Earticle

본 연구는 원예치료 효과를 가상 공간에서 원예 활동을 통해 기대할 수 있음을 전제로 하여 선정된 8가지의 원예 게임을 Lazzro의 4가지 재미 요소 이론을 활용하여 힐링 게임의 특성을 분석하였다. 결과적으로, 원예 활동이 포함 된 힐링 게임은 모두 'Serious Fun'과 'Easy Fun'을 중심으로 개발되었으며, 'Hard Fun'과 'People Fun' 요소도 적절 하게 포함되어 있음을 발견하였다. 또한, 원예 활동이 실제 원예 활동과의 연계성이 높으면 원예치료 효과를 얻을 수 있는 게임들이 있음을 발견하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 원예 힐링 게임을 디자인하고 그 효과를 검증하는 연구를 진행할 예정이다.

This study analyzed user experience elements with healing game characteristics in eight horticultural games based on Lazro's theory of four fun elements, aiming to use horticultural treatment effects as basic data for horticultural game design. The games were found to be developed around "Serious Fun" and "Easy Fun," with "Hard Fun" and "People Fun" also included. Healing games including horticultural activities were highly linked to actual horticultural activities, resulting in horticultural treatment effects. Future studies will design horticultural healing games and verify their effects based on these results.

기존의 단순 통계 기반 추천 시스템은 학생들의 수강 이력 데이터만을 활용하기 때문에 선호하는 수업을 찾는 것에 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 심층 강화학습 기반의 개인화된 전공과목 추천 시스 템을 제안한다. 이 시스템은 학생의 학과, 학년, 수강 이력 등의 정형 데이터를 기반으로 학생들 간의 유사도를 측정하 며, 이를 통해 각 전공과목에 대한 정보와 학생들의 강의 평가를 종합적으로 고려하여 가장 적합한 전공과목을 추천한다. 본 논문에서는 이 DRL 기반의 추천 시스템을 통해 대학생들이 전공과목을 선택하는 데에 유용한 정보를 제공하며, 이를 통계 기반 추천 시스템과 비교하였을 때 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 심층 강화학습 기반의 추천 시스템은 통계 기반 추천 시스템에 비해 수강 과목 예측률에서 약 20%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과 를 바탕으로, 학생들의 강의 평가를 반영하여 개인화된 과목 추천을 제공하는 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생들이 자신의 선호와 목표에 맞는 전공과목을 찾는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

Existing simple statistics-based recommendation systems rely solely on students' course enrollment history data, making it difficult to identify classes that match students' preferences. To address this issue, this study proposes a personalized major subject recommendation system based on deep reinforcement learning (DRL). This system gauges the similarity between students based on structured data, such as the student's department, grade level, and course history. Based on this information, it recommends the most suitable major subjects by comprehensively considering information about each available major subject and evaluations of the student's courses. We confirmed that this DRL-based recommendation system provides useful insights for university students while selecting their major subjects, and our simulation results indicate that it outperforms conventional statistics-based recommendation systems by approximately 20%. In light of these results, we propose a new system that offers personalized subject recommendations by incorporating students' course evaluations. This system is expected to assist students significantly in finding major subjects that align with their preferences and academic goals.

본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통 된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리 셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스 의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.

This study analyzed the genres of popular character web dramas and studied the development of story recommendations through the language model GPT. As a result of the study, it was confirmed that similar cliches are repeated in web dramas. In this study, a common story structure (cliché) was analyzed and a typical story structure was standardized and presented so that even unskilled video producers can easily produce character web dramas. For analysis, clichés of web dramas in the school romance genre, which is the most popular genre among teenagers, were listed in order of success. In addition, this study studied the story recommendation mechanism for users by learning the clichés that were analyzed and cataloged in GPT. Through this study, it is expected to accelerate the production of various contents as well as popular popularity through the acceptance of various databases from the standpoint of database consumption theory of web contents.

무선 스마트 유틸리티 네트워크 통신시스템에서는 비동기 저전력 MAC이 IEEE 802.15.4e에 의해 표준화되어 사용되고 있다. RIT(Receiver Initiated Transmission)라고 불리는 비동기 방식 MAC은 체크인터벌(RIT period)에 따라 지연시간과 전력소모가 크게 영향을 받는 특성이 있다. 체크인터벌 마다 수면에서 깨어나 자신이 수신할 데이터가 있는지 확인함으로써, 수신단 전력 소모는 획기적으로 줄일 수 있지만 송신단에서는 과도한 웨이크업 시퀀스(wakeup sequence)로 전력소모가 발생하는 단점을 가진다. 체크 인터벌을 짧게하여 과도한 웨이크업 시퀀스를 줄이면 너무 빈번 한 웨이크업으로 수신단 전력 소모가 많아지게 된다. RIT 비동기식 MAC 기법에서 트래픽 부하와 체크인터벌의 운용에 따른 전력소모 성능을 분석하여 Wi-SUN 구축시 적용코자 한다.

