Earticle

조선 해양 분야와 같이 복잡성이 높은 EPC(engineering, procurement, construction) 기반의 제조 공정시에 는 협업 업체 간 협업 작업용 데이터가 매우 상세한 수준까지 상호 참조됨으로써 유기적인 현장 업무가 실현될 수 있는 방안이 필수적이다. 그러나 기업 별 고유한 SW의 사용과 현장 관리 체계의 복잡성으로 인하여 업체 상호 간 현장의 작업 정보를 포함한 진행 상태가 실시간 수준으로 공유되지 못하고 있어 이로 인하여 공정 지연 및 자원 투입의 비효율 이 초래되고 있다. 본 연구에서는 다양한 파일 형태로 존재하는 작업 정보를 협업 형태의 제조 공정에서 적용할 수 있는 중립 데이터 생성 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 조선 해양 플랜트 배관의 제조 공정에 적용하고 생성 된 중립 데이터를 활용하여 시각화하는 작업 정보 생성용 SW를 개발하고 좌표, 형상 및 치수, BOM의 종류, 개수, spec 값을 비교함으로써 알고리즘의 정확도를 검증하였다. 그 결과 중립 데이터 좌표 정확성은 99%, 중립데이터 형상과 치수 는 100%, BOM Spec. 은 100% 일치함을 확인하였다. 이 연구는 기업의 다양한 정보화 기반 기술로 인한 정보 공유의 제약을 극복하고, 복잡한 제조 공정의 작업화일 정보 공유를 극대화할 수 있을 것으로 사료된다.

In highly complex EPC(engineering, procurement, construction)-based manufacturing processes such as shipbuilding and marine plants, it is essential to prepare a way to enable organic working at the site referring to each other’s detailed working data for collaboration between partner companies. However, companies cannot share the progress of the sites including working information in real-time due to the use of SW unique to each company and the complex site management system. As a result, the construction process is delayed, and resources are used inefficiently. This study developed a neutral data generation algorithm that can apply the working information in various file formats to a collaborative manufacturing process. In addition, this study verified the accuracy of the algorithm by applying the developed algorithm to the manufacturing process of piping in shipbuilding and marine plants, developing the SW for visualization of working information using the generated neutral data, and comparing the coordinate, shape & dimension and the kind, number, and spec. of BOM. The result confirmed that the accuracy of the coordinate of the neutral data was 99%, and that of the shape & dimension of the neutral data and BOM Spec. was both 100%. It is thought that this study can be used for overcoming the restrictions in information sharing due to the development of informatization at companies and maximizing the share of working file information in a complex manufacturing process.

본 연구에서는 모바일 환경에서의 기존 맥락인증기법의 부족한 성능을 보완하고자 한다. 사용된 데이터는 GPS, CDR(Call Detail Record), App usage이며 GPS의 처리과정에서 인구밀집지역의 타인을 세밀하게 구분하고자 GPS밀 도에 따른 지역구분을 시행하였다. 또한 전처리에서 데이터 수집에서 발생할 수 있는 결측치를 처리한다. 인증 모델은 두 개의 LSTM(Long-Short Term Memory)와 그들 결과를 종합하는 하나의 ANN(Artificial Neural Network)로 구 성하며 이를 통해 최종적으로 인증 점수를 산출한다. 본 논문에서는 기존 연구와의 정확도를 비교하고 타인을 구별해내 는데 필요한 인증 시도 횟수를 비교하여 평균 11.6%의 정확도 향상과 검증 데이터의 약 60%에 대하여 더 적은 시도에 구별해 낼 수 있었다.

This study aims to complement the poor performance of existing context-aware authentication techniques in the mobile environment. The data used are GPS, Call Detail Record(CDR) and app usage. locational classification according to GPS density was implemented in order to distinguish other people in populated areas in the processing of GPS. It also handles missing values that may occur in data collection. The authentication model consists of two long-short term memory(LSTM) and one Artificial Neural Network(ANN) that aggregates the results, which produces authentication scores. In this paper, we compare the accuracy of this technique with that of other studies. Then compare the number of authentication attempts required to detect someone else's authentication. As a result, we achieved an average 11.6% improvement in accuracy and faster detection of approximately 60% of the experimental data.

빈발 패턴 마이닝에서 각 패턴이 가지는 불확실한 정보로 인하여 정보의 손실을 수반하기 마련이다. 또한 실제적 인 환경에서는 패턴들의 중요도가 시간에 따라서 변하기 때문에 이러한 요구에 부합하기 위하여 퍼지논리를 적용하고 패턴이 가지는 중요도의 동적특성을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 웹 로그 데이터베이스에서 퍼지 유틸리티 기반 웹 페이지 집합 마이닝을 통해 웹 로그 데이터베이스에서 빈발 웹 페이지 집합의 추출을 위한 퍼지 유틸리티 마이닝 기법을 제안한다. 여기서 퍼지 집합의 하향 폐쇄 특성은 최소 퍼지 유틸리티 임계 값(MFUTV) 및 사용자 정의 백분위 수(UDP) 에 의해 넓은 공간을 제거하기 위해 적용된다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

In frequent pattern mining, the uncertainty of each item is accompanied by a loss of information. AAlso, in real environment, the importance of patterns changes with time, so fuzzy logic must be applied to meet these requirements and the dynamic characteristics of the importance of patterns should be considered. In this paper, we propose a fuzzy utility mining technique for extracting frequent web page sets from web log databases through fuzzy utility-based web page set mining. Here, the downward closure characteristic of the fuzzy set is applied to remove a large space by the minimum fuzzy utility threshold (MFUT)and the user-defined percentile(UDP). Extensive performance analyses show that our algorithm is very efficient and scalable for Fuzzy Utility Mining using dynamic weights.

