최근 컴퓨터 및 통신기술의 적극적인 결합에 따른 생산 시스템의 자동화 및 지능화가 급속하게 진행됨에 따라, 자동화 시스템의 핵심 요소 중 하나인 스마트 센서를 내장한 필드 장치들의 수도 급격하게 증가하고 있으며 이들을 통합 관리할 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 엔코더의 위치 데이터 센싱 기능과 CANopen 프로토콜을 결합한 스마트 엔코더 구조를 제안하고, 복수 개의 엔코더를 CAN 네트워크를 통해 동시에 관리, 모니터링할 수 있는 시스템 구조를 설계, 구현하였다. 구현한 시스템의 성능과 기능적 동작은 상용 엔코더와의 비교 실험과 CANopen 호환성 테스트를 이용하여 검증하였다.
약초 천궁의 원산지를 판별하기 위하여 SAW 친서가 내장된 GC로 구축된 시스템을 이용하여 휘발성 성분을 분석하였다. 사용된 시료는 별도의 전처리 과정 없이 분석되어, 30초 이내에 얻어진 크로마토그램을 $VaporPrint^{TM}$ 이미지 소프트웨어를 사용하여 패턴화하였으며 패턴인식을 통하여 비교한 결과, 수입산 천궁과 국내산 천궁의 패턴이 뚜렷하게 차이를 나타냄으로 원산지 판별을 할 수 있었다.
사물인터넷(Internet of Things:IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 스마트 홈, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 미세먼지 등 대기 오염 정보에 대한 관심이 높아짐에 따라 IoT 기술을 기반으로 날씨 정보, 대기 오염 정보를 제공하는 앱이 개발되고 있다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 시각적인 대기 오염 및 날씨 정보를 제공하고 이를 활용하여 가전 자동화 등의 유용한 서비스를 개발함을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 IoT 기술을 기반으로 하여 대기 오염 정보를 이용한 가전 자동화, 메시지 및 알람, 시각적인 대기 오염 정보 및 날씨 정보를 제공하는 스마트 서비스를 설계, 구현하였다.
사물 인터넷은 가전제품, 모바일 장비, 웨어러블 컴퓨터와 같은 다양한 사물에 각종 센서와 통신기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로, 네트워크로 연결된 사물의 상태를 다양한 데이터로 분석 및 관리할 수 있다. 반면에 본 논문은 우리가 일상생활에서 구매한 다양한 상품의 유통기한을 체계적으로 관리하기 위해서 안드로이드 기반의 바코드를 이용한 상품 관리 앱 개발을 제안한다. 따라서 개별 상품들은 모바일 기반의 바코드로 인식되고 카테고리별로 분류된다. 그리고 유통기한 알림정보 서비스를 지원함으로서 상품의 효율적인 관리를 수행할 수 있다.
우리나라의 1인 가구 비중은 증가하고 있으며 여성이나 노인들의 위험 상황에 지원하기 위한 시회적인 요구가 증가하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 누구나 모션 센서가 내장된 핸드폰을 가지고 있으며 범죄나 건강상의 응급 상황에 핸드폰의 간단한 동작을 통해 병원의 응급센터나 경찰에 신고하는 체계적인 방법이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 모바일 앱의 백그라운드 상태에서 사용자의 모션 인식을 통해 응급 신고 처리를 위한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추가된 하드웨어 없이 비용이 저렴하고 간단한 손동작으로 실내와 실외 환경에서 응급 처치 서비스를 제공한다.
스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.
최근 스마트 폰과 같은 무선 모바일 기기 사용량의 증가 때문에 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 실외 위치 측위는 무선 모바일 기기에 내장된 GPS를 이용할 수 있다. 하지만 일반 건물보다 규모가 큰 대형 크루즈선의 실내 같은 곳에서는 GPS 사용이 불가능하므로 실내 환경에 적합한 위치 측위 방식을 고려하여야 한다. Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 실내의 여러 곳에 설치 되어 있어서 추가로 Wi-Fi의 설치과정을 거치지 않아도 되고, 다른 무선 센서 기기와 비교하면 비교적 싼 가격을 가진다. 본 논문에서는 Wi-Fi의 신호를 이용하여 실내에서 의미 있는 공간을 인지하는 베이지안 알고리즘을 소개한다.
지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.
본 연구에서는 BLDC 모터 2축 동시 제어를 위해 듀얼코어 프로세서를 이용하여 제어기를 설계하였다. 제어기의 중앙처리 장치로는 TI사의 최신 듀얼코어 DSP인 TMS320F28377D를 사용하였고, BLDC 모터는 고신뢰성을 가지고 있는 레졸버(Resolver) 위치 및 속도센서 내장형 모터로 선정하였다. 구동기는 IPM(SCM1245MF)을 이용하여 설계하였다.
4차 산업 혁명에 맞춰 빠르게 발전하고 1990년대부터 등장하기 시작했던 '인텔리전트 빌딩'이 다시 주목을 받고 있다. 센서와 컴퓨터가 내장된 사물들이 인터넷으로 연결되어 각종 서비스를 제공하여 환경을 변화시키고 삶이 편해지고 있다. 그럼에도 불구하고 편리함을 추구하는 기존 기술 들은 대기업들이 주를 이루어 관리를 하게 되고 있고 유지 보수비용이 많이 들어 스마트 기기에 능숙하지 않은 부분도 있어 본 논문은 보다 기존의 IOT 기술보다 유지 보수비용의 절감과 손쉬운 접근방식을 제공한다. 본 논문인 '구글 어시스턴트를 이용한 스마트 홈 제어'는 집 전체를 제어하여 조명, 냉난방, 환기 등을 조절하고 무단 침입자를 감지하며 경고음을 알려주는 것이다. 예를 들어 집 주인이 외출을 하였는데 가스렌지의 불을 안 끄고 나왔거나 조명을 안 끄고 나왔는데 집을 다시 들어가기 어려운 상황일 때 핸드폰으로 버튼 하나만 누르면 제어가 된다. 본 논문의 목적은 집안의 화재나 전기 요금절감을 위하고 편리한 삶을 추구하고자 개발 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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