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우리나라에서는 코로나19 대응을 위해 국민들에게 CBS (Cell Broadcast Service) 기술을 활용한 긴급재난문자 서비스를 통해 코로나19 관련 다양한 정보를 제공해왔다. 특히 지방단치단체(지자체)에서는 긴급재난문자 서비스를 코 로나19 대응을 위한 주요 수단으로 취급하여 적극적으로 활용해왔다. 하지만 체계가 잡히지 않은 과도한 사용으로 긍정 적인 효과 대비 국민의 피로감이 증가한다는 문제 제기로 인해 현재는 긴급재난문자 송출이 제한되고 있다. 본 논문에서 는 긴급재난문자를 효율적으로 운용하는 방안을 수립하는데 있어서 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로, 코로나19가 발생한 2020년 1월부터 2021년 6월 현재까지 발령된 긴급재난문자 건수와 코로나19 확진자 발생률을 비교 분석하였 다. 또한 긴급재난문자 서비스를 많이 활용한 광역지자체에 대해 월별 긴급재난문자 사용량과 확진자 발생률을 상세 비 교하여 상관 관계를 분석하였다. 본 논문의 결과가 장기화되고 있는 코로나19 대응을 위한 긴급재난문자 사용 전략을 수립하는데 있어 기초자료로 활용되기를 기대한다.

In Korea, various information related to COVID-19 has been provided to the public through an EAM (Emergency Alert Message) service using CBS (Cell Broadcast Service) technology to respond to COVID-19. In particular, local governments have been actively using the EAM service as a major means of responding to COVID-19. However, since excessive use of EAM service has caused the inconvenience of the people rather than the positive effects, the authority to be able to send EAMs has be limited. In this paper, with the purpose of providing primary data for establishing a plan to properly operate EAMs, we compare and analyze the number of EAMs issued and the incidence rate of COVID-19 cases during the period from 2020 to the present. In addition, the monthly EAM usage and incidence rate of COVID-19 cases are compared in detail and correlation analysis is performed for local governments that have issued many EAMs. We expect that the analysis results of this paper will be used as primary data in establishing strategies for EAM service to counteract the prolonged COVID-19.

소형 Radio Frequency 추적레이다는 표적에 대하여 전천후 Radio Frequency 신호 처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 Radio Frequency 센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 전천후 Radio Frequency를 이용하여 표적 정보를 획득하여 실시간 신호처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 멀티코어 DSP인 TMS320C6678과 XILINX FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개 발의 내용을 설명한다. DSP, FPGA 선정과 신호처리를 위한 DSP-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 고속의 데이터 전송을 위한 SRIO의 설계에 대하여 설명한다.

The small radio frequency tracking radar is a tracking system with a radio frequency sensor that identifies a target through all-weather radio frequency signal processing for a target and searches, detects and tracks the target for the major target. In this paper, we describe the development of a board equipped with TMS320C6678 and XILINX FPGA (Field Programmable Gate Array), a high-speed multi-core DSP that acquires target information through all-weather radio frequency and identifies a target through real-time signal processing. We propose DSP-FPGA combination architecture for DSP and FPGA selection and signal processing, and also explain the design of SRIO for high-speed data transmission.

본 논문에서는 고출력 저손실의 도파관 공간결합 구조를 제안하였다. 제안하는 공간결합구조는 각 포트의 중심에 서 원형 도파관을 통해 결합하는 방식으로 구현 하였다. 특히 도파관의 모드 중 전송 선로 손실이 가장 적은 TE01모드를 이용하여 저 손실을 구현하고, 새로운 모드 변환 방식을 적용하여 소형화를 이루었다. 또한 전계 분석을 통해 새로운 모드 변환 구조의 절연 파괴 전압을 계산하여 고출력에 적합함을 확인하였다. 최종 8-way 도파관 공간 결합기를 설계, 제작하여 삽입 손실은 0.4dB 이하 결합효율 97% 이상의 결과를 얻어 평면 결합 방식 대비 전기적 성능이 매우 우수함을 확인하였다.

This report proposes a waveguide spatial combiner with high power low loss. The proposed spatial combiner implements high power by combining from the center of each port through a waveguide. In particular, we implement low loss using TE01 mode, which has the lowest transmission track loss among modes of circular waveguide, and miniaturization is achieved by applying a new mode conversion method. IIn addition, it was confirmed that it was suitable for high output by calculating the insulation breakdown voltage of the new mode conversion structure through E-field analysis. The final 8-way waveguide spatial combiner was designed and manufactured, and the insertion loss was less than 0.4dB and the combining efficiency was 97% or more, confirming that the electrical performance was very good compared to the planar combining method.