최근 영상 센서를 이용한 물체 탐지 및 추적 기술은 많은 응용분야에서 그 사용이 널리 확대되고 있다. 민수 산업 분야에서 로보틱스, 비디오 감시정찰 및 차량 네비게이션 분야와 같은 영역으로 널리 확대되고 있는 추세이다. 특 히, 드론의 사용이 널리 확대되고 있는 현 상황에서 공항, 원자력 발전소 및 중요시설에서는 불법적으로 운용되고 있는 소형무인기를 탐지 및 추적하여 격추시키는 시스템 개발이 매우 중요하다. 최근 영상센서를 활용한 물체 추적 방법으로 이목을 끌고 있는 방법이 학습에 기반을 둔 KCF 방법이다. 그러나 이 방법은 추적 기간이 길어지면 추적 과정에서 표적 의 드리프트가 발생하는 문제점이 있다. 비디오 감시정찰 분야에서 표적의 드리프트 문제를 줄이기 위해 우리는 KCF와 적응 임계치설정 및 칼만필터를 적용하여 표적 드리프트 문제를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 실제 무인비행체가 운용되는 실제 환경에서 획득된 흑백 비디오 영상에 제안한 방법과 기존의 KCF 알고리즘을 비교하여 제 안한 방법의 우수성을 입증하였다.

Recently, visual object detection and tracking has become a vital role in many different applications. It spans various applications like robotics, video surveillance, and intelligent vehicle navigation. Especially, in current situation where the use of UAVs is expanding widely, detection and tracking to soot down illegal UAVs flying over the sky at airports, nuclear power plants and core facilities is becoming a very important task. The remarkable method in object tracking is correlation filter based tracker like KCF (Kernelized Correlation Filter). But it has problems related to target drift in tracking process for long-term tracking. To mitigate the target drift problem in video surveillance application, we propose a tracking method which uses KCF, adaptive thresholding and Kalman filter. In the experiment, the proposed method was verified by using monochrome video sequences which were obtained in the operational environment of UAV.

공용 블록체인 기반 가상 암호화폐의 이용이 증가함에 따라 암호화폐 지갑 프로그램을 통해 관리되는 블록체인 계정 정보의 안전한 관리가 요구되고 있다. 기존에 제안된 블록체인의 계정 관리를 위한 지갑 프로그램은 계정의 개인 키 관리 측면에서 높은 보안성을 가지지만 계정 복구 문자열 관리에 대해서는 낮은 보안성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 모바일 기기 정보와 OTP 기법을 이용한 새로운 사용자 인증법 기반의 블록체인 계정 복구 문자열 의 안전한 관리 체계를 제안하여 기존 계정 복구 문자열 관리 방식의 문제점을 극복하고자 한다. 또한, 예상 행동 시나리 오를 기반으로 제안된 블록체인 계정 복구 문자열 관리 체계에 대한 분석을 진행한다.

The growing use of public blockchain-based virtual cryptocurrency calls for secure management of blockchain account information managed through cryptocurrency wallet programs. The previously proposed wallet program has high security in terms of managing an account's private key, but low security in managing an account's recovery phrase. Therefore, in this paper, we propose a safe management system of blockchain account recovery string based on the new user authentication method using the user’s mobile device information and OTP technique to overcome the problem of the existing account recovery string management method. It also conducts an analysis of the proposed blockchain account recovery string management system based on the expected behavior scenario.

본 논문에서는 집단지성 기반 이미지 공유 마켓 플랫폼을 제안 개발한다. 제안된 이미지 공유 마켓 플랫폼의 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제안된 이미지 공유 플랫폼은 사용자들이 집단 지성적으로 가격을 결정하므로 기존 의 플랫폼보다 매우 낮은 가격으로 이미지를 제공할 수 있다. 둘째, 제안된 이미지 공유 플랫폼은 효과적인 웹 접근성을 제공 하므로 다양한 계층의 사용자들 누구나 이미지들을 편리하게 접근하고, 자율적으로 평가할 수 있다. 성능평가 결과 제안된 이미지 공유 마켓 플랫폼은 효과적으로 이미지 공유 서비스를 제공할 수 있음을 보여준다.

In this paper, we propose the collective intelligence-based image shared market platform to provide a high quality of image saring services compared to that of the conventional image shared market platforms. The main contribution of this paper can be summarized as follows. First, the proposed platform provides the image sharing services with much more lower price than that of the conventional platforms since the price can be decided based on the buyers themself. Second, since the proposed platform provides very efficient web accessibility, the various buyer can access and evaluate the image efficiently. The results of performance evaluation show that the proposed image shared market platform can support the efficient image shared services efficiently.

본 논문에서는 퍼블릭 블록체인에서 개인정보를 안전하게 보호하기 위한 방법으로, 암호기법을 이용한 접근통제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 거래 데이터 중에서 개인정보에 해당하는 부분을 선별하여 이를 접근정책에 따라 암 호화한 다음 블록체인에 저장하고, 적정한 권한을 가진 사람만이 복호화하도록 설계된다. 성능과 확장성을 향상시키기 위하여 암호스킴을 블록체인과 연동하는 오프-체인 네트워크에 구현한다. 따라서 암호 연산에 따른 성능저하가 미미하 고, 기존 블록체인 네트워크의 구성을 보존하면서도 새로운 접근통제를 반영할 수 있어 확장성이 높다. 암호화 스킴은 속성기반암호화(ABE:Attribute-Based Encryption)에 기반한다. 그러나 통상적인 ABE와 달리 정보의 속성인 보유기간 을 접근구조에 포함하여 개인정보 보호규제에서 요구하는 정보의 잊혀질 권리를 제공한다. 한편 ABE의 처리 성능문제를 보완하기 위해 대칭키 방식을 혼용한 것도 본 논문의 특징이라 할 수 있다. 제안 시스템을 공개형 블록체인인 클레이튼을 이용하여 구현하고 성능 평가를 통해 타당성을 증명하였다.

In this paper, we propose an access control system using cryptography as a method to protect personal data in public blockchain. The proposed system is designed to encrypt data according to the access policy, store it in the blockchain, and decrypt only the person who satisfy the access policy. In order to improve performance and scalability, an encryption mechanism is implemented outside the blockchain. Therefore, data access performance could be preserved while cryptographic operations executed Furthermore it can also improve the scalability by adding new access control modules while preserving the current configuration of blockchain network. The encryption scheme is based on the attribute-based encryption (ABE). However, unlike the traditional ABE, the “retention period”, is incorporated into the access structure to ensure the right to be forgotten. In addition, symmetric key cryptograpic algorithms are used for the performance of ABE. We implemented the proposed system in a public blockchain and conducted the performance evaluation.

