본 연구에서 개발한 운항환경 모니터링 시스템은 5개의 가속도계와 자이로, 데이터 취득장치를 포함한 계측 및 통신부, 중앙에서 데이터를 관리하고, 운항지수를 계산하는 전산기로 구성된다. 계측된 가속도와 각속도를 이용하여 운항환경을 나타내는 정량적 지수인 뱃멀미 지수(Motion Sickness Incidence, MSI), 분당 작업방해회수(Motion Induced Interrupt, MII)를 실시간으로 계산한다. 개발된 시스템은 한국해양대학교 실습선인 한나라호의 부산 목포 연안항해시 실선시험을 통하여 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 유헬스 시스템에 가장 기본이 되는 생체정보 측정에 대하여 하나의 휴대용 인터페이스만을 가지고 다양한 생체정보 측정기와 연계하여 다양한 생체정보를 취득할 수 있도록 하는 이식성 있는 임베디드 미들웨어로써 특히 체지방측정을 위한 체지방 센서 노드(BSN)의 설계 및 구현에 관한 것이다. BSN은 U-health 서비스를 제공하기 위해 측정기 자동인식, 데이터 취득, 위험요소 표시 및 데이터 수집장치(DAS)와의 통신을 담당하는 기능을 갖는다.
본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.
본 PowerMeter-Modem은 시스템 서버의 전단 통신 장치부의 무선모뎀과 IS-95B 망을 통해 서킷 접속을 하며 검침수행 관련정보를 수신하여 전자식 전력량계와 RS232 시리얼통신을 이용하여 전자식 전력량계의 전력량의 데이터를 취득 후 가공하여 서킷 방식이나 TCP/IP 프로토콜을 이용 패킷형태로 검침데이타를 IS-95B 망과 시스템간 프로토콜 변환장치를 거쳐 전단 통신 처리장치로 송출하는 역할을 한다.
본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.
CBTC 시스템에서는 선로변에에 설치된 선로변무선기(Wayside Radio Set 이하, WKS)가 상호 무선통신을 수행하고, 각 WRS간의 거리를 항상 측정하고있도록 설계되었다. CBTC지상장치가 WRS간에서 측정된 WRS간 측정거리를 SRS에서 수신하고, log의서 기록한다. 기록한 로그를 이용하여 적정값을 판단한다. 본 시험에서는 WRS간의 무선통신에서 안정적인 측정 데이터가 취득되는지를 확인하였다.
일반적으로 모니터링 장비는 주로 플랜트의 운전 상태를 감시하고 제어하는 목적으로 쓰이고 있 는데 계측하는 각종 변수는 변화속도가 빠르지 않은 정적 데이터인 경우가 대부분이라고 할 수 있다. 그러나 기계상태나 구조안전 감시장치 등에 쓰이는 모니터링 장비는 진동 혹은 동적 데이 터를 계측하고 주파수 분석까지를 해야 하기 때문에 데이터의 취득속도가 현저히 빨라야하고 이 에 따른 여러 가지 신호처리 기법을 적용해야 한다. 본고에서는 선박에 쓰이고 있는 기계상태와 구조안전 감시를 위한 모니터링 장비의 동향에 대하여 알아보았다.
배전계통과 설비의 부하분석은 계측장치에 의존하여 왔으며, 대규모인 배전설비의 부하감시는 막대한 설치 및 유지보수 비용이 수반된다. 본 논문에서는 계측장치를 설치하지 않고도 정기적으로 취득되는 고객의 검침데이터를 이용하여 배전설비의 시간대별 부하분석 및 시뮬레이션을 수행할 수 있는 모델을 개발하고, 그 과정 및 결과를 제시한다. 이 모델은 고압고객의 원격검침 및 저압고객의 월검침 데이터를 구간계통에 적용하고 조류계산을 수행하여 15분 단위로 회선이하 구간 및 변압기의 부하를 분석할 수 있다. 또한, 특정 시점의 부하를 증감시키거나 다른 설비로 전환하여 시간대별 부하가 어떻게 변화하는지 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
K-water 연구원의 유량계 교정센터에 Zigbee, Wi-Fi, UHF 등의 USN 단말기를 이용하여 온도 및 습도, 유량, 수위, 펌프 상태 등의 데이터 취득과 무선 CCTV에 의한 교정센터 내의 실시간 현황 파악을 통해 Smart 정수장 구현을 위한 기반을 마련하고자 한다. 각종 센서로부터 취득된 데이터는 여러 형태의 USN망을 통하여 데이터 처리장치로 전송되어지고, 처리된 데이터는 스마트 폰에서도 모니터링을 할 수 있도록 구현한다. 또한, 통신망 성능분석 및 모바일 기기를 활용한 원격 모니터링 감시체계를 구현함으로서 저비용, 고효율의 USN 기반 시범사업을 추진하고자 한다.
정부는 국내산 풀사료의 경쟁력을 강화하기 위해 풀사료용 기계장비 및 제조비 등의 지원에 해마다 1,000억 이상의 예산을 사용하고 있다. 이에 수반한 보조금의 공정한 집행을 위한 절차와 서류는 매우 복잡하기 때문에 집행 및 정산에 상당한 행정비용이 발생하여 국내 생산 확대의 걸림돌로 적용하고 있는 실정이다. 또한 풀사료는 생산시점의 환경(습도, 온도 등), 수분함유량, 압축압력, 풀사료 품종 등에 따라 품질이 달라지는데 품질기준이 미흡해 유통활성화에 걸림돌이 되고 있다. 풀사료 생산이력 정보 수집에 필요한 센서, IoT 통신기술 등은 상용화 수준에 도달했으나 풀사료 생산현장에 적용하기 위해서는 풀사료 수확기 등과의 통합이 필요하고, 데이터에 기반한 과학적 정책 입안을 위한 기반 데이터 축적이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 국내산 풀사료의 생산량 증대 및 유통 활성화를 위한 IoT 기반의 풀사료 생산이력관리 시스템을 개발 중으로, 우선 관리 기준이 되는 표준 데이터를 정립해 DB화(化) 하고, 풀사료 수확현장에서 필요한 데이터를 확보하기 위한 생산이력 생성장치 및 생산이력 수집장치와 이를 IoT망을 활용해 전송하기 위한 생산이력 송신장치를 개발하며 수집된 데이터를 통합 데이터베이스화(化) 하여 다양한 사용자에게 유무선 인터넷을 활용해 정보를 제공하는 웹/앱을 개발 중이다. 개발을 위한 핵심 기술로는 풀사료 수확기에 부착된 다양한 센서에서 생성되는 압력 등의 데이터를 실시간으로 취득하는 기술, 제어용 컨트롤러 설계 기술, 센서 데이터 가공 기술, IoT망을 이용한 실시간 전송 기술, 풀사료 통합 DB 구축 기술, Full Stack JavaScript 기술 등이 있다. 본 시스템를 풀사료 현장에 적용하면 풀사료 현장 조사 시간 및 비용 절감, 풀사료 생산/유통/보조 업무 전반의 효율화 및 투명화, 생산이력제 정착으로 풀사료 온라인 유통 활성화 및 물류비 절감, 센서, 측정장치, 표기장치 판매 및 유지보수 등 농업분야 신규사업 창출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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