In a wireless smart utility network communication system, an asynchronous low power MAC is standardized and used according to IEEE 802.15.4e. An asynchronous MAC called RIT (Receiver Initiated Transmission) has a characteristic in which delay time and power consumption are greatly affected by a check-in interval (RIT period). By waking up from sleep every check-in interval and checking whether there is data to be received, power consumption in the receiving end can be drastically reduced, but power consumption in the transmitting end occurs due to an excessive wakeup sequence. If an excessive wake-up sequence is reduced by shortening the check interval, power consumption of the receiving end increases due to too frequent wake-up. In the RIT asynchronous MAC technique, power consumption performance according to traffic load and operation of check-in interval is analyzed and applied to Wi-SUN construction.

본 논문에서는 마이크로스트립-도파관 전이구조의 임피던스 해석 모델을 바탕으로 설계 방법을 제안하였다. 제안 한 구조는 크게 세 부분으로 마이크로스트립-SIW (Substrate Integrated Waveguide) 구조, 기판 두께의 유전체로 쌓인 구조 및 게단형 도파관 구조로 구성되어 있다. 전이구조의 형상은 임피던스 변화에 따라 변화하게 된다. 유전체 변화를 통한 두 가지 형태의 동일한 특성을 가진 전이구조를 제시하였다. 두 Ka대역 전이구조의 설계 방법은 도파관의 크기와 상관없이 모든 응용 분야에 적용가능하다. 제안한 전이구조의 back-to-back 특성은 29.8 ~ 38.2 GHz 대역에 서 1.2 dB 이하의 삽입손실 및 15 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다.

A clear and efficient design method for a microstrip-to-waveguide inline transition, which is based on an analytical model, is presented. The transition consists of three parts: a microstrip-to-SIW transition, a dielectric-loaded waveguide with substrate-height, and a stepped-height waveguide. The shape of the transitional structure is formed for impedance matching. Two equivalent type0s of dielectric-loaded transitional structures are proposed. The design method is applicable to any size of the waveguide, but a design method of two Ka-band transitions is demonstrated. The proposed transitions, in a back-to-back configuration, have less than 1.2 dB insertion loss and more than 15 dB return loss from 29.8 GHz to 38.2 GHz.

EMC 시험을 위해서는 EUT가 정상적인 동작을 유지하고 있는 상황에서 EUT의 방사 특성과 내성 특성을 측정하 게 된다. EUT의 정상적인 동작을 위해서는 무반향 챔버 외부에서 별도의 장비를 통하여 EUT를 동작시키고 상태를 모니 터링해야 한다. 외부 장비는 1553B 통신, RS-485 통신, Ethernet 통신 등 다양한 통신을 통하여 EUT를 동작시키고 모니터링을 하게 된다. 이때 외부 장비가 통신 LINE을 통하여 잡음을 전달할 수 있다. 이러한 잡음은 연결된 전원케이블 을 통하여 LISN에 전달되어 측정되게 된다. 또한 LISN에 연결단자를 통하여 방사되기도 한다. 이러한 경우 통신 LINE 이 전원 LINE과 최대한 전자기적 격리를 통하여 잡음이 전달되지 못하도록 설계하여야 한다. 또한 외부 장비의 잡음이 통신 LINE을 통하여 챔버안으로 들어가는 것을 최대한 억압하야여 한다. 본 논문에서는 EMC 시험을 위하여 적용되는 외부의 EUT 시험장비의 설계 및 제작시 고려사항들에 대하여 설명하고 CE, RE를 포함한 시험을 통하여 설계 만족에 대하여 설명한다.

For the EMC test, the radiation characteristics and immunity characteristics of the EUT are measured under the condition that the EUT maintains its normal operation. For normal operation of the EUT, it is necessary to operate the EUT and monitor its status through separate equipment outside the anechoic chamber. External equipment operates and monitors the EUT through various communications such as 1553B communication, RS-485 communication, and Ethernet communication. At this time, external equipment can transmit noise through the communication line. This noise is transmitted to the LISN through the connected power cable and measured. It is also radiated through the connection terminal to the LISN. In this case, the communication line is the power line It should be designed so that noise is not transmitted through electromagnetic isolation as much as possible. In addition, noise from external equipment must be suppressed as much as possible from entering the chamber through the communication line. In this paper, external EUT test equipment applied for EMC test It explains the considerations in the design and manufacture of the design and explains the satisfaction of the design through tests including CE and RE.

인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지 에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트 폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지 는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾 기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

Human urine is a process of excreting waste products in the blood, and it is easy to collect and contains various substances. Urinalysis is used to check for diseases, health conditions, and urinary tract infections. There are three methods of urinalysis: physical property test, chemical test, and microscopic test, and chemical test results can be easily confirmed using urine test strips. A variety of items can be tested on the urine test strip, through which various diseases can be identified. Recently, with the spread of smart phones, research on reading urine test strips using smart phones is being conducted. There is a method of detecting and reading the color change of a urine test strip using a smartphone. This method uses the RGB values and the color difference formula to discriminate. However, there is a problem in that accuracy is lowered due to various environmental factors. This paper applies a deep learning model to solve this problem. In particular, color discrimination of a urine test strip is improved in a smartphone using a lightweight CNN (Convolutional Neural Networks) model. CNN is a useful model for image recognition and pattern finding, and a lightweight version is also available. Through this, it is possible to operate a deep learning model on a smartphone and extract accurate urine test results. Urine test strips were taken in various environments to prepare deep learning model training images, and a urine test service application was designed using MobileNet V3.