본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 경감시키기 위하여 사용되는 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에서 고정 스텝 크기에 따른 등화 성능을 평가하였다. FC-MMA는 기존 MMA의 통신 채널의 시변 특성 및 순단과 같은 비정상적인 상황에서 신속하게 새로운 환경에 적응토록 빠른 수렴 속도를 갖는 것이 특성이지만, 수렴 속도는 고정 스텝 크기에 의하여 결정된다. 논문에서는 고정 스텝 크기값에 따른 등화 성능을 평가하 였으며, 관련된 성능 지수로는 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi와 최대 찌그러짐, MSE 및 잡음 강인성을 나타내는 SER과 군지연 보상 능력등이 사용되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 적응 스텝 크기가 클수록 정상 상태에 도달하는 수렴 속도는 개선되지만, 정상 상태 이후의 잔여량에서는 스텝 크기가 적을수록 우월해짐을 알 수 있었다. 본 연구 결과 FC-MMA 알고리즘은 초기에는 스텝 크기를 크게 설정하고, 정상 상태에 도달하면 이를 적게 조정하여 등화 잔여량을 최소화시킬 수 있을 것으로 기대된다.

This paper evaluates the equalization performance of FC-MMA adaptive equalization algorithm by the fixed step size that is used for the minimization of the intersymbol interference which occurs in the time dispersive communication channel. The FC-MMA has a fast convergence speed in order to adapts the new environment more rapidly in case of the time varying charateristics and the abnormal situation like as outage of the communication channel. But the algorithms operates in adative method, convegence speed is depend on fixed step size for adaptation. For this situation, its performance was evaluated by changing the step size value, the residual isi and maximum distortion and MSE performance index which means the convergence characteristics are widely adapted in the adaptive equalizer, SER were applied. As a result of computer simulation, the large step size can improves the convergence speed for reaching the steady state, but has a poor performance compared to small step size in residual values after steady state. The research result shows that the FC-MMA algorithm is applied the large step size for rapidly reaching the steady state in initial time, then adjust the small step size after reaching the steady state for reducing the residual values for equalization.

본 연구에서는 L자형 Inset 급전구조를 갖는 U슬롯 마이크로스트립 패치 안테나의 파라미터와 이중공진 간의 상관관계를 분석하고 이를 이용하여 광대역 안테나를 설계하고자 하였다. 첫 번째 단계에서는 안테나의 성능에 영향을 주는 안테나 파라미터의 변화를 통해서 이중공진이 발생하는 케이스를 분류하였다. 두 번째 단계에서는 각 안테나 파라 미터가 공진점의 위치, 세기와 3dB 대역폭에 미치는 상관관계를 분석하였다. 다음으로는 좁은 대역폭을 갖는 U슬롯 안테나 케이스에서 앞서 제시한 두 번째 단계에서의 상관관계를 이용하여 넓은 대역폭을 갖도록 설계하는 과정을 안테나 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 마지막으로 설계된 안테나를 제작하였으며, 그 상관관계 분석을 통한 안테나 광대역화의 유효성을 입증하였다.

In this study, we tried to find the correlation of the parameters and dual resonance of U-slot microstrip patch antenna with L-shaped Inset-feed structure and design broadband antenna using them. In the first step, we classified cases where dual resonance occurs through changes in antenna parameters that affect antenna performance. In the second step, we correlated each antenna parameter to the location and intensity of the resonance point, and 3 dB bandwidth. Next, antenna simulation confirmed the process of designing to have wide bandwidth using the correlation in the second step previously presented in the U-slot antenna case with narrow bandwidth. Finally, we fabricated a designed antenna and demonstrated the validity of antenna bandwidth broadening through the correlation analysis.

사교육의 발달과 교육환경의 변화로 인하여 학원홍보와 학생과의 커뮤니티 및 모바일 환경에서 학원관리의 다양 한 업무 사항에 대하여 학원관리시스템의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 학생들의 등하교에 따른 출석관리와 후원자에 게 공지사항 전달 및 강사 관리 등, 기존의 학원 업무를 위해 개발된 솔루션들은 대형학원 위주로 특화되고 전문화되어 있어 중소규모의 학원에는 사용이 어렵고, 비용이 고가이기 때문에 대부분의 학원에는 적합하지 못하고 학원들의 다양한 요구사항을 반영할 수 없는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 학원의 일반적인 업무에 대한 요구사항을 추출하고, 추출된 요구사항을 분석 및 정의하여 학사행정 및 매니저관리, 출결관리, 학생관리 등 학원업무 최적화된 기능을 기반으로 신속 정확한 정보처리와 신뢰도 향상 및 업무 처리 비용을 절감할 수 있는 B2M 기반의 학원관리시스템을 설계하였다.

Due to the development of private education and changes in the educational environment, the need for an academy management system is emerging for various tasks of academy management in the community and mobile environment with students. However, solutions developed for existing academy tasks, such as attendance management for students, announcement, and instructor management to sponsors, are specialized and specialized in large academy, making it difficult to use in small and medium-sized academy. Also, there are problems that are not suitable for most academy and cannot reflect various requirements of institutes because of the high cost. In order to solve these problems, this paper designed a B2M-based academy management system that can quickly improve information processing, improve credibility, and reduce the cost of processing tasks based on optimized functions such as academic administration and manager management, attendance management, and student management.

최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐 름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였 다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.

Recently, demand for artificial intelligence solutions for production process management has been increasing in the manufacturing industry. However, through the application of AI solutions in the manufacturing industry, there are limitations to legacy smart factory solutions such as POP and MES.Therefore, in order to overcome this, this paper aims to improve production management efficiency by applying guidance, an artificial intelligence concept, to image recognition systems. In the system flow, As_is To be separated and actual work flow was applied, and the process was improved for overall productivity efficiency. The pre-processing plan for AI guidance learning was established and the relevant AI model was designed, developed, and simulated, resulting in a 97% recognition rate.

