Earticle

공부하는 트렌드에 변화가 일어나며 단순히 공부하는 공간이 아닌, 복합 문화 환경으로 거듭나야 새로운 수요층 의 욕구를 충족할 수가 있다. 답답한 도서관이나 독서실에 비해 비교적 자유롭고 쾌적함에 주목을 받고 있는 스터디카페 는 인건비 절감을 통해 보다 큰 이익을 창출할 수 있는 무인 시스템에 적합하다. 하지만 이를 체계적으로 관리해 줄 수 있는 시스템이 아직 미흡하여 보완이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 무인 스터디카페를 통합적으로 관리해주고 부 가적인 기능을 통해 사용자에게 편의성을 제공하는 안드로이드 애플리케이션을 개발하였다. 사용자와 관리자를 구분하 여 사용자는 좌석 예약 및 조회 등을 통하여 해당 지역의 원하는 스터디카페를 이용할 수 있도록 구성하였다. 관리자는 좌석 및 회원을 관리하고 스터티카페의 현재 상황을 외부에서도 확인할 수 있도록 하였다. 부가적으로 커뮤니티 및 소음 측정과 회원의 이용 시간 시각화 기능 등도 추가하여 애플리케이션의 활용도를 높였다.

The trend of studying is changing, and it is not a place to study but also a new cultural environment. The study cafe, which is relatively free and comfortable compared to a stuffy library or reading room, is suitable for an unmanned system that can generate greater profits by reducing labor costs. However, the system that can manage this systematically is still insufficient and needs to be supplemented. In this paper, we developed an Android application that integrates the unattended study cafe and provides convenience to users through additional functions. The user and the manager are separated so that the user can use the desired study cafe in the corresponding region through reservation and inquiry of the seat. The manager manages seats and members and allows the outside of the cafeteria to check the current situation. In addition, community and noise measurements and member time visualization capabilities have been added to enhance application utilization.

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데 이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어 (94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

Large global online shopping malls, such as Amazon, offer services in English or in the language of a country when their products are sold. Since many customers purchase products based on the product reviews, the shopping malls actively utilize the sentimental analysis technique in judging preference of each product using the large amount of review data that the customer has written. And the result of such analysis can be used for the marketing to look the potential shoppers. However, it is difficult to apply this English-based semantic analysis system to different languages used around the world. In this study, more than 500,000 data from Amazon fine food reviews was used for training a deep learning based system. First, sentiment analysis evaluation experiments were carried out with three models of English test data. Secondly, the same data was translated into seven languages (Korean, Japanese, Chinese, Vietnamese, French, German and English) and then the similar experiments were done. The result suggests that although the accuracy of the sentimental analysis was 2.77% lower than the average of the seven countries (91.59%) compared to the English (94.35%), it is believed that the results of the experiment can be used for practical applications.

IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대 처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.

IaaS is well known as a very cost effective computing service which enables required infrastructures to be rented on demand without ownership of real hardwares. It is very suitable for price sensitive services due to pay-per-use style. Operators of such services would want to adjust utilization policy quickly by estimating costs for cloud infrastructures as soon as possible. However, swift response is not possible due to that cloud service providers provide a dozen or so hours delayed billing information. Our work proposes a realtime IaaS cost estimation model based on usages monitored by virtual machine instance. We operate PC laboratory service on a public cloud during full semester to validate our suggested model. From that experiment, an averaged disparity between estimation and actual cost is less than 5.2%.

블록체인 기술 핵심은 이중지불에 대한 합의 문제를 해결하는 것이며 이를 위해 이용되고 있는 알고리즘인 PoW, PoS 및 DPoS에 대하여 살펴보았다. PoW인 작업증명은 스팸 전자 메일을 보내거나 서비스 거부(Denial of service, DoS) 공격을 시작하는 등 컴퓨팅 능력의 사소하거나 악의적인 사용을 막기 위해 실현 가능한 노력을 필요로 하는 합의 시스템이다. PoS인 지분증명은 작업증명(PoW) 알고리즘의 에너지 낭비뿐만 아니라 Nothing at stake 문제를 해결하 기 위해 만들어졌으며, 계산능력이 아닌 화폐 보유량에 따라 각 노드의 합의 결정권이 정해진다. DPoS는 분산 네트워크 를 통해 소수의 권한을 가진 사용자들이 거래 합의를 유지하는 것으로, PoS는 모든 사용자에게 합의 권한을 가지는 것과 달리 DPos는 합의 권한을 소수의 대표자에게 제공 한다는 것이다. 즉 PoS가 직접 민주주의라면 DPoS는 간접민주주의 이다. 본 내용은 블록체인 합의 알고리즘에 대한 연구를 통하여 관련 분야의 지속적인 발달에 기여하고자 한다.

The core of the block chain technology is solving the problem of agreement on double payment, and the PoW, PoS and DPoS algorithms used for this have been studied. PoW in-process proofs are consensus systems that require feasible efforts to prevent minor or malicious use of computing capabilities, such as sending spam e-mail or initiating denial of service (DoS) attacks. The proof of the PoS is made to solve the Nothing at stake problem as well as the energy waste of the proof of work (PoW) algorithm, and the decision of the sum of each node is decided according to the amount of money, not the calculation ability. DPoS is that a small number of authorized users maintain a trade consensus through a distributed network, whereas DPS provides consent authority to a small number of representatives, whereas PoS has consent authority to all users. If PoS is direct democracy, DPoS is indirect democracy. This study aims to contribute to the continuous development of the related field through the study of the algorithm of the block chain agreement.