기계학습의 데이터 크기 및 컴퓨팅 부하 증가로 사물인터넷 시스템에서 에너지 효율적인 자원 플래닝이 중요해지 고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 시스템의 실시간 워크로드 변화를 지원하는 자원 플래닝 정책을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 실시간 태스크를 고정 태스크와 가변 태스크로 나누고 다양한 워크로드 상황에 대한 자원 플래닝 최적화를 수행한다. 이를 바탕으로 사물인터넷 시스템의 자원 설정을 고정 태스크 기반으로 시작한 후, 가변 태스크가 활성화될 경우 상황에 맞는 자원 플래닝을 즉시 적용할 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 정책이 사물인터넷 시스템의 프로세서 및 메모리 소모 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다.

With the growing data size and the increased computing load in machine learning, energy-efficient resource planning in IoT systems is becoming increasingly important. In this paper, we suggest a new resource planning policy for real-time workloads that can be fluctuated over time in IoT systems. To handle such situations, we categorize real-time tasks into fixed tasks and variable tasks, and optimize the resource planning for various workload conditions. Based on this, we initiate the IoT system with the configuration for the fixed tasks, and when variable tasks are activated, we update the resource planning promptly for the situation. Simulation experiments show that the proposed policy saves the processor and memory energy significantly.

스마트폰이 다양한 애플리케이션의 수행을 지원하면서 가상메모리 스와핑 기능의 중요성이 증가하고 있다. 그러 나, 전통적인 컴퓨터 시스템과 달리 모바일 플랫폼은 스와핑을 지원하지 않는 것을 기본 옵션으로 채택한다. 그 중요한 이유 중 하나는 스마트폰의 스토리지인 플래시메모리가 스와핑으로 인해 다량의 쓰기 연산 발생시 성능 저하가 일어날 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰을 위한 2가지 다중 스왑 아키텍처인 계층적 스왑과 병렬적 스왑을 제안하고 이들의 성능을 정량적으로 분석한다. 특히, 본 논문에서는 병렬적 스왑 구조에서 단발성 접근 데이터의 특성을 고려한 관리 방식을 제안하여 플래시메모리에 발생하는 스왑량을 줄이고 기존 스왑에 비해 성능 개선 효과가 큼을 입증한다.

As smartphones increasingly support the execution of various applications, the function of virtual memory swapping is becoming important. However, unlike traditional computer systems, mobile platforms do not basically support swapping. This is because swapping results in frequent writes to flash memory, which may degrade the performance of smartphone’s storage significantly. To cope with this situation, this paper suggests two multi-swap architectures, hierarchical swapping and hybrid swapping, and compares their performance quantitatively. Specifically, this paper shows that hybrid swapping with the consideration of single-access data can reduce swapping traffic to flash memory, and improve the performance compared to traditional swapping.

본 논문은 전자기기에 사용되는 전원의 노이즈 저감을 위한 전도성(Conducted) EMI 필터의 경험적 설계를 통하여 제안하였다. 제안된 구조는 A형, B형, C형, D형의 구조를 설계하였으며, 다양한 X-커패스터와, Y-커패스터, Air-인덕터로 LC 네트워크 사용으로 전도성 노이즈 저감을 확인하였다. L1, L2는 10[H]를 사용하였으며, C1, C2는 4.7[nF]를 사용하였다. 공통모드(Common Mode)용 L3는 13[H]를 사용하였으며, C5, C6, C7은 10[nF]을 사용하여 설계하였다. 설계된 EMI 필터의 측정된 삽입손실 값은 3.2MHz에서 -74.4[dB], 4MHz에서 -75.4[dB], 13.56MHz에서 -75.3[dB]로 나타났다. 따라서 제안한 EMI 필터는 다양한 전자기기에 사용되는 전원 노이즈 저감에 이용될 것이다.

In this paper, It is proposed through the empirical design of a Conducted EMI filter for noise reduction of power used in electronic devices. For the proposed structure, A-type, B-type, C-type, and D-type structures were designed, and conductive noise reduction was confirmed by using an LC network with various X-capacitors, Y-capacitors, and Air-inductors. 10 [H] was used for L1 and L2, and 4.7 [nF] was used for C1 and C2. L3 for common mode used 13[H], and C5, C6, C7 were designed using 10[nF]. The measured insertion loss values of the designed EMI filter were -74.4[dB] at 3.2MHz, -75.4[dB] at 4MHz, and -75.3[dB] at 13.56MHz. Therefore, the proposed EMI filter will be able to reduce power supply noise used in various electronic devices.

본 논문에서는 포토닉스 기반의 Ku-대역 FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더 시스템 에 적용할 전자식 빔 조향 배열 안테나 설계, 제작 및 검증 단계에 대해서 기술한다. 본 시스템은 송신부와 수신부가 따로 구성되어 있으며, 송수신부에 동일 안테나를 적용하였다. 설계된 안테나는 2×8 배열 구조를 가지며, Ku-대역에서 동작한다. 16개의 복사 소자 개별로 정재파비 측정 및 배열 복사 소자 간 커플링 영향성을 확인하였다. 또한, 송신 시 수신 안테나로 넘어가는 전력으로 인한 시스템 영향성을 최소화 하도록 송신 안테나, 수신 안테나 간의 분리도 특성을 최적화 하였으며 측정을 통해 확인하였다. 최종적으로 근접전계 챔버에서 16개 복사 소자 각각 빔 패턴 측정하여 데이터 확보 후 빔 합성을 통하여 2×8 배열 안테나의 빔폭, 부엽준위 및 빔 조향 특성을 확인하였다.

