최근들어 가전시장에서 융합기술을 이용한 제품 차별화는 소비자로부터 많은 호응을 얻고 있다. 그러나 에어컨 제품은 기계적 운영에서 센서와 플랫폼이 결합된 인공지능을 위한 융합기술이 적용하는 초기단계에 있어서 많은 연구개발이 필요한 분야이다. 본 논문에서는 IR-UWB 기술을 이용한 비접촉 방식의 생체신호(호흡수, 이동) 수집기술을 개발하였다. 생체신호를 이용하여 사용자의 위치에 따라 에어컨 방향을 제어한다. 또한 최적의 수면 환경을 제공하기 위해 수면상태를 모니터링 한다. 감성조명과 ASMR은 안락하고 감성적인 삶의 공간을 제공하기 위해 개발되었다. 그리고 개발된 융합기술을 기반으로 편리하고 안락한 휴식공간을 제공하는 지능형 스마트 에어컨 서비스 플랫폼을 제안하였다.
연구목적: 노후화된 발전기의 지속 가능한 운영을 위하여 효율적이며, 안전한 운영이 중요하다. 효율적 운영이란 경제적 관점이며, 안전한 운영은 발전 설비의 치명적 사고 발생에 대한 발생 이전의 사전 조치를 말한다. 그러므로 발전기의 지속가능 운영 모니터링을 위하여 관련된 센서 설치와 이를 기반으로 지속 가능에 대한 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 연구방법: 전기와 열에 대한 수요 예측, 엔진의 성능과 이상을 탐지하는 예측, 그리고 재 난 안전에 대한 예측 모델을 제시하였다. 이를 위하여 필요한 센서를 정의하였으며, 이를 기반으로 예측 모델을 각각 개발하여 수행하였다. 연구결과: 수요 예측 모델은 기존의 79%에서 90% 이상으로 예측 정확도를 향상시켰으며, 다른 2개 모델도 시스템의 지속가능한 안정적 운영을 지원하였다. 결론: 노후화된 발전설비의 지속가능 운영을 지원하기 위한 3가지 종류의 예측 모델을 개발하고 이를 제이비주식회사의 발전 설비에 실제 적용하여 운영하고 있다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
화재 발생으로 인한 피해 및 영향에 관해 국내에서의 연구는 미비한 상태이다. 따라서 화재 발생에 따른 연기 농도를 측정하기 위한 기기를 개발함으로 연기가 주변 지역으로 확산될 경우의 농도를 측정하고자 한다. 본 논문에서 제안한 공기질 측정 시스템은 기존의 측정기와는 달리 CO, CO2, NOx VOCs, NH3 등 총 5가지의 가스를 동시에 측정할 수 있고, 센서보호 알고리즘을 통해 높은 내구 수명을 갖는다. 또한, 모니터링 프로그램을 통해 실시간 가스 변화량을 측정하는 시스템을 구성하였다. 상용 가스 분석기와의 비교를 통해 가스농도 측정의 신뢰성을 확보하였으며, 실내 및 실외 화재실험을 통해 발화점 주변에 존재하는 가스농도 평가를 실시하여 신뢰성이 높은 데이터를 얻을 수 있음을 확인하였다.
사물인터넷 기술은 모든 사물을 인터넷에 연결하고 상호 작용하는 지능형 서비스로 군사지역의 탐색 목적은 물론 산업시스템에서의 디바이스 관리, 공정 관리, 비인가 지역의 모니터링 등 다양한 분야에 활용 가능한 기술이다. 하지만, 모든 기기들이 인터넷에 연결됨에 따라, 보안 취약점을 이용하는 다양한 공격으로 경제적 손실이나 개인정보 유출 등 다양한 피해를 발생 시키고 있으며, 추후 의료 서비스나 군사적 목적의 취약점 공격을 이용할 경우 인명 피해까지 발생할 수 있다. 따라서, 제안하는 논문에서는 통신 과정에서 해시체인 기반의 S/Key기술을 적용하여 디바이스간 상호인증과 키 생성과 갱신 등의 시스템을 도입함으로서 다양한 보안위협에 대응할 수 있는 상호인증 방법에 대해 연구 하였다. 제안하는 프로토콜은 이기종간 보안 통신에 적용 가능하며, IoT 환경에서 잘 알려진 공격인 재사용 공격, 중간자 공격, 데이터 무결성 등에 안전함을 확인할 수 있었다.