본 연구는 현재 국내에서 제작되고 있는 애완동물(고양이)을 다루는 YouTube 채널 “크림 히어로즈”의 콘텐츠를 분석한다. 21세기 과학과 기술의 발전으로 인하여 대중들은 동영상 촬영 후 자신만의 콘텐츠를 독립적으로 업로드 할 수 있게 되었으며, 이를 1인 미디어라고 칭한다. 자극적이고 폭력적인 요소가 존재하는 기존의 1인 미디어와 달리, “크림 히어로즈”는 고양이들의 다양한 모습을 보여주는 건전한 콘텐츠이다. 구체적으로, 본 연구는 콘텐츠 분석을 통해, 어떻게 그리고 왜 “크림 히어로즈” 채널이 인기가 높은지를 탐구한다. 이를 통해, 인기 YouTube 채널의 특징을 연구할 뿐만 아니라 올바른 1인 미디어 환경에 대해서도 제안한다.

This study analyzes the content of YouTube channel “Cream Heroes” dealing pet(cat) produced in South Korea currently. Due to the advance of science and technology in the 21 century, the commons are able to independently upload their own content after filming videos, and it is called One Person Media. Unlike existing One Person Media that contains provocative and violent factors, “Cream Heroes” is sound content that shows various features of cats. Specifically, this study explores how and why “Cream Heroes” is popular via content analysis. Throughout this, it studies not only the trait of popular YouTube channel, but also proposes the proper environment of One Person Media.

본 연구는 미국에서 제작되고 있는 엔터테인먼트 장르의 OTT(Over The Top) WWE Network의 구조와 콘텐 츠를 탐구한다. 오늘 날 전 세계의 많은 회사들은 인터넷 스트리밍 서비스를 OTT를 제공하고 있으며, 가장 대표적인 예로는 Netflix가 있다. 본 연구에서는 WWE(World Wrestling Entertainment)의 WWE Network를 집중적으로 조사 한다. WWE Network는 스포츠와 엔터테인먼트를 결합한 프로레슬링을 기반으로 하는 특징이 있으며, 범위가 지나치게 광범위하지 않기 때문에 연구에 적합하다고 판단된다. 이를 통해, WWE Network의 구조와 콘텐츠 를 연구할 뿐만 아니 라, 전반적인 OTT 시장에 대해서도 탐구한다.

This study explores the structure and the content of WWE Network, an entertainment Over The Top(OTT) produced in the United States. These days, a lot of companies all around the globe provide Internet streaming service OTT, and Netflix could be a great example of that. This study focuses on researching WWE Network of World Wrestling Entertainment(WWE). WWE Network is distinguished in a way that it is based on wrestling which combines sport and entertainment, and it is a suitable subject as it is not of wide range. Through this, it not only studies the structure and the content of WWE Network, but also explores the general market of OTT.

본 논문은 전술 통신망에서 QoS 향상을 위한 클래스 기반의 FQ-CoDel(Flow queue-Control Delay) 알고리 즘을 제안한다. 전술 통신망에서 다양한 응용체계 서비스를 제공하게 되면서 병목현상으로 인한 트래픽 손실 및 지연 문제가 대두되었고 따라서 효과적인 트래픽 처리 방안 연구에 대한 필요성이 제기되었다. 제안방안은 클래스 기반의 FQ-CoDel 알고리즘을 이용한 동적인 버퍼 관리 및 스케줄링 기술로써 서비스 특성 및 중요도에 따라 해당 큐에 패킷을 분류하고 주기적으로 각 패킷의 대기시간을 체크하여 기준 대기 시간을 초과하는 경우 해당 패킷을 폐기하여 큐에 저장 된 트래픽 양을 일정 수준으로 조절한다.

This paper proposes a class-based FQ-CoDel(Flow Queue-Control Delay) algorithm. A variety of application system services create bottlenecks in tactical communication network and the bottlenecks cause some problems such as traffic loss and delay. Therefore, more research on effective traffic processing is needed. The proposed class-based FQ-CoDel algorithm, suggests dynamic buffer management and scheduling, classifies specific packets in each queue according to service attribute and criticality and checks periodically latency of the packets in each queue. Also, it abandons the packets if some packets stay in queue above schedule time and manages the total amount of traffic stored in queue with certain level.

마그네틱 프로브와 노이즈 소스의 근거리장에 금속 차폐막이 놓여있을 때 차폐막 두께에 따른 EMI 차폐효과를 분석하였다. 노이즈 소스로는 마이크로스트립 라인을 이용하였으며, 금속 차폐막 재료로는 그래파이트와 페라이트를 선 정하였다. 마그네틱 프로브는 IEC 61967-6 방식을 적용하여 마그네틱 프로브를 이용한 전자기 방사 측정 방법을 사용 하였다. 마이크로스트립 라인과 마그네틱 프로브 사이의 투과계수를 분석하였고, 둘 사이의 거리는 단일 차폐막일 경우 1 mm, 다중 차폐막일 경우 5 mm로 수행하였다. 차폐막의 두께는 5 um, 10 um, 30 um, 50 um 으로 변화시켰다. 주파수를 150 kHz에서 1 GHz까지 변화시켰을 경우 최대 44.9 dB의 SE(Shielding Effectiveness)를 얻었다.