In this paper, the design, fabrication and verification steps of an electronically scanned array antenna(AESA) for a photonics-based Ku-band FMCW radar system is described. The presented system consists of a transmitter and a receiver respectively, which has a same antenna in the transceiver. The designed antenna has 2×8 array configuration and operates at Ku-band. The VSWR(Voltage Standing Wave Ratio) of each 16-radiators and the coupling power between radiators is measured. Also, in order to minimize the radar system damage because of handover power from the transmitter antenna to the receiver antenna when the transmitter works, the isolation between the transmitter antenna and the receiver antenna is optimized by test. As a result, beamwidth, side lobe level and beam steering characteristic are obtained by synthesizing each radiator pattern measurement data after each beam pattern of 16-radiators is measured in the near-field chamber.

당뇨병은 전 세계적으로 유병률이 빠르게 증가하고 있는 만성 질환으로, 합병증으로 인한 사망률도 지속적으로 증가하고 있다. 이로 인해 혈당 관리는 현대 사회에서 매우 중요한 과제로 대두되고 있다. 혈당 관리에는 식이요법, 운동 요법, 약물요법 등이 있다. 그 중 식이요법은 고혈당을 유발하는 식품을 피하며 혈당 변동을 최소화하는 방법으로, 혈당 관리에 있어서 가장 근본이 되는 기초공사이며, 당뇨병 환자 뿐만 아니라 일반인들도 보다 쉽게 접근할 수 있다. 현재 국내·외 여러 플랫폼에서는 식이요법과 관련하여 식단 구성 서비스를 제공하고 있지만, 이는 주로 사용자나 전문 코치에 의해 수행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 DNN을 기반으로 한 정확한 Kcal 산출 모델을 구현하고, 이를 기반으로 혈당 관리를 위한 일련의 식이요법 알고리즘을 제시한다.

Diabetes is chronic disease that is rapidly increasing in prevalence around the world, and mortality from complications continues to rise. This has made blood glucose management a critical challenge for modern society. The main methods used to manage blood glucose are diet, exercise, and medication. Among these, diet is one of the fundamental foundations of blood glucose management, avoiding foods that cause high blood glucose and minimizing blood glucose fluctuations, and is more accessible to people with diabetes as well as the general population. Currently, several platforms, both domestic and international, offer meal planning services, but this is mainly done by users or professional coaches. Accordingly, this paper implements an accurate Kcal calculation model based on DNN and presents a series of dietary algorithms for blood glucose management based on this.

최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측 하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한 다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시 간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.

Apache Spark, which provides the fastest processing speed among recent distributed and parallel processing technologies, provides real-time functions and machine learning functions. Although official documentation guides for these functions are provided, a method for fusion of functions to predict a specific value in real time is not provided. Therefore, in this paper, we conducted a study to predict the value of data in real time by fusion of these functions. The overall configuration is collected by downloading stock price data provided by the Python programming language. And it creates a model of regression analysis through the machine learning function, and predicts the adjusted closing price among the stock price data in real time by fusing the real-time streaming function with the machine learning function.

국산 마이크로서버인 KOSMOS의 활용을 위해 클라우드 컴퓨팅 분야의 실제 응용 서비스 기반 벤치마크 프로그 램인 CloudSuite로 성능 평가 결과를 제시한다. CloudSuite는 오프라인 응용과 온라인 응용의 두 가지 부분에서 클라 우드 서비스로 제공되는 몇 가지의 구분되는 응용 프로그램을 컨테이너 기반으로 제공하고 있다. KOSMOS의 유사 스펙 의 비교군인 다른 마이크로서버와의 성능 비교에서 전 부분에 걸처 KOSMOS가 우수하였으며, 인텔 Xeon CPU 기반 서버와의 비교에서도 일부 오프라인 응용에서는 성능이 더 우수하였다. CloudSuite 오프라인 응용 벤치마크 프로그램 인 Graph Analytics 수행 시 KOSMOS의 다수의 노드들을 분산 실행시킨 형상에서 인텔 Xeon CPU 기반 2개의 서버 비교군과 비교하였을 때, 각각 30.3%, 72.3%만큼의 수행시간을 감소시켰다.

In order to utilize KOSMOS, the performance evaluation results are presented in this paper with CloudSuite, an application service-based benchmark program in the cloud computing area. CloudSuite offers several distinct applications as cloud services in two parts: offline applications and online applications on containers. In comparison with other microservers which have similar hardware specifications of KOSMOS, it was observed that KOSMOS was superior in all CloudSuite benchmark applications. KOSMOS also showed higher performance than Intel Xeon CPU-based servers in an offline application. KOSMOS reduced completion time during executing Graph Analytics by 30.3% and 72.3% compared to two Intel Xeon CPU-based servers in an experimental configuration of multiple nodes in KOSMOS.