시각장애인의 수는 증가하고 있지만 시각장애인을 위한 점역 교재는 부족하여 본인의 의지에 관계 없이 교육권을 침해받는 경우가 많다. 본 논문에서는 시각장애인의 교육권을 보장하기 위해 점자책으로 나오지 않는 교재나 문서, 사진 등을 보호자의 도움 없이도 혼자 쉽게 공부할 수 있게끔 도와주는 학습 시스템을 다룬다. 장애인 접근성을 고려하여 어플리케이션과 웹페이지를 설계하고 점자 키트는 아두이노와 점자 모듈을 이용하여 제작한다. 이 시스템은 다음과 같은 기능들을 지원한다. 첫째, 원하는 문서 또는 사진을 선택해 OCR을 이용하여 텍스트를 추출한다. 둘째, 추출한 텍스트를 음성과 점자로 변환한다. 셋째, 회원가입 기능을 제공하여 추출된 텍스트를 다시 볼 수 있도록 한다. 다양한 실험을 통해 점자 출력, 음성 출력이 정상적으로 작동하는 것을 확인하고 높은 OCR 인식률을 제공하는 것을 알 수 있었다. 또한, 시각이 완전히 차단된 상태에서도 어플리케이션이 손쉽게 이용 가능하다는 것을 확인했다.

The number of visually impaired and blind people is increasing, but braille translation textbooks for them are insufficient, which violates their rights to education despite their will. In order to guarantee their rights, this paper develops a learning system, HunMinJeomUm , that helps them access textbooks, documents, and photographs that are not available in braille, without the assistance of others. In our system, a smart phone app and web pages are designed to promote the accessibility of the blind, and a braille kit is produced using Arduino and braille modules. The system supports the following functions. First, users select documents or pictures that they want, and the system extracts the text using OCR. Second, the extracted text is converted into voice and braille. Third, a membership registration function is provided so that the user can view the extracted text. Experiments have confirmed that our system generates braille and audio outputs successfully, and provides high OCR recognition rates. The study has also found that even completely blind users can easily access the smart phone app.

온디맨드 방송은 모바일 컴퓨팅 환경에서 데이터를 효과적으로 전송하기 위한 기술이다. 본 논문은 온디맨드 방송 환경에서 다중 데이터 질의를 스케줄링하기 위한 주제를 연구하여, CASS라 명명된 새로운 방송 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다중 데이터 질의의 특성을 반영하여 질의의 우선순위를 정하고, 질의 우선순위에 따라 질의에 서 가장 오랫동안 방송되지 않은 데이터를 방송 데이터로 선정한다. CASS 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션이 수행 되었다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 질의 데이터 인접성 및 데이터 충돌률 측면에서 매우 바람직한 특성을 보이 기 때문에 평균 응답시간의 성능에서 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.

On-demand broadcast is an effective data dissemination technique in mobile computing environments. This paper explores the issues for scheduling multi-data queries in on-demand broadcast environments, and proposes a new broadcast scheduling scheme named CASS. The proposed scheme prioritizes queries by reflecting the characteristics of multi-data queries, and selects the data that has not been broadcast in the query for the longest time as the broadcast data according to the query priority. Simulation is performed to evaluate the performance of CASS. The simulation results show that the proposed scheme outperforms other schemes in terms of the average response time since it can show highly desirable characteristics in the aspects of query data adjacency and data conflict rate.

최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환 경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌 트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

Recently, there is a demand for efficient program development of an IoT application support frameworks considering heterogeneous hardware characteristics. In addition, the scope of hardware support is expanding with the development of neuromorphic architecture that mimics the human brain to learn on their own and enables autonomous computing. However, most existing IoT IDE(Integrated Development Environment), it is difficult to support AI(Artificial Intelligence) or to support services combined with various hardware such as neuromorphic architectures. In this paper, we design an AI component abstract model that supports the second-generation ANN(Artificial Neural Network) and the third-generation SNN(Spiking Neural Network), and implemented an autonomous IoT IDE based on the proposed model. IoT developers can automatically create AI components through the proposed technique without knowledge of AI and SNN. The proposed technique is flexible in code conversion according to runtime, so development productivity is high. Through experimentation of the proposed method, it was confirmed that the conversion delay time due to the VCL(Virtual Component Layer) may occur, but the difference is not significant.

본 연구에서는 인간의 촉감 메커니즘을 반영하여 햅틱 인지 요인을 적용할 수 있는 진동 촉감 인터페이스 설계 프로세스를 제안하였다. 본 프로세스는 총 4단계로 햅틱 감각의 요구사항 분석 단계, 햅틱 요소 분석 단계, 햅틱 인지 요인분석 단계, 햅틱 요구사항 상세 설계 및 시제품 구현 단계로 구성된다. 본 설계 프로세스의 장점은 햅틱 인지 요인 분석을 적용함으로써 사용자 요구사항 도출 및 구현 시 불필요한 작업들을 배제할 수 있으며, 가장 큰 특징은 인체공학 적 특징을 설계에 반영할 수 있고, 사용자 평가와 사용성 테스트, 햅틱 기능 최적화 작업을 동시에 수행함으로써 시제품 개발이 완료됨과 동시에 햅틱 요구사항 명세서가 완료된다는 것이다. 본 설계 프로세스는 사용자의 요구사항에서부터 햅틱 기능 상세설계 및 시제품 구현에 대한 전체 단계를 포함하고 있어 햅틱에 대한 전문 지식이 부족한 일반 개발자들 도 사용자 중심의 설계가 가능하여 일정 수준 이상의 햅틱 기능 설계 및 구현을 가능케 할 것으로 기대된다.