The EMI shielding effectiveness of the shielding layer thickness was analyzed when the metal shielding layer was placed in the near field of the magnetic probe and the noise source. Microstrip lines were used as noise source, and graphite and ferrite were selected as metal shielding materials. The magnetic probe uses the electromagnetic radiation measurement method using the magnetic probe by applying the IEC 61967-6 method. The transmission coefficient between the microstrip line and the magnetic probe was analyzed. The distance between the two was 1 mm for a single shielding layer and 5 mm for a multiple shielding layer. The thickness of the shielding layer was changed to 5 um, 10 um, 30 um, and 50 um. When the frequency was changed from 150 kHz to 1 GHz, a maximum shielding effectiveness (SE) of 44.9 dB was obtained.

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐의 영향을 최소화하기 위한 CCA 적응 등화 알고리즘에서 스텝 크기의 변화에 따른 성능을 해석하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 적절한 결합 방식으로 송신 신호 의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 이들의 장점을 얻을 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치를 고정시킨 후, 적응을 위한 알고리즘의 스텝 크기를 3가지로 변화시킬때의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 시뮬레이션 결과 스텝 크기가 적을수록 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후의 성능이 개선됨을 확인하였고, 특히 SER 성능에서는 스텝 크기가 적은 경우 robustness함을 알 수 있었다.

This paper evaluates the performance of CCA (Compact Constellation Algorithm) adaptive equalization algorithm by varying the step size for minimization of the distortion effect in the communication channel. The CCA combines the conventional DDA and RCA algorithm, it uses the constant modulus of the transmission signal and the considering the output of decision device by the power of compact slice weighting value in order to improving the initial convergence characteristics and the equalization noise by misadjustment in the steady state. In this process, the compact slice weight values were fixed, and the performance of CCA adaptive equalization algorithm was evaluated by the varing the three values of step size for adaptation. As a result of computer simulation, it shows that the smaller step size gives slow convergence speed, but gives excellent performance after at steady state. Especially in SER performance, the small step size gives more robustness that large values.

스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어 야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율 적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부 족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으 로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구 하였다.

In order to build a smart factory, building a CPPS (Cyber Physical Product System) is an important system that must be accompanied. Through the CPPS, it is the reality of smart factories to move physical factories to a digital-based cyber world and to intelligently and autonomously monitor and control them. But The existing CPPS architectures present only an abstract modeling architecture, and the research that applied the OPC UA Framework (Open Platform Communication Unified Architecture), an international standard for data exchange in the smart factory, as the basic system of CPPS It was insufficient. Therefore, it is possible to implement CPPS that can include both cloud and IoT by collecting field data distributed by CPPS architecture applicable to actual factories and concentrating data processing in a centralized In this study, we implemented CPPS architecture through central OPC UA Server based on OPC UA conforming to central processing OPC UA Framework, and how CPPS logical process and data processing process are automatically generated through OPC UA modeling processing We have proposed the CPPS architecture including the model factory and implemented the model factory to study its performance and usability.

최근 들어 노년기의 인지기능장애에 대한 예방 또는 치료의 필요성이 대두되고 있다. 특히 알츠하이머 치매의 전단계로서 경도인지장애(Mild Cognitive Impairment) 여부를 조기에 진단하고, 인지기능 훈련을 통하여 치매로의 진행을 지연시키고자 노력하고 있다. 대부분의 인지기능 훈련은 여러 가지 인지능력과 관련한 게임 콘텐츠로 제작되지 만, 피험자들이 인지기능 훈련에 집중하고 있는 지에 대한 정량적 검증이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 제작된 주의력 훈련 게임 콘텐츠를 수행하는 동안 뇌 활성화에 대한 EEG 신호를 측정하여 분석하였다. 분석 방법으로는 게임 콘텐츠에 얼마나 집중하고 있는 지를 나타내는 주의집중 지표(Concentration Index)와 휴식 상태에서의 안정을 나타내는 이완 지표(Relaxation Index)를 사용하였다. 이에 대한 본 연구에서의 결과는 피험자들의 CI는 모두 증가하는 것으로 나타났 으며, 이것은 피험자들이 집중하여 게임 콘텐츠를 수행하였다고 볼 수 있는 것이다.

Recently, the need to prevent or treat cognitive impairment in older adults has been arising. In particular, they tried to diagnose MCI as an early stage of Alzheimer's disease and to delay the progression to dementia through training cognitive function. Most of cognitive function training have been manufactured to game contents which related to several cognitive function, and it needs to be verified quantitatively whether subjects are paying attention to cognitive function training. Thus in this study, we measured and analyzed EEG signals while performing attention training game contents. As an analysis method, we utilized CI, which shows how much they are focusing on, and RI, which shows how stable they are. The result of this study can be seen that all the subjects’ CI were increased, which means that the subjects performed game contents with concentration.