최근 들어 디스플레이 장치의 크기가 커지는 경향이 있고 스마트폰으로 사진을 촬영하는 경우가 일상화되어 있어, 높은 해상도의 사진을 스마트폰으로 촬영할 필요성이 커지고 있다. 그러나 스마트폰과 같이 카메라의 렌즈 크기가 제한된 경우에는 사진의 해상도를 높이는 것에 물리적인 한계가 있다. 본 논문은 스마트폰 카메라와 같이 작은 크기의 렌즈를 사용하는 경우에도 사진의 해상도를 높이기 위한 기술에 관한 것이다. 스마트폰을 이동시키면서 복수의 사진을 촬영하고 이 사진들을 하나의 사진으로 합성하여 해상도를 높이는 것이다. 우선적으로 2차원 사진을 대상으로 스마트폰 을 수평으로 이동하면서 2장의 사진을 촬영하였다. OpenCV를 이용하여 카메라 매트릭스의 추정, 호모그패피 역변환 등의 과정을 수행하였고, 한 장의 사진으로 합성하여 해상도가 향상되었다. 여러 장의 시험 사진 상의 사선이나 원호 등의 부분에서 해상도가 향상되는 것을 확인하였다.

Recently, as the size of display devices tends to increase and taking pictures with smart phones has become commonplace, the need for taking high-resolution pictures with smart phones is increasing. However, when the lens size of a camera is limited, such as in a smartphone, there is a physical limit to increasing the resolution of a photo. This paper is about a technique for increasing the resolution of a picture even when using a small-sized lens like a smartphone camera. It is to take multiple pictures while moving the smartphone, and to increase the resolution by combining these pictures into one picture. First of all, two pictures were taken while moving the smartphone horizontally for the 2D picture. Processes such as camera matrix estimation, and homograph inverse transformation were performed using OpenCV, and the resolution was improved by synthesizing one picture. It was confirmed that the resolution was improved in parts such as oblique lines or arcs on several test pictures.

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으 로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

In this paper, an intelligent CCTV was designed and experimentally developed by using an IOT device, Raspberry Pi, and artificial intelligence technology. Object Detection technology was used to detect the number of people on the CCTV screen, and Action Detection technology provided by OpenPose was used to detect emergency situations. The proposed system has a structure of CCTV, server and client. CCTV uses Raspberry Pi and USB camera, server uses Linux, and client uses iPhone. Communication between each subsystem was implemented using the MQTT protocol. The system developed as a prototype could transmit images at 2.7 frames per second and detect emergencies from images at 0.2 frames per second.

본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니 라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자 를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하 였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.

This paper proposes a method for detecting smoking behavior in images using artificial intelligence technology. Since smoking is not a static phenomenon but an action, the object detection technology was combined with the posture estimation technology that can detect the action. A smoker detection learning model was developed to detect smokers in images, and the characteristics of smoking behaviors were applied to posture estimation technology to detect smoking behaviors in images. YOLOv8 was used for object detection, and OpenPose was used for posture estimation. In addition, when smokers and non-smokers are included in the image, a method of separating only people was applied. The proposed method was implemented using Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU in Python, and it was found that the smoking behavior was perfectly detected in the given video as a result of the test.

현재의 인공지능에서 사용되는 자연어 처리 모델은 거대하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것은 여러 가지 어려움들을 야기하고 있다. 이런 어려움을 해결하기 위한 방법으로 메모리를 적게 사용해 처리의 효율성을 개선하 는 방법을 제안하고 제안된 모델의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능평가를 위해 적용한 기법은 BERT[1] 모델의 어텐션 헤드 개수와 임베딩 크기를 작게 조절해 큰 말뭉치를 나눠서 분할 처리 후 출력값의 평균을 통해 결과를 산출하였다. 이 과정에서 입력 데이터의 다양성을 주기위해 매 에폭마다 임의의 오프셋을 문장에 부여하였 다. 그리고 모델을 분류가 가능하도록 미세 조정하였다. 말뭉치를 분할 처리한 모델은 그렇지 않은 모델 대비 정확도가 12% 정도 낮았으나, 모델의 파라미터 개수는 56% 정도 절감되는 것을 확인하였다.

The natural language processing models used in current artificial intelligence are huge, causing various difficulties in processing and analyzing data in real time. In order to solve these difficulties, we proposed a method to improve the efficiency of processing by using less memory and checked the performance of the proposed model. The technique applied in this paper to evaluate the performance of the proposed model is to divide the large corpus by adjusting the number of attention heads and embedding size of the BERT[1] model to be small, and the results are calculated by averaging the output values of each forward. In this process, a random offset was assigned to the sentences at every epoch to provide diversity in the input data. The model was then fine-tuned for classification. We found that the split processing model was about 12% less accurate than the unsplit model, but the number of parameters in the model was reduced by 56%.