This study suggests a design process for vibrotactile interface that can apply haptic perception factors reflecting human tactile mechanisms. This process consists of 4 stages: the haptic sense requirement analysis stage, the haptic element analysis stage, the haptic perception factor analysis stage, the haptic requirement detailed design, and the prototype implementation stage. The advantage of this design process is that unnecessary tasks can be excluded in deriving and implementing user requirements, by applying haptic perception factor analysis, and the biggest feature is that research results on ergonomic mechanisms can be reflected in the haptic design, completes prototype development simultaneously while determining the haptic requirements statement by performing user evaluation, usability testing, and haptic feature optimization tasks simultaneously. This design process includes all stages from user requirements to haptic function detailed design and prototype implementation, so it is expected that general developers who lack expertise in haptic will also be able to design user-centered designs, enabling design and implementation of haptic functions at a certain level.

최근 제조업에서 경쟁력 향상을 위해 IIoT/ICT를 적용한 지능형 생산 공정을 많이 도입하고 있으며, 공기압출기 에서 수집한 데이터를 이용한 예방 조치로 가용성 유지, 생산성 향상 및 관리비용을 최적화하는 시스템이 필요하다. 따라 서, 본 연구에서는 전용 컨트롤 보드를 개발하고, 이를 원격으로 모니터링하기 위한 LoRa 통신 모듈을 적용하여 클라우 드 서버에서 공기압축기에 대한 정보를 통합 수집 및 관리하였으며, 통합된 정보를 모든 운용자 및 관리자가 실시간으로 공통된 자료를 활용하도록 하였다. 이를 통해, M/S의 단계를 획기적으로 줄이고, 시스템 운용 가용성을 증대하였으며, 로컬 서버 운용 부담을 줄였다. 시스템 장애 상태를 공유함으로 유지보수 지연시간을 획기적으로 줄였으며, 유지보수 직원의 유선 및 모바일 활용으로 실시간 상태 감지를 제공, 비용과 공간적 문제를 획기적으로 개선하였다.

Recently, manufacturing companies are introducing many intelligent production processes that apply IIoT/ICT to improve competitiveness, and a system that maintains availability, improves productivity, and optimizes management costs is needed as a preventive measure using environmental data generated from air ejectors. Therefore, in this study, a dedicated control board was developed and LoRa communication module was applied to remotely control it to collect and manage information about compressors from cloud servers and to ensure that all operators and administrators utilize common data in real time. This dramatically reduced M/S steps, increased system operational availability, and reduced local server operational burden. It dramatically reduced maintenance latency by sharing system failure conditions and dramatically improved cost and space problems by providing real-time status detection through wired and mobile utilization by maintenance personnel.

일반인이 보편적으로 접근할 수 있는 요검사는 사람의 눈으로 판단하여 객관성이 떨어지고 별도의 휴대용 요검사 기를 구매해야 하는 단점이 있다. 하지만 이동 통신 기술의 발전으로 탄생한 스마트폰의 높은 보급률과 성능 향상으로 스마트폰을 활용한 요검사 서비스에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 앞서 연구된 요검사 서비스들에 대한 제한 사항을 보완하여 새로운 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션의 핵심 기술은 이미 지 처리와 윤곽선 검출을 통한 요검사지 인식 알고리즘과 요검사 패드 색상 판별 알고리즘이다. 개발한 애플리케이션의 성능을 확인하기 위하여 다양한 배경과 각도에서 요검사지를 촬영하고 분석하였다.

The urinalysis, which is universally accessible to the general public, has disadvantages of being less objective using sight and purchasing a separate portable urinalysis machine. However, due to the high penetration rate and performance improvement of smartphone created by the development of mobile communication technology, research on urinalysis services using smartphone has been conducted. In this paper, a new urinalysis screening application based on smartphone was developed by supplementing the limitations of the previously studied urinalysis services. The key technology of the application is urinalysis recognition algorithm and urinalysis pad color determination algorithm through image-processing and contour detection. In order to confirm the performance of the developed application, urinalysis strip was photographed and analyzed from various backgrounds and angles.