센서네트워크를 위한 여러 가지 저전력 MAC들이 제안되어 있다. 그 중 IEEE802.15.4은 동기화로 인한 전력소 모가 많은 단점을 가지며 전력소모를 줄이기 위한 수면(sleep)과 각성(awake)을 반복하는 슈퍼프레임(superframe) 동 작으로 지연시간이 길어지는 단점이 있다. 대표적 비동기 B-MAC은 체크인터벌에 따라 지연시간을 짧게 할 수는 있지만 송신단에서는 과도한 프리엠블로 전력소모가 발생하며 수신단에서는 오버히어링으로 전력 손실이 발생하는 단점을 가진 다. 기존 MAC들의 지연시간과 전력소모 불균형으로 인한 단점을 보완하기 위해 비동기식 B-MAC 기법에 체크인터벌을 적응형으로 운용하는 방법을 제안하고 전력소모 성능을 분석한다.

There are so many low power MAC protocols for wireless sensor network. IEEE802.15.4 among them has disadvantage of a large power consumption for synchronization. To save power consumption it use the superframe operation alternating sleep mode and awake mode. But latency is longer result from superframe operation. Typical asynchronous B-MAC can have shorter latency according to check interval. But transmitter consumes more power because of long preamble. And receiver is suffering from overhearing. In this paper, we propose the adaptive check interval scheme of B-MAC for enhancing the power consumption and delay latency performance. Its power consumption is evaluated by comparing the proposed scheme with a typical IEEE802.15.4.

ICT 기술의 발달에 따라서 계약관리 과정을 어플리케이션 기반으로 통합하여 관리하는 방식의 전자계약 시스템 이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 블록체인 기술을 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 계약관리 시스템에는 처리성능, 보안 취약성, 데이터 오 입력, 서비스 접근성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 블록체인, 스마트 컨트렉트, Rest API의 구성을 가지는 블록체인 기반 계약관리 플랫폼을 제안하였다. 제안되는 플랫폼에는 기존의 합의인증 알고리 즘의 처리 성능과 보안 취약성 문제를 해결한 RPBFT 알고리즘과 참여자의 데이터 오 입력 방지와 투명성을 강화하기 위한 알고리즘을 프로세스를 함께 제시하였다. 본 논문에서 제안한 블록체인 기반 계약관리 플랫폼은 개선된 처리 성능 과 보안성, 신뢰성, 투명성을 가진 사용환경을 제공하고, 구축에 대한 부담 없이 API를 통해 사용이 가능하므로 비용 절감 측면과 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

Electronic contract systems are widely used to integrate and manage the contract management process based on the development of ICT technology. Recently, improvement methods using block chain technology are being studied. However, contract management systems have processing performance, security vulnerabilities, data entry, and service accessibility issues. In this paper, we propose a block - chain based contract management platform with block chain, smart contract, and Rest API. The suggested platform includes the RPBFT algorithm which solves the processing performance and security vulnerability of the existing consensus authentication algorithm, and the algorithm to prevent data entry and enhance transparency of participants. The block-chain-based contract management platform proposed in this paper provides a use environment with improved processing performance, security, reliability, and transparency, and can be used through API without burdening construction. Therefore, The effect can be expected.

4차 산업혁명의 발전에 따라 빅데이터의 기술들을 이용하여 연식이 오래된 차량들에서 확인할 수 없는 결과들을 모바일을 이용하여 즉각적으로 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 먼저 OBD2 센서를 이용하여 차량의 데이터를 수 집하였고 수집된 데이터를 라즈베리파이에 저장하여 라즈베리파이가 차량이 주행하는 것과 같은 상황을 두었다. 이후 차량의 데이터가 발생되면 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산저장한 뒤 시 각화 하고자 하는 데이터를 가공, 정제, 처리하고 처리된 결과를 바탕으로 시각화하여 출력한다. 우리는 이와 같은 진행 에 빅데이터를 이용하고 차량데이터를 빠르게 처리하여 모바일 기기를 통하여 효과적으로 확인할 수 있다.

As the Industrial Revolution progressed, Big Data technologies were used to develop a system that instantly identified the consequences of older vehicles using mobile devices. First, data from the vehicle was collected using the OBD2 sensor, and the data collected was stored in the raspberry pie, giving it the same situation that the raspberry pie was driving. In the event that vehicle data is generated, the data is collected in real time, stored in multiple nodes, and visualized and printed based on the processed, refined, processed and processed data. We can use Big Data in this process and quickly process vehicle data to identify it effectively through mobile devices.

뇌졸중 후 편마비(Hemiplegic) 환자들의 상지기능 저하는 손을 많이 쓰는 일상생활 수행에 있어서 신체적 동작 뿐만 아니라 심리적인 불편함이 매우 크다. 본 논문에서는 편마비 환자들의 상지기능 개선을 위하여 자체 제작한 상지 재활 보조장치를 이용하였다. 이 장치는 팔이 움직일 수 있는 관절가동범위(Range Of Motion)와 손의 악력 크기를 사용하여 훈련 콘텐츠를 수행할 수 있다. 이 장치를 이용한 훈련 콘텐츠는 환자의 흥미와 능동적인 참여를 유도하기 위해 VR(Virtual Reality)로 구현되었으며, 환자 혼자서 훈련하는 심리적 부담을 덜어주기 위해 멀티플레이 환경으로 구성하여 환자의 재활훈련에 간병인이 함께 참여할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제작된 장치와 훈련 콘텐츠를 사용하 여 손의 악력 크기와 팔의 관절가동범위의 변화를 정량적으로 측정하고 시각적으로 보여줌으로써 환자나 간병인이 쉽게 상지기능 개선정도를 확인할 수 있는 장점이 있다.