최근 인공지능, 빅데이터, IOT 등 IT 기술에 대한 서비스 활용도가 높아짐에 따라 방대한 데이터와 이를 처리하 는 IT 인프라 자원의 효율적인 관리를 위해 클라우드 컴퓨팅을 도입하여 인프라 비용을 효율화하면서 안정적이고 신뢰 성 있는 정보서비스 제공을 위한 노력이 계속되고 있다. 본 논문은 전체 1,750여개의 클라우드 시스템을 운영중인 기업 의 클라우드 시스템에서 전국 360개 지점 426개 시스템을 대상으로 클라우드 도입 전과 도입후의 운영결과를 시스템 장애 관점에서 비교분석 하였으며, 분석 결과 장애건수, 장애유형, 서비스 중단 시간 등을 종합할 때 클라우드 도입이 서비스 연속성을 확보하는데 유의미한 결과를 얻었다. 이 결과를 통해 클라우드 도입으로 서비스 연속성 확보를 기대하 는 기업에게 의미 있는 시사점을 제공 할 것으로 기대한다.

As service utilization for IT technologies such as artificial intelligence, big data, and IOT has recently increased, cloud computing has been introduced to efficiently manage vast amounts of data and IT infrastructure resources that process them to provide stable and reliable information services while streamlining infrastructure costs. Efforts for this are ongoing. This thesis compares and analyzes the operation results before and after cloud adoption in terms of system failures for 426 systems at 360 branches nationwide in cloud systems of companies operating a total of 1,750 cloud systems. As a result of the analysis, the number of failures and failure types , service downtime, etc., the introduction of the cloud yielded significant results in securing service continuity. Through this result, it is expected to provide meaningful implications to companies expecting to secure service continuity by adopting the cloud.

요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있는 위험한 요소로 질환이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 우울증 및 심장병 환자에게는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 심전 도 및 산소포화도, 뇌파 분석 기능을 이용해서 우울증 위험환자 및 자살 위험환자를 조기에 판단하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 분석하기 위해서, 심장병 가설데이터를 수립해서, 심장병 위험환자를 판단하는 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, 심장병 발생 예측을 을 10% 이상 향상하게 시키기 위해서, 퍼지 추론을 사용하는 모의실험을 수행하였다.

Nowadays, the number of patients committing suicide due to depression and stress is rapidly increasing. In addition, if stress and depression last for a long time, they are dangerous factors that can cause heart disease, brain disease, and high blood pressure. However, no matter how modern medicine has developed, it is a very difficult situation for patients with depression and heart disease without special drugs or treatments. Therefore, in many countries around the world, studies are being actively conducted to determine patients at risk of depression and patients at risk of suicide at an early stage using electrocardiogram, oxygen saturation, and brain wave analysis functions. In this paper, in order to analyze these problems, a computer simulation was performed to determine heart disease risk patients by establishing heart disease hypothesis data. In particular, in order to improve the predictive rate of heart disease by more than 10%, a simulation using fuzzy inference was performed.

SMPS(Switched Mode Power Supply, 전력공급장치) 회로설계 시 특별한 고찰 없이 지나치기 쉬운 부분이 스너버(snubber) 회로이다. 그러나 스너버(snubber) 회로에 따른 SMPS의 성능저하 및 SET 전체에 미치는 영향은 결 코 무시할 수 없다. 또한 스위칭시 피크치 전압과 전류로부터 소자를 보호하고 on/off 스위칭시 손실을 줄여주기 위하여 스위치 양단에 스너버(snubber) 회로를 부가해준다. 따라서 본 논문에서는 스너버(snubber) 회로에 대한 충분한 이해 를 위해 이론적 해석 및 실제 회로설계 때 설계자가 응용할 수 있는 실험식을 정리하여, 스너버(snubber) 회로의 최적화 를 도모하고자 한다.

When designing a SMPS(Switched Mode Power Supply) circuit, a part that is easily overlooked without special consideration is a snubber circuit. However, the performance degradation of the SMPS due to the snubber circuit and the effect on the entire SET cannot be ignored. In addition, a snubber circuit is added to both ends of the switch to protect the device from peak voltage and current during switching and to reduce loss during on/off switching. Therefore, in this paper, for a sufficient understanding of snubber circuits, theoretical analysis and experimental formulas that can be applied by designers during actual circuit design are arranged to promote optimization of snubber circuits.

SRM의 특성 중 비선형성으로 인해 최대토크 및 최소 토크 맥동 형성을 위한 적정 운전이 어렵다. 또한 고정 스위칭각 제어 때 속도 가변에 따른 토크 형성이 불안정하여 효율을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 속도 가변에 따른 능동적인 스위칭각 제어가 필요하다. 본 논문에서는 SRM의 비선형성으로 인한 문제점으로부터 선행각 (Advance angle)의 자동제어에 의한 토크 리플 저감과 이에 따른 출력 토크 향상에 의한 구동 성능개선을 위한 방법에 대해 모색하였다. 또한 히스테리시스 전류제어기 성능에 따른 스위칭 가변으로 인한 SRM의 최적 운전에 대해 살펴보았다.

Among the characteristics of SRM, due to nonlinearity, it is difficult to properly operate to form maximum torque and minimum torque pulsation. In addition, in the case of fixed switching angle control, torque formation according to speed variation is unstable, thereby reducing efficiency. Therefore, active switching angle control according to speed variation is required. Therefore, active switching angle control according to speed variation is required. In this paper, a method for improving driving performance by reducing torque ripple by automatic control of the advance angle and increasing output torque was sought from the problem caused by the nonlinearity of the SRM. In addition, the optimal operation of SRM due to the switching variable according to the performance of the hysteretic current controller was examined.

