대형 구조물의 넓은 영역에 분포된 변형률이나 온도를 모니터링하기 위하여 광섬유 FBG(fiber Bragg grating:브래그 격자) 탐촉자를 사용하는 광섬유 FBG 센서가 사용된다. 본 논문에서는 광섬유 한개의 라인에 다수의 FBG 탐촉자를 사용하기 위하여 시간 분할 다중화와 파장 분할 다중화를 복합화한 다중화 기술을 제안한다. 일반적으로 광섬유 FBG 센서는 기본적으로 파장 분할 다중화 방식으로 작동되므로 본 연구에서는 시간 분할 다중화에 대한 특성을 고찰한다. 광섬유에 직렬로 연결된 FBG 탐촉자들의 반사도에 따른 반사광의 세기와 그 위치를 이론적으로 계산하고 실험결과와 비교한다. 이론적인 계산에 따르면 5개의 FBG 탐촉자의 반사도를 적절하게 선정함에 의하여 한개의 광섬유 라인에 설치하여 각각의 FBG 탐촉자에서 되돌아오는 반사광의 세기를 균일하게 얻을 수 있음을 확인한다. 이러한 결과를 실험으로 확인하기 위하여 반사도가 13%, 16%, 25%, 40%, 80%인 FBG 탐촉자를 제작하고, 시간 영역에서 각각의 FBG 탐촉자에서 되돌아오는 반사 신호를 관찰한다. 실험 결과는 신호잡음의 영향으로 이론적인 결과와 차이가 있지만, 복합 다중화 기법의 사용 가능성을 증명하는 5개의 FBG 탐촉자의 반사 신호를 모두 보인다.
수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.
양전자방출단층촬영기기(positron emission tomography, PET)의 공간분해능 향상을 위한 반응 깊이를 측정하는 검출기를 설계하였다. 섬광 픽셀 배열이 두 층으로 구성되며, 층 사이에는 감마선 이벤트를 통해 발생된 빛을 각 층별 서로 다른 분포로 만들기 위해 광가이드를 삽입하였다. 광가이드는 4개로 구성되며 하나의 광가이드는 2 × 2 배열의 섬광 픽셀과 연결되도록 설계하였다. 위층에서 발생된 빛은 광가이드를 통해서 더 넓은 분포로 광센서로 이동되며, 아래층에서 발생된 빛은 위층보다 좁은 분포로 광센서에 입사한다. 서로 다른 분포에 의해 광센서에서 획득되는 신호를 바탕으로 평면 영상을 재구성하면 층별 서로 다른 위치에 섬광 픽셀이 영상화된다. 이를 검증하기위해 섬광체내에서 빛의 거동을 모사하는 DETECT2000 시뮬레이션 툴을 사용하였다. 섬광 픽셀 배열과 광가이드 및 광센서로 이루어진 검출기를 설계하여, 모든 섬광 픽셀에서 감마선 이벤트를 발생시켜 평면 영상을 획득하였다. 그 결과 위층과 아래층은 서로 다른 위치에서 영상화되었으며, 완벽히 구별되는 것을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 PET에 적용할 경우 보다 향상된 공간분해능을 통해 영상의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
높은 초당 프레임 속도와 낮은 영상지연을 갖는 동영상 엑스레이 디텍터의 요구조건을 만족하기 위해서는 픽셀내 포토다이오드와 금속 배선간 중첩 영역의 기생정전용량을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 리드아웃 박막트랜지스터, 리셋 박막트랜지스터, 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스TM(duoPIXTM) 동영상 엑스레이 영상센서를 처음으로 제시하였다. 이후 150 × 150 mm2 영상영역, 73 ㎛ 픽셀 크기, 2048 × 2048 해상도(4.2 M pixels), 최대 초당 50 프레임의 특성을 갖는 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터를 제작하여 초당 프레임 속도, 감도, 노이즈, MTF, 영상지연과 같은 엑스레이 영상 성능을 기존 엑스레이 영상센서를 적용한 동영상 엑스레이 디텍터와 비교 평가하였다. 평가 결과 이전 연구에서 기대했던 것과 같이 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터가 기존 동영상 엑스레이 디텍터 대비 모든 특성에서 우위의 성능을 보여 주었다.