최근 비점오염 물질로 인한 수계 오염이 보고되고 있으며, 이러한 비점오염 물질에 의한 수계 오염을 방지하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 LID 시설의 적정 용량 설계 여부를 평가하기 위해 식생형 LID 시설의 모니터링 결과를 분석에서 얻은 SA/CA 그래프에 용인시의 누적강우량 80%에 해당하는 강우를 적용시켜 보았다. 분석결과, 누적강우량 80%에 해당하는 강우의 유량저감 효율 80%를 달성하기 위한 SA/CA 비율은 0.6%, TSS 제거효율 80%를 달성하기 위한 SA/CA 비율은 0.5%로 나타났다. 본 연구에서 제시한 식생형 LID 시설의 적정 SA/CA 비율은 향후 식생형 LID 시설 설계의 기초자료로 활용될 수 있으며, 지속적인 연구를 통해 더 많은 식생형 LID 시설의 데이터를 추가한다면 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
LoRa(Long Range)는 장거리, 저 전력 통신 기술이다. 근거리 무선 통신 기술보다 통신 범위가 넓어 다수의 AP를 설치하지 않고도 통신할 수 있으며, 초기 인프라 구축비용을 줄일 수 있다. MQTT(Message, Queuing, Telemetry, Transport) 프로토콜 또한 저 전력, 경량 프로토콜로 LoRa와 함께 사용 시 모듈의 지속성을 증가시키고, 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 LoRa와 MQTT를 활용해 공장 안의 다양한 환경 정보를 취합하는 시스템을 개발하였다. 먼 거리에 위치한 작업장들의 환경 센서 데이터를 관리 시스템에서 모니터링 할 수 있고, 각 작업장에 있는 설비들을 제어할 수 있다. 또한, 성능 실험을 통해 LoRa와 MQTT 활용이 장거리, 전력소모 측면에서 효과적임을 확인했다.
본 연구에서는 붐 길이를 측정할 수 있는 센서, 붐 및 로더의 좌우측의 경사를 측정할 수 있는 각도센서 그리고 리프팅 시 무게를 측정할 수 있는 로드셀 등의 여러 센서를 장착한 다목적 로더의 특성과 운행에 관련된 데이터 값을 디스플레이하는 시스템을 구현하였다. 시스템의 구성은 다음 각종 센서로부터 값을 읽어와 이를 차량제어기에 보내고 제어기에서 계산한 전복률 결과와 기타 중요한 정보를 디스플레이 장치에 CANOpen 프로토콜을 이용하여 전달하게 하였다. 또한 전복률 계산에 있어서는 다목적 로더의 구조가 중장비에 속하는 크레인의 구조와 비슷하여 크레인 전복률 계산방식을 사용하였으며 좌우 경사도에 따른 전복 위험성은 실험을 통하여 전복가능성이 있는 좌우 경사각을 추출하였다. 본 연구를 통하여 중장비 차량의 상태를 관찰하며 전복 등의 비상 상황을 디스플레이 장치를 통해 사전 인지할 수 있게 하였다.
본 연구에서는 실시간 육계 복지관리를 위해 영상 기반의 육계 군집 모니터링을 수행하였으며, 촬영된 영상 내육계 영역을 검출하고 좌표변환을 이용한 지면 투영과 밀집도를 평가하였다. 평사 구조의 육계사에서 광역 범위의 육계 군집을 촬영하였으며 육계 영역은 카메라로부터 수집된 RGB 영상을 HSV 모델로 변환한 후 임계치 처리 및 군집화를 통해 검출하였다. 영상처리를 통해 검출된 육계 영역은 카메라-월드 좌표계 변환을 이용하여 지면에 투영한 후 실제 면적을 계산하였으며, 계산된 면적을 이용하여 밀집도를 평가하였다. 영역 검출 결과 상대오차 및 IoU가 평균 5%, 0.81로 각각 계산되었으며, 좌표변환을 통한 실제 면적은 약 7%의 오차 수준으로 평가되었다. 실제 면적 내 육계영역의 비율을 이용하여 밀집도를 계산하였으며 평균 80% 수준으로 나타났다. 영역 검출의 경우 작거나 멀리 존재하는 면적에 대해서는 검출 성능이 다소 떨어졌으며, 실제 면적 평가는 축사 내 구조물 등에 따른 오차가 관찰되었다. 따라서 본 기술을 축사에 적용하기 위해서는 다양한 데이터 기반의 알고리즘의 검출 성능 향상 및 마커 등을 이용한 기준정보 추가 설치가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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