본 연구목적은 관제 공역 다중 드론의 운행 충돌 방지 방안에 대한 연구이다. 연구 결과 드론 충돌을 회피하는 방안으로 관제 시스템에서 드론 예상 경로와 시간을 기반으로 추정되는 ROI 영역에 대한 정확한 정보를 설정 후 드론 충돌을 제어 할 수 있는 방안으로 적절하다는 것을 입증하였다. 실혐분석 결과, 운행하는 드론의 항로 직경은 충돌 위험 을 줄일 수 있는 규모를 선정해야 하며, 운행하는 드론의 출발시간과 운행 속도의 변화는 충돌에 영향요인으로 작동하지 않았다. 또한, 충돌을 회피하기 위한 대응 방안으로 비행 우선 순위 제공이 적절한 방법 중의 하나임을 실증하였다. 충돌 회피 방안에 대해 드론 센서기반 충돌회피뿐만 아니라 관제 시스템에서 충돌을 모니터링 및 예측하고 실시간 제어를 수행하여 이중으로 충돌을 보완 할 수 있다. 본 연구는 관제 기반으로 운행되는 드론의 충돌 방지 방안에 대한 아이디어 를 제공하고 이를 실질적인 테스트를 진행했다는 것에 의의를 두고 있다. 이는 관제 기반으로 이기종 드론들이 다수 운행시 등장하는 충돌 문제 해결에 도움이 된다. 본 연구는 드론의 충돌로 인한 사고 방지와 안전한 드론 운행 환경 제공을 통한 관련 산업의 발달에 기여 할 것이다.

The purpose of this study is to study a method for preventing collisions of multiple drones in controlled airspace. As a result of the study, it was proved that it is appropriate as a method to control drone collisions after setting accurate information on the ROI (Region of Interest) area estimated based on the expected drone path and time in the control system as a method to avoid drone collision. As a result of the empirical analysis, the diameter of the flight path of the operating drone should be selected to reduce the risk of collision, and the change in the departure time and operating speed of the operating drone did not act as an influencing factor in the collision. In addition, it has been demonstrated that providing flight priority is one of the appropriate methods as a countermeasure to avoid collisions. For collision avoidance methods, not only drone sensor-based collision avoidance, but also collision avoidance can be doubled by monitoring and predicting collisions in the control system and performing real-time control. This study is meaningful in that it provided an idea for a method for preventing collisions of multiple drones in controlled airspace and conducted practical tests. This helps to solve the problem of collisions that occur when multiple drones of different types are operating based on the control system. This study will contribute to the development of related industries by preventing accidents caused by drone collisions and providing a safe drone operation environment.

본 연구는 국내 소규모 숙박시설에서 화재발생으로 인해 생성되는 연기로부터 재실자에게 안전성을 제공하기 위한 연구로서, 재실자가 화재발생을 인지하지 못 하더라도 일정시간이상 피난안전성을 제공하는 방안에 대한 것이다. 본 연구의 목표는 소규모 숙박시설(바닥면적 1,000㎡이하)에서 발생하는 심야시간대 화재에서 재실자가 화재발생을 인지하지 못하더라도 ASET을 1시간 이상 제공이 가능한 시스템을 설계하는 것이다. 숙박시설에 적용 가능한 제연시스 템의 기본구성을 설계하였으며, 해당 시스템이 적용된 숙박시설에서의 피난 시나리오를 통해서 국내 소규모 숙박시설에 적용시 기대효과를 제시하였다.

The study is to provide safety to the occupants from smoke generated by fire occurring at midnight, and to provide a method for providing evacuation safety for a certain period of time even if the occupants are not aware of the fire. The goal of this study is to occur in small accommodation (floor area less than 1,000㎡)It is to design a system that can provide ASET for more than 1 hour even if the occupant does not recognize the fire in late-night fire. The basic structure of the smoke-control system applicable to accommodation facilities was designed, and the expected effect was suggested when applied to small-scale domestic accommodation facilities through evacuation scenarios in accommodation facilities to which the system was applied.

전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득 하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제 를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징 을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.

As the electricity grid systems has been intelligent with the development of ICT technology, power consumption information of users connected to the grid is available to acquired and analyzed for the power utilities. In this paper, the energy theft problem is solved by feature selection methods, which is emerging as the main cause of economic loss in smart grid. The data preprocessing steps of the proposed system consists of five steps. In the feature selection step, features are selected using analysis of variance and mutual information (MI) based method, which are filtering-based feature selection methods. According to the simulation results, the performance of support vector machine classifier is higher than the case of using all the input features of the input data for the case of the MI based feature selection method.

최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터 를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비 스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데 이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타 정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이 터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.

Recently, acquisition of high quality data has become an important issue as the expansion of the big data industry. In order to acquiring high quality data, accurate evaluation of data quality should be preceded first. The quality of data can be evaluated through meta-information such as statistics on data, and the task to extract such meta-information is called data profiling. Until now, data profiling software has typically been provided as a component or an additional service of traditional data quality or visualization tools. Hence, it was not suitable for utilizing directly in various environments. To address this problem, this paper presents the development result of data profiling software based on a microservice architecture that can be serviced in various environments. The presented data profiler provides an easy-to-use interface that requests of meta-information can be serviced through the restful API. Also, a proposed data profiler is independent of a specific environment, thus can be integrated efficiently with the various big data platforms or data analysis tools.

본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator 를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.

In this paper, we propose an on-line mechanism that simultaneously detects cracks and profiling pavement blocks to detect the displacement of ground surface adjacent to the excavation in the urban area. The proposed method utilizes a 2D laser to profile the information about pavement blocks including the depth and distance among them. In particular, it is designed to enable the detection of cracks and portholes at runtime. For the experiment, real data was collected through Gocator, and trainng was carried out using Faster R-CNN. The performance evaluation shows that our detection precision and recall are more than 90% and the pavement blocks are profiled at the same time. Our proposed mechanism can be used for monitoring management to quantitatively detect the level of excavation risk before a large-scale ground collapse occurs.