게임은 여러 장르가 있다. 액션, RPG, FPS, 시뮬레이션 등 다양하며 그 중 스토리를 중심으로 흘러가는 게임은 마치 한편의 영화를 보는 것과 같은 느낌을 주는 게임 장르다. 인터넷 게임 방송인은 스토리형 게임을 방송할 때 영화관 에서 영화를 상영하는 것과 비슷하다고 볼 수 있다. 영화관과 다른 점은 시청자들에게 직접 플레이를 보여줌으로써 스토 리에 일정 부분 관여할 수 있다는 점이다. 방송 소재로써 스토리 게임은 좋은 수단이지만 게임 제작사 측면에서 스토리가 인터넷 방송으로 공개되는 점은 게임을 구매하지 않고 스토리를 즐길 수 있어 판매수익에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구는 저작권이 문제될 수 있는 스토리형 게임을 제작자와 인터넷 방송인 간의 조정 현황을 분석하고 같이 나아갈 방법을 제시하고자 한다.

The game has several genres. Actions, RPGs, FPS, and simulations are diverse, and the game that flows around the story is a game genre that feels like watching a movie on the other. Internet game broadcasters can be thought of as playing a movie in a movie theater when they broadcast a story-type game. The difference with the movie theater is that you can get involved in the story by showing your play directly to viewers. As a broadcasting material, story-type games are a good means, but the fact that the story is published on the Internet in terms of game publishers can have a negative impact on sales revenue as viewers can enjoy the story without purchasing the game. The purpose of this study is to analyze the coordination status between producers and internet broadcasters for story-type games that could be copyrighted and suggest ways to move forward.

본 논문에서는 번화가나 관광지 등 주차공간의 수요가 높은 지역에서 주차하면서 발생할 수 있는 불편함을 해결 하기 위해 개발한 주차안내 서비스를 소개한다. 실제 주차장을 측정하고 자동차를 운전하면서 개발하는 데 어려움이 있 어, 임시 주차장을 만들고 Arduino RC Car를 만들어서 실제 자동차를 대신하였다. Open CV를 기반으로 한 영상처리 로 전체 주차장, 주차 가능 공간, 주차 완료된 공간을 확인하고 움직이는 자동차를 추적할 수 있도록 하였으며, 이 정보를 사용자가 애플리케이션을 통해 확인할 수 있도록 개발하였다. 사용자는 애플리케이션을 통해 원하는 주차공간을 예약할 수 있으며, 길 찾기 알고리즘을 도입하여 선택한 주차 칸까지의 최적 경로를 안내받을 수 있다.

This paper introduces the parking guide service developed to address the inconvenience of parking in areas where demand for parking spaces is high, such as busy streets and tourist attractions. Due to difficulties in measuring and developing the actual parking lot while driving the car, we created a temporary parking lot and created Arduino RC Car to replace the actual car. Video processing based on Open CV allows users to identify the entire parking lot, parking space, and completed parking space, and track moving cars, and this information has been developed to enable users to see through the application. The application allows the user to book the desired parking space and introduce a way-finding algorithm to guide them through the optimal path to the selected parking compartment.

본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 완전도체띠 격자구조에 의한 E-분극 전자파 산란 문제는 전자파 수치해석 방법으로 알려진 FGMM(Fourier-Galerkin moment method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였고, 도체띠의 해석을 위해 완전도체 경계조건을 적용하였다. 도체띠의 폭과 주기, 2중 유전층 사이의 비유전율과 두께 및 입사각에 대해 정규화된 반사전력과 투과전력을 계산하였다. 전반적으로 2중 유전체 층의 비유전율이 증가할수록 반사전력은 증가하였으며, 상대적으로 투과전력은 감소하였다. 2중 유전체 층의 비유전율이 증 가할수록 도체띠에 유도되는 전류밀도는 스트립 중앙에서 증가하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대한 수치결과들은 기존 논문의 수치해석 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.

In this paper, E-polarized electromagnetic scattering problems by a conductive strip grating between a double dielectric layer are analyzed by applying the FGMM(Fourier-Galerkin moment method) known as a numerical method of electromagnetic fileld. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients, and the conductive boundary condition is applied to analysis of the conductive strip. The numerical results for the normalized reflected and transmitted power are analyzed by according as the width and spacing of conductive strip, the relative permittivity and thickness of the double dielectric layers, and incident angles. Generally, as the value of the dielectric constant of the double dielectric layer increases, the reflected power increases and the transmitted power decreases, respectively. As the dielectric constant of the double dielectric layer increases, the current density induced in the strip center increases. The numerical results for the presented structure of this paper are shown in good agreement compared to those of the existing papers.

본 논문에서는 접지된 2중 유전체층 사이의 완전도체띠 격자구조에 의한 H-분극 전자파 산란 문제는 전자파 수치해석 방법으로 알려진 FGMM(Fourier-Galerkin Moment Method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였고, 도체띠의 해석을 위해 완전도체 경계조건을 적용하였다. 도체띠의 폭과 주기, 접지된 2중 유전층 사이의 비유전율과 두께 및 입사각에 대해 정규화된 반사전력을 계산하였다. 전반적으로 접지된 2중 유전체 층의 비유전율 및 두께가 증가할수록 반사전력은 증가하였다. 그리고 접지된 2중 유전체 층의 두께가 증가할수록 도체띠 에 유도되는 전류밀도는 스트립 중앙에서 증가하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대한 수치결과들은 PMM을 이용한 기존 논문의 수치해석 결과 들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.