프로파일링 기반 추천 서비스는 이용자 측면에서는 개인에게 특화된 콘텐츠를 쉽게 접근하는 편의를 제공하고, 기업 측면에서는 중요한 수익모델을 제공하고 있다. 이러한 추천 서비스의 효용에도 불구하고, 개인정보 침해 문제, 소비 자 선택권 제한 등의 이슈가 대두되고 있어, 프로파일링 추천 서비스에 대한 일정한 규제 움직임이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 규제 실효성 및 부작용에 대한 면밀한 검토 없이 규제를 도입할 경우, 글로벌 시장에서 국내 기업의 경쟁력 약화라는 우려가 확산되고 있다. 본 연구는 프로파일링 기반 추천 서비스를 제공하는 기업들이 규제 움직임을 어떻게 인식하고 있는지를 조사하여 체계적으로 분석하였다.

Profiling-based recommendation services provide the convenience of easily accessing specialized content for individuals on the user side and provide an important profit model on the corporate side. Despite the utility of these recommendation services, the issues such as personal information infringement and restrictions on consumer options are emerging, and certain regulatory movements for profiling recommendation services are actively underway. Under the circumstance, there are concerns that the introduction of regulations without a close review of regulatory effectiveness and side effects will weaken the competitiveness of domestic companies in the global market. This study systematically analyzed how companies providing profiling-based recommendation services perceive the corresponding regulations.

본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n2)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고 리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 Tc = 1,4,3,2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(rw(u,v))를 최소화시키는 방법으로 min rw(u,v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익 금에 대한 외국 소득세(r fi)를 최소화시키는 min r fi(u,v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.

This paper suggests O(n2) polynomial time heuristic algorithm for corporate tax structure optimization problem that has been classified as NP-complete problem. The proposed algorithm constructs tax tree levels that the target holding company is located at root node of Level 1, and the tax code categories(Tc) 1,4,3,2 are located in each level 2,3,4,5 sequentially. To find the maximum tax-relief path from source(S) to target(T), firstly we connect the minimum witholding tax rate min f fi(u,v) arc of node v point of view for transfer the profit from u to v node. As a result we construct the spanning tree from all of the source nodes to a target node, and find the initial feasible solution. Nextly, we find the alternate path with minimum foreign tax rate min r fi(u,v) of v point of view. Finally we choose the minimum tax-relief path from of this two paths. The proposed heuristic algorithm performs better optimal results than linear programming and Tabu search method that is a kind of metaheuristic method.

본 논문은 지금까지 NP-완전 문제로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 집합피복 문제에 대해 선형시간으로 해를 구할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 지금까지는 최대로 피복할 수 있는 집합을 선택하는 휴이스틱 탐욕 알고리즘 만이 알려져 있다. 반면에 제안된 알고리즘은 최대 원소 수 2순위 또는 3순위까지의 노드들 k개를 대상으로 포함-배제 원리 규칙을 적용하여 N개의 노드 모두를 피복하는 피복집합을 구하고, 이들 중 최소 피복집합을 선택하는 경쟁 알고리 즘이다. 제안된 알고리즘은 욕심쟁이 알고리즘이 최적 해를 얻지 못하는 단점을 보완하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 응용 사례들에 적용한 결과 O(kn2)의 다항시간으로 최적 해를 얻었다.

This paper proposes an algorithm that can obtain a solution with linear time for a set cover problem(SCP) in which there is no polynomial time algorithm as an NP-complete problem so far. Until now, only heuristic greed algorithms are known to select sets that can be covered to the maximum. On the other hand, the proposed algorithm is a competitive algorithm that applies an inclusion-exclusion principle rule to N nodes up to 2nd or 3rd in the maximum number of elements to obtain a set covering all k nodes, and selects the minimum cover set among them. The proposed algorithm compensated for the disadvantage that the greedy algorithm does not obtain the optimal solution. As a result of applying the proposed algorithm to various application cases, an optimal solution was obtained with a polynomial time of O(kn2).

21세기 현대사회에 있어서 이차전지 배터리(Battery)를 이용한 휴대용 전자제품은 계속해서 경량, 소형화되어가 는 추세 속에서 있다. 그리고 이러한 추세와 더불어 우리는 몸에 착용할 수 있는 전자 장비를 이용하여 하루 일상생활에 서 정보를 수집, 공유하는 4차 산업혁명 시대에 활동하고 있다. 따라서 소형 가전제품 및 디지털 기기를 사용하면서 재충전할 수 있는 이차전지 배터리의 역할은 점점 더 중요하게 증가하고 있다. 이러한 증가와 더불어 이차전지 배터리 성능시험은 특성, 수명, 고장진단, 재활용 등의 다양한 시험방법을 요구하고 있으며 있다. 또한 배터리의 안전과 적절한 기능을 보장하기 위한 배터리 테스트 시스템 구축과 이에 따른 지침 및 올바른 기본지식이 고려되고 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 성능과 직접으로 연결된 시나리오별 충방전에 따른 이차전지 리튬이온(Li-ion) 배터리의 특성에 대해 살펴보고자 한다.

