해 제공하고, MQTT 브로커를 통해 웹앱에 알림 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 하여, 효과적인 맞춤형 헬스케어 서비스가 제공될 수 있음을 확인하였다.

다음은 본 논문에서는 딥러닝을 통한 한글 OCR 정확도 향상을 제안한다. OCR은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 광학적 방법으로 감지 인식하여 디지털로 인코딩하는 프로그램이다. 현재 가장 많이 쓰이는 tesseract OCR의 경우, 영문 인식의 정확도가 높다. 하지만 한글은 복잡한 구조에 비해 학습 데이터가 적어 정확도가 떨어진다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱을 통해 원하는 이미지에서 글자 영역을 추출하고, 이를 학습 데이터로 활용한 딥러닝으로 한글 OCR의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 기존 영문과 숫자 및 몇 가지 언어에만 국한되어 발전해왔던 OCR을 다양한 언어에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 FPGA를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사 소통을 할 수 있게 해주는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과 DE1-SoC보드를 이용하여 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 비교적 개발비용이 저렴하고 업데이트 가능한 FPGA를 사용하고, 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.

본 논문은 OpenCV를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사소통하는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과, Python환경에서 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 누구나 쉽게 접근할 수 있는 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.

본 논문은 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 눈동자를 추적하여 의사소통 시스템에 필요한 눈동자의 위치를 파악해주는 인공신경망 설계에 대해 소개한다. Tensorflow를 이용해 신경망 생성 및 학습하고 학습된 신경망을 통하여 눈동자의 위치를 파악한다. 본 논문에서는 컨볼루션계층 2단계와 완전연결계층 2단계로 구성된 Convolution Neural Network(CNN)을 사용해서 구현했다.

현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.

최근 실버세대의 스마트폰 보급이 증가하고 있으나, 낮은 학습 및 경험 수준, 이해도로 인해 스마트폰 사용 시 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 실버세대의 스마트폰 사용 지원을 위한 원격제어 UI 어플리케이션을 제안한다. 제안하는 어플리케이션의 경우 홈 화면에 피쳐 폰의 주요 기능들을 $3{\times}2$ 배열형태로 아이콘을 배열하여 빠른 인지가 가능하도록 하고 Node.js 서버와 Socket 통신을 통한 원격제어를 제공하여 부수적인 기능사용에 어려움을 겪을 시, 원격 제어를 통한 사용 지원이 가능하여 스마트폰을 사용하는 실버세대의 사용성과 이해도를 증대 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문의 시스템은 인터넷 상에서 일반적으로 이용되는 중고거래 시스템을 설계 및 구현하였다. 거리 및 위치를 통해 거래에 제한을 받는 중고거래의 일반적인 특성을 고려해 위치기반을 통한 지역성 있는 거래를 추구하기 위해 지역을 분할하여 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 데이터베이스 엔진으로 MySQL을 사용하였고 데이터베이스 연동을 위해 인터넷 서버 기반 스크립트 언어인 PHP를 사용하였다. 중고거래의 특성상 정보보안 및 각 상품에 대한 디자인의 부각을 고려하였다.