In this paper, H-polarized electromagnetic scattering problems by a conductive strip grating between a grounded double dielectric layer are analyzed by applying the FGMM(Fourier-Galerkin Moment Method) known as a numerical method of electromagnetic fileld. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients, and the conductive boundary condition is applied to analysis of the conductive strip. The numerical results for normalized reflected power are analyzed by according as the width and spacing of conductive strip, the relative permittivity and thickness of the grounded double dielectric layers, and incident angles. Generally, as the value of the dielectric constant and dielectric thickness of a grounded double dielectric layer increases, the reflected power increased. And as dielectric thickness of a grounded double dielectric layer increases, the current density induced in the strip center increases. The numerical results for the presented structure of this paper are shown in good agreement compared to those of the existing papers using the PMM(Point Matching Method).

본 논문에서는 Ku-대역 소형 도플러 레이다용 수신부를 설계 및 제작하였다. 제작된 수신부는 총 5개의 수신 경로를 갖는 초고주파수신기와 중간주파수신기로 구성된다. 초고주파수신기의 초단에는 송신 누설 신호로부터 보호하기 위한 리미터가 적용되었으며, 최대 입력전력은 2 W이상이 되도록 설계 되었다. 중간주파수신기는 모드 선택 스위치를 통해 광대역 경로와 협대역 경로를 선택할 수 있게 설계하였다. 제안된 수신부는 이득 68 dB, 잡음지수 3.7 dB, 리미터 회복시간 93 ns가 측정되었다. 본 논문에서 제시한 수신부를 이용하여 Ku-대역 소형 도플러 레이다에 바로 적용이 가능 할 것으로 예상한다.

In this paper, Ku-band Receiver for compact doppler radar has been designed and fabricated. It composed of MWR(Microwave Receiver) and IFR(Intermediate Frequency Receiver) which have 5 receive path. We applied limiter circuit to protect MWR from Tx leakage power and maximum 2 W. IFR can change the Rx path to broad band or narrow band by MSC(Mode Selection Switch). It is observed that fabricated receiver performs 68 dB gain and 3.7 dB noise figure, 93 ns limiter recovery time. Proposed Ku-band receiver is expected to apply for Ku-band compact doppler radar.

본 논문은 부가 잡음, 부호간 간섭 및 페이딩등 비선형 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐을 줄일 수 있는 mSE-MMA (modified Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능 평가에 관한 것이 다. SE-MMA 적응 등화 알고리즘은 기존 MMA의 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으며, 이로 인하여 등화 성능의 열화 되는 문제점이 있다. 이와 같은 SE-MMA의 성능 열화를 개선하기 위하여 mSE-MMA는 적응을 위한 스텝 크기를 등화 기의 출력이 송신 신호점을 중심으로 임의 반경내의 존재 여부에 따라 조절하게 된다. 제안 mSE-MMA 알고리즘의 성능 을 기존의 SE-MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위한 지수로는 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 잔류 isi, MD 및 MSE learning 곡선과 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위하여 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 mSE-MMA가 SE-MMA 보다 우월하며, 특히 SER 성능에서 잡음에 대한 roburstness가 매우 강함을 확인하였다.

This paper related with the performance evaluation of mSE-MMA (modified Signed Error-Multi Modulus Algorithm) adaptive equalization algorithm which is possible to reduce the distortion that is occurs in nonlinear communication channel like as additive noise, intersymbol interference and fading. The SE-MMA algorithm are emerged in order to reducing the computational load compared to the presently MMA algorithm, it has the degraded equalization performance by this. In order to improve the performance degradation of SE-MMA, the mSE-MMA controls the step size according to the existence of arbitrary radius circle of equalizer output is centered at transmitted symbol point. The performance of proposed mSE-MMA algorithm were compared to present SE-MMA using the same channel and noise environment by computer simulation. For this, the recoverd signal constellation which is the output of equalizer, residual isi and MD (Maximum Distortion), MSE learning curve which is represents the convergence performance and SER which is represents the roburstness of noise were used as performance index. As a result of simulation, the mSE-MMA has more superior to the SE-MMA in every performance index, and was confirmed that mSE-MMA has roburstness to the noise in the SER performance than SE-MMA especially.

본 논문은 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 개선을 위하여 varying stepsize를 적용한 VS-QE-MMA (Varying Stepsize-Quantized Error-MMA)에 관한 것이다. 송신 신호의 고차 통계치와 오차 신호의 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신시 필요한 승산과 감산을 천이와 감산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 QE-MMA가 등장하였다. QE-MMA는 이와 같이 연산량의 단순화에 의한 적응 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 제안 방식인 VS-QE-MMA에서는 적응을 위한 고정 stepsize를 오차 신호의 비선형 변환에 의한 varying stepsize를 적용하였다. 동일한 채널과 신호대 잡음비에서 제안 방식이 기존 QE-MMA보다 개선된 성능을 얻을 수 있음을 시뮬레이션으로 확인 하였다. 시뮬레이션 결과 VS-QE-MMA가 QE-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월하였으며, 신호대 잡음비가 10dB 이 상일 때 varying stepsize의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

This paper relates with the VS-QE-MMA (Varying Stepsize-Quantized Error-MMA) based on the varying stepsize for improving the equalization performance in the QE-MMA adaptive equalization algorithm that is possible to reducing the intersymbol interference occurred at channel. The SE-MMA use the high-order statistics of transmitted signal and sign of error signal. The QE-MMA was appeared for the H/W implementation easiness substitutes the multiplication and substraction into the shift and substraction in the updating the tap coefficient based on the power-of-two operation of error signal magnitude. The QE-MMA gives degradation of equalization performance due to the such simplification of arithmetic operation. For improving this problem, the propose algorithm, namely VS-QE-MMA, applies the varying stepsize of the nonlinear transformation of error signal. It was confirmed by simulation that the VS-QE-MMA gives better performance than current QE-MMA in the same channel and signal to noise ratio. As a result of simulation, the VS-QE-MMA has more better performance in the every performance index, and it was also confirmed that the varying stepsize effect can be obtained in the greater than 10dB of signal to noise ratio.

본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구 에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트 워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.