In the modern society of the 21st century, portable electronic products using secondary batteries are continuously becoming lightweight and miniaturized. And along with this trend, we are active in the era of the Fourth Industrial Revolution, where we collect and share information in our daily lives using wearable electronic devices. Therefore, the role of secondary batteries that can be recharged while using small home appliances and digital devices is increasingly important. Along with this increase, secondary battery performance tests require various test methods such as characteristics, lifespan, failure diagnosis, and recycling. In addition, the construction of a battery test system to ensure the safety and proper functioning of the battery, along with guidelines and correct basic knowledge are being considered. Therefore, in this paper, we will examine the characteristics of the secondary battery Li-ion battery according to the charging and discharging scenarios directly connected to the performance of the battery.

우리나라는 현재 65세 이상 인구가 약 15%에 이르는 고령화 사회이다. 이에 따라 현재 정부에서는 여러 가지 대책을 마련하고 있지만, 줄어들기 보다는 오히려 빠르게 증가하고 있는 문제가 바로 노인 교통사고이다. 당장 여러 매체 에서도 바로 확인을 할 수 있을 정도로 많이 증가하였고, 현재 교통사고로 숨지거나 다치는 노인이 하루 평균 약 110명, 한 해 약 4만 여명에 달하고 있고, 경찰청의 발표에 따르면 5년 전 보다 노인 교통사고 발생률이 25% 가량 증가하였음 을 발표한 바 있다. 이러한 노인 교통사고에 대하여 본 논문은 빅 데이터 분석, R 프로그래밍 언어를 통하여 노인 교통사 고를 분석하여, 노인 교통사고의 주된 원인과 이를 방지할 수 있는 대책이 필요한 지역을 제시하고자 한다.

Korea is currently an aging society with a population of about 15 percent over the age of 65. Accordingly, the government is currently working on a number of measures. However, the problem that is rapidly increasing rather than decreasing is the traffic accident of the elderly. It has increased so much that we can check it out in multiple media right away. An average of 110 elderly people die or are injured in traffic accidents a day, or about 40,000 a year. The National Police Agency reported a 25 percent increase in elderly traffic accidents from five years ago. This paper analyzes traffic accidents of senior citizens through the Big Data analysis and R programming language to present the main causes of traffic accidents of senior citizens and areas where measures are needed to prevent them.

게임 오브젝트의 상속 및 여러 가지의 컴포넌트를 이용하여 시스템 아키텍처의 시각화, 우수한 코드 재사용 및 빠른 프로토타이핑이 가능하다. 반면에 객체는 게임 오브젝트와 컴포넌트 간의 높은 대기 시간, 정적 형변환과 널 포인터 등의 많은 참조에 의존하기 마련이다. 게임 제작시에 여러 클래스에 대한 객체의 의존도를 낮추고 코드의 재사용이 가능 하도록 설계하는 것은 중요한 일이다. 따라서 의존성 주입(Dependency Injection)과 GoF(Gang of Four)가 제안한 디자인 패턴들을 적용하여 클래스의 모듈성을 더욱 높일 수 있도록 게임을 설계하였다. 이러한 의존성은 게임 오브젝트 의 속성이고 주입은 초기화 패스에서만 발생하므로 게임 루프에서 성능 저하나 성능 페널티는 미세하다. 따라서 본 논문 에서는 서바이벌 게임의 설계와 구현에 있어서 API(Application Programming Interface)를 효과적으로 재사용하는 효율적인 설계방법을 제안하였다.

Game object inheritance and multiple components allow for visualization of system architecture, good code reuse, and fast prototyping. On the other hand, objects are more likely to rely on high latency between game objects and components, static casts, and lots of references to things like null pointers. Therefore, It is important to design a game in such a way so that the dependency of objects on multiple classes could be reduced and existing codes could be reused. Therefore, we designed the game to make the classes more modular by applying Dependency Injection and the design patterns proposed by the Gang of Four. Since these dependencies are attributes of the game object and the injection occurs only in the initialization pass, there is little performance degradation or performance penalty in the game loop. Therefore, this paper proposed an efficient design method to effectively reuse APIs in the design and implementation of survival games.

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로 서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템 으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시 간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시 킬 수 있다.

As the manufacturing paradigm shifts, various collaborative robots are creating new markets. Demand for collaborative robots is increasing in all industries for the purpose of easy operation, productivity improvement, and replacement of manpower who do simple tasks compared to existing industrial robots. However, accidents frequently occur during work caused by collaborative robots in industrial sites, threatening the safety of workers. In order to construct an industrial site through robots in a human-centered environment, the safety of workers must be guaranteed, and there is a need to develop a collaborative robot guard system that provides reliable communication without the possibility of dispatch. It is necessary to double prevent accidents that occur within the working radius of cobots and reduce the risk of safety accidents through sensors and computer vision. We build a system based on OPC UA, an international protocol for communication with various industrial equipment, and propose a collaborative robot guard system through image analysis using ultrasonic sensors and CNN (Convolution Neural Network). The proposed system evaluates the possibility of robot control in an unsafe situation for a worker.