Hemiplegic patients who suffered from a stroke struggle with a deterioration in upper limb functions, which can both be psychologically and physically discomforting; this can also limit patients’ daily tasks involving any upper limb motions. In this study, we developed an assistive device for hemiplegic patients to improve their upper limb functions. It was manufactured to train patients by using their grip strength and the range of motion of the arm. Furthermore, we produced game contents in virtual reality to induce users’ immersion and interaction. It was configured as a multi-player game to help ease the mental burden of receiving the training alone, hence allowing the patient and the caregiver to join the rehabilitation training simultaneously. The assistive device and game contents developed in this study enables patients and caregivers to easily check the degree of improvements in upper limb function by viewing quantitative analysis and visualized results.

최근에 사물인터넷이라고 불리는 IoT 기술은 산업전반에 걸쳐 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 주변에서 흔히 볼 수 있는 자판기의 불편함을 해소한 새로운 IoT 기반 스마트 자판기 시스템을 제안한다. 이는 사용자에게는 현금 이 없이도 물건 구매가 가능하게 하고 자판기 관리자에게는 재고 및 판매가 편리하게 할 수 있어 관리비용을 절약시켜 준다. 본 스마트 자판기의 제작을 위해 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 분석 예시 및 그것을 활용한 플로우차트 및 화면 설계 예시를 제시한다. 또한 이는 본 제안방법이 IoT 기반 스마트 자판기 상용화 시스템 제작의 가이드라인으로 유용하게 활용될 수 있음을 보여준다.

Recently IoT named Internet of Things technology is widely used throughout the industry. In this paper, a smart vending machine system is proposed to solve inconvenience of vending machine which is commonly seen. This allows users to purchase goods without cash and saves management costs by allowing vending machine managers to stock and sell conveniently. For the production of this smart vending machine, Analysis example using UML which is object-oriented analysis method and flowchart and screen design applying it are presented. Also this presented method is shown to being applied usefully for a guideline of building smart vending machine commercialization system based on IoT.

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델에 관한 연구들이 다. 감독형 모델은 높은 예측 성능을 지니지만 대부분 개발 집단들은 충분한 라벨 데이터를 보유하고 있지 않다. 언라벨 데이터만 훈련에 사용하는 비감독형 모델은 모델 구축이 어렵고 성능이 떨어진다. 훈련 데이터로 라벨 데이터와 언라벨 데이터를 모두 사용하는 세미 감독형 모델은 이들의 문제점을 해결한다. Self-training은 세미 감독형 기법들 중 여러 가정과 제약조건들이 가장 적은 기법이다. 본 논문은 Self-training 알고리즘들을 이용해 여러 모델들을 구현하였으며, Accuracy와 AUC를 이용하여 그들을 평가한 결과 YATSI 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

Most studies of software fault prediction have been about supervised learning models that use only labeled training data. Although supervised learning usually shows high prediction performance, most development groups do not have sufficient labeled data. Unsupervised learning models that use only unlabeled data for training are difficult to build and show poor performance. Semi-supervised learning models that use both labeled data and unlabeled data can solve these problems. Self-training technique requires the fewest assumptions and constraints among semi-supervised techniques. In this paper, we implemented several models using self-training algorithms and evaluated them using Accuracy and AUC. As a result, YATSI showed the best performance.

본 논문에서는 L, S 및 C 대역에서 동작하는 주파수 분배 방식의 광대역 구동증폭기를 설계 및 제작하였다. 구동증폭기의 비대역폭이 100% 이상인 경우에는 트랜지스터를 효율적으로 이용하기 어려우며, 특히 주파수 대역에 따 라 출력 전력 및 효율의 특성이 민감하게 변하는 전력증폭기를 동작시키기 위해서는 구동증폭기의 특성이 중요하게 작용 한다. 본 논문에서는 구동증폭기의 대역폭을 최대화하고, 구동증폭기의 뒤쪽에 위치 할 전력증폭기의 트랜지스터를 효율 적으로 이용 할 수 있도록 구동증폭기의 출력을 저대역과 고대역으로 나누어주는 주파수 분배 방식을 적용하였다. 설계 된 회로는 GaAs HBT (Heterojunction Bipolar Transistor) 공정 및 9-layer의 SiP (System in Package)를 이용하 여 제작하였고, 측정을 통해 성능을 검증하였다. 제작된 회로는 동작 주파수 범위에서 8 dB이상의 이득과 15 dBm이상 의 출력전력을 보여주었다.

In this paper, a frequency split type broadband drive amplifier operating in the L, S and C bands was designed and fabricated. Transistor is difficult to efficiently use when the fractional bandwidth of the drive amplifier is more than 100%, In particular, the characteristics of the driving amplifier are important for operating the power amplifier in which the characteristics of the output power and the efficiency are sensitively changed according to the frequency band. A frequency split methods was applied to maximize the bandwidth of a drive amplifier and to divide the output of the drive amplifier into low band and high band so that the transistor of the power amplifier located at the rear of the drive amplifier can be efficiently used. The designed drive amplifier was fabricated in GaAs HBT technology and 9-layer SiP, and verified by the measurements. The fabricated drive amplifier shows a gain of more than 8 dB and an output power of more than 15 dBm in the operating frequency range.