We analyze the flow aggregate (FA) based network delay guarantee framework, with generalized minimal interleaved regulator (IR) initially suggested by IEEE 802.1 time sensitive network (TSN) task group (TG). The framework has multiple networks with minimal IRs attached at their output ports for suppressing the burst cascades, with FAs within a network for alleviating the scheduling complexity. We analyze the framework with various topology and parameter sets with the conclusion that the FA-based framework with low complexity can yield better performance than the integrated services (IntServ) system with high complexity, especially with large network size and large FA size.

다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품 질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.

The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. Thus, there is an advantage of providing for user oriented view pointed video. This paper is suggested that the compression performance of layered depth image structure expression has improved by using more improved method. We confirm the data size of layer depth image by encoding H.264 technology and the each performances of reconstructed images. The H.264/AVC technology has easily extended for H.264 technology of video contents. In this paper, we suggested that layered depth structure can be applied for an efficient new image contents. We show that the huge data size of multi-view video image is decreased, and the higher performance of image is provided, and there is an advantage of for stressing error restoring.

한의학에서는 어떤 질병을 앓고 있는 환자에게 어떤 약초를 사용해서 매우 좋은 효과를 얻었다고 해서 다른 환자에게도 똑 같은 약초를 다른 환자에게 그대로 추천 하는 경우는 거의 없다. 왜냐하면, 똑같은 처방전 이라도, 어떠한 사람에게는 좋은 효과가 있지만, 어떠한 사람에게는 매우 나쁜 결과가 발생하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점 을 해결하기 위해서, 환자 생체 정보 및 사상체질 정보를, web프로그램에서 선택 하면, 약선식품을 자동으로 추천 하는 알고리즘을 개발 하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 환자의 사상 체질을 자동으로 판단하는 SW 를 개발 하였다.

In oriental medicine, it is rare to recommend the same herbal medicine to other patients because it is very effective in using a certain medicine for a patient with a certain disease. Because the same prescription works well for some people, but very bad results for some people. In order to solve this problem, we developed an algorithm that automatically recommends medicinal products when the patient biometric and Sasang constitution information are selected in the web program. Moreover, in this paper, it developed SWproducts to automatically determine the patients' constitution.

본 논문에서는 헤어스타일을 미리 확인하고 변경해 볼 수 있는 헤어 스타일링 지원 스마트 미러 개발을 다루었다. 이 서비스의 핵심 기능은 사용자가 원하는 헤어 이미지를 선택했을 때 해당 이미지를 사용자의 얼굴에 합성해 가상으로 헤어스타일링하는 기능이다. 헤어 이미지 합성 기능의 효용성을 확인하기 위해 기능 수행 상황에 따른 Haar-cascade 알고리즘의 안면인식 성공률 측정 실험을 진행했다. 실험을 통해 피실험자의 두 눈과 눈썹이 모두 보이는 상황에서 95% 의 확률로 안면인식이 성공하며 가장 높은 성공률을 보인다는 것을 확인했다. 피실험자의 양쪽 눈썹이 모두 보이지 않거 나 한쪽 안구가 가려진 상황에서는 각각 50%, 0%의 안면인식 성공률을 보인다는 것을 확인했다.

This paper deals with the development of a smart mirror to support changing hair styles. A key function of the service is the ability to synthesize the image into the user's face when the user chooses a desired hair image and virtually styling the hair. To check the effectiveness of the hair image synthesis function, the success rate measurement experiment of Haar-cascade algorithm's facial recognition was conducted. Experiments have confirmed that the facial recognition succeeds with a 95 percent probability, with both eyes and eyebrows visible to the subjects. It is the highest success rate. It confirmed that if either of the eyebrows of the subjects are not visible or one eyeball is covered, the success rate of facial recognition is 50% and 0% respectively.

최근 사물인터넷, 지능형 시스템 등의 활성화로 실시간 임베디드 시스템의 전력 절감 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 멀티코어 이기종메모리 환경에서 실시간 시스템의 전력 소모량을 절감하는 P-GA (parallel genetic algorithm) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. P-GA는 멀티코어를 위한 PF (proportional fairness) 알고리즘에 기반한 프로세서의 전압 및 주파수 동적 조절 기법에 차세대 비휘발성메모리 기술을 결합하여 시스템의 전력 소모를 더욱 줄인 다. 특히, 유전 알고리즘을 사용하여 태스크별 수행 프로세서의 전압 및 주파수 모드와 메모리의 종류를 최적화하여 태스 크 집합의 전력 소모량을 최소화한다. 시뮬레이션 실험을 통해 P-GA가 기존 방식 대비 최대 2.85배의 전력 소모량을 감소할 수 있음을 보인다.

Recently, due to the rapid diffusion of intelligent systems and IoT technologies, power saving techniques in real-time embedded systems has become important. In this paper, we propose P-GA (Parallel Genetic Algorithm), a scheduling algorithm aims at reducing the power consumption of real-time systems in multi-core hybrid memory environments. P-GA improves the Proportional-Fairness (PF) algorithm devised for multi-core environments by combining the dynamic voltage/frequency scaling of the processor with the nonvolatile memory technologies. Specifically, P-GA applies genetic algorithms for optimizing the voltage and frequency modes of processors and the memory types, thereby minimizing the power consumptions of the task set. Simulation experiments show that the power consumption of P-GA is reduced by 2.85 times compared to the conventional schemes.