본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값 과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구 하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.

In this paper, in order to improve the utilization of hyperspectral large-capacity data feature information by reducing complex computations by dimension reduction of neural network inputs in embedded systems, the band selection algorithm is applied in each subset. Among feature extraction and feature selection techniques, the feature selection aim to improve the optimal number of bands suitable for datasets, regardless of wavelength range, and the time and performance, more than others algorithms. Through this experiment, although the time required was reduced by 1/3 to 1/9 times compared to the others band selection technique, meaningful results were improved by more than 4% in terms of performance through the K-neighbor classifier. Although it is difficult to utilize real-time hyperspectral data analysis now, it has confirmed the possibility of improvement.

초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용 량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량 을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법[3]을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱 한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용 한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음 에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.

Unlike or common images, Hyperspectral images were taken by continuous electromagnetic spectral into numerous bands according to wavelengths and are high-capacity high-resolution images. It has more information than ordinary images, so it is used to explore objects and materials. To reduce the amount of information in hyper-spectral images to be processed, band selection is utilized. Existing band selection techniques are heuristic techniques based on statistics, which take a long time and often lack generality and universality. To compensate for this, this paper utilizes quantization concept to draw representative bands through Discrete Range, we use them for band selection algorithm. Experimental results showed that the proposed technique performed much faster than conventional band selection methods, and that the performance accuracy was similar to that of the original even though the number of bands was reduced by one-seventh to one-tenth.

본 논문에서는 자수된 직물 다이폴 안테나의 웨어러블 안테나로서의 적합성을 분석하였다. 폴리에스터 직물 위에 자수로 2.45GHz ISM 밴드 다이폴 안테나를 설계하였다. 직물의 두께(ttextile), 직물과 신체 표면과의 거리(gbody) 및 신체 표면의 전도도(σbody)의 3가지 변수에 따른 그 안테나의 특성을 분석하였다. 직물의 두께(ttextile)는 안테나 공진 주파수(fo)에 영향을 주고 있었다. 신체 표면 전도도(σbody) 증가에 따른 안테나 공진주파수(fo)와 안테나 이득은 미세 하게 증가하는 특성을 보였다. 직물과 신체표면과의 거리(gbody) 증가는 안테나 공진주파수(fo)와 안테나 이득의 상대적 으로 큰 폭의 증가를 야기했다. 위의 결과로 볼 때 웨어러블 안테나로서 자수된 직물 다이폴 안테나를 설계할 경우 직물 과 신체표면과의 거리(gbody)와 직물의 두께(ttextile)의 두 변수를 조심스럽게 고려하여야 할 것이다. 직물과 신체표면 과의 거리(gbody)는 큰 폭의 변화를 하므로 자수된 다이폴 안테나를 설계하는 데 있어 기술적 장벽이 될 수 있을 것이다.

In this paper, we investigated the aptness of embroidered textile dipole antenna as a wearable antenna. We designed an 2.45GHz ISM band embroidered textile dipole antenna on polyester textile. We investigated its characteristics depends on 3 variables, thickness of textile(ttextile), distance between textile and surface of body(gbody) and conductance of surface of body(σbody). Thickness of textile(ttextile) was affecting on the antenna resonance frequency(fo). As the conductance of surface of body(σbody) was increased the antenna resonance frequency(fo) and the antenna gain were increased slightly. The increment of the distance between textile and surface of body(gbody) caused relatively large increment of the antenna resonance frequency(fo) and the antenna gain. From the results, in the case of designing an embroidered textile dipole antenna as a wearable antenna we should consider carefully the two variables, distance between textile and surface of body(gbody) and thickness of textile(ttextile). Due to its large variation, the distance between textile and surface of body(gbody) may be a technical barrier in designing embroidered textile dipole antenna.

적외선 영상 시스템으로 야외에서 다양한 영상에 대하여 테스트를 할 때 테스트 한 영상을 저장하여 비교확인이 필요하다. 야외에서 시험을 하기 때문에 휴대성이 간편해야 하며 장시간의 영상을 저장하여야 하기 때문에 많은 저장공 간이 필요로 한다. 또한 시험 이후에 쉽게 PC와 접속하여 저장된 데이터를 다운로드 받을 수 있어야 한다. 최근 메모리 시스템의 발전으로 쉽게 On Board 형태로 사용할 수 있는 eMMC 메모리를 활용하여 야외시험용 적외선 영상 저장보 드를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 쉽게 저장하고 다운받을 수 있는 휴대가 간편한 영상 저장보드 설계 에 대하여 설명하고 PC와 접속하여 저장된 영상을 다운 받을 수 있는 GUI 프로그램에 대하여 설명한다.

When testing various images outdoors with an infrared imaging system, it is necessary to save the tested images for comparison. In addition, after the test, it should be possible to easily connect to the PC and download the stored data. With the recent development of the memory system, it is possible to design an infrared image storage board for an outdoor test by using the eMMC memory that can be easily used in the form of an on board. In this paper, we describe the design of a portable image storage board that can easily store and download infrared images, and describe the GUI program that can connect to a PC and download the stored images.