본 논문에서는 Ka-대역 위상배열안테나의 배열소자 개수 및 빔 조향 범위에 따른 빔 패턴 성능 분석을 수행하였 다. Ka-대역의 전기적 길이 특성으로 인해 배열구조 설계 시 배열 소자간의 거리가 짧아져 동일한 개구면 적용 시 배열 소자의 개수가 증가하게 된다. 배열 간격을 넓혀서 배열소자의 개수를 줄이면, 빔 패턴의 가시 영역에 주빔과 동일한 크기의 그레이팅 로브가 발생하게 된다. 배열소자의 개수가 최소화되어야 하는 시스템에 적용되어야 할 경우 배열소자의 개수를 72% 줄이며 빔폭 및 부엽준위 등의 성능 열화를 최소화 할 수 있는 최적화 방안에 대하여 분석을 수행하였다.

In this paper, a beam pattern performance analysis was performed according to number of array elements and spacing of the phase array antenna. The distance between array elements in an array structure design was reduced due to the electrical length of Ka-band, which increases the number of array elements in applying the aperture. If the number of elements reduce by widening the array distance, the grating lobes of the same size as the main beam will occur in visible region. If the number of array elements should be applied to a system where the number of array elements should be minimized, the analysis was performed on a plan to reduce the number of array elements and minimize degradation of performance, such as beam width and side lobe level.

본 논문에서는 Ka-대역 수동위상배열탐색기에 적용할 위상 변위기를 설계하고 제작하여 성능을 확인하였다. 수동위상배열안테나에서 배열소자의 위상을 조절하여 전자 빔 조향을 수행하기 위한 핵심 소자인 위상 변위기를 설계하 여 Ka-대역 1GHz 대역폭내에서 삽입손실 1.5dB이하 위상 오차 10°(RMS)이내의 성능을 확인하였다. 실제 제작을 통해 확인된 성능은 배열합성 이론에 기초한 빔패턴 분석에 적용하여 추가적인 분석을 수행하였다. 검증된 위상 변위기의 최 종 성능이 수동위상배열안테나 빔패턴의 성능 및 지향 오차, 각도 정확도에 미치는 영향성을 분석하여 제안된 위상 변위 기 규격의 유효성을 검증하였다.

In this paper, phase shifter has been designed and manufactured to apply to passive phase array seeker for Ka-band and its performance was confirmed. It was designed as a key element for conducting electric beam steering by adjusting the phase of the array element. Insertion loss of less than 1.5dB and phase accuracy of less than 10°(RMS) in operation bandwidth of 1GHz were checked. The performance identified by the actual fabrication was further analyzed by applying the beam pattern analysis based on the array synthesis theory. The effect of the final performamnce of the proven phase shifter on the performance and pointing error and angular accuracy of the passive phase array antenna beam pattern was analyzed. Then, the validation of the proposed phase shifter has been made.

대함용 소형 밀리미터파 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적에 대하여 TWS(Track While Scan) 방식을 통하여 실시간으로 표적을 탐색, 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 본 논 문에서는 소형 밀리미터파 추적 레이다의 성능을 실험실 무반향 챔버 환경에서 확인하기 위한 모의신호 발생장치 개발에 대하여 서술한다. 추적 레이다용 모의신호를 생성하기 위한 요구사항과 요구사항을 충족하기 위한 모의신호 발생장치의 하드웨어 구성과 추적 레이다와 연동하여 시험을 하고 성능을 분석하기 위한 GUI 프로그램을 기술하고 성능시험을 통해 구현한 모의신호 발생장치를 검증하였다.

A small millimeter-wave tracking radar is a pulse radar that searches, detects, and tracks a target in real time through a TWS (Track While Scan) method on a sea-going traps target with a large RCS running at low speed. This paper describes the development of a simulated signal generator to verify the performance of a small millimeter wave tracking radar in laboratory anechoic chamber environment. We describe a GUI program for testing and performance analysis in conjunction with hardware configuration and tracking radar, and verified the simulated signal generator implemented through performance test.

컴퓨터 구조의 연구 결과, 특정 영역의 하드웨어를 개발하는 과정에서 가격 대 에너지 성능의 획기적인 개선이 이뤄진다고 알려져 있다. 본 논문은 인공신경망(NN)의 추론을 가속화시킬 수 있는 텐서 처리부(TPU) ASIC에 대한 분석 을 수행하였다. 텐서 처리부의 핵심장치는 고속의 연산이 가능한 MAC 행렬곱셈기와 소프트웨어로 관리되는 온칩 메모 리이다. 텐서 처리부의 실행모델은 기존의 CPU와 GPU의 실행모델보다 인공신경망의 반응시간 요구사항을 제대로 충족 시킬 수 있으며, 수많은 MAC과 큰 메모리를 장착함에도 불구하고 면적이 작고 전력 소비가 낮다. 텐서플로우 벤치마크 프레임워크에 대하여 텐서 처리부를 활용함으로써, CPU 또는 GPU보다 높은 성능과 전력 효율을 나타낼 수가 있다. 본 논문에서는 텐서 처리부를 분석하고, 파이썬을 이용하여 모델링한 OpenTPU에 대하여 모의실행을 하였으며, 그 핵 심장치인 행렬 곱셈부에 대한 합성을 시행하였다.