뇌혈관 손상으로 인해 발생하는 신경학적 질환인 뇌졸중과 관련이 있는 편측무시(Unilateral neglect)는 대뇌 반구의 반대측 자극에 대하여 인지 또는 반응하지 못하는 증상으로, 주로 우측 대뇌반구 손상에서 나타난다. 본 논문에서 는 편측무시에 대한 행동적 평가 척도로 사용되고 있는 한국형 캐서린 버지고 척도(Korean Catherine Bergego Scale)의 10가지 문항과 내용을 기반으로 가상현실(Virtual Reality)을 이용한 콘텐츠를 구현하였다. 구현된 콘텐츠는 편측무시 환자의 증상으로 나타나는 신체 무시, 운동성 무시, 시각 및 공간 무시, 청각 주의 등을 평가할 수 있으며, 시각 적으로 인지하고 반응하는 동안의 시간과 머리 회전각을 측정함으로써 질환의 진행 정도를 정량적으로 확인하였다. 이 방법을 이용하여 편리한 편측무시 진단과 이를 응용한 콘텐츠를 활용하여 재활 훈련에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Unilateral neglect is associated with stroke, a neurological disorder caused by cerebrovascular injury, and is a symptom of not recognizing or responding to the opposite stimulus of the cerebral hemisphere, mainly in the right cerebral hemisphere injury. In this paper, we implemented contents using Virtual Reality based on 10 items and contents of Korean Catherine Bergego Scale(K-CBS), which is used as a behavioral evaluation scale for unilateral neglect. Implemented contents can evaluate body disregard, motility disregard, visual and spatial disregard, auditory attention, etc., which are symptoms of unilateral neglected patients, and can confirmed progression of disease quantitatively by measuring time and rotation angle of head during visual recognition. This method is expected to be useful for rehabilitation training using convenient unilateral neglect diagnosis and its applied contents.

본 논문은 스마트폰 시스템에서 DRAM과 NVRAM으로 구성된 이기종 메모리를 위한 페이지 배치 기법을 제안한 다. 이기종 메모리에 관한 기존 연구와 달리 본 논문은 메모리 접근에 대한 오프라인 분석에 기반하여 메모리 페이지를 배치한다. 이는 스마트폰 메모리 접근이 애플리케이션의 종류와 무관하게 특정 주소 영역에 집중적으로 나타나며, 쓰기 연산에 있어 그 편향성이 일관되게 나타난다는 점을 반영한 것이다. 제안한 기법은 오프라인 분석 결과를 토대로 NVRAM에 쓰기 트래픽이 적게 발생하도록 페이지 배치를 수행하며, 실험 결과 NVRAM에 발생하는 쓰기량을 성능 저 하 없이 평균 61% 줄이는 것을 확인할 수 있었다.

This paper presents a new page placement policy for DRAM/NVRAM hybrid main memory in smartphones. Unlike previous studies on hybrid memory systems, this paper performs the placement of pages based on the offline analysis of memory access behaviors as smartphone’s memory accesses are skewed to a certain address ranges, which is consistent regardless of smartphone applications, specially for write operations. Thus, we aim at reducing the write traffic to NVRAM by the offline analysis results. Experimental results show that the proposed policy reduces the write traffic to NVRAM by 61% on average without performance degradations.

일반적으로 최적화문제는 간단하게 해결하기 어렵다. 그 이유는 주어진 문제가 단순하면 바로 해결되지만, 복잡 할수록 그 경우의 수는 방대하기 때문이다. 본 연구는 인공신경망 최적화에 대한 연구이다. 여기에서 우리가 다루고 있는 것은, 인공신경망을 구축하기 위한 완화법으로써, 최적화하는 방법이다. 주요 논제로는, 신경망 네트워크 전체의 안정성 과 불안정성, 경비 절감, 에너지 절감과 같은 비결정적인 문제를 다루고 있다. 이를 위하여, 우리는 연상기억 모델 즉, 국소적 최소인 기억정보가 가짜인 정보를 선택하지 않는 방법을 제시한다. 그리고, 시물레이티드 어닐링법으로써, 이것 은 가급적 낮은값을 가지고 있는 그 방향을 예측하고 그 이전의 낮은값과 결합해 나가서 더 낮은값으로 반복 수정해 나가는 방법이다. 그리고, 비선형 계획문제는, 방대한 조합상태의 수를 목적함수 합의 최소화를 위하여 적절한 최소하강 법을 적용하여 입출력을 확인하여 수정해 나가는 방법이다. 결국 본 연구는 최적화문제를 해결하기 위한 이론적인 접근 방법으로써 완화법으로서의 접근가능한 유용한 방법을 제시하였다. 따라서, 본연구는 새롭게 인공신경망을 구축할 때, 효율적으로 적용 할 수 있는 좋은 제안이 될 것으로 생각한다.

In general, optimization problems are difficult to solve simply. The reason is that the given problem is solved as soon as it is simple, but the more complex it is, the very large number of cases. This study is about the optimization of AI neural network. What we are dealing with here is the relief method for constructing AI network. The main topics deal with non-deterministic issues such as the stability and unstability of the overall network state, cost down and energy down. For this one, we discuss associative memory models, that is, a method in which local minimum memory information does not select fake information. The simulated annealing, this is a method of estimating the direction with the lowest possible value and combining it with the previous one to modify it to a lower value. And nonlinear planning problems, it is a method of checking and correcting the input / output by applying the appropriate gradient descent method to minimize the very large number of objective functions. This research suggests a useful approach to relief method as a theoretical approach to solving optimization problems. Therefore, this research will be a good proposal to apply efficiently when constructing a new AI neural network.

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이 터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기 적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장 을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하 지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하 였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

Recently, research on automation and unmanned operation of machines in the industrial field has been conducted with the advent of AI, Big data, and the IoT, which are the core technologies of the Fourth Industrial Revolution. The machines for these automation processes are controlled based on the data collected from the sensors attached to them, and further, the processes are managed. Conventionally, the abnormalities of sensors are periodically checked and managed. However, due to various environmental factors and situations in the industrial field, there are cases where the inspection due to the failure is not missed or failures are not detected to prevent damage due to sensor failure. In addition, even if a failure occurs, it is not immediately detected, which worsens the process loss. Therefore, in order to prevent damage caused by such a sudden sensor failure, it is necessary to identify the failure of the sensor in an embedded system in real-time and to diagnose the failure and determine the type for a quick response. In this paper, a deep neural network-based fault diagnosis system is designed and implemented using Raspberry Pi to classify typical sensor fault types such as erratic fault, hard-over fault, spike fault, and stuck fault. In order to diagnose sensor failure, the network is constructed using Google's proposed Inverted residual block structure of MobilieNetV2. The proposed scheme reduces memory usage and improves the performance of the conventional CNN technique to classify sensor faults.