IT기술의 발전과 감염증 확산 등으로 인해 온라인상에서 비대면 서비스가 급속하게 확대하고 있다. 특히 정보전 달 과정도 과거 우편 지류 기반에서 모바일 기기를 사용한 정보전달 체계로 변화하고 있다. 이러한 변화는 전화선을 이용한 정보전달이 인터넷을 이용한 정보전달 체계 변화에 따른 것이다. 전통적인 PC기반의 정보처리가 모바일 및 스마 트기기 기반의 정보처리로 변화함에 따라 정보를 전달하는 방식도 변화하고 있다. 그 대표적인 것이 모바일 전자고지서 비스이다. 사용자가 가지고 있는 모바일 기기에 전자고지문을 발송하여 정보를 전달하고 송달에 대한 유효성을 입증받는 서비스로써 우편 고지문의 제작 비용, 개인정보 노출, 오배송 등으로 인한 피해를 줄일 수 있는 이점을 가지고 있다. 그러나 사용자를 명확하게 식별하고 인식하는 과정이 추가적으로 요구됨으로써 모바일 전자고지서비스를 제공하는 사업 자들에게 사용자에 대한 식별정보를 제공하는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 2019년부터 시행하고 있는 모바일 전자 고지서비스의 사용실태를 조사·분석하여 현행 모바일 전자고지서비스의 안전한 제공과 사용자의 개인정보에 대한 안전 한 보호조치를 취할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 사용자에게 모바일 전자고지서비스 제공에 있어 발송기관이 요구 하는 서비스의 기준을 파악하고 이를 근거로 발송기관이 준수해야 할 모바일 전자고지서비스의 기술기준안을 사전에 마련하여 서비스 활성화에 기여할 수 있다.

Due to the development of IT technology and the spread of infectious diseases, online non-face-to-face services are rapidly expanding. In particular, the information delivery process is also changing from the past postal branch-based to an information delivery system using mobile devices. This change is due to the change from the information delivery using the telephone line to the information delivery system using the Internet. Mobile notification service is a service that sends electronic notices to mobile devices held by users to deliver information and is validated for delivery, which has the advantage of reducing the benefits of unnecessary mail production, exposure to personal information, and misdelivery. However, user identification information must be provided to operators that provide mobile electronic notification services. In this paper, the current state of use of the mobile electronic notice service, which has been in effect since 2019, is investigated and analyzed, and the current mobile electronic notice service is to be safely provided and to take appropriate protection measures for personal information. In providing the mobile electronic notification service to users, it is possible to identify the service standards required by the sending agency, and based on this, prepare the technical standards for the mobile electronic notification service that the sending agency must comply with in advance and use it for the mobile electronic notification service.

총괄생산계획을 작성하는데 있어 운송법은 일반적으로 운송문제에 특화된 NCM, LCM, VAM 중 어느 하나로 초기 해를 구하고 SSM, MODI 중 어느 하나로 최적화를 수행하는 TSM에 대해 선형계획법 소프트웨어 패키지를 활용하 고 있다. 반면에, 본 논문에서는 소프트웨어 패키지 도움 없이도 총괄생산계획을 쉽고 빠르며, 정확하게 작성하는 운송법 을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 최소비용 우선 배정법을 적용하고, 재고기간을 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 6개의 실험데이터에 적용한 결과 VAM이나 LP에 비해 4개 데이터에 대해서는 보다 좋은 결과를, 나머지 2개 데이터에 대해서는 동일한 결과를 얻었다.

In preparing a aggregate production plan(APP), the transportation method generally uses a linear planning(LP) software package for TSM(transportation simplex method), which seeks initial solutions with either NCM, LCM, or VAM specialized in transportation issues and optimizes them with either SSM or MODI. On the other hand, this paper proposes a transportation method that easily, quickly, and accurately prepares a APP without software package assistance. This algorithm proposed simply assigned to least cost-first, and minimized the inventory periods. Applying the proposed algorithm to 6-benchmarking data, this algorithm can be obtained better optimal solution than VAM or LP for 4 data, and we obtain the same results for the remained 2 data.

본 논문은 금리가 다른 다중 은행의 다중 국가에서 어느 은행에서 얼마의 대출을 받아야 년 상환액을 최소로 할 수 있는지를 결정하는 대출선택 문제(CLP)를 다룬다. 이 문제에 대해 지금까지는 선형계획법과 같은 수학적 소프트웨 어 패키지의 도움 없이는 해를 얻기가 사실상 불가능하였다. 본 논문에서는 수송문제에서 적용하고 있는 최소 금리부터 대출금을 결정하는 최소비용선택법(LCM)으로 초기 실현가능 해를 구하고, 교환 최적화 기법을 적용하여 초기 해를 개선 하여 최적 해를 구하는 규칙을 가진 알고리즘을 CLP에 적용하였다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과, LCM으로 얻은 초기 해에 대해 단지 최대 2회의 교환 최적화만으로도 최적 해를 얻을 수 있음을 보였다.