The study of the computer architecture has shown that major improvements in price-to-energy performance stems from domain-specific hardware development. This paper analyzes the tensor processing unit (TPU) ASIC which can accelerate the reasoning of the artificial neural network (NN). The core device of the TPU is a MAC matrix multiplier capable of high-speed operation and software-managed on-chip memory. The execution model of the TPU can meet the reaction time requirements of the artificial neural network better than the existing CPU and the GPU execution models, with the small area and the low power consumption even though it has many MAC and large memory. Utilizing the TPU for the tensor flow benchmark framework, it can achieve higher performance and better power efficiency than the CPU or CPU. In this paper, we analyze TPU, simulate the Python modeled OpenTPU, and synthesize the matrix multiplication unit, which is the key hardware.

Blazed 격자구조에 의한 광 신호의 회절 특성을 분석하기 위하여 처음으로 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor 를 2D spatial Fourier 급수로 정의하고 공식화하였다. 그때 각 층에서의 필드들은 고유치 문제에 기초하여 표현하였으 며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로 이론 (MTLT)을 사용하여 정확하게 유도하였다. 비대칭 형 blazed 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor에 기초하여 대칭형과 톱니형 격자구조의 Toeplitz 행렬을 정의하고 각 격자구조에 대한 회절특성을 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 비대칭형과 대칭형 구조는 무반사 (anti-reflection) GMR 필터 특성을 나타내었으며, 대칭형 구조가 비대칭형 구조보다 광대역 필터특성을 보였다. 이에 반하여 톱니형 격자 구조는 무반사보다 무투과 (anti-transmission) 필터의 특성이 더욱 강하게 나타났다.

To analyze the diffraction properties of optical signals by periodic blazed 2D diffraction gratings, Toeplitz dielectric tensor is first defined and formulated by 2D spatial Fourier expansions associated with asymmetric blazed grating profile. The characteristic modes in each layer is then based on eigenvalue problem, and the complete solution is found rigorously in terms of modal transmission-line theory (MTLT) to address the pertinent boundary-value problems. Toeplitz matrix of symmetric and sawtooth profiles is derived from that of asymmetric blazed grating profile, and the diffraction properties for each profile are numerically simulated. The numerical results reveal that the asymmetric and symmetric profiles behave as anti-reflection GMR filter while the sawtooth profile works better as anti-transmission one rather than anti-reflection filter.

전기가 부족한 개발도상국 같은 많은 나라에서는 Off Grid 형태의 소형풍력발전이 전력공급 문제를 해결하기 위한 효율적인 핵심 솔루션이다. 몇몇 국가에서는 전력계통의 확장과 전기가 부족한 지역의 감소로 소규모 풍력을 도시 의 도로 조명, 모바일 통신 기지국, 양식업 및 해수 담수 등의 분야에 이용하기도 한다. 이런 변화에 따라 소형 풍력 산업 규모는 대규모 풍력보다 큰 잠재력이 기대되고 있다. 소형 풍력발전의 경우 발전기는 가변 속도로 제어되는 특성이 있으며 발전기에서 발생하는 전압 및 전류에는 많은 고조파 성분을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 소형 풍력발전시스템의 직류전원 적용을 위한 운전제어 및 AC/DC 변환 통합장치를 제안하며 기존 AC to DC 컨버터는 단일 스위치를 갖는 3상 승압형 방식의 컨버터로서 인덕터 전류가 불연속모드로 제어되며, 입력전류의 고조파를 제거하 여 단위역률을 갖는 특성을 갖는다. 제안된 컨버터는 입력단에 LCL 필터 및 3상 정류 승압형 컨버터, 계통연계를 위한 단상 풀브릿지 형태로 구성되어 있으며 에너지저장시스템(ESS) 기능이 부가된 제어 시스템으로 풍력발전을 이동 평준화 방식에 의해 급변하는 전력에 대해 계통 안정화를 추구할 수 있다.

In many countries, such as developing countries where electricity is scarce, small wind turbines in the form of Off Grid are an effective solution to solve power supply problems. In some countries, the expansion of power systems and the decline of electricity-intensive areas have led to the use of small wind power in urban road lighting, mobile communications base stations, aquaculture and seawater desalination. With this change, the size of the small wind power industry is expected to have greater potential than large-scale wind power. In the case of small wind power generators, the generator is controlled at a variable speed, and the voltage and current generated by the generator have many harmonic components. To solve this problem, the AC to DC converter to be studied in this paper is a three-phase step-up type converter with a single switch. The inductor current is controlled in discontinuous mode, and has a characteristic of having a unit power factor by eliminating the harmonic of the input current. The proposed converter is composed of LCL filter and three phase rectification boost converter at the input stage and a single phase full bridge for grid connection. It is a control system with energy storage system(ESS) that the system stabilization can be pursued against the electric power.

현대전에서는 다중 적기 편대가 침공할 경우 이를 무력화시키기 위해 지대공미사일 발사포대의 미사일로 효과적 이면서도 빠르게 위협을 최소화시키는 전략이 필수적이다. 이 문제에 대해 Pan et al.은 유전자 알고리즘을 적용하여 해를 구하고자 하였으나 최적 해를 구하는데 실패하였다. 본 논문에서는 각 미사일 발사포대 가용 미사일의 75%로 고위 협 목표물을 우선하여 파괴시키는 전략으로 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로 각 발사포대에 배정된 미사일 1발 을 감소시켜 총 위협을 보다 감소시킬 수 있는 다른 목표물로 이동시키는 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다항시간 수행 복잡도의 탐욕 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 기법인 유전자 알고리즘에 비해 해를 개선하는 결과를 얻었다.