강화 학습은 인공지능 에이전트가 비디오 게임을 학습할 때 가장 효과적으로 사용되는 방법이다. 강화 학습을 위해 여지껏 많은 알고리즘들이 제시되어 왔지만 알고리즘마다 적용되는 분야에 따라 다른 성능을 보여주었다. 본 논문 은 최근 강화 학습에서 주로 사용되는 알고리즘들의 성능이 2D 레이싱 게임에서 어떻게 달라지는지 비교 평가한다. 이 를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 알고리즘에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 ACER (Actor Critic with Experience Replay)를 사용할 경우 게임의 보상이 다른 알고리즘보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 보상 값이 가장 낮은 알고리즘과의 차이는 157%였다.

Reinforcement learning is a well-known method for training an artificial software agent for a video game. Even though many reinforcement learning algorithms have been proposed, their performance was varies depending on an application area. This paper compares the performance of the algorithms when we train our reinforcement learning agent for a 2D racing game. We defined performance metrics to analyze the results and plotted them into various graphs. As a result, we found ACER (Actor Critic with Experience Replay) achieved the best rewards than other algorithms. There was 157% gap between ACER and the worst algorithm.

본 논문은 차제가 조립되어 도장공장에 도착한 자동차들을 대상으로 동일한 색으로 최대한 그룹을 형성하여 도장 순서를 결정하는 자동차 페인트 순서 문제를 다룬다. 본 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 난제로 알려져 있다. 도장공장에서는 도장 색이 변경되면 이전 자동차 도장 색 페인트들을 완전 히 제거하는 퍼징을 수행해야 하므로, 퍼징 횟수를 최소화시키는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 버퍼에 도착한 자동차들의 이동 가능한 구간인 윈도우 개념에 기반하여 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있도록, 자동차 들을 동일 색, 도착 순서별로 정렬시키고, 구간 마라톤 경기를 수행하는데 있어 기본적으로는 연속적으로 가장 긴 구간을 차지하는 색 팀이 승리하는 방식을 적용하였다. 다만, 패자 팀이 더 이상 경기를 수행할 수 없는 구간이 존재하는 경우와 패자 팀에게 승리를 양보하고 이후의 경기에서 보다 많은 구간에서 승리하는 경우에는 승리의 우승컵을 해당 패자 팀에 게 양보하여 모든 구간에서 모든 자동차 선수들이 한 번씩은 반드시 승리하는 방식을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 n대 자동차에 대해 O(n log n)의 다항시간 복잡도로 간단하면서도 빠른 장점에도 불구하고, 다양한 사례들에 적용한 결 과, 모든 실험 데이터들에 대해 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있었다.

This paper deals with the car paint sequencing problem (CPSP) that the entrance sequence is to same colored group with maximum sequenced cars for the buffer arriving cars from the body shop. This problem classified by NP-complete problem because of the exact solution has not obtained within polynomial time. CPSP is aim to minimum pugging number that each pugging must be performs at color changing time in order to entirely cleaning the remaining previous color. To be obtain the minimum number of moving distance with window concept and minimum number of pugging, this paper sorts same color and arriving sequence. Then we basically decide the maximum length section color time to winner team using stage race method. For the case of the loser team with no more racing or yield to loser team and more longer stage in upcoming racing, the winner team give way to loser team. As a result, all cars(runners) are winner in any stage without fail. For n cars, the proposed algorithm has a advantage of simple and fast with O(n log n) polynomial time complexity, this algorithm can be get the minimum number of moving distance and purging for all of experimental data.

IoT 기반 피트니스 헬스케어 시스템을 이용하면 실내외에서 정확한 운동량을 측정하고 언제 어느 곳에서나 스마 트폰으로 필요한 운동정보에 대한 푸시메시지를 받을 수 있고 검색이 가능하여 매우 편리하다. 이 시스템은 운동기구에 있는 센싱장치를 포함한 IoT 모듈, IoT 게이트웨이, 스마트폰, 스마트밴드 및 서버 등이 인터넷으로 연동하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 “IoT 기반 피트니스 헬스케어 시스템”의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법과 플로우차트 및 UI 설계 같은 설계 방법을 보여줌으로써 실무 개발에 적합 한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.

It is very useful because we can measure precise exercise volume at indoor and outdoor space, and receive push message and retrieve for exercise information by smart-phone at any-time and any-place if a fitness healthcare system base on IoT is utilized. This system is interlocked with IoT module including sensing device in sports equipment, IoT gateway, smart-phone, smart-band and server by internet. In this paper, when this ,“a fitness healthcare system base on IoT”, software is developed, a proper analysis and design method for practical affairs try to be presented due to showing software development analysis method and design method such as flowchart and UI design.

컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기술의 다양한 활용은 컴퓨팅 분야의 발전을 가속화하고 있으나, 이에 대한 반대급부 로 심각한 하드웨어 성능 부족을 초래하고 있다. 그 대응책으로 뉴럴 네트워크 가속기, 차세대 메모리 소자 기술, 그리고 고대역폭 메모리 구조 등이 제안되었으나, 이들은 각각 범용성, 기술 성숙도, 그리고 높은 비용의 문제를 야기하여 적극 적으로 도입되기 어려운 실정이다. 따라서 현재의 하드웨어 범용성을 그대로 유지하면서도 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기술의 성능을 증대시킬 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구는 메인메모리 내부에서 리프레쉬 동작이 수행되는 상황에서 도 미리 저장된 XOR 비트 값을 사용하여 리프레쉬 동작의 종료 시점까지 대기하지 않아도 읽기 동작을 완료할 수 있는 DRAM 기반 메인메모리 기술을 제안한다. 실험 결과 제안 기법은 5.8%의 수행 속도 향상 및 1.2%의 에너지 절감, 그리 고 10.6%의 EDP 향상을 보여주었다.