본 논문은 몸 전체의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 모션 캡처링 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하고 공간상에서 각 분절의 방위각을 계산하여 3차원 모션캡처를 수행하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, 2.56도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
스마트폰에 탑재된 다양한 종류의 센서들을 활용하여 사용자의 상태나 사회활동 및 주변 환경을 모니터링하는 스마트폰 센싱 시스템에서 특정 지역의 데이터가 손실되는 문제는 피할 수 없다. 다수의 사용자를 대상으로 사전에 정의해 놓은 조건이 만족할 때 센서로부터 측정된 값을 서버로 전송하는 기회기반 센싱 기법에서는 이러한 데이터 손실 문제가 더 심화된다. 본 논문에서는 수집된 데이터의 품질 저하 문제를 해결하기 위해 스마트폰 센싱의 특성을 고려한 손실 데이터 추정 모델을 제안한다. 제안된 추정 모델에서는 데이터의 시공간적 상관관계를 고려할 뿐만 아니라 신뢰도가 높은 데이터를 제공하는 참여자의 우선순위를 높임으로써 향상된 추정 값을 도출하도록 설계하였다. 또한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 기법들에 비해 높은 신뢰도를 보이는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 디지털 콘텐츠와 물리적 미디어가 유기적으로 결합할 수 있는 가능성을 모색하고자, 입출력 일체화 개체인 'I/O 셀(Cell)'과 그 집합체인 '텐저블 게임 콘솔(Tangible Game Console)'을 개발하였다. I/O 셀은 여러 종류의 센서와 액츄에이터가 하나의 물리적 노드 내에 통합되어 있는 개체로, 이 I/O 셀 다수를 집적하면 다양한 크기와 용도의 엔터테인먼트 미디어를 구성하는 것이 가능하다. 그 중 하나로 개발된 텐저블 게임 콘솔은 일종의 센서-액츄에이터 집합체로 셀들 사이의 연계를 통해 다양한 물리적 정보를 인식하고 표현할 수 있다. 텐저블 게임 콘솔은 기존 게임 콘텐츠의 주요한 표현 수단이었던 이미지와 텍스트 정보 대신에 물리적 정보를 통해 게임 콘텐츠를 구성하며, 조작대상과 조작수단이 일체화되어 있고, 또한 음악, 퍼즐, 액션 등 다양한 장르의 게임 콘텐츠가 적용 가능하다는 특징을 가지고 있다. 텐저블 게임 콘솔에서는 불, 바람, 물, 생명체 등의 물리적 현상을 형상/움직임/소리/빛 등을 통해 재현하며, 사용자는 이를 때리기/바람불기/흔들기/기울이기 등의 직접적인 조작을 통해 체험할 수 있다. 또한 물리적인 상호작용 과정이 일정한 게임 규칙을 가지고 구성되어 있어 지속성 있는 놀이 경험을 제공한다. 본 연구에서는 텐저블 게임 콘솔의 콘텐츠로 음악, 액션, 대전게임 등을 개발하였으며, 이 콘텐츠들의 놀이경험을 평가함으로써, 텐저블 게임 콘솔의 발전 가능성을 확인하였다.
다수의 노드로 구성된 무선센서네트워크는 Ad-hoc 방식으로 노드간 통신이 이루어지며, 센싱데이터는 베이스노드로 취합되어진 후 Host PC에 의해 처리되어지게 된다. 하지만 Ad-hoc 방식의 네트워크는 잘못된 라우팅 정보를 전달하거나 데이터를 중간에 소실 및 변경시키는 싱크홀 공격에 대해 취약할 수밖에 없다. 이러한 싱크홀 공격은 네트워크의 오버헤드를 가중시키고 전체 네트워크의 배터리 소모를 가속화 시켜 전체 네트워크의 수명을 단축시키고 또한 다른 공격을 적용하기가 용이하므로 싱크홀 공격에 대한 대응방법은 신중하게 고려되어져야 한다. 본 논문은 이러한 싱크홀 공격이 일어났을 때 공격노드와 주변의 공모노드를 검출해 낼 수 있는 Hop-depth 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 홉 깊이가 변경되는 공격의심 노드들을 검색한 후 주변의 공모노드의 경로 값을 재계산한 후 실제 공격이 이루어지는 노드를 검출해 낸다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 NS2를 사용하여 이루어 졌으며 원 공격노드 검출성공률, 양성오류율 및 음성오류율, 에너지 소비효율 값을 비교분석하였다.
기존의 순환여과식 양식장에서는 전문 인력의 부족, 수입 측정 장비에 대한 높은 의존도 등으로 인하여 많은 어려움을 격고 있다. 이에 본 논문에서는 최신 IoT기술을 적용한 광학식 센서(pH, DO)를 이용하여 양식장 수조 내 오염도를 빠른 시간내에 측정할 수 있는 자동 수질 측정 시스템을 구현하고자 한다. 기존 시스템의 문제점은 양식장 수조를 사람이 일일이 확인하거나, 측정 장비를 수조 속에 넣고 직접 측정을 하여 물고기의 생육에 좋지 않은 영향을 주는 것이다. 본 논문에서는 시스템은 측정 장비를 수조 속에 담그지 않고 간접 측정을 하는 방식을 제안하고 염분 및 다수의 오염 물질이 포함된 환경에서도 양식장 내의 물고기의 생육에 영향을 주지 않고 지속적인 측정이 가능한 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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