During the modern battlefields of multi-batches flight formation attack situation, it is an essential task for a commander to make a proper fire distribution of air defense missile launch platforms for threat targets with effectively and quickly. Pan et al. try to solve this problem using genetic algorithm, but they are fails. This paper gets the initial feasible solution using high threat target first destroying strategy only use 75% available fire of each missile launch platform. Then, the assigned missile is moving to another target in the case of decreasing total threat. As a result of experiment, while the proposed algorithm is polynomial-time complexity greedy algorithm but this can be improve the solution than genetic algorithm.

본 논문은 지금까지 NP-완전인 난제로 알려진 최대 독립집합(MIS) 문제를 선형시간 복잡도로 해결한 알고리즘 을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 “MIS 집합의 모든 정점들은 상호간에 연결되지 않는다”는 기본 성질을 적용하여 n개 의 정점으로 구성된 그래프에서 최소 차수 δ(G) 정점 v를 선택하고 부속 간선을 제거하였을 때 차수가 변하지 않는 정점들을 차수 오름차순으로 계속적으로 선택하는 단순한 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 22개 그래프에 적용한 결과, 시각적으로 그래프를 보면서도 MIS를 쉽게 찾을 수 있는 장점을 갖고 있으며, 알고리즘은 항상 MIS 집합의 원소 개수인 α(G) 회를 수행하여 알고리즘 복잡도는 O(n) 으로 선형 알고리즘이다. 결국, 제안된 MIS 알고리즘은 MIS의 최적 해를 도출하는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

In this paper I propose an algorithm of linear time complexity for NP-complete Maximum Independent Set (MIS) problem. Based on the basic property of the MIS, which forbids mutually adjoining vertices, the proposed algorithm derives the solution by repeatedly selecting vertices in the ascending order of their degree, given that the degree remains constant when vertices v of the minimum degree δ(G) are selected and incidental edges deleted in a graph of n vertices. When applied to 22 graphs, the proposed algorithm could obtain the MIS visually yet effortlessly. The proposed linear MIS algorithm of time complexity O(n) always executes α(G) times, the cardinality of the MIS, and thus could be applied as a general algorithm to the MIS problem.

본 연구의 목적은 산업용과 군사용 장비의 전자 부품단종 문제를 해결하기 위한 정보체계 구축 구현을 바탕으로 향후 부품단종 문제를 인식하고 사전 관리함으로써 장기간 운용 하는 중공업 장비 군사용 체계 운용에 있어 부품단종 문제 해결뿐만 아니라 장비의 노후화로 인한 과도한 군수지원 정비 비용 지출을 줄이고 부품생산자들의 생산 정보 현상 을 주기적으로 정보화 하여 Up data 함으로 미래의 부품단종을 미연에 예방함을 목적으로 한다. 산업체 및 연구기관의 개발을 보다 효율적으로 관리와 생산 장비의 부품을 선정 지원 하고 방대한 부품정보를 정보화함으로 후속 지원 정비 서비스의 질과 편리성을 확보 할 수 있다.

The purpose of this study is to identify and manage the problem of components discontinuity in the future based on the implementation of information systems to solve the problem of discontinuance of militaries parts, so as to solve the problem of discontinuance of components in the operation of the weapon systems and reduce excessive expenditure due to aging of the weapon system. The purpose is to prevent the discontinuance of components in the future by up-dating the production phenomena of parts manufactures periodically. Defense industries and R&D perood can expand users convenience by supporting selection of more efficient parts in weapon systems development and information of vast components information systems.

세계 각지에서 모든 사물에 네트워크를 연결하고 인터넷을 통해 해당 사물들을 관리하기 위해 연구 개발을 진행 중에 있따. 사물인터넷은 차세대 이동통신 서비스의 생태계 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 그중 가장 크게 대두되고 있는 통신 기술은 LPWAN이다. 본 논문에서는 이런 시대적 요구에 맞게 많은 LPWAN의 노드를 보다 효율적으로 사용하여 자원 낭비 감소 및 관리하기 위하여 각 데이터 전송 속도에 따른 성능을 분석하고자 한다. 본 논문에서 사용되는 LPWAN 통신 기술은 Semtech에서 개발한 장거리 저전력 무선 플랫폼인 LoRaWAN을 기반으로 설계하고, Network Simulator-3를 이용하여 가상의 IoT 기반을 구현하여 분석하였다.

Research and development are underway to connect the network to all things in the world and to manage the objects through the Internet. The Internet of Things is expected to play an important role in building ecosystem of next generation mobile communication service. The most significant communication technology is LPWAN. In this paper, we analyze the performance according to each data transmission rate to reduce and manage resource waste by using many LPWAN nodes more efficiently in accordance with the demands of the times. The LPWAN communication technology used in this paper was designed based on LoRaWAN, a long-distance low-power wireless platform developed by Semtech, and analyzed by implementing a virtual IoT base using Network Simulator-3.