This paper discusses choice of loans problem(CLP) that is to minimize annual payment from which bank’s borrows in multi-banks multi-nations with distinct interests. For the CLP, there is impossible to obtain the optimal solution actually without the help of mathematical software package as linear programming(LP). This paper applies the method used in transportation problem(TP) that finds initial feasible solution with selects minimum interest first, least cost method(LCM), to CLP. Result of experiment, the proposed algorithm can be obtains the optimal solution with at most two exchange optimization for LCM’s initial feasible solution.

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술 의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에 서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였 으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영 한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

Biometric technology using finger veins is receiving a lot of attention due to its high security, convenience and accuracy. And the recent development of deep learning technology has improved the processing speed and accuracy for authentication. However, the training data is a subset of real data not in a certain order or method and the results are not constant. so the amount of data and the complexity of the artificial neural network must be considered. In this paper, the deep learning model of Inception-Resnet-v2 was used to improve the high accuracy of the finger vein recognizer and the performance of the authentication system, We compared and analyzed the performance of the deep learning model of DenseNet-201. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly. There is no preprocessing for the image in the finger vein authentication system, and the results are checked through EER.

제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔 으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag 를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초 기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식 률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능 해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

At the manufacturing site, workers have been operating by inputting materials into the manufacturing process and leaving input records according to the work instructions, but product LOT tracking has been not possible due to many omissions. Recently, it is being carried out as a system to automatically input materials using RFID-Tag. In particular, the initial automatic recognition rate was good at 97 percent by automatically generating input information through RACK (TAG) ID and RACK input time analysis, but the automatic recognition rate continues to decrease due to multi-material RACK, TAG loss, and new product input issues. It is expected that it will contribute to increasing speed and yield (normal product ratio) in the overall production process by improving automatic recognition rate and real-time monitoring through the establishment of artificial intelligent smart factory datasets.

인체의 체형정보 중 신체 치수 측정기술은 줄자나 영상 분석을 이용한 체형 측정 방법들이 활용되고 있으나, 간편하면서도 측정 정확도나 재현성이 높은 방법에 대한 수요는 꾸준한 상황이다. 본 논문에서는 신체 치수 측정기술과 관련한 국내외 특허 조사를 수행하여 관련 기술의 개발 동향을 파악하였다. WISDOMAIN DB를 이용하여 한국, 미국, 일본 및 유럽에 공개된 특허를 대상으로 검색하였으며, 대분류, 중분류 기술체계와 소분류의 기술범위를 정의하여 유효 특허를 도출하였다. 도출된 특허에 대해 연도별 특허 동향, 국가별 주요 출원인과 기술 분야 현황을 분석하였다. 신체 치수 측정기술 분야는 한국의 특허출원 비중이 높아 이 분야에서 한국이 특허 출원을 주도하는 것으로 나타났다. 센서형 측정기술 분야의 특허 출원 건수 자체가 많지는 않았지만, 측정 간편성 부분에 장점이 있으므로 관련 기술개발은 체성분 분석 관련 측정 정확도 향상에 기여가 가능할 것으로 판단된다.

For the human body shape information, body measurement techniques using a tape measure or image analysis are used. However, there is a demand for a method with high measurement accuracy and reproducibility while being simple. In this paper, domestic and foreign patent research related to body size measurement technology was conducted to identify the development trend of the related technology. WISDOMAIN DB was used to search for patents published in Korea, the United States, Japan, and Europe, and valid patents were derived by defining the technical scope of major and medium classifications and sub-categories. For the derived patents, patent trends by year, major applicants by country, and the status of technological fields were analyzed. In the field of body size measurement technology, the proportion of patent applications filed in Korea is high, indicating that Korea is leading the patent application in this field. Although the number of patent applications in the field of sensor-type measurement technology was not large, it has an advantage in measurement simplicity, so the development of related technology is expected to contribute to the improvement of measurement accuracy related to body composition analysis.

본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래 협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였 다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을 통해 확인하였다.

In this paper, we propose a deep reinforcement learning algorithm-based bi-directional electricity negotiation scheme that adjusts and propose the price they want to exchange for negotiation over smart building and utility grid. By employing a deep Q network algorithm, which is a kind of deep reinforcement learning algorithm, the proposed scheme adjusts the price proposal of smart building and utility grid. From the simulation results, it can be verified that consensus on electricity price negotiation requires average of 43.78 negotiation process. The negotiation process under simulation settings and scenario can also be confirmed through the simulation results.

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반 으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들 을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확 도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋 에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.

Collaborative filtering based recommender systems recommend user-preferrable items based on rating history and are essential function for the current various commercial purposes. In order to determine items to recommend, prediction of preference score for unrated items is estimated based on similar rating history. Previous studies usually employ two methods individually, i.e., similar user based or similar item based ones. These methods have drawbacks of degrading prediction accuracy in case of sparse user ratings data or when having difficulty with finding similar users or items. This study suggests a new rating prediction method by integrating the two previous methods. The proposed method has the advantage of consulting more similar ratings, thus improving the recommendation quality. The experimental results reveal that our method significantly improve the performance of previous methods, in terms of prediction accuracy, relevance level of recommended items, and that of recommended item ranks with a sparse dataset. With a rather dense dataset, it outperforms the previous methods in terms of prediction accuracy and shows comparable results in other metrics.