The various uses of the Convolutional Neural Network technology are accelerating the evolution of the computing area, but the opposite is causing serious hardware performance shortages. Neural network accelerators, next-generation memory device technologies, and high-bandwidth memory architectures were proposed as countermeasures, but they are difficult to actively introduce due to the problems of versatility, technological maturity, and high cost, respectively. This study proposes DRAM-based main memory technology that enables read operations to be completed without waiting until the end of the refresh operation using pre-stored XOR bit values, even when the refresh operation is performed in the main memory. The results showed that the proposed technique improved performance by 5.8%, saved energy by 1.2%, and improved EDP by 10.6%.

국내에서 사용 중인 실리콘 태양전지판의 경우 제작 사양이 -0.5에서 0.05℃ 한계에서 최대출력을 낼 수 있도록 설계되어있어 온도 1℃ 상승 시 0.45~0.55%의 출력이 감소한다. 결과적으로 태양광발전은 태양전지(CELL)의 특성상 태양광모듈의 표면 온도상승에 따라 출력이 떨어지게 된다. 출력 저하는 태양광발전의 효율을 떨어뜨리며 효율이 떨어지 면 최종적으로 태양광발전의 발전량에 따른 전력판매 수익이 감소하는 결과를 낳는다. 따라서 본 논문에서는 온도검출 센서를 통해 설정된 온도 이상으로 식별 시 태양광모듈 하부(또는 주변)에 냉각 공기를 분사시키는 방식을 연구방안으로 제안한다. 추가로 손실된 태양에너지를 활용하여 발전량을 증가시키며 냉각 공기를 통한 냉각기능을 적용함으로써 발전 량을 더욱 증대시킬 수 있도록 하였다.

In case of the silicon solar panel being used in Korea, the production specification is designed to give maximum output at the limit of -0.5 to 0.05℃, so the output of 0.45~0.55% decreases when the temperature rises by 1℃. As a result, the photovoltaic power generation is reduced according to the surface temperature rise of the photovoltaic module due to the characteristics of the solar cell. The decrease in output reduces the efficiency of photovoltaic power generation, and if the efficiency decreases, the result is that the profit of electricity sales according to the amount of photovoltaic power generation decreases. Therefore, this paper proposes a method of spraying cooling air to the lower (or surrounding) of the photovoltaic module when it is identified above the set temperature by the temperature detection sensor. In addition, the amount of power generated is increased by utilizing the lost solar energy, and by applying cooling function through cooling air, the power generation can be further increased.

최근 친환경 에너지에 대한 인식의 전환과 정부 시책에 힘입어 실용 수준의 발광 다이오드(LED : Light Emitting Diode) 조명기구가 등장하여 보급되고 있으며 이에 따라 매우 큰 에너지 절감효과의 영향이 나타나고 있다. 하지만 실제 LED 조명을 사용하는 것에 있어서는 개인을 위주로 하는 사용은 가능하지만, 대형 가로등이나 전체 홈 조명을 사용하는데 있어서는 효율의 문제, 안정성의 문제, 신뢰성의 문제 등 여러 가지 문제로 인해 전체 조명시스템을 구현하는 것은 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 종래의 DC LED가 가지고 있는 발열 현상 등의 안전상 문제점들을 해결하기 위해 최근 AC LED가 개발되기는 하였으나 이 또한 기존의 AC Power를 사용해서는 옥외 조명으로 사용하기 어려운 품질 안전성 및 신뢰성 등의 여러 가지 문제점이 발생한다. 이에 따라 AC LED에 적합한 Power를 개발 적용하 여야 하며 이러한 LED 조명의 등장은 기존 LED 조명이 가지고 있는 한계상황을 타파함과 동시에 지속 가능한 에너지 절감을 실천할 수 있는 도구로서 그 역할을 해내게 될 것이다.

Thanks to the shift in awareness of environmentally friendly energy and government initiatives, practical light-emitting diode(LED) lighting fixtures have emerged and are being distributed, resulting in very large energy savings. However, in actual use of LED lighting, it is possible to use it as an individual, but when using a large street light or a whole home lighting, the whole lighting system is realized due to various problems such as efficiency, stability, and reliability. Doing so has several problems. Although AC-LED has been developed recently to solve safety problems such as heat generation phenomenon of the conventional DC-LED, it also has various problems such as quality safety and reliability, which are difficult to use as outdoor lighting using existing AC Power. This happens. Accordingly, the appropriate power for AC-LED should be developed and applied, and the emergence of such LED lighting will play a role as a tool that can overcome the limitations of existing LED lighting and implement sustainable energy saving.

최근 블록체인 기술의 등장으로 이 기술을 적용하여 기존의 시스템에 적용하고자 하는 시도가 증가하는 추세이 다. 블록체인 기술의 합의원장과 스마트 컨트렉트를 이용하여 문서, 증명, 인증, 검증 등의 과정이 필요한 다양한 분야에 분산처리를 기반으로 하여 보안 성능과 신뢰성을 향상하기 위해 민간 분야에서 인증서, 암호화, 해쉬연산, 블록체인 등을 활용한 방법들을 연구하고 있으나, 아직까지 실용화 단계에는 이르지 못하고 있어 기술 확산에 어려움이 있는 상황이다. 본 논문에서는 블록체인 기반 업무 플랫폼 환경에서 적용이 용이하고 사용자 편의성과 강력한 보안 환경을 제공하기 위하여 사용자 장치 등록 인증 알고리즘, 블록체인 기반 질의응답 인증 알고리즘, 인증서 발급, 검증 프로세스와 암호화 알고리즘, 서버사이드 인증 알고리즘의 4가지 방법으로 블록체인 기반 시스템 인증방법에 대해 제안하였다.

Recently, with the advent of blockchain technology, attempts to apply this technology to existing systems are increasing. By using the blockchain technology consensus ledger and smart contract, it is necessary to distribute certificates to various fields that require documents, attestation, authentication, verification, etc. We are studying methods using hash operation, blockchain, etc., but it is difficult to spread the technology as it has not yet reached the stage of commercialization. In this paper, user device registration authentication algorithm, blockchain-based question and answer authentication algorithm, certificate issuance, verification process and encryption algorithm, and server-side authentication for easy application in blockchain based business platform environment We proposed a blockchain-based system authentication method